You’re managing a data visualization project. How can you keep your workload under control?

start by defining clear objectives and outlining a detailed plan. Allocate resources wisely, Regularly monitor progress and communicate effectively with team members and stakeholders. Manage scope creep by evaluating changes' impact on workload and timelines. Utilize project management tools and data visualization software to streamline workflows and track progress. Delegate responsibilities to team members, empowering them to take ownership. Proactively identify and mitigate risks to prevent disruptions. By following these strategies, you can keep your workload under control and ensure the successful completion of your data visualization project.

En esta primera etapa: - Establecer objetivos claros : alcance del proyecto, los entregables esperados y las prioridades. - Planificación y programación: Crear un plan que incluya las tareas necesarias, asignando tiempos específicos para cada una y estableciendo fechas límite realistas. - Priorización de tareas: Identificar las tareas urgentes y priorizarlas según su impacto en el proyecto y los plazos de entrega. ¡Éxitos que ya has dado los primeros pasos para concretar el proyecto!

En ésta segunda etapa elegiría herramientas que se adecuen al proyecto y clientes en sus inicios. - Herramientas de gestión de proyectos, como Notion, Trello o Jira. - Nube: es útil para colaborar en documentos, hojas de cálculo y presentaciones de forma simultánea, por ejemplo Drive u Onedrive. - Herramientas de visualización: personalmente trabajé con Power BI o Looker Studio. Si bien hay otras combinaciones de herramientas, espero les sea útil las nombradas. ¡Saludos!

En la tercera parte recomendada: - Crear un plan de proyecto y un cronograma para organizar, mi aliado aquí un "Calendar" más las herramientas de gestión de proyectos ya nombradas (Notion hoy mi preferida). - Realizar un seguimiento del progreso y comunicar expectativas a las partes interesadas (definir tareas claves, entregables parciales y reserva de tiempo para imprevistos). Trate de resumir solo en 2 item en etapa del proyecto. ¡Buena jornada!

I believe the planning stage is tricky in data viz projects. Most plans make one fundamentally flawed assumption: that everything will go according to plan! A good plan will take a lean approach with lots of validation and iteration: - Replay the requirements to stakeholders - Showing intermediate outputs in the form of sketches / wireframes to get directional inputs - Keep an open communication channel with stakeholders. Eliminating wastage and rework in your projects is the best way to keep your workload under control.

En esta etapa es clave seguir las mejores prácticas de visualización de datos, lo que implica a mi entender: - Comprender a fondo los datos que se van a visualizar, incluyendo su origen, estructura y relevancia para el análisis. - Verificar la confiabilidad de la base de datos, asegurando que los datos sean precisos, completos y actualizados. - Realizar un maquetado cuidadoso de las visualizaciones, considerando aspectos como la claridad, la coherencia y la eficacia en la comunicación visual. Respetando imagen corporativa o pedidos del cliente.

Refer back to the RACI matrix. Ensure that your business, operational and technical stakeholders are in alignment and agreement.

Última etapa de la gestión del proyecto "visualización de datos": - Prueba del proyecto en diferentes dispositivos y plataformas (celulares móviles tanto IOS como Android) - Solicita retroalimentación a los interesados en el proyecto para identificar áreas de mejora. - Utiliza el feedback para perfeccionar y optimizar la eficacia del proyecto. Si les pareció interesante mi experiencia personal, más arriba comenta en cada etapa consejos que pueden serles útiles. ¡Saludos colegas!