Hoy es uno de los peores días de vacaciones: vuelvo al trabajo después de las vacaciones de verano.
Abro mi correo electrónico y se confirma la peor noticia: 700 emails sin leer.
Suspiro y miro el calendario: hoy por la tarde tengo que hacer varios recados y luego iré al gimnasio, a despejarme un rato.
Dispongo de muchas tareas y poco tiempo.
- ¿Cómo puedo conseguir un mayor rendimiento?
- ¿Es posible realizar todas mis obligaciones e intentar tener más tiempo personal?
- ¿Se puede llegar a reducir el estrés?
- ¿Influye el orden de las tareas en la entrega y la calidad del resultado?
Con los conocimientos de Business Intelligence que he adquirido en los últimos años, voy a analizar los datos de mi rutina diaria para obtener conocimiento y poder tomar decisiones que me permitan llevar una vida más óptima y con el menor estrés posible.
Bienvenidos al Qlik Sense de mi vida.
¿Que es Qlik Sense?
Es una herramienta de Business Intelligence con un objetivo: obtener conocimiento oculto a través de los datos de nuestro negocio. Para más detalles sobre el producto, puedes consultar la página oficial.
Se trata de software privativo, aunque dispone de una versión personal para realizar pruebas con muestras reales del negocio. De esta forma, es posible descubrir todo el potencial que ofrece y del valor que puede aportar a la compañía.
Es posible descargar la versión gratuita (Desktop Edition) a través del siguiente enlace.
¿Cómo se han obtenido los datos?
Los datos se han apuntado manualmente en un bloc de notas, dónde he ido midiendo los tiempos invertidos en cada una de las actividades que he ido realizando cada día.
Posteriormente, he almacenado la información en un Excel de dónde Qlik Sense extrae los datos y aplica transformaciones en su script ETL.
En resumen, he calculado los siguientes indicadores clave (KPI):
- Ejercicio (Horas)
- Trabajo (Horas)
- Entretenimiento (Horas)
- Tiempo Libre (Horas)
- Vida Social (Horas)
- Gimnasio (Visitas)
- Spa (Visitas)
- Cafés consumidos
- Calorías quemadas
- Valoración del día
Por otra lado, para poder obtener más conocimiento, he definido y medido los siguientes subtipos de actividad:
- Ejercicio
- Gimnasio
- Running
- Trabajo
- Oficina
- Networking
- Blogging
- Entretenimiento
- Videojuegos
- Edición vídeos
- Ver televisión
- Relax en Spa
- Leer
- Tiempo perdido
- Dormir
- Vaguear
- Social
- Amigos
- Pareja
Data Model
El modelo de datos implementando en la aplicación de Qlik Sense se compone por dos tablas:
- Facts: Tabla principal que contiene todos los datos necesarios de la aplicación.
- Calendar: Tabla maestra que permite hacer selecciones de tiempo (año, mes, semana, día).
El script ETL se ha desarrollado definiendo una pestaña inicial (Facts) que contiene la carga de la tabla principal y seguidamente se le concatenan el resto de indicadores clave (KPI).
¿Qué preguntas se tratarán de responder?
Mediante los análisis implementados en la app desarrollada en Qlik Sense, se pretende responder las siguientes preguntas
- ¿En qué actividades invierto más tiempo a lo largo de la semana?
- ¿Existe alguna actividad que sea determinante en la puntuación obtenida para el día?
- ¿Cual es el día de la semana que me encuentro más activo? ¿Y el que menos?
- Dentro de mi tiempo libre, ¿A qué actividades dedico más tiempo? ¿Y socialmente?
- ¿Cuál es el día más feliz de la semana? ¿Por qué?
- ¿Influye el exceso de trabajo en la puntuación y en la dedicación del resto de actividades?
- ¿Cual es el promedio semanal de tiempo perdido? Si es elevado, ¿A qué actividades debería invertirle más?
- ¿Mantengo la misma rutina a lo largo de la semana? ¿O, por el contrario, me gusta ir variando?
Hojas de análisis de la aplicación
Overview: Contiene una visión global de todos los KPI’s que se analizarán en las siguientes hojas de análisis.
A continuación, se encuentran todas las hojas que se centran en el análisis de un tipo concreto de actividad. En ellas, es posible conocer dónde se invierte más tiempo, tanto a nivel semanal como día de la semana.
Work Analysis:
Exercise Analysis:
Entertainment Analysis:
Social Analysis:
Score Analysis:
Week Report:
Detail:
¿Qué conocimiento se ha obtenido a partir del análisis?
Después de realizar los análisis en la aplicación analítica de Qlik Sense, el conocimiento obtenido es el siguiente:
- Los días que más horas dedico al trabajo son, sin lugar a dudas, los primeros días de la semana (Lunes y Martes). Por otra parte, el fin de semana es el momento que escojo para ‘perder’ más tiempo.
- El tiempo que le dedico a desarrollar / escribir para el blog y networking es constante a lo largo de toda la semana, evitando de esta manera que se convierta en una tarea pesada y repetitiva.
- El fin de semana es cuando más Running realizo y en consecuencia más calorías quemo. Por otra parte, el miércoles es el día que menos deporte realizo, debido a que es el día de descanso.
- Una de mis aficiones es jugar a los videojuegos, tal y como se puede leer en el siguiente artículo.
Si analizamos los datos de entre semana, los martes y miércoles son los días que invierto más horas en este subtipo de actividad de entretenimiento. En cambio, la que menos horas le dedico es leer.
- Debido a las obligaciones laborales que tengo entre semana, tanto sábado como domingo son los días ideales para estar con la pareja y amigos.
- Me gustaría poner especial atención en el siguiente análisis, dónde compara el promedio de puntuación obtenido con las horas invertidas en actividades de tipo social y entretenimiento según día de la semana.
Se puede observar los dos indicadores (KPI) son clave y que si uno de ellos sube o baja, afectará directamente a la puntuación obtenida para el día. Para ello, tan sólo se ha de comparar el martes VS miércoles:
- Resulta curioso que los primeros días de la semana son los que más aprovecho para ir al Spa del gimnasio para relajarme, pero que también son los días que más café consumo, siendo el lunes el peor día, con un promedio de 3.
- En cuanto a las probabilidades de realizar actividades con amigos o la pareja, el % más elevado se sitúa en el fin de semana, dónde la probabilidad se encuentra entre el 20-25%.
- Después de pasar el fin de semana, tanto lunes como martes son los días que más probabilidad (23 – 25 %) existe de que vaya al gimnasio a realizar ejercicio o a relajarme.
- Para acabar, he escogido los 8 días que más puntuación han obtenido y se observa que el KPI más estable es el de horas invertidas en actividades de ejercicio. No obstante, necesitaríamos un mayor volumen de datos para sacar conclusiones definitivas.
¿Dónde me puedo descargar la app The Qlik Sense of my life?
Todo el material mostrado en el artículo (Aplicación, Insights, Script ETL, etc.) se puede descargar a través del siguiente enlace:
En resumen, definir una buena pauta en tu rutina resulta esencial para garantizarte una buena calidad en tu vida.
Aunque en ciertos momentos pensemos que no disponemos de tiempo para todo, siempre existe una solución: analizar el tiempo que invertimos en las actividades diarias y tomar decisiones para mejorar nuestra gestión interna.
¿Y tú? ¿Piensas que tienes tiempo para todo o no? No esperes más y analiza tu rutina.
Seguro que cambiando el orden y dedicación de tus tareas mejoras tu calidad de vida y, probablemente, tu felicidad.
