Mejores prácticas para crear visualizaciones atractivas

Mejores prácticas para crear visualizaciones atractivas
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¿Qué hace que las visualizaciones sean impactantes?

Todos estamos bombardeados con información y contenido, y a menudo es abrumador. Entonces, ¿cómo se separan rápidamente los datos importantes del ruido? ¿Y cómo lo convierte en una historia de datos convincente para sus clientes, ejecutivos o socios?

Es imperativo elegir la visualización correcta (tabla o gráfico) para la historia que desea contar.

En este documento, presentamos las 10 mejores prácticas para ayudarlo a crear visualizaciones impactantes, que incluyen:

  • Comprender al usuario primero
  • Elija el tipo de gráfico adecuado
  • Haga un uso adecuado del color y el texto
  • Evite la basura de gráficos
  • Sea claro con sus datos
  • Resalta lo importante
  • Usa interacciones efectivas
  • Utilice 3D sabiamente
  • Ponga atención a los detalles
  • Usa la escala correcta

También mostramos cómo las plataformas de análisis más nuevas y modernas lo ayudan a combinar visualizaciones en paneles potentes: paneles que son intuitivos, combinan datos de múltiples fuentes y permiten a los usuarios profundizar rápidamente en la información específica que desean.

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¿Qué es una visualización de datos?

La visualización de datos hace referencia a un gráfico o una representación gráfica de datos en la que los datos se representan mediante símbolos, como barras en un gráfico de barras, líneas en un gráfico de líneas o sectores en un gráfico circular. La visualización de gráficos y datos se puede usar indistintamente.

Las visualizaciones de datos pueden ser independientes como visualizaciones individuales o pueden combinarse con varios gráficos para crear paneles.

Data visualization - business teams reveal sales dashboard.

Por qué es importante seguir las mejores prácticas de visualización de datos

A medida que los consumidores o las empresas se enfrentan a la explosión de información más compleja, debemos ayudarlos a comprenderla más rápido.

Como puede ver, las visualizaciones de datos ayudan a que los datos sean más consumibles, ayudan a los usuarios a tomar decisiones y a contar una historia.

  • Los gráficos toman datos enriquecidos (a menudo KPI) y los hacen consumibles
  • Múltiples gráficos forman tableros que muestran una o más visualizaciones para ayudar a los usuarios a tomar decisiones
  • Los gráficos pueden contar una historia de manera explicativa o exploratoria

Nosotros, como humanos, estamos programados para pensar visualmente.

  • El 65% de las personas son aprendices visuales i
  • Procesamos imágenes 60.000 veces más rápido que el texto ii
  • Se tarda 13 milisegundos en reconocer una imagen

Incluso algo tan simple como mirar las alturas por persona, como el gráfico a continuación, deja en claro cómo ordenar estos datos en el gráfico de columnas le brinda información inmediata.

Data visualization - business teams reveal bar chart

Por lo tanto, al crear visualizaciones, es mejor asegurarse de seguir las prácticas recomendadas, tal como se destaca en el resto de este documento.

Comprender al usuario primero

La regla de oro de la comunicación es conocer a tu audiencia. Se comunicará de manera diferente a un usuario técnico que a un usuario comercial o si está haciendo un argumento de venta a un cliente o una presentación a los ejecutivos de su empresa.

Cada visualización cuenta una historia de datos. Su trabajo como persona que diseña la historia es:

  • Tenga claridad sobre la historia que sus datos van a contar
  • Conoce a tu audiencia y sus objetivos

Por lo tanto, cuando cree sus visualizaciones, tenga en cuenta estas preguntas cuando se asegure de que sus visualizaciones simplifiquen datos complejos, cuenten su historia de datos e impulsen la toma de decisiones:

Simplificar datos complejos:

  • ¿Quién usará la visualización?
  • ¿Conoces a tu audiencia?
  • ¿Qué preguntas debería responder esta visualización?

Cuente su historia de datos:

  • ¿Necesita una sola visualización o múltiples visualizaciones?
  • ¿El título del gráfico brinda suficiente contexto a los datos o necesita un texto de apoyo para contar la historia?

Impulsar la toma de decisiones

  • ¿Qué técnicas puede usar para resaltar puntos importantes en su historia de datos?
  • ¿Es esta una visualización exploratoria o una visualización explicativa?

Elija el tipo de gráfico adecuado

Una de las mayores dificultades cuando se trata de contar una historia efectiva con sus datos puede ser elegir el tipo de gráfico correcto. Hay una cantidad infinita, y cada uno tiene atributos únicos que pueden ayudarlo a transmitir mejor su mensaje o historia de datos. Si bien sus datos podrían funcionar con varios gráficos, depende de usted como creador asegurarse de seleccionar uno que haga que los datos sean claros y concisos para el consumidor.

Para ayudar en este proceso, piense en estas preguntas clave cuando elija cada visualización para sus datos y use la siguiente guía para ayudarlo:

  • ¿Cuál es el punto clave que desea comunicar con su gráfico?
  • ¿Quieres comparar variables?
  • ¿Necesita comprender la distribución de los datos?
  • ¿Existen posibles tendencias que deba analizar?

Elija el punto que desea hacer y seleccione un tipo de gráfico que sea óptimo.

Data visualization - business teams reveal chart types

Uso adecuado del color y el texto

El color y el texto pueden ayudar a resaltar lo que es importante, o pueden descarrilar su historia de datos. Use el color para comunicarse de manera efectiva en función de sus datos, no la belleza o el "arte gráfico".

Al mirar este gráfico:

Data visualization - business teams reveal use chart colors
  • Los colores son demasiado similares para poder distinguir rápidamente entre los diferentes campos
  • Hay un mal uso de las fuentes. Las fuentes Serif son ideales para leer en papel, pero no en pantalla.
  • 3D hace que sea difícil distinguir el tamaño de la parte del todo
  • Las etiquetas del gráfico circular son casi imposibles de leer.

Para evitar confusiones en los gráficos y desviarse de su historia, hay tres tipos de esquemas de color que puede usar en sus gráficos: divergentes, secuenciales y categóricos.

Siga las pautas a continuación al elegir los colores correctos para sus gráficos:

Use esquemas de color divergentes cuando un valor central se comparte entre ambos extremos

Data visualization - business teams reveal diverging color scheme

Usa colores secuenciales con valores numéricos u ordenados

Data visualization - business teams reveal sequential color scheme

Usa colores categóricos con distintas variables sin ningún orden

Data visualization - business teams reveal categorical color scheme

Evite la basura de gráficos

Concentre su visualización en la historia de los datos y mantenga el gráfico limpio y fácil de leer. No confunda al usuario con información o gráficos innecesarios como:

  • 3D, sombreado disruptivo
  • Líneas de cuadrícula gruesas/bordes de caja
  • Opciones de fuente caprichosas
  • Imágenes de fondo que distraen

Una gran parte de la tinta en un gráfico debe presentar información de datos. La tinta de datos es el núcleo no borrable de un gráfico, la tinta no redundante organizada en respuesta a la variación en los números representados.

Sobre todo mostrar los datos.

Edward Tufte, La visualización de datos cuantitativos, 1983

Echando un vistazo al gráfico a continuación, hay tantas cosas que se alejan del propósito del gráfico en sí:

Data visualization - business teams reveal chart junk

Cuando elimina la basura de la visualización, hace que la historia de este gráfico sea mucho más clara:

Data visualization - business teams reveal avoid chart junk

Sea claro con sus datos

Utilice funciones de visualización para crear claridad en su historia de datos. Cuente una historia de crecimiento clasificando sus datos en orden ascendente. Para mostrar un crecimiento o ingresos decrecientes, utilice una ordenación descendente.

Las características de los gráficos, como títulos, líneas de tendencia o puntos de mira, pueden ayudarlo a contar su historia más rápidamente. Siga estas seis mejores prácticas para asegurarse de que sus visualizaciones de datos sean claras:

Títulos y descripciones de gráficos

Use títulos descriptivos y concisos que le den al consumidor una razón y una explicación para su gráfico. Mantenga el título de su gráfico simple y directo, ya que sus datos y visualización deben contar el núcleo de su historia. Principalmente, su título debe relacionarse directamente con el gráfico que se encuentra debajo y respaldarlo. Por ejemplo, en el cuadro a continuación, deje que las leyendas y las imágenes cuenten la historia de la División y la Edad, pero brinde al consumidor suficiente información concisa sobre lo que está recopilando de este cuadro.

Data visualization - business teams reveal titles

Clasificación alfabética

Ordene sus datos alfabéticamente cuando use categorías en su eje x y necesite ayudar a las personas a encontrar lo que buscan rápidamente.

Data visualization - business teams reveal alphabetical

Ordenar datos en orden ascendente

Ordene sus datos en orden ascendente cuando necesite ayudar a contar la historia del crecimiento.

Data visualization - business teams reveal ascending

Ordenar datos en orden descendente

Ordene sus datos en orden descendente cuando necesite comparar los más grandes con los más pequeños.

Data visualization - business teams reveal descending

Líneas de tendencia

Las líneas de tendencia son una técnica poderosa en un gráfico de series de tiempo, y las vemos cada vez más en los medios populares. El gobernador de Nueva York, Andrew Cuomo, a menudo usaba una línea de tendencia promedio de 7 días para la tasa de aumento o disminución del coronavirus para eliminar los días atípicos. Cuando las variaciones diarias pueden dificultar la comprensión, una línea de tendencia de serie temporal revela la dirección general de los datos a lo largo del tiempo.

Data visualization - business teams reveal clear with data

cruces

El uso de cruces ayuda a brindar a los espectadores más detalles mientras analizan sus gráficos. No todos los gráficos requieren cruces, pero puede ver en el siguiente gráfico cómo ayudan al usuario a obtener información clara sobre los puntos de datos exactos:

Data visualization - business teams reveal crosshairs

Resalta lo importante

Diseñe visualizaciones para enfocar al usuario en lo más importante de su historia de datos. Resaltar puntos clave, tendencias y límites dentro de sus datos puede ser clave para proporcionar a sus usuarios finales la información rápida que necesitan.

Use estas características clave cuando busque resaltar datos importantes:

Resaltado de series

Centra la atención del usuario en lo que quieres que mire mediante el resaltado en serie.

Data visualization - business teams reveal series highlighting

Formato condicional

Atraiga la atención a puntos de datos clave con formato condicional. Establezca límites que se correlacionen con las variaciones en sus datos.

Data visualization - business teams reveal conditional formatting

Anotaciones de gráficos

Con anotaciones de gráficos, puede respaldar su narración en un gráfico o con colaboración. Las anotaciones brindan a su consumidor información más profunda que los puntos de datos.

Detección de valores atípicos

La detección de valores atípicos le permite resaltar rápidamente anomalías o desviaciones en un conjunto de datos.

Data visualization - business teams reveal outlier detection

Serie temporal

El pronóstico Serie temporal le permite hacer predicciones para puntos de datos futuros basados en datos pasados y presentes, brindando a sus consumidores análisis predictivos.

Data visualization - business teams reveal time series

Regresión lineal

La regresión lineal le permite trazar tendencias entre variables dependientes e independientes. Use esto cuando desee mostrar la línea de "mejor ajuste" para que coincida (prediga) con la tendencia general en los datos

Data visualization - business teams reveal linear regression

Usa interacciones efectivas

Los programas modernos de análisis de datos facilitan la creación de interacciones para permitir a los usuarios dividir los datos para obtener información más profunda sobre las preguntas que buscan responder.

Algunas de las interacciones más efectivas incluyen:

Filtrado dinámico

Agregar filtros a su tablero o visualización le permite pivotar sus datos sobre la marcha para obtener información más detallada. Proporcione, ya sea en el nivel del tablero o en el nivel de visualización, diferentes opciones para que sus espectadores dividan y dividan los datos, ya sea por campos de categoría o rangos de fechas.

Data visualization - business teams reveal dynamic filtering

Profundizar

Cuando habilita jerarquías dentro de su categoría o campos de fecha, permite a sus usuarios finales realizar un análisis más profundo. Por ejemplo, en la siguiente visualización, puede profundizar desde sus diferentes canales de marketing en el producto específico para obtener otro nivel de conocimiento sobre el conocimiento que está generando:

Data visualization - business teams reveal drilldown

Mapa de árbol

Los diagramas de árbol son excelentes visualizaciones para desgloses. Muestran grandes cantidades de datos jerárquicos en un espacio compacto de un vistazo y muestran los datos como parte de un todo. Puede ver la relación del presupuesto de un país con todos los demás, y con un desglose, un usuario puede realizar rápidamente un análisis más profundo.

Data visualization - business teams reveal treemap

Vinculación de tableros

Lleve la profundización a un nuevo nivel cuando pueda vincular puntos de datos o visualizaciones a otros tableros. En el siguiente ejemplo, puede configurar un panel de control de marketing general que presenta los resultados de la campaña de marketing en curso. Con un enlace de panel, puede configurar un enlace entre ese panel y uno más detallado sobre cada una de las campañas que está ejecutando.

Data visualization - business teams reveal dashboard linking

Use imágenes y campos de texto para crear páginas de destino o directamente desde los paneles para vincular también:

Data visualization - business teams reveal dashboard linking

Utilice 3D sabiamente

3D ofusca los datos reales, creando espacio para suposiciones versus análisis.

Las visualizaciones 3D tienen un lugar si está realizando análisis de superficie, análisis de volatilidad o investigación de terreno. Este gráfico funciona porque muestra las variaciones de temperatura en un volcán de arriba a abajo con múltiples ejes que incluyen X, Y y Z, y cuenta una historia más útil en el espacio 3D.

Data visualization - business teams reveal 3d wisely

Es una buena práctica evitar el 3D para uso comercial estándar. Por ejemplo, en los dos gráficos de abajo a la izquierda es casi imposible leer, comprender y obtener información. El gráfico de la derecha, que muestra los mismos datos, es mucho más claro. De un vistazo rápido, puedo ver que el Hawaiian Club superó consistentemente a los otros dos resorts en ingresos de 1993 a 1995.

Data visualization - business teams reveal bad charts

Presta atención a los detalles

A veces, los detalles pueden mejorar su historia de datos, pero otras veces, los detalles excesivos confunden su mensaje. Mantener sus números formateados o filtrar los mejores resultados para que los datos sean legibles

Dar formato a sus datos puede ser una forma rápida y sencilla de hacer que los números sean más atractivos visualmente y más fáciles de leer para un usuario final. Para indicadores o gráficos como gráficos de barras y gráficos de columnas, puede ajustar el formato de sus datos para hacer que su punto de datos se destaque: limitando la cantidad de decimales, por ejemplo, o ajustando la ubicación de los separadores de coma. Además, considere usar moneda o, medidas de porcentaje, o formato de números grandes.

Compare los dos KPI diferentes a continuación. ¿Cuál es más fácil de entender inmediatamente?

Data visualization - business teams reveal formatting

Usa la escala correcta

Hay 3 tipos de mentiras: mentiras, malditas mentiras y estadísticas.

Mark Twain

Las visualizaciones engañosas se pueden encontrar en todas partes. Lo vemos con demasiada frecuencia en las noticias, las salas de juntas y las redes sociales: gráficos que engañan. A veces es involuntario, pero otras veces es intencional.

La mejor manera de evitar ser culpable de visualizaciones engañosas es evitar cambiar la escala del eje Y. Esto tiende a contar una historia diferente de lo que deberían los datos.

Este es solo un ejemplo de cómo un gráfico cuenta una historia incorrecta. Ambos gráficos muestran los mismos datos. Sin embargo, el gráfico de la derecha tiene el eje que comienza en el 5 %, lo que hace que parezca que el PIB de EE. UU. se está desplomando. Mientras que cuando observa el gráfico de la izquierda, de hecho, solo hay una pequeña disminución gradual.

Data visualization - business teams reveal right scale

Conclusión

Las 10 prácticas recomendadas de este documento técnico deberían proporcionar valiosos consejos para crear visualizaciones llamativas y altamente efectivas. Las empresas están adoptando un mayor uso de los datos para detectar mejor las tendencias o ver nuevas oportunidades. Con las visualizaciones de datos y los tableros, puede contar una historia sólida o usarla para explorar y recopilar información y comentarios de su equipo.

Si desea obtener experiencia práctica con algunas de estas técnicas, puede descargar nuestro SDK y obtener más información sobre Reveal análisis integrados.

También puede ver nuestro seminario web, Lo que se debe y no se debe hacer en la creación de tableros.

de la mente, 1998Herramientas
ii Corporación 3M, 2001

Sobre el Autor

Casey Cinello

Casey Cinello

Casey tiene una licenciatura en matemáticas y un MBA, lo que aporta una perspectiva empresarial y de análisis de datos a Infragistics.

Casey es el director de producto del producto de análisis Reveal Embedded y desempeñó un papel decisivo en el desarrollo del producto, el análisis de mercado y la estrategia de comercialización del producto.

Lleva en Infragistics desde 2013 y cuando no está en la oficina, le gusta jugar al fútbol y asistir a conciertos.

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