Visualización de datos

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de transformar datos sin procesar en representaciones visuales. Por lo general, estas visualizaciones tienen la forma de gráficos y diagramasLa visualización de datos tiene como objetivo facilitar y acelerar la comprensión de los datos, incluso para personas que no están capacitadas en análisis o que no tienen facilidad para trabajar con números.

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

Para alguien que no está capacitado en el análisis de grandes volúmenes de datos, una gran cantidad de números o el lenguaje estadístico que acompaña a las conclusiones escritas puede parecer abrumador. Pero un gráfico de barras, un mapa o un diagrama convierte estos datos y cifras aparentemente complejos en algo que casi todos pueden entender.

La visualización es un lenguaje compartido. Incluso sin una capacitación formal, la mayoría de las personas pueden descifrar el mensaje básico detrás de algo como un gráfico de barras o un gráfico circular. Y cuando se combina ese entendimiento innato con el conocimiento del proceso de negocio o con una pequeña explicación del analista o presentador, el resultado suele ser un momento de "comprensión", en el que de repente el número deja de ser abstracto. Comienza a contar una historia que el espectador entiende y a la que puede responder.

La cultura ha entrenado a las personas para buscar este tipo de pistas visuales. Los colores significan algo. En las noticias, pueden indicar qué partido político está a la cabeza. Los colores de la tienda le indican qué descuento se aplica a un producto en particular. Buscar patrones en los colores, las líneas y los puntos es algo natural cuando se presentan gráficos y diagramas. Además, los datos visuales suelen ser más atractivos e interesantes que las filas de números y letras, lo que ayuda a mantener el interés del público en la historia que se cuenta con los datos.

¿Cómo se utiliza la visualización de datos?

La visualización de datos se puede utilizar de diversas maneras. Muchas veces, la narración de historias a través de la visualización de datos solo se limita a la disponibilidad de datos de calidad y a los recursos (ya sean personas o software) para convertir esos datos en imágenes. Algunas de las 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 rápidamente información compleja, como cuando las personas consultan paneles de control para realizar una evaluación general del estado de un proceso
• Para identificar patrones, como si el primer miércoles de cada mes siempre registra un aumento en el volumen de llamadas
• Para identificar relaciones, como si los procesos de producción nocturnos se ven afectados cada vez que una persona en particular está a cargo
• Para examinar una red, como qué audiencias deberían ser el objetivo de los mensajes de marketing
• Para analizar los riesgos y abordar los problemas antes de que se conviertan en problemas
• Para comunicar una historia que transmita el mensaje a su organización de forma rápida
• Para identificar la frecuencia, como la frecuencia con la que se compra un producto en un área específica

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

Ve Reveal en acción

Tipos de visualización de datos

Las infografías son una forma muy común de visualización de datos. De hecho, las infografías de alta calidad tienen 30 veces más probabilidades de ser leídas que el texto sin formato. Los especialistas en marketing en línea y los creadores de contenido utilizan estas imágenes populares para transmitir información de forma rápida.

Paneles son la respuesta organizativa a la infografía. Los paneles de control, que normalmente se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades de diversas empresas, departamentos o equipos, ofrecen información importante inteligencia empresarial en las pantallas de computadoras y dispositivos móviles de los gerentes y otros tomadores de decisiones. A menudo, los datos que se muestran en gráficos y diagramas en un panel de control son en tiempo real o, al menos, muy recientes, lo que permite a las personas realizar un seguimiento de los procesos a lo largo del día. A diferencia de las infografías, que suelen ser estáticas, los paneles de control 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 suele incluir una amplia variedad de gráficos y diagramas. Estos se incorporan en paneles de control y otros programas de proceso, se muestran en monitores o paneles informativos 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 que se utilizan habitualmente en el análisis de datos y la visualización.

Gráficos y diagramas

Los gráficos y diagramas suelen ser las primeras herramientas que se consideran al hablar de la narración de historias a través de la visualización de datos. Un gráfico de líneas puede contar la historia general de las tendencias de los datos a lo largo del tiempo más rápido que una narración o una serie de números, y un gráfico de barras puede permitir al espectador comparar rápidamente las cantidades o el rendimiento entre diferentes categorías. Pero las líneas y las barras no son las únicas herramientas gráficas en el conjunto de herramientas de análisis de datos e informes de BI. A continuación, se presentan algunos otros gráficos y diagramas que se utilizan en la visualización de datos:

• Diagramas de caja y bigotes son una excelente manera de ver rápidamente si hay valores atípicos que están afectando un proceso, ya sea para bien o para mal. También son valiosos para comparar promedios, desviaciones estándar y medias de un proceso, que son factores de análisis útiles para responder preguntas como: "¿Son estos dos procesos estadísticamente iguales?".
• Diagramas 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 entrar en conflicto o superponerse con otro y hacer predicciones sobre (o ver cuándo) los procesos se están retrasando.
• Gráficos de dispersión o de 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 representarse con puntos de diferentes colores. Esto facilita ver si un empleado tiene un rendimiento significativamente superior o inferior al del resto. 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 extraer conclusiones de probabilidad. Pero como herramienta de narración de historias a través de la visualización, pueden demostrar rápidamente si un proceso se mantiene en el promedio correcto o si los valores atípicos están distorsionando los resultados de los datos o los resultados.
• Gráficos circulares son una forma rápida de ilustrar qué factores están en juego en un proceso. Las diferentes versiones de los gráficos circulares son útiles si necesita ver si cada parte del conjunto está cumpliendo con su función o si desea ver qué factores son los más importantes en un proceso o resultado.
• Gráficos de control son tipos específicos de gráficos de líneas o de puntos que rastrean los cambios en un proceso a lo largo del tiempo. Estas herramientas de control estadístico de procesos pueden proporcionar información rápida sobre si un proceso está "bajo control" o no. Los gráficos de control suelen ser parte de los paneles de análisis porque se pueden utilizar para determinar si un proceso está funcionando según lo previsto o si es necesaria alguna intervención manual para realizar una mejora o corregir un problema.
• Gráficos de árbolson herramientas de visualización de datos que muestran datos jerárquicos mediante nodos anidados (rectángulos) de diferentes tamaños y colores, lo que facilita la detección de patrones de datos o la comparación de cantidades de datos. Los gráficos 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 diseñados para mostrar datos más complejos y completos.

Tablas

Las imágenes pueden valer más que mil palabras, pero a veces los gráficos y diagramas no son suficientes cuando se trata de contar una historia con datos. Cuando desea acompañar sus elementos visuales con una descripción más detallada de los datos que hay detrás de ellos, las tablas suelen ser la mejor manera de mostrar esa información. Esto se debe en parte a que todos saben cómo leer las estructuras de columnas y filas de las tablas.

Es posible que incluya tablas en sus informes de visualización de datos cuando sabe que las partes interesadas querrán ver información más detallada. También puede incluirlas si desea señalar específicamente cómo un elemento de datos está distorsionando las conclusiones que se pueden extraer de un gráfico.

Cuando el análisis de datos se integra en el software, a menudo se ofrecen opciones para ver tablas. Por ejemplo, si alguien puede ver un gráfico de barras en su panel de control, 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 obtener información adicional antes de actuar.

Mapas

Los mapas son una forma ideal de mostrar datos que están vinculados a una ubicación. ¿A qué estados realiza más envíos? ¿Qué barrios tienen las casas más antiguas y, por lo tanto, podrían necesitar ciertos tipos de servicios? ¿Dónde están las temperaturas más bajas en sus instalaciones? Estas son todas preguntas que podrían responderse mejor con datos de mapas.

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Beneficios de la visualización de datos

La visualización de datos ofrece muchos beneficios. No solo transforma los datos sin procesar en información útil que cualquiera puede entender, sino que también puede acelerar el proceso de toma de decisiones, identificar patrones y tendencias y, en última instancia, aumentar sus ingresos.

A continuación, presentamos 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 imágenes 60.000 veces más rápido que el texto. Además, nuestro cerebro puede procesar una imagen de manera efectiva en solo unos 13 milisegundos. Piense en lo poderoso que es ver un gráfico, un diagrama u otra representación visual de los datos. Es mucho más fácil para el cerebro procesar los datos de esa manera que si estuviera 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 rápidamente, eso significa que también puede tomar una decisión basada en datos más rápidamente. 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 las operaciones y los resultados

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

Puede aumentar sus ingresos

La visualización de datos consiste en encontrar la información correcta para ayudar a los tomadores 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 análisis predictivos para diferentes aspectos de su negocio. Por ejemplo, tendrá acceso a datos de ventas actualizados que pueden ayudar a determinar las estrategias de marketing o la popularidad de los productos entre los clientes objetivo.

Prácticas recomendadas para la visualización de datos

Comprenda primero al usuario Lo primero que queremos hacer al crear una visualización de datos es comprender al usuario, a 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 que le ayuden a empezar:

• ¿Quién va a utilizar la visualización?
• ¿Quién es mi audiencia? ¿A quién estoy tratando de llegar con mi historia de datos?
• ¿Qué preguntas debe responder esta visualización?
• ¿Necesito una o más visualizaciones?
• ¿Es esta una visualización exploratoria o una visualización explicativa?

Utilice el tipo de gráfico correcto – Antes de decidir qué tipo de gráfico utilizar, pregúntese: ¿Qué historia de datos está tratando de contar con su visualización? ¿Quiere comparar datos o mostrar la distribución de los datos? ¿Está realizando un análisis de tendencias o algo más? Una vez que tenga la respuesta a esa pregunta, elegirá fácilmente el tipo de gráfico que mejor cuente su historia de datos.

Uso adecuado del color y el texto– Los colores nos hablan más que las palabras y se comunican con nosotros a nivel emocional. Es posible que no nos demos cuenta la mayoría de las veces, 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 percibe el color en la situación. Por lo tanto, el desafío aquí es utilizar el poder del color de manera efectiva para comunicar el mensaje que desea transmitir.

Evite la sobrecarga de gráficos****– Edward Tufte, el padre de la visualización de datos, dice: ”Sobre todo, muestre los datos”. No confunda a su audiencia agregando información o gráficos innecesarios, como imágenes de fondo, líneas de cuadrícula pesadas, sombreado, etc. Siempre recuerde que la forma más sencilla 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 buscan.
• Ordenar de forma ascendente ayuda a contar la historia del crecimiento.
• Ordenar de forma descendente ayuda a comparar de mayor a menor.
• Los títulos descriptivos y concisos dan una razón para el gráfico.
• Las líneas de tendencia aclaran los conjuntos de datos de series temporales.
• Las superposiciones de valores proporcionan detalles durante el análisis.

Resalte lo importante – Concéntrese en lo importante de la historia que está tratando de contar.

• El resaltado de la serie enfoca al usuario en lo que debe observar.
• El formato condicional llama la atención sobre los puntos de datos clave con paletas de colores divergentes.
• Las anotaciones pueden respaldar la narración, ya sea en un gráfico o con la colaboración.
• La detección de valores atípicos muestra los rangos de datos dentro o fuera de los valores esperados.
• La previsión de series temporales es una capacidad esperada.
• La regresión lineal traza las tendencias entre las variables dependientes e independientes.

Utilice interacciones efectivas – El uso de interacciones efectivas también es parte de las mejores prácticas de visualización de datos. Algunas de las cosas que los usuarios deben poder hacer incluyen filtrar datos y vincular paneles e visualizaciones con otros para brindar a los usuarios información más profunda y profundizar en el análisis completo.

Utilice 3D con prudencia – Las visualizaciones 3D tienen su lugar si está realizando análisis de superficie, análisis de volatilidad o investigación del terreno. Evite el 3D para uso comercial estándar.

Utilice el nivel de detalle adecuado– No utilice detalles excesivos que no contribuyan a la historia de los datos.

Utilice 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 funcionar de forma independiente

Es importante darse cuenta de que, por poderosa que sea la visualización de datos, no es la única herramienta de análisis de datos que su empresa debería estar utilizando (considere una herramienta de análisis como un software de análisis integrado de autoservicio). Las representaciones visuales de los datos no siempre pueden funcionar de forma independiente, por lo que muchas herramientas de informes de inteligencia empresarial y opciones de panel le permiten profundizar en los niveles más profundos de la información.

Un excelente ejemplo de cuándo la visualización de datos no funciona bien por sí sola es cuando está tratando de determinar si algo tiene una correlación. Puede utilizar un gráfico de correlación, que traza dos conjuntos de puntos de datos en diferentes colores. Si los puntos de ambos conjuntos de datos se mantienen a lo largo de la misma línea, puede indicar una relación. Pero hay algunas estadísticas bastante importantes en juego, y la visualización no siempre le brinda suficientes detalles para determinar si los dos conjuntos de datos están relacionados estadísticamente. Además, si publica la visualización sola, sin ninguna explicación narrativa, existe la posibilidad de que las personas que no estén familiarizadas con las estadísticas asuman que existe una relación de causa y efecto. Pero la correlación no necesariamente implica causalidad.

En última instancia, la narración visual de datos facilita que las personas de toda su organización comprendan los datos con mayor claridad. Pero aún es probable que necesite los expertos o las herramientas de análisis adecuadas para dirigir el barco cuando se trata de análisis y presentaciones de datos complejos.