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A fondo

Visualización de datos

12 abril, 2021

Con este articulo sabrás todo lo necesario para presentar datos de forma sencilla y asimilable, es decir, para usar la visualización de datos en tu día a día.

¿Qué es?

La visualización de datos es la representación de éstos a través de objetos visuales fáciles de comprender, como gráficas, mapas, diagramas, diseños interactivos, etc. Actualmente, en marketing la visualización de datos nos ayuda en la toma de decisiones.

Las imágenes y los dibujos estimulan la actividad cerebral para lograr hallar un significado, mediante un proceso cognitivo.

Transformar largos textos y extensos datos en representaciones visuales permite, con menor tiempo y esfuerzo, que el lector asimile la información ofrecida, ya que destaca el mensaje relevante y principal.

A la hora de escoger la representación gráfica o visual entra en juego la metáfora visual. Este recurso hace que internalicemos el concepto de algo mientras lo comparamos con alguna forma visual conocida anteriormente.

El ejemplo clásico de este proceso es la pizza en porciones. Nuestro cerebro sabe qué es una pizza y que tiene partes (fracciones) de cualquier tamaño. Cuando hallamos una imagen similar en un informe contable, entendemos el significado, su contexto, su intención. Eso es una metáfora visual.

El origen de la visualización de datos

El data visualization viene de lejos. Los gráficos de barras, de líneas, de círculos… las formas que usamos tanto actualmente fueron diseñadas en el siglo XVIII por el estadístico William Playfair.

Con el uso de las estadísticas comerciales en tiempos de la Revolución industrial, el data visualization tuvo nuevos usos.

Y desde las computadoras, décadas atrás, hasta el big data actual, el acceso, el procesamiento y la depuración de grandes volúmenes de información crearon un punto de inflexión en esta práctica.

Hoy en día, los dashboards son intuitivos e interactivos, y los gráficos forman parte de cualquier tipo de información que podemos manejar, en cualquier ámbito.

Un ejemplo de esto es Informanager de Informa D&B que, entre sus servicios, incluye un dashboard con una visión completa de la situación de los clientes y la deuda viva que tiene una empresa.

Infografía con resultados de un estudio del Observatorio Sectorial DBK de Informa D&B

Infografía sobre plantas de tratamiento y eliminación de residuos urbanosBeneficios

La visualización de datos de calidad tiene sus ventajas:

  • Prestar atención a los detalles.

Cuando usamos gráficos, podemos analizar más y mejor los detalles de la información.

  • Provocar una respuesta emocional.

Las imágenes, por lo general, resultan atractivas emocionalmente. La narrativa visual “habla” de manera más efectiva que cualquier texto.

  • Compartir fácilmente la información.

Los gráficos resultan fáciles de compartir. Una imagen comprensible invita a ser compartida, aportando comunicación eficaz.

  • Permitir comparaciones y predicciones.

La información visual es altamente comparable, buscando las diferencias entre dos representaciones. En relación con las predicciones y los patrones, son identificables rápidamente en los gráficos.

  • Lograr mayor impacto.

Las imágenes con patrones se recuerdan mucho mejor que los datos sin procesar. Las imágenes permanecen en la memoria humana con poco esfuerzo mental, al contrario que los textos.

  • Ayudar en la toma de decisiones.

Si todo lo anterior se aplica al ámbito empresarial, la visualización de datos es básica en estrategia o en planificación. Un ejemplo claro de ello son los análisis de KPI o las valoraciones de campañas de marketing.

  • Adoptar nuevas tendencias.

El mercado, en general, es altamente cambiante, cosa que provoca que las empresas deban adaptarse sin parar, identificar tendencias y nuevos públicos potenciales, con intereses y hábitos nuevos.

graficos visualización datos

Métodos

Existen muchas representaciones visuales para tratar diversos conceptos o variables. Hay cuatro grandes grupos:

  • Temporal: estudia los cambios en periodos temporales concretos.
  • Jerárquico: relaciona distintos puntos de datos.
  • De red: expresa relaciones mediante la conexión lineal de puntos.
  • Geoespacial: describe áreas geográficas y espacios.

Por otro lado, existen diversos tipos de representación: gráficos de barras, de área, circular, de marcadores, de burbujas, mapas de calor, diagramas de dispersión o histogramas.

Tipos de visualización de datos

En la práctica, la visualización de datos se clasifica en diversos tipos y usos:

  • Cambios en un periodo temporal.

La evolución temporal de una variable es una de las visualizaciones de datos más sencillas y usadas. Representa el cambio en un periodo temporal y contexto definidos.

Los más usados son los gráficos de líneas, de barras y de árbol.

  • Comparación de categorías.

Se comparan categorías con diferentes fuentes para entender las relaciones entre ellas.

El más usado es el gráfico de barras agrupadas.

  • Clasificación.

Los cuadros de clasificación se basan en la posición de las categorías. Implica el uso mínimo de tres números en un periodo temporal determinado.

Los gráficos de barras o columnas son los más comunes.

  • Ponderación.

Es el análisis para conocer la importancia relativa de una parte de un todo.

Los gráficos redondos son los más usados, aunque también se aplican las barras apiladas y los mapas de árbol.

  • Correlación.

Es similar a la comparación, pero tiene en cuenta los cambios a lo largo del tiempo, mostrando cómo dos o más indicadores evolucionan juntos, con sus posibles influencias.

En este tipo destaca el gráfico de dispersión.

  • Distribución.

Tratan la incidencia y el volumen, más que rendimientos directos. En concreto, muestran la frecuencia de un conjunto de valores en un periodo temporal.

Los más usados son los gráficos de densidad y los histogramas.

  • Flujo.

Consideran el movimiento más que el volumen, cómo evoluciona un indicador conectando puntos y periodos.

Los gráficos Sankey son los más adecuados, junto con los de redes y acordes.

Tendencias actuales

La visualización de datos ha cambiado y se ha optimizado, siendo eficiente con nuevas herramientas y nuevos procesos.

  • Contenidos interactivos. La interacción es atractiva y pedagógica, e insta al comprador a compartir, suscribirse o comprar.
  • Las herramientas de visualización de datos tienen diseños responsivos, accesible desde cualquier tipo de pantalla.
  • Integración de datos. La recopilación y procesamiento de mucha información son una necesidad. La posibilidad de combinar e integrar herramientas y fuentes de datos es un hecho.
  • Colaboración social. La colaboración brinda nuevas oportunidades, permitiendo a los usuarios que contribuyan con aportaciones en tiempo real.
  • Soluciones especializadas. Las herramientas especializadas crean e incluyen las últimas tendencias, con interacción dinámica en tiempo real.

Principales herramientas de visualización de datos

Para la visualización de datos, existen en el mercado una amplia oferta en el mercado. Data Studio (Google), Tableau, Power BI, Datawrapper, Infogram, Qlikview o Chartblocks son algunas de las herramientas conocidas.

El data visualization es una estrategia eficaz para transformar datos sin procesar en imágenes dinámicas, intuitivas y compartibles, muy usado en el Business Intelligence para simplificar datos y adoptar decisiones.

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