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Visualización de datos: Cómo aplicarla para entender mejor tu negocio

En la era de la información, la visualización de datos se ha convertido en una herramienta esencial para ayudarnos a entender el mundo que nos rodea. Cada día, nos encontramos con gráficos y diagramas que intentan simplificar y comunicar grandes cantidades de información. Es por ello que, en los últimos años se ha incrementado el concepto del Big Data dado a que las grandes empresas manejan cada vez un mayor volumen de información. Sin embargo, si no generamos buenas estructuras que organicen el contenido y haga legible estos datos, los empleados que trabajan con ellos tan solo obtendrán una inmensa información imposible de interpretar.

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Mejora la comprensión de tus datos

Es aquí donde la visualización de datos ha ganado protagonismo en esta última década, ya que filtrar, estructurar y organizar la información a través de elementos gráficos nos ayuda no solo a entender lo que estamos viendo, sino generar interpretaciones más fieles a través de la comparación de datos de un solo vistazo. Esto último es de gran ayuda si, además, la empresa cuenta con un gran número de empleados que necesitan analizar los resultados sin detenerse demasiado en una contextualización previa, ganando eficacia de cara a la lectura de los resultados finales.

Este proceso de generar gráficos que nos ayudan a localizar datos relevantes no es algo nuevo, ni mucho menos exclusivo del siglo XXI, ya se puso en práctica hace dos siglos para localizar problemas que habrían sido indetectables si no se hubiese sido por su representación visual. A lo largo de este artículo hablaremos de la importancia de la práctica de la visualización de datos, desde su contexto histórico, pasando por mencionar los métodos de visualización más útiles tanto para las pequeñas como las grandes empresas, hasta el presente digital y las nuevas herramientas de IA que han acelerado todo este proceso, haciendo de intermediario entre los datos brutos y la interpretación humana.

La revelación de los datos

La visualización de datos es la representación gráfica de información abstracta con dos propósitos principales. El primero es la estadística, que puede visualizarse de manera efectiva si se siguen principios de diseño derivados de la comprensión de la percepción humana. Mientras que, por otro lado, facilitamos el análisis a través de la comparación de las gráficas resultantes.

Uno de los pioneros más reconocido por su labor en la representación visual de datos fue el epidemiólogo John Snow, que elaboró el famoso mapa del cólera (Londres, 1854), donde fue registrando las muertes de forma gráfica. Esto ayudó a entender mejor la situación y hallaron así que el problema provenía de las aguas contaminadas de las zonas donde enfermaban las personas. Este sencillo gesto de anotar sobre un mapa, en lugar de hacerlo de forma numérica a través de una lista, favoreció enormemente la erradicación del problema.

Así comenzó a darse lugar a la importancia visual de los datos en el siglo XIX, sin embargo, no ha sido hasta el siglo XXI que su uso se ha visto mayoritariamente popularizado y es que como mencionamos anteriormente, que en la era de la información manejamos un gran número de datos de los cuales depende todo el sistema gubernamental y empresarial. Debido a esta tendencia del uso del Big data, han ido aumentando las necesidades de comprensión y análisis de las personas que trabajan día a día con los datos, a consecuencia de esto que existe una demanda mayor en cuanto a las mejoras de los gráficos, con el objetivo de facilitar su interpretación haciéndola ágil y eficaz.

Unos datos mejor representados ayudan a generar relatos más comprensibles

Los datos crudos o sin procesar pueden ser abrumadores y difíciles de entender para el cerebro humano. En contraste, la presentación gráfica de los datos (como los gráficos de barras, los gráficos de pastel, los mapas de calor, etc.) facilita la comprensión al permitir que el cerebro humano procese visualmente la información. Por tanto, unos datos mejor representados ayudan a generar relatos más comprensibles, lo que permite tomar decisiones basadas en ellos. Además, las visualizaciones de datos también pueden ayudar a identificar correlaciones y conexiones que podrían pasarse por alto en un conjunto de datos crudos.

Visión monitorizada con dashboards

Elaborar un dashboard, puede ser una tarea desafiante, especialmente en empresas que manejan una gran cantidad de datos. A continuación, mencionaremos algunas claves que te podrían ayudar a crear gráficos más efectivo para tu empresa:

• Definir objetivos claros: Antes de comenzar a diseñar un dashboard, es crucial entender cuál es su objetivo. ¿Es para rastrear el rendimiento de ventas? ¿Es para monitorear la eficiencia operativa? Tener claridad sobre qué se desea lograr con el dashboard ayudará a seleccionar los datos y las métricas más relevantes.

• Seleccionar las métricas correctas: En empresas con una gran cantidad de datos, puede ser tentador incluir tantas métricas y KPIs como sea posible. Sin embargo, es importante limitarse a las métricas que son realmente relevantes para los objetivos del dashboard. Esto facilitará la interpretación y la toma de decisiones.

• Automatización: En empresas que manejan una gran cantidad de datos, los dashboards deben ser capaces de actualizarse automáticamente para reflejar los datos más recientes. Esto puede requerir la integración con las bases de datos de la empresa y la configuración de procesos de ETL (Extracción, Transformación y Carga) para automatizar el flujo de datos.

• Escalabilidad: Asegúrate de que el diseño de tu dashboard puede adaptarse a medida que cambian las necesidades de tu empresa. Esto puede implicar tener la capacidad de agregar nuevas métricas, o de cambiar las existentes, sin tener que rediseñar completamente el dashboard.

• Capacitación y soporte: Un dashboard sólo es útil si las personas saben cómo usarlo. Por lo tanto, asegúrate de proporcionar la capacitación y el soporte necesarios para que los usuarios puedan obtener el máximo provecho de su dashboard.

Representación de datos con infografías

Las infografías tienen como fin simplificar la información para hacerla más accesible y atractiva, lo que ayuda a mejorar la comprensión y retención de los datos que se están dando. En este artículo indicaremos las claves más importantes a la hora de crear infografías de calidad:

• Definir un propósito claro: Antes de empezar a diseñar, debes tener claro qué quieres lograr con tu infografía. ¿Es para informar, educar, divulgar? Una vez que conozcas tu objetivo, podrás seleccionar la información más relevante para incluir.

• Centrarse en la historia: Una infografía efectiva cuenta una historia con sus datos. Trata de organizar tus datos de tal forma que conduzcan a la audiencia a través de la información de una manera lógica y atractiva.

• Simplicidad: Evita abrumar a tu audiencia con demasiados datos o gráficos complicados. Trata de mantener las cosas lo más simples y claras posible, y recuerda que el objetivo es facilitar la comprensión de los datos.

• Iconografía y Gráficos: Los iconos y los gráficos pueden ser una forma efectiva de representar la información de una manera fácilmente comprensible. Asegúrate de que cualquier gráfico que utilices sea claro y fácil de interpretar.

• Jerarquía Visual: Utiliza técnicas de diseño como el tamaño, el color y la posición para establecer una jerarquía visual que guíe a la audiencia a través de la infografía.

• Tipografía Legible: Asegúrate de que tu texto sea legible. Evita los tipos de letra demasiado estilizados y mantén un tamaño de fuente suficientemente grande para una lectura cómoda.

Diseño de Gráficos de Red

Un gráfico de red, también conocido como gráfico de grafo, es una visualización que muestra cómo los diferentes nodos están conectados entre sí. Los nodos en el gráfico representan entidades y las líneas que los conectan representan relaciones entre esas entidades. A la hora de elaborar un gráfico que visualice aspectos que pasan más desapercibidos, es recomendable tener en cuenta lo siguiente:

• Evitar el Sobrecargamiento: Los gráficos de red pueden volverse muy complicados rápidamente si incluyen demasiados nodos y aristas. Si es posible, intenta simplificar el gráfico eliminando nodos o conexiones que no sean esenciales para la comprensión de la red.

• Legibilidad de Etiquetas: Asegúrate de que cualquier etiqueta que utilices en los nodos o aristas sea fácilmente legible. Esto podría implicar ajustar el tamaño de la fuente, el color de la fuente o el fondo de la etiqueta.

• Distribución de Nodos: La forma en que los nodos están distribuidos en el gráfico puede tener un gran impacto en su legibilidad. Muchas herramientas de visualización de redes permiten ajustar la distribución de los nodos para minimizar la superposición y hacer que el gráfico sea más fácil de entender.

• Enfocarse en Clusters: En lugar de intentar visualizar toda la red a la vez, podrías centrarte en visualizar clusters o comunidades dentro de la red. Esto puede ayudar a destacar las conexiones más importantes y hacer que el gráfico sea más manejable.

• Interactividad: Si es posible, considera hacer tu gráfico de red interactivo. Por ejemplo, podrías permitir a los usuarios hacer zoom o moverse por diferentes partes del gráfico, o hacer clic en nodos para obtener más información.

La Inteligencia Artificial en la visualización de datos

Desde principios de 2023 la IA se ha posicionado como protagonista en los últimos avances en herramientas digitales, siendo las más populares ChatGPT y Midjourney, las cuales han generado un gran revuelo entre sus usuarios, que han empezado a ver las numerosas ventajas que están aportando en su rutina profesional. Todo esto no ha hecho nada más que empezar y es por ello que ya se han generado diversas API con funcionalidades muy concretas que ayudan a resolver actividades que a los empleados le resultaban más tediosas.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático también se han incorporado en las herramientas de visualización de datos, lo que permite un análisis más profundo y la generación de insights más útiles a partir de los datos. Se ha descubierto un especial interés por combinar la capacidad de organización y visualización de los datos con las habilidades de los profesionales para desglosarla y analizarla desde un punto de vista más narrativo y humano, que sigue siendo crucial para entender el contexto de los datos y tomar decisiones coherentes.

Algunas de las herramientas de visualización que ya han incorporado funcionalidades con IA — Tableau, Microsoft Power BI, Looker o IBM Cognos Analytics— han sido de ejemplo para muchas de las API que se han elaborado a día de hoy, como Domo, que permite personalizar la experiencia de interacción de los usuarios a tiempo real, facilitando la compresión de los datos desde cualquier lugar en cualquier momento.

Próximos pasos en la representación de los datos

La inteligencia artificial ya está cambiando la forma en que visualizamos y entendemos los datos a día de hoy, por ello, vemos que el futuro de los gráficos de datos unido a los avances en el desarrollo de las herramientas IA, podría incorporar numerosas ventajas en el sector de los negocios. Sin embargo, habrá que tener en cuenta su futuro impacto y estudiar formas de proteger la privacidad de los datos, así como seguir contando con la presencia de profesionales en el sector para dar contexto y garantizar no solo que las visualizaciones sean precisas, sino que tampoco sean engañosas o estén marcados por sesgos que perjudiquen una buena interpretación de los resultados. ___

Como ves, la visualización de datos en un mundo cada vez más dominado por información compleja, se ha convertido en una necesidad fundamental para las estructuras de negocios. Podemos decir que, la visualización efectiva de datos no es simplemente una herramienta conveniente, sino que es una pieza esencial en el ecosistema de la toma de decisiones basada en datos de nuestra sociedad actual. Esperamos que este artículo te haya sido de ayuda y puedas elaborar mejores gráficos en tus próximos análisis de datos para tu negocio. Y si necesitas ayuda con el diseño de dashboards, no olvides que en OKB Interactive Studio podemos ayudarte con ello.

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