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Visualización de datos

La visualización de datos es el proceso de representar datos gráficamente en forma de tablas o gráficos. Esto ayuda a los usuarios a identificar patrones y tendencias con mayor facilidad, en comparación con su forma numérica en bruto. En lugar de procesar filas de números, los lectores pueden interactuar con una representación visual que comunica la misma información de forma más directa.

La visualización de datos favorece el análisis de estos y ayuda a los equipos a abordar problemas complejos con mayor facilidad.

Tipos de visualizaciones de datos

Los diferentes tipos de gráficos están diseñados para distintos propósitos analíticos. Usar el gráfico equivocado para un conjunto de datos determinado puede dificultar la transmisión de la información que quieres comunicar.

Importancia de la visualización de datos

Ayuda a procesar grandes bloques de datos

Algunos conjuntos de datos pueden ser demasiado grandes para analizar e interpretar en su forma en bruto. Esto puede hacer que información importante quede oculta o pase desapercibida. Traducir datos a formatos visuales los hace manejables y ayuda a los equipos a procesarlos con precisión. Un gráfico que resume diez mil puntos de datos en unos pocos segundos tomaría horas de interpretar desde una hoja de cálculo.

Permite identificar tendencias y patrones

Los datos contienen toda la información en su forma en bruto, pero rara vez revelan alguna estructura por sí solos. Las representaciones visuales hacen que los patrones recurrentes, las anomalías y las tendencias sean inmediatamente evidentes. Un ejemplo histórico conocido es el mapa de puntos de 1854 de John Snow sobre los casos de cólera en Londres. Mediante el trazado de cada caso a nivel geográfico, Snow identificó una bomba de agua contaminada en Broad Street como la fuente del brote, información relevante a la que no se podría haber llegado solo con listas de casos. Esto ayudó al departamento de salud pública a responder rápidamente.

Agiliza la toma de decisiones

Cuando la información se presenta visualmente con etiquetas claras y contexto, ayuda a los responsables de la toma de decisiones a llegar al planteamiento del problema de forma más fluida y rápida. Un formato visual reduce la carga cognitiva necesaria para analizar los números y deja espacio para centrarse en la solución.

Permite la colaboración interdisciplinaria

La información y los resultados estadísticos en bruto suelen ser interpretados solo por especialistas. Los gráficos y los diagramas traducen información técnica de manera que incluso audiencias no técnicas puedan entenderla, lo que permite la colaboración entre distintos equipos.

Facilita la memorización y comunicación

La información transmitida a través de elementos visuales es considerablemente más fácil de recordar que las tablas numéricas. Esto hace que los gráficos y diagramas sean valiosos no solo para el análisis, sino también para presentaciones, informes o cualquier contexto en el que la audiencia necesite retener información y actuar en consecuencia.

Prácticas recomendadas de visualización de datos

Si bien la visualización de datos es importante y útil, para sacarle el máximo provecho es importante seguir ciertas recomendaciones.

Define el propósito del gráfico: identifica la historia que tu gráfico busca transmitir. Un gráfico creado sin un propósito claro tiende a incluir demasiada información y pierde su mensaje. Saber cuál es tu objetivo también te ayuda a elegir el tipo de gráfico más adecuado.

Prepara los datos que se van a convertir: los datos en bruto suelen contener valores faltantes, duplicados e incongruencias. Los gráficos o diagramas preparados con datos sin depurar reflejarán estas incongruencias. Asegúrate de que los datos que uses sean precisos, estén completos y sean congruentes antes de crear la visualización.

Entrega contexto: cada gráfico que crees debe tener un título claro que describa lo que muestra (ejes etiquetados con unidades, una leyenda y anotaciones que resalten los puntos de datos clave o expliquen cualquier anomalía). Esto ayudará a los lectores a interpretar los datos correctamente sin necesitar orientación adicional.

Ajusta el gráfico al tipo de análisis: usa el tipo de gráfico asignado para el análisis que estás realizando. Usar un gráfico circular con doce porciones o un gráfico de líneas que conecta categorías no relacionadas generará más confusión. Puedes usar la siguiente guía para ajustar tus datos al tipo de gráfico correcto.

Mantenlo claro y sencillo: céntrate en el mensaje esencial y deja fuera la jerga o cualquier información adicional. Esto generará más confusión y distraerá del mensaje central.

Usa el color adecuado: los colores juegan un papel importante en transmitir el significado de los datos. Usa una paleta de colores uniforme en gráficos relacionados. Limita la cantidad de colores distintos solo a lo necesario. Los tonos apagados sugieren neutralidad, mientras que los colores intensos y cálidos llaman la atención y pueden implicar urgencia.

Usa escalas apropiadas: etiqueta todas las unidades con claridad y asegúrate de que las escalas y los ejes usados sean precisos. Siempre comienza los ejes de los gráficos de barras en cero, a menos que exista una razón clara y explícita para no hacerlo. Los ejes truncados (ejes que no comienzan en cero) pueden inducir a error a los lectores.

Hazlo interactivo: los gráficos estáticos muestran una vista fija de los datos. Los elementos interactivos (filtros, mensajes emergentes al pasar el cursor, controles de acercamiento y alejamiento o rangos de fechas dinámicos) permiten a los usuarios explorar los datos por sí mismos y encontrar información valiosa. Prioriza la interactividad, especialmente cuando la audiencia vaya a explorar los datos, en lugar de simplemente recibir un hallazgo.

Ventajas de la visualización de datos

1. La visualización de datos ayuda a detectar tendencias, patrones o valores atípicos en los datos que, de otro modo, serían difíciles de detectar en una hoja de cálculo. Las herramientas empresariales suelen incluir una opción para convertir los datos en formatos visuales. Por ejemplo, Zoho Sheet, disponible en Zoho Workplace, te ayuda a crear gráficos intuitivos con los datos que agregas en tu hoja de cálculo.
2. La información presentada en forma de tablas o diagramas es más fácil de compartir que los datos en bruto. Es más probable que la audiencia la entienda y la retenga. Por ejemplo, un gerente de ventas que presenta los ingresos trimestrales puede compartir un solo gráfico de barras en una presentación o correo. Esto facilita explicar las tendencias de crecimiento con claridad a todos, sin adjuntar filas de cifras en bruto.
3. Los formatos visuales hacen que las audiencias no técnicas puedan interpretar los datos, lo que elimina la barrera de la experiencia en el área. Por ejemplo, un equipo de RR. HH. que hace seguimiento a las tasas de rotación de los empleados puede presentar un panel sencillo con gráficos codificados por color, lo que permite que ejecutivos y personas sin perfil analítico saquen conclusiones de un vistazo.
4. Los datos presentados visualmente son considerablemente más fáciles de recordar que las tablas numéricas o los resúmenes escritos. Por ejemplo, un equipo de marketing que revisa el rendimiento de una campaña tiene muchas más probabilidades de recordar que las tasas de apertura de correos alcanzaron su punto máximo en marzo si ven un gráfico de líneas claramente etiquetado, en comparación con revisar las mismas cifras perdidas entre filas de una hoja de cálculo.

Desventajas de la visualización de datos

1. Los elementos visuales corren el riesgo de malinterpretarse si no se presentan correctamente. Un gráfico mal diseñado puede llevar a distintos lectores a sacar conclusiones diferentes. Para evitar esto, siempre es mejor etiquetar los datos y darle contexto a la visualización.
2. Desarrollar gráficos precisos y de alta calidad requiere cierto nivel de experiencia técnica a la que no siempre se puede acceder. Esto puede dificultar la adopción de este modelo en todos los casos. Si bien las herramientas de visualización han reducido esta barrera, no la han eliminado por completo.
3. Los gráficos y diagramas son tan buenos como los datos de los que provienen. Si la calidad de los datos no es buena, o si los datos no son correctos, entonces el gráfico o el diagrama reflejará eso.
4. La visualización de datos puede limitarse a representar esos datos y la relación que existe entre ellos. No explica la razón detrás de la correlación. Sin el contexto adecuado, analizarlos puede ser tedioso.

Herramientas de visualización de datos

Las herramientas de Business Intellicence (BI) ayudan a los analistas a convertir datos complejos en formatos visuales que facilitan una toma de decisiones más fácil y fundamentada. Estas herramientas se centran en qué sucedió y por qué sucedió para brindarle a las empresas información valiosa que les permitan tomar decisiones operativas. Las herramientas de BI facilitan el análisis a través de paneles, KPI (indicadores clave de rendimiento) y varios tipos de informes, entre otros.

Dado que las empresas cuentan con múltiples herramientas a disposición, considerar estos factores será de ayuda a la hora de elegir la herramienta que mejor se ajuste a sus necesidad.

• Fácil de usar: algunas herramientas ofrecen una interfaz sencilla que facilita su uso, incluso para analistas sin mucha experiencia. Además de eso, algunas cuentan con documentación y tutoriales exhaustivos, lo que hace que su uso sea intuitivo.
• Escalabilidad: la herramienta de BI debe ser capaz de manejar grandes conjuntos de datos si tu negocio así lo requiere.
• Personalización: la herramienta debe poder ofrecer distintos tipos de gráficos con la flexibilidad de modificar el diseño o el formato para adaptarse a la voz de tu marca.
• Rentabilidad: el precio de una herramienta debe ser justificable en términos del soporte al cliente que ofrece, las funciones competentes y el valor general que aporta.