Visualización de datos

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de convertir datos sin procesar en representaciones visuales. Por lo general, esas visualizaciones se presentan en forma de tablas y gráficos. La visualización de datos tiene como objetivo hacer que los datos sean más fáciles y rápidos de entender, incluso por personas que no están capacitadas en análisis o que normalmente no son buenas con los números.

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

Para alguien que no esté capacitado en el análisis de big data, un muro de números o la jerga estadística que acompaña a las conclusiones de correlación por escrito puede parecer desalentador. Pero un gráfico de barras, un mapa o un gráfico convierte estos datos y cifras abrumadores en algo que casi todos pueden 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 circular. Y cuando combina esa comprensión innata con el conocimiento del proceso comercial o una pequeña explicación del analista o presentador, el resultado suele ser un momento de "clic" cuando de repente la transición del número del resumen. Comienzan a contar una historia que el espectador entiende y puede responder.

Las personas están entrenadas por la cultura para buscar este tipo de pistas visuales. Los colores significan cosas. En las noticias, pueden mostrar qué partido político va adelante en la carrera. Los colores de la tienda le indican qué descuento se aplica a un producto en particular. Buscar patrones en colores, líneas y puntos es natural cuando se presentan cuadros y gráficos. Además, los datos visuales suelen ser más llamativos e interesantes que las filas de números y letras, lo que ayuda a mantener a la audiencia interesada en 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 narración 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 bajando o si ciertos procesos no son tan productivos como antes.
• Para comprender información compleja rápidamente, como cuando las personas ven paneles para realizar una verificación general del estado del proceso.
• Para identificar patrones, como si el primer miércoles del mes siempre tiene un volumen de llamadas elevado.
• Para identificar relaciones, como si los procesos de producción nocturna fallan cuando una determinada persona está a cargo.
• Para examinar una red, por ejemplo, a qué audiencias deben dirigirse los especialistas en marketing con su mensaje.
• 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 rápidamente
• 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 fundamentales de los problemas, identificar escenarios ganadores y tomar decisiones que conduzcan a resultados más positivos.

Ver Reveal en acción

Tipos de visualización de datos

Las infografías son una forma extremadamente 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 vendedores en línea y los productores de contenido usan estas imágenes populares para transmitir información rápidamente. Los componentes de la infografía a menudo incluyen gráficos de barras y líneas, gráficos circulares e incluso mapas codificados por colores.

Los tableros son una respuesta organizacional a la infografía. Los tableros, que generalmente se pueden personalizar para adaptarse a las necesidades de varias empresas, departamentos o equipos, brindan importantes informes de inteligencia comercial a las pantallas de computadoras y dispositivos móviles de los gerentes y otros responsables de la toma de decisiones. A menudo, los datos que se muestran en cuadros y gráficos en un tablero son en tiempo real o al menos muy recientes, lo que permite a las personas controlar los procesos a lo largo del día. A diferencia de las infografías, que suelen ser estáticas, los paneles pueden venir con algunas herramientas de análisis de datos integradas. Pueden permitir que el usuario toque o haga 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 tablas y gráficos. Estos se integran en tableros y otro software de proceso, se muestran en monitores o tableros 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.

Tablas y Gráficos

Los cuadros y gráficos suelen ser las primeras herramientas que se tienen en cuenta al hablar de la narración 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 narración o números, y un gráfico de barras puede permitirle al espectador comparar rápidamente los recuentos o el rendimiento entre diferentes categorías. Pero las líneas y las barras no son las únicas herramientas gráficas en la caja de herramientas de informes de BI y análisis de datos. Aquí hay algunos otros cuadros y gráficos que se utilizan en la visualización de datos:

• Los diagramas de caja y bigotes son una excelente manera de ver rápidamente si hay valores atípicos que arrastran un proceso hacia arriba o hacia abajo. También son valiosos al comparar promedios, desviaciones estándar y medias de un proceso: factores de análisis que son útiles al responder preguntas como "¿Son estos dos procesos estadísticamente iguales?"
• Los 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 encontrarse o superponerse con otro y hacer predicciones sobre (o ver cuándo) los procesos se están retrasando.
• Los diagramas de dispersión o de puntos usan 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 realiza un seguimiento de la eficiencia de los empleados por día, cada empleado puede estar representado por puntos de diferentes colores. Eso hace que sea fácil ver si un empleado se está desempeñando significativamente por encima o por debajo del resto. Los gráficos también le permiten ver si algún otro elemento, como el día de la semana, afecta el rendimiento general.
• Los histogramas muestran la distribución de sus datos. Los histogramas son herramientas estadísticas que ayudan a sacar conclusiones de probabilidad. Pero como una herramienta de narración de visualización, pueden demostrar rápidamente si un proceso está rondando la media correcta o si los valores atípicos están sesgando los resultados de los datos o los resultados.
• Los gráficos circulares son una forma rápida de ilustrar qué factores están en juego en un proceso. Varias versiones de gráficos circulares son buenas si necesita ver si cada parte del todo está haciendo su parte o si desea ver qué factores son más importantes en un proceso o resultado.
• Los 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 a menudo son parte de los tableros de análisis porque se pueden usar para determinar si un proceso está funcionando según lo diseñado o si se puede requerir alguna intervención manual para realizar una mejora o corregir un problema.
• Los gráficos de mapa de árbol son 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. Las visualizaciones de gráfico de mapa de árbol deben usarse 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 rica y compleja.

Mesas

Las imágenes pueden valer más que mil palabras, pero a veces los cuadros y gráficos no hacen el trabajo por sí solos cuando se trata de contar historias con datos. Cuando desea acompañar sus imágenes con una mirada más específica a los datos detrás de ellas, las tablas suelen ser la mejor manera de mostrar esa información. Eso 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 sepa que las partes interesadas querrán ver información más granular. También puede incluirlos si desea señalar específicamente cómo un dato está sesgando las conclusiones que podrían extraerse de un gráfico.

Cuando el análisis de datos está integrado en el software, a menudo viene con opciones para ver tablas. Por ejemplo, si alguien puede ver un gráfico de barras en su tablero, puede hacer clic en él para ver la tabla y los datos detrás de él. Esto puede ser útil si el gráfico de barras parece preocupante y el administrador del proceso desea obtener información adicional antes de actuar.

mapas

Los mapas son una forma ideal de mostrar datos que están vinculados a la ubicación. ¿A qué estados envían más? ¿Qué barrios tienen las casas más antiguas y, por lo tanto, podrían necesitar ciertos tipos de servicios? ¿En qué parte de sus instalaciones las temperaturas son más frescas? Todas estas son preguntas que podrían responderse mejor con datos de mapas.

Beneficios de visualización de datos

La visualización de datos viene con muchos beneficios. No solo puede transformar los datos sin procesar 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, aumentar sus ingresos.

Estos son 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 13 milisegundos. Piense en lo poderoso que es ver un gráfico, tabla u otra representación visual de datos. Es mucho más fácil para el cerebro procesar los datos de esa manera en lugar de mirar 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, eso significa que también puede tomar una decisión basada en datos más rápido. Según 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 desempeño del mercado es vital en el espacio competitivo, por eso 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 aumentar sus ingresos

La visualización de datos se trata de encontrar la información correcta para ayudar a los tomadores de decisiones a tomar las decisiones comerciales correctas. Con la ayuda de imágenes de datos en tiempo real, usted y su equipo tendrán la capacidad de realizar análisis predictivos avanzados 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 del producto entre los clientes objetivo.

Mejores prácticas de visualización de datos

Comprender primero al usuario: lo primero que queremos hacer al crear una visualización de datos es comprender primero al usuario, la persona que analizará su historia de datos. Aquí hay algunas preguntas que puede hacerse a sí mismo o a sus usuarios para ayudarlo a comenzar:

• ¿Quién usará la visualización?
• ¿Quién es mi audiencia? ¿A quién estoy tratando de llegar con mi historia de datos?
• ¿Qué preguntas debería 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? ¿Desea comparar datos o mostrar la distribución de datos? ¿Estás haciendo análisis de tendencias o algo más? Una vez que tenga la respuesta a esa pregunta, podrá elegir 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 en un nivel emocional. Puede que no nos demos cuenta la mayor parte del tiempo, pero en un nivel subconsciente, cada color desencadena una emoción diferente en las personas. 62 – 90% de una primera impresión se basa en cómo alguien reconoce el color en la situación. Entonces, el desafío aquí es usar el poder del color de manera efectiva para comunicar el mensaje que desea enviar.

Evite la basura de los gráficos –Edward Tufte, el padre de la visualización de datos, dice: ''Por encima de todo, muestre los datos''. No confunda a su audiencia agregando información o gráficos innecesarios, como imágenes de fondo, líneas de cuadrícula gruesas, 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 buscan.
• La clasificación ascendente ayuda a contar la historia del crecimiento.
• Ordenar de forma descendente ayuda a comparar el más grande con el más pequeño.
• 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 brindan detalles durante el análisis.

Resalta lo que esimportante: enfoca a las personas en lo que es importante sobre la historia que estás tratando de contar.

• El resaltado de series enfoca al usuario en lo que debe mirar.
• El formato condicional llama la atención sobre puntos de datos clave con paletas de colores divergentes.
• Las anotaciones pueden respaldar 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.
• La previsión de series temporales es una capacidad esperada.
• La regresión lineal traza las tendencias entre las variables dependientes e independientes.

Use 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 tener la capacidad de hacer incluyen filtrar datos y vincular tableros y visualizaciones a otros para brindarles a los usuarios información más detallada y profundizar en el análisis integral.

Utilice 3D con prudencia: las visualizaciones en 3D tienen un lugar si está realizando análisis de superficie, análisis de volatilidad o investigación de terreno. Evite 3D para uso comercial estándar.

Usa el nivel de detalle correcto – No use 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 de la que deberían los datos.

Ejemplo de visualización de datos en acción

La visualización de datos no siempre puede ser independiente

Es importante darse cuenta de que, a pesar de lo poderosa que es la visualización de datos, no es la única herramienta de análisis de datos que su empresa debería usar (considere una herramienta de análisis como un software de análisis integrado de autoservicio). Las representaciones visuales de los datos no siempre pueden ser independientes, razón por la cual tantas herramientas de generación de informes de inteligencia comercial y opciones de panel le permiten profundizar en niveles más profundos de la información.

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

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