¿Cómo la visualización de datos facilita el análisis de los mismos?

por María Fernanda Aguirre, el 12/2/21
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La data visualisation o visualización de datos en español, llegó para revolucionar el análisis y la representación de la información. A partir de diferentes herramientas e instrumentos (un mapa, un gráfico, un tablero, etc.), se busca establecer patrones, tendencias o comprender fenómenos.

Apoyarse en un elemento visual como un cuadro de mando, resulta esclarecedor y mucho más sencillo que consultar toda una serie de indicadores por separado.

Representar la información de manera visual, está adquiriendo una dimensión completamente nueva e innovadora. En este artículo, Appvizer te cuenta de qué se trata y te presenta algunos ejemplos de su aplicación.

¿A qué hace referencia la data visualisation?

La visualización de datos es la manera de designar la representación de datos de forma visual. Esta práctica, que consiste en analizar el significado de los datos para traducirlos de forma legible, a menudo se denomina "dataviz" (del inglés data visualization).

Como en el caso del Big Data, en la visualización de datos, mientras más numerosa sea la información (mayores sean las data sources), más útil en términos de importancia será el análisis.

Cuestionarse sobre el significado que pueden tener los datos para una empresa, hace necesario que la misma encuentre una manera de simplificar su lectura para un posterior análisis. En este sentido, el Data Design o Diseño de Datos, consiste en hacer coincidir la forma con el fondo.

Una representación adecuada de los datos permite que estos sean más fáciles y claros de leer y, por tanto, mucho más útiles.

Tipos de visualización de datos → Ejemplos

Teniendo en cuenta lo anterior, según el tipo de análisis que se esté llevando a cabo, la forma de representar un conjunto de datos, reviste una gran importancia.

¿Qué tipos de data visualizations existen y cuál tiene más sentido para cumplir con tus propósitos? El abanico de posibilidades es amplio:

  • histogramas,
  • diagramas de dispersión,
  • diagramas de flujo,
  • mapas de calor,
  • mapas de distribución de puntos,
  • escalas de tiempo,
  • matrices,
  • gráficos de barras, curvas, líneas, áreas, columnas, en cascada, etc.
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© Dataviz Project

También es posible crear infografías, interactivas o no, así como representaciones cartográficas de los datos.

Representar información ya sea científica, geográfica, artística o periodística de forma intuitiva y agradable, ¡es todo un arte!

Veamos algunos ejemplos.

1. Drowning in Plastic

Hoy en día, frente a la crisis climática, son muchos los datos técnicos que incomodan y que, por ende, requieren de representaciones claras, elocuentes y contundentes.

Drowning in Plastic es un desarrollo de Reuters Graphics, el cual pone de manifiesto la cantidad exorbitante de plástico que consumimos y producimos. Su estrategia consiste en relacionar la cantidad de botellas de plástico consumidas en un periodo de tiempo y el tamaño de monumentos o construcciones famosas.

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© Drowning in Plastic

2. Migraciones

Otro tema de gran importancia y que viene siendo “de actualidad” desde hace mucho tiempo, son las migraciones. La National Geographic cuenta con una serie de infografías, reunidas bajo el proyecto Migration Waves. Estos data sets, buscan representar los flujos de movilización de personas a través de las fronteras y explicar por qué las personas deciden irse y hacia adónde van.

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© National Geographic

3. El Atlas de las Lunas

The Atlas of Moons es otra maravillosa herramienta interactiva del analytics, desarrollada por la National Geographic, la cual ofrece datos sobre las lunas de nuestro Sistema Solar. Su valor reside en convertir complex data en una fuente de aprendizaje sobre el espacio y en una fuente de placer para los sentidos. Te permite navegar por al menos 200 lunas y sus órbitas.

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© National Geographic

4. MapFight

El usuario de este servicio online puede comparar la superficie de todos los países del mundo y obtener todo tipo de información geográfica. La aplicación te ofrece toda una serie de comparaciones, así como lugares similares en tamaño, el doble de grandes o la mitad de pequeños.

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© MapFight

¿Cuál es la importancia de la visualización de datos?

Los anteriores ejemplos muestran la diferencia que hay entre presentar información de manera plana a hacerlo de manera interactiva. Esto último le permite a las personas conectarse más fácilmente con la información, para así poder entenderla.

Para las empresas, investigadores y desarrolladores, la visualización de datos también aporta ciertos beneficios.

1. Mejores análisis y comunicación

Tanto si vas a presentar una idea, como si debes argumentar algún punto, debes esforzarte por detallar tu razonamiento o convencer a tu audiencia. En este sentido, la fuerza y el poder que tiene lo visual, no tiene comparación.

Una imagen vale más que mil palabras.

Con un dato numérico es lo mismo. Cuando se presenta en formato bruto, resulta más difícil de entender y descifrar. Un conjunto de datos representados visualmente, transmiten un mensaje mucho más claro.

2. Desempeño e interoperabilidad

El acto de visualizar datos o visualizing information, es útil para todos los departamentos de la empresa, ya sea para:

  • hacer un seguimiento del inventario,
  • evaluar el estado de las finanzas,
  • valorar la curva de desarrollo,
  • medir el progreso de un proyecto.

Cada área cuenta con KPIs (Indicadores Clave de Desempeño), cuya representación visual ayuda a analizarlos y a transmitir la información que arrojan, para que todos se beneficien de dichos resultados.

3. Automatización de procesos

Aun cuando muchas de las entradas de información deben ser configuradas manualmente, es posible construir un cuadro de mando en Excel, para hacer una representación visual de tus datos y facilitar su transmisión.

Existen igualmente diferentes software para cuadros de mando integral, los cuales facilitan la automatización de este proceso.

Cómo implementar la data visualisation en la empresa

Software de visualización de datos open-source

Existen soluciones de software de código abierto, cuya ventaja es el amplio margen de personalización que ofrecen.

En función del departamento y de los KPIs que este haya determinado estratégicamente, estas herramientas pueden configurar todos los tableros de análisis sin ninguna restricción.

Soluciones SaaS

Para los menos avezados, son más aconsejables las soluciones especializadas en modo SaaS (Software as a Service). Estas ofrecen desde el comienzo un plan de gestión que es a la vez sencillo de utilizar y que ofrece análisis muy avanzados en tiempo real.

Todo lo que necesitas es instalar la solución, alimentarla con tus datos y los cuadros de mando se generan automáticamente, ofreciéndote resultados analíticos en forma visual.

Un mobile device o herramienta dotada con la funcionalidad de cuadros de mando, te permite ahorrar tiempo y te facilita la gestión a los distintos departamentos de tu empresa.

☝ Ya lo sabes: la visualización de datos es una forma de presentar lo esencial de forma clara y relevante.