Visualización de datos

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de convertir datos brutos en representaciones visuales. Por lo general, estas visualizaciones tienen la forma de gráficos y diagramas. La visualización de datos tiene como objetivo hacer que los datos sean más fáciles y rápidos de entender, incluso para personas que no están capacitadas en análisis o que no suelen tener facilidad con los números.

¿Por qué es importante y tan efectiva la visualización de datos?

Para alguien que no está capacitado en análisis de big data, una pared de números o el lenguaje estadístico que acompaña a las conclusiones de correlación escritas puede parecer abrumador. Pero un gráfico de barras, un mapa o un diagrama convierte estos hechos y cifras abrumadores en algo que casi todo el mundo puede entender.

La visualización es un lenguaje compartido. Incluso sin capacitación formal, la mayoría de las personas pueden descifrar el mensaje básico detrás de algo como un gráfico de barras o de pastel. Y cuando se combina esa comprensión innata con el conocimiento del proceso de negocio o un pequeño poco de explicación del analista o presentador, el resultado suele ser un momento de “clic” cuando de repente la transición del número de lo abstracto. Empiezan a contar una historia que el espectador entiende y a la que puede responder.

Las personas son entrenadas por la cultura para buscar este tipo de pistas visuales. Los colores significan cosas. En las noticias, pueden mostrar qué partido político va ganando la carrera. Los colores de la tienda te dicen qué descuento se aplica a un producto en particular. Buscar patrones en colores, líneas y puntos es natural cuando se presentan gráficos y diagramas. Además, los datos visuales suelen ser más llamativos e interesantes que filas de números y letras, por lo que ayuda a mantener a la audiencia comprometida con la historia que se cuenta con los datos.

¿Cómo se utiliza la visualización de datos?

La visualización de datos se puede utilizar de varias maneras. Muchas veces, la narrativa de visualización de datos solo está limitada por la disponibilidad de buenos datos y los recursos (ya sean personas o software) para convertir esos datos en imágenes. Algunas formas en que se utiliza la visualización de datos incluyen:

• Para identificar tendencias, como si las ventas están disminuyendo o si ciertos procesos no son tan productivos como antes
• Para comprender información compleja rápidamente, como cuando las personas consultan paneles para realizar una verificación general de la salud del proceso
• Para identificar patrones, como si el tercer miércoles del mes siempre tiene un volumen de llamadas pico
• Para identificar relaciones, como si los procesos de producción nocturnos flaquean siempre que una persona determinada está a cargo
• Para examinar una red, como qué audiencias de marketing deben recibir su mensaje
• Para analizar riesgos y abordar problemas antes de que se conviertan en problemas
• Para comunicar una historia que transmite el mensaje a su organización rápidamente
• Para identificar la frecuencia, como con qué frecuencia se compra un producto en un área específica

Comprender todos estos tipos de datos ayuda a las empresas a descubrir causas raíz de los problemas, identificar escenarios ganadores y tomar decisiones que conduzcan a resultados más positivos.

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Tipos de visualización de datos

Las infografías son una forma extremadamente común de visualización de datos. De hecho, las infografías de alta calidad son 30 veces más propensas a ser leídas que el texto plano. Los especialistas en marketing en línea y los productores de contenido utilizan estas imágenes populares para transmitir información rápidamente. Los componentes de las infografías a menudo incluyen gráficos de barras y líneas, gráficos de pastel e incluso mapas codificados por colores.

Los paneles son una respuesta organizacional a la infografía. Los paneles, que generalmente se pueden personalizar para satisfacer las necesidades de varias empresas, departamentos o equipos, proporcionan informes importantes de business intelligence a las pantallas de computadora y móvil de gerentes y otros responsables de la toma de decisiones. A menudo, los datos mostrados en gráficos y diagramas en un panel son en tiempo real o al menos muy recientes, lo que permite a las personas estar atentas a los procesos durante todo el día. A diferencia de las infografías, que suelen ser estáticas, los paneles pueden incluir algunas herramientas de análisis de datos integradas. Pueden permitir al usuario tocar o hacer clic para profundizar en las métricas o ver diferentes vistas de la misma historia de visualización de datos.

En un entorno empresarial, la visualización de datos generalmente incluye una amplia variedad de gráficos y diagramas. Estos se incrustan en paneles y otros programas de procesos, se muestran en monitores o tablones de anuncios en áreas comunes, o se insertan en presentaciones para la sala de juntas. A continuación, se resumen algunos ejemplos de los tipos de elementos visuales comunes en el análisis y la visualización de datos.

Gráficos y diagramas

Los gráficos y diagramas son generalmente las primeras herramientas que se consideran al hablar de la narrativa de visualización de datos. Un gráfico de líneas puede contar la historia general de las tendencias de datos a lo largo del tiempo más rápido que una narrativa o números, y un gráfico de barras puede permitir al espectador comparar rápidamente recuentos o rendimiento entre diferentes categorías. Pero las líneas y las barras no son las únicas herramientas gráficas en la caja de herramientas de análisis de datos e informes de BI. Aquí hay otros gráficos y diagramas que se utilizan en la visualización de datos:

• Gráficos de caja y bigotes son una excelente manera de ver rápidamente si hay valores atípicos que están elevando o bajando un proceso. También son valiosos al comparar promedios, desviaciones estándar y medias de un proceso, factores de análisis que son útiles al responder preguntas como “¿Son estadísticamente iguales estos dos procesos?”.
• Gráficos de Gantt proporcionan una visualización rápida de proyectos o procesos a lo largo del tiempo. Son una excelente manera de determinar si un cronograma complejo es realista según lo planeado, descubrir dónde un proceso puede encontrarse o superponerse con otro, y hacer predicciones sobre (o ver cuándo) los procesos se están retrasando.
• Gráficos de dispersión o puntos utilizan puntos para indicar visualmente cada punto de datos que se está considerando. Estos le permiten ver posibles tendencias, valores atípicos y agrupaciones. Por ejemplo, si está rastreando la eficiencia de los empleados por día, cada empleado podría estar representado por puntos de color diferentes. Esto facilita ver si un empleado está rindiendo significativamente por encima o por debajo del promedio. Los gráficos también le permiten ver si algún otro elemento, como el día de la semana, afecta el rendimiento general.
• Histogramas muestran la distribución de sus datos. Los histogramas son herramientas estadísticas que ayudan a sacar conclusiones de probabilidad. Pero como herramienta de narrativa de visualización, pueden demostrar rápidamente si un proceso está flotando alrededor de la media correcta o si los valores atípicos están sesgando los resultados para datos o resultados.
• Gráficos de pastel son una forma rápida de ilustrar qué factores están en juego en un proceso. Varias versiones de gráficos de pastel son buenas si necesita ver si cada parte del todo está cumpliendo su función o si desea ver qué factores son más importantes en un proceso o resultado.
• Gráficos de control son tipos específicos de gráficos de líneas o puntos que rastrean los cambios en un proceso a lo largo del tiempo. Estas herramientas de control de procesos estadísticos pueden proporcionar información rápidamente sobre si un proceso está “bajo control” o no. Los gráficos de control son a menudo partes de paneles de análisis porque se pueden utilizar para determinar si un proceso está funcionando según lo diseñado o si puede ser necesaria alguna intervención manual para realizar una mejora o corregir un problema.
• Gráficos de mapa de árbol (Treemap) son herramientas de visualización de datos que muestran datos jerárquicos utilizando nodos anidados (rectángulos) de diferentes tamaños y colores, lo que facilita detectar patrones de datos o comparar cantidades de datos. Los gráficos de mapa de árbol deben utilizarse en escenarios específicos. No resuelven el mismo problema que una visualización como un gráfico de barras o un gráfico de líneas, sino que están destinados a una visualización de datos más compleja y rica.

Tablas

Las imágenes pueden valer mil palabras, pero a veces los gráficos y diagramas no cumplen del todo el trabajo por sí mismos cuando se trata de contar historias con datos. Cuando desea acompañar sus elementos visuales con una mirada más específica a los datos que hay detrás, las tablas son generalmente la mejor manera de mostrar esa información. Esto se debe en parte a que todo el mundo sabe cómo leer las estructuras de columnas y filas de las tablas.

Puede incluir tablas en sus informes de visualización de datos cuando sabe que los interesados querrán ver información más granular. También puede incluirlas si desea señalar específicamente cómo un dato está sesgando las conclusiones que podrían extraerse de un gráfico.

Cuando los análisis de datos se incrustan en software, a menudo vienen con opciones para ver tablas. Por ejemplo, si alguien puede ver un gráfico de barras en su panel, es posible que pueda hacer clic en él para ver la tabla y los datos que hay detrás. Esto puede ser útil si el gráfico de barras parece preocupante y el gerente del proceso desea información adicional antes de actuar.

Mapas

Los mapas son una forma ideal de mostrar datos vinculados a una ubicación. ¿A qué estados envía más? ¿Qué vecindarios tienen las casas más antiguas y por lo tanto podrían necesitar ciertos tipos de servicios? ¿Dónde en su instalación son más frescas las temperaturas? Todas estas son preguntas que podrían responderse mejor con datos de mapas.

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Beneficios de la visualización de datos

La visualización de datos viene con muchos beneficios. No solo puede transformar datos brutos en información procesable que cualquiera puede entender, sino que también puede acelerar el proceso de toma de decisiones, identificar patrones y tendencias y, en última instancia, impulsar sus ingresos.

Aquí están nuestros principales beneficios de la visualización de datos:

Nos permite absorber grandes cantidades de datos de un vistazo

El cerebro humano está programado para pensar visualmente. Puede procesar elementos visuales 60,000 veces más rápido que el texto. Además, nuestros cerebros pueden procesar una imagen de manera efectiva en solo unos 13 milisegundos. Piense en lo poderoso que es ver un gráfico, un diagrama o cualquier otra representación visual de datos. Es mucho más fácil para el cerebro procesar los datos de esa manera en lugar de si está mirando una hoja de cálculo con filas de números.

Acelera el proceso de toma de decisiones

Cuando su cerebro puede procesar los datos de una representación visual tan rápido, significa que también puede tomar una decisión basada en datos más rápido. Según la Wharton School of Business, la visualización de datos puede aumentar la capacidad de llegar a un consenso rápidamente y avanzar hacia la acción en un 21%.

Muestra fácilmente las relaciones entre operaciones y resultados

Encontrar una correlación entre las operaciones comerciales y el rendimiento del mercado es vital en el espacio competitivo, por lo que uno de los principales beneficios de la visualización de datos es que permite a los usuarios rastrear la conexión entre ambos y actuar en consecuencia cuando sea necesario.

Puede impulsar sus ingresos

La visualización de datos se trata de encontrar la información correcta para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a tomar las decisiones comerciales correctas. Con la ayuda de visualizaciones de datos en tiempo real, usted y su equipo tendrán la capacidad de realizar un análisis predictivo avanzado para diferentes aspectos de su negocio. Por ejemplo, tendrá acceso a datos de ventas actualizados que pueden ayudar a determinar estrategias de marketing o la popularidad del producto entre los clientes objetivo.

Mejores prácticas de visualización de datos

Comprenda al usuario primero – Lo primero que queremos hacer al crear una visualización de datos es comprender al usuario primero, la persona que va a analizar su historia de datos. Aquí hay algunas preguntas que puede hacerse a sí mismo o a sus usuarios para ayudarle a empezar:

• ¿Quién utilizará la visualización?
• ¿Quién es mi audiencia? ¿A quién intento llegar con mi historia de datos?
• ¿Qué preguntas debe responder esta visualización?
• ¿Necesito una visualización o más?
• ¿Es esta una visualización exploratoria o una visualización explicativa?

Use el tipo de gráfico correcto – Antes de decidir qué tipo de gráfico usar, pregúntese: ¿Qué historia de datos está tratando de contar con su visualización? ¿Quiere comparar datos o mostrar la distribución de datos? ¿Está realizando un análisis de tendencias o algo más? Después de tener la respuesta a esa pregunta, elegirá fácilmente el tipo de gráfico que mejor contará su historia de datos.

Uso adecuado del color y el texto – Los colores nos hablan más fuerte que las palabras y se comunican con nosotros a un nivel emocional. Puede que no nos demos cuenta la mayor parte del tiempo, pero a nivel subconsciente, cada color desencadena una emoción diferente en las personas. Entre el 62 y el 90% de una primera impresión se basa en cómo alguien está reconociendo el color en la situación. Por lo tanto, el desafío aquí es usar el poder del color de manera efectiva para comunicar el mensaje que desea enviar.

Evite el “basura de gráficos”****– Edward Tufte, el padre de la visualización de datos, dice: “Sobre todo, muestre los datos”. No confunda a su audiencia añadiendo información o gráficos innecesarios como imágenes de fondo, líneas de cuadrícula pesadas, sombreado, etc. Recuerde siempre que la forma más simple suele ser la mejor manera de mostrar sus datos.

Sea claro con sus datos****– Utilice las funciones de visualización disponibles para garantizar la claridad en su historia de datos.

• Ordenar alfabéticamente ayuda a las personas a encontrar lo que están buscando.
• Ordenar ascendente ayuda a contar la historia del crecimiento.
• Ordenar descendente ayuda a comparar de mayor a menor.
• Títulos descriptivos y concisos dan una razón para el gráfico.
• Las líneas de tendencia aclaran los conjuntos de datos de series de tiempo.
• Las superposiciones de valores proporcionan detalles mientras se analiza.

Resalte lo importante – Concéntre a las personas en lo que es importante de la historia que está tratando de contar.

• El resaltado de series centra al usuario en lo que debe mirar.
• El formato condicional atrae la atención a puntos de datos clave con paletas de colores divergentes.
• Las anotaciones pueden apoyar la narración, ya sea en un gráfico o con colaboración.
• La detección de valores atípicos muestra rangos de datos dentro o fuera de los valores esperados.
• El pronóstico de series de tiempo es una capacidad esperada.
• Los gráficos de regresión lineal muestran tendencias entre variables dependientes e independientes.

Use interacciones efectivas – Usar interacciones efectivas también es parte de las mejores prácticas de visualización de datos. Algunas de las cosas que los usuarios deben tener la capacidad de hacer incluyen filtrar datos y vincular paneles y visualizaciones a otros para dar a los usuarios información más profunda y profundizar en el análisis exhaustivo.

Use 3D con sabiduría – Las visualizaciones 3D tienen un lugar si está realizando análisis de superficie, análisis de volatilidad o realizando investigación de terreno. Evite 3D para el uso empresarial estándar.

Use el nivel de detalle correcto****– No utilice detalles excesivos que no contribuyan a la historia de datos.

Use la escala correcta – Evite cambiar la escala del Eje Y, ya que esto tiende a contar una historia diferente a la que deberían contar los datos.

Ejemplo de visualización de datos en acción

La visualización de datos no siempre puede estar sola

Es importante darse cuenta de que, por muy potente que sea la visualización de datos, no es la única herramienta de análisis de datos que su empresa debe utilizar (considere una herramienta de analítica integrada de autoservicio). Las representaciones visuales de datos no siempre pueden estar solas, por lo que muchas herramientas de informes de business intelligence y opciones de paneles le permiten profundizar en niveles más profundos de la información.

Un ejemplo principal de cuándo la visualización de datos no está bien sola es cuando intenta determinar si algo tiene una correlación. Puede usar un gráfico de correlación, que grafica dos conjuntos de puntos de datos en diferentes colores. Si los puntos de ambos conjuntos de datos flotan a lo largo de la misma línea, puede indicar una relación. Pero hay algunas estadísticas bastante pesadas en juego detrás de esto, y el visual no siempre le da suficiente detalle para determinar si los dos conjuntos de datos están estadísticamente relacionados. Además, si publica el visual solo, sin ninguna explicación narrativa, existe la posibilidad de que las personas no familiarizadas con las estadísticas asuman que hay causa y efecto. Pero la correlación no implica necesariamente causalidad.

En última instancia, contar historias con datos visuales facilita que las personas de toda su organización comprendan los datos de manera más clara. Pero aún probablemente necesita los expertos o herramientas de análisis correctos para dirigir la nave cuando se trata de análisis y presentaciones de datos complejos.