¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es una herramienta que te permite transmitir el mensaje de manera clara, estructurada y memorable.
¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es la representación gráfica de información y análisis de investigación en formato de gráficos, que ayuda a explicar de forma clara la información a través de infografías, cuadros, mapas y dashboards. Las cifras en tablas y documentos no muestran claramente la relación entre procesos, periodos de crecimiento y recesión, o dependencia de indicadores. El formato visual ofrece una imagen completa de lo que está pasando.
Debido a la variedad de cifras, es fácil perder el significado de estas. En ese caso vale la pena recurrir a la visualización de big data. Esta herramienta ordena una gran cantidad de información, ayuda a entenderla más rápido y resalta las tendencias. En los negocios, la visualización de datos ayuda en muchas etapas, desde decisiones de personal hasta ofrecer descuentos a clientes específicos.
¿Por qué es importante?
La visualización de datos es fundamental para el análisis de datos y la toma de decisiones. Te permite detectar e interpretar rápida y fácilmente las relaciones e interacciones, así como identificar tendencias emergentes que no llamarían la atención si estos datos estuvieran sin procesar.
Una representación gráfica bien desarrollada no solo tiene información, sino que aumenta la eficiencia de su percepción, lo que hace que llame la atención y despierte el interés, a diferencia de las tablas y documentos que al no tener gráficos, puede ser aburrido leerlos.
¿Qué puedes hacer con la visualización de datos?
Generar más tráfico en tu sitio. Las personas perciben y recuerdan mejor la información de manera visual. Además, ver fotos y buscar interacciones es más emocionante, lo que significa que de esta manera aumentará el tiempo de los usuarios en tu sitio y, en consecuencia, su participación y lealtad a tu empresa.
Analizar un gran conjunto de datos y hacer estadísticas o informes. La visualización de datos se puede usar para calcular el ingreso de una compañía durante un año, por ejemplo. Te resultará mucho más fácil llegar a una conclusión objetiva, viendo un gráfico en el que una de las columnas está por encima de otras que se desplazan por varias páginas de Hojas de cálculo de Google o Excel.
Explicar información compleja, con claridad. Con la visualización de datos, puedes reemplazar fragmentos completos de texto y resaltar las correlaciones. Además, se ve mucho más bonito, por lo que algunas infografías serán una gran opción para tu blog si hablas de temas relacionados a la analítica o si es de noticias.
Tipos de visualizaciones de datos
Gráficos
Es el tipo más común de visualización de datos. Son precisamente los gráficos que se representan en los libros de la escuela, y con ellos se familiarizan cuando empiezan a dominar el Excel. Los gráficos se construyen a lo largo de los ejes X e Y y muestran la dependencia de los datos entre sí.
Fuente: Unsplash
Diagramas
Los diagramas muestran la relación entre conjuntos de datos o relaciones dentro de un conjunto de datos. Normalmente, se construyen alrededor de los ejes, pero no siempre. También se les puede representar en sectores o dentro de un sistema de coordenadas polares.
Hoy en día existen más de 60 gráficos diferentes, y la gente continúa creando nuevos tipos de gráficos para visualizar datos complejos e inusuales.
Fuente: Unsplash
Diagramas de flujo
Muestran un proceso que consta de acciones o pasos secuenciales, su relación o estructura de datos. Incluye uno o más escenarios para el desarrollo de sucesos.
Matrices
Comparan valores dentro de un conjunto de datos, pero a diferencia de un gráfico normal, los datos se muestran en una tabla.
Mapas y cartogramas
Muestran cómo los datos dependen de la geografía o la arquitectura del objeto.
Además, existen cartogramas. La diferencia entre ellos es que el mapa simplemente muestra puntos geográficos en el suelo, mientras que el cartograma muestra la intensidad de algún indicador dentro de un territorio determinado (esto se indica principalmente por categoría de color). Usando cartogramas, puedes enseñar cualquier tipo de información, desde la densidad de población hasta la frecuencia de uso de malas palabras en cada región del país.
Fuente: Unsplash
Infografías
La infografía está relacionada con el periodismo de datos, donde los gráficos y las tablas explican los hechos sobre un tema, fenómeno o proceso en particular. Por norma, combina diferentes métodos de visualización (gráficos, imágenes, tablas, mapas, diagramas, tablas) y texto.
En las infografías, generalmente se dan conclusiones ya preparadas: el lector es literalmente guiado de la mano sobre el tema elegido con ayuda de números e imágenes. De hecho, la infografía es una historia completa con su introducción, nudo y desenlace.
Herramientas de visualización de datos
Tableau
Este servicio funciona con todo tipo de visualización de big data, incluidos los dashboards. Está disponible en dos versiones: Tableau Public y Tableau Desktop.
| Tableau Public | Tableau Desktop |
| Las visualizaciones están disponibles para todo el público. | Crea visualizaciones protegidas por contraseña o completamente privadas. |
| Importa solo archivos de Excel o de texto. | Funciona con XML, MS Excel, MySQL, SQL, Google BigQuery, Microsoft Azure. |
| Es gratis. | De 15 a 70 dólares dependiendo de la funcionalidad. |
Ventajas: Incluso la versión gratuita tiene potencia y versatilidad.
Desventajas: A pesar de que tenga una interfaz intuitiva, para usar todas las funciones de Tableau debes dedicar mucho tiempo a aprenderlas.
Google Data Studio
Herramienta gratuita de análisis y visualización de datos. Funciona no solo con los servicios de Google, sino también con otros servidores: Cloud SQL, YouTube Analytics, PostgreSQL, Adwords API. Es inferior a Tableau en herramientas visuales, sin embargo, resuelve las tareas dadas de manera efectiva.
Ventajas: Es gratis y compatible con los servicios de Google. Se mejora y actualiza constantemente.
Desventajas: Si superas el límite de tiempo con los conectores, estos se vuelven de pago.
Plotly
Con su ayuda, los analistas crean gráficos, dashboards y mapas interactivos. A todos los proyectos de Plotly se les asigna una URL única y son fáciles de insertar en los blogs. El servicio es muy fácil de usar, los usuarios aprenden rápidamente a crear gráficos atractivos.
Ventajas: Los gráficos son muy detallados y especificados. La biblioteca tiene muchos diagramas de diferentes tipos. De 5 a 10 desarrolladores pueden trabajar en un proyecto de visualización de datos, dependiendo del paquete elegido. Si surgen problemas, el soporte técnico te asesorará por correo electrónico o videoconferencia.
Desventajas: No hay versión gratuita.
Datawrapper
Esta herramienta de visualización de datos fue desarrollada específicamente para personas creativas: escritores, periodistas y blogueros. No requiere conocimientos de código; te permite crear gráficos, mapas y tablas interactivas complejas.
| Versión gratuita | De pago por USD599 por mes |
|---|---|
| Crea y publica un número ilimitado de visualizaciones. | Gama completa de opciones de diseño. |
| Exporta solo archivos PNG. | Exporta a formatos como PNG, SVG y PDF. |
| Las visualizaciones tienen la etiqueta Created with Datawrapper (Creado con Datawrapper). | La licencia da acceso a 10 usuarios. |
| No contiene la etiqueta Created with Datawrapper (Creado con Datawrapper). |
Ventajas: La versión gratuita funciona con un número ilimitado de proyectos.
Desventajas: Solo puedes exportar archivos en formato PNG. La versión de pago cuesta USD599 por mes.
Flourish
Este servicio en línea crea magníficas visualizaciones de datos para mostrar no solo los números, sino también el análisis. La herramienta trabaja con animación y crea data de storytelling (narración de datos).
| Versión gratuita | Versión de pago |
|---|---|
| Funciona tanto en computadoras como en teléfonos inteligentes. | Hasta tres personas pueden trabajar en el proyecto. |
| Las visualizaciones contienen el logotipo de Flourish. | Las publicaciones están protegidas con contraseña. |
| Las publicaciones son privadas. | Tienes acceso a cursos de formación. |
| Funciona con los servicios de Google. |
Ventajas: Trabaja con una amplia gama de gráficos, incluidos los animados
Desventajas: La versión gratuita solo está disponible para un usuario. Las visualizaciones solo se pueden compartir con el logo del servicio.
Cómo presentar datos de forma visual
Para beneficiarte de la visualización de datos analíticos, sigue los siguientes principios:
Lógica:
● Antes de crear un gráfico o un diagrama, establece un objetivo. El error principal de muchos es hacer una imagen porque tiene que haber una imagen.
● Según el objetivo, organiza los datos en un orden lógico: de mayor a menor, o viceversa.
● Elige el tipo apropiado de visualización de datos que facilitará la comprensión de la información. Por ejemplo, un gráfico circular no es apropiado si hay demasiados indicadores o si el total no es 100%.
● Si estás comparando la información, aplica gráficos del mismo tipo. El usuario se confundirá si «antes» se representa como un gráfico de líneas y «después» como un gráfico de barras.
● Anota los datos directamente en el gráfico, para que el lector perciba la imagen completa y saque conclusiones más rápido.
Simplicidad:
● Usa un mínimo de elementos posibles: elimina la información, los logotipos, las fechas y el ruido visual que sea innecesario. Cuanto más simple es el gráfico, más rápido llega la información al cerebro.
● Crea un diseño breve. Por ejemplo, los efectos 3D distraen la atención del lector de la información y no resuelven el problema.
● Usa un gráfico por tarea. No intentes presentar toda la información sobre la empresa del año con la ayuda de un solo gráfico.
Color:
● Aplica colores habituales: resalta «lo correcto» con verde y «lo incorrecto» con rojo. Ten cuidado si trabajas con empresas extranjeras, ya que en diferentes países los colores pueden significar diferentes cosas.
● Usa una sola paleta de colores. Si un gráfico está en gris y el otro en colores brillantes, este último llamará la atención y parecerá más significativo.
Conclusión
La visualización es una herramienta poderosa para transmitir pensamientos e ideas al usuario final. Es un asistente para la percepción y el análisis de datos. Cuando la visualización de datos se aplica hábilmente, ayuda a que tu material sea impresionante, interesante y memorable.
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