Domine el arte de la visualización de datos: Consejos y técnicas para una visión cautivadora

Por Sandra Galiano - "Si no lo muestras, no existe" - Este es uno de los lemas que seguimos en Business Analytics. En teoría, podría aplicarse a muchas cosas. Puedes ser el mejor en tu trabajo o en lo que haces, pero si no lo demuestras, no permites que los demás lo vean y nunca se sabrá.

Cuando trabajamos en un proyecto en el que intervienen conceptos técnicos como regresiones, análisis, procesamiento de datos y técnicas de big data, adquirimos un profundo conocimiento de su funcionamiento y los utilizamos para lograr los resultados deseados. Por ejemplo, podemos predecir el futuro de una empresa, identificar las razones de las malas ventas de un producto o determinar el mejor momento para ajustar los precios de determinados productos. Estos son sólo algunos ejemplos de los innumerables resultados que las técnicas avanzadas de datos pueden ofrecer a las empresas.

Aquí nos enfrentamos a un problema: el ingeniero nos entenderá, su compañero científico de datos le entenderá y otros analistas le entenderán, pero con el director, el ejecutivo y los responsables de la toma de decisiones, que pueden carecer de conocimientos técnicos, nos enfrentamos a un reto.

No podemos limitarnos a presentar tablas llenas de números, secuencias de comandos de código y modelos predictivos durante las reuniones y esperar que todo el mundo lo comprenda.

Aquí es donde entra en juego la visualización de datos. Al crear representaciones visuales y gráficas de nuestras ideas y conclusiones, podemos hacerlas comprensibles para quienes no tienen experiencia en datos. De este modo, podemos comunicar eficazmente el valor de nuestras decisiones basadas en datos y, en última instancia, alcanzar los objetivos de nuestro proyecto.

¿Cómo presenta sus ideas?

La información suele presentarse en uno o varios cuadros de mando. Se trata de lienzos en los que la información se muestra con un estilo que mezcla infografías y representaciones gráficas.

Los cuadros de mando pueden adaptarse a las distintas plataformas en las que se mostrarán los gráficos, como pantallas de móviles, de ordenadores de sobremesa, etc.

La principal ventaja de los cuadros de mando es su naturaleza digital. Antes, si querías presentar tus gráficos, tenías que imprimirlos y explicarlos. Seguro que has visto miles de fotos en Internet de una mesa llena de papeles con gráficos. ¿Qué problemas conlleva este enfoque?

1. El evidente consumo de papel y recursos

2. No es eficiente: Para empezar, en un formato físico se puede condensar y relacionar menos información que en un formato digital, y lo más importante es que es estático.

Cuando tenemos un cuadro de mandos dinámico, podemos establecer filtros y "jugar" con la pantalla para ver la información que queremos o información más específica.

Antes, si le llevabas a tu superior una hoja con un gráfico de, por ejemplo, todos los productos vendidos en una tienda en un mes por cantidad, y te decía: "No, pero ahora quiero ver las ventas concretas de este producto en este local", tenías que ir al ordenador, editar el gráfico, volver a imprimirlo y volver a explicárselo. De esta forma, no sólo ahorramos tiempo y recursos, sino que la persona que lo ve se siente más funcional al interactuar con el cuadro de mando y ver cómo puede encontrar la información.

Las reglas de la visualización de datos

- Los colores: Los colores son muy importantes, deben ser visualmente atractivos y estéticos. La mayoría de los programas de software vienen con paletas de colores prefabricadas que combinan bien y ofrecen una visión clara de la información.

- Categorías: Es preferible que cada categoría esté representada por un color diferente. De esta forma, la leyenda o etiqueta sólo tiene que colocarse una vez. Es decir, si en el Gráfico 1, el azul representa el Producto X y el rojo el Producto Y, lo ideal es especificar sólo una vez que el rojo es X y el azul es Y, y por tanto asumir que en el resto de los gráficos que tengan las variables X e Y, se utilizarán estos colores. No es necesario explicar qué representan el azul y el rojo en cada gráfico.

- Gradaciones : Son importantes; a veces no hay categorías sino gradaciones, como el número de habitantes en un mapa. Representaremos los números más altos con colores más oscuros y los más bajos con colores más claros, en una escala. Pero lo mejor es utilizar el mismo color, cambiando sólo la oscuridad o claridad del color.

- Las figuras en 3D no deben utilizarse en un salpicadero a menos que sea imprescindible. La razón es sencilla: queremos simplificar la complejidad, ¿por qué complicarla? Si utilizamos gráficos en 3D, el cerebro de nuestro público tendrá que trabajar más, primero convirtiendo la imagen en 2D en su mente, luego entendiendo la representación y, por último, interpretando el gráfico. Esta es en parte la razón por la que algunas personas sufren dolores de cabeza al ver películas en 3D, porque su cerebro está trabajando para convertir las imágenes en 2D, que es a lo que estamos acostumbrados.

- Filtros: Ya los hemos mencionado para dinamizar los cuadros de mando. Deben colocarse en los bordes o esquinas del dashboard, nunca en el centro.

- Mapas de árboles: Son los grandes odiados. Hay que tener cuidado al utilizarlos. Serán útiles cuando tengamos pocas variables muy diferentes entre sí porque la distinción será clara. Aún así, en términos de porcentajes, pueden hacer más difícil diferenciar qué casilla es mayor o menor que otra, sobre todo cuando nos alejamos del cuadro de mando, como ocurriría con el público de una presentación.

- Gráficos circulares: Las categorías en los gráficos circulares se representan de mayor a menor. Las categorías más significativas se pintan desde el centro hacia la derecha, y las más pequeñas se dejan al final del círculo. Esto se debe a que las categorías más significativas suelen ser las que la gente está más interesada en ver de un vistazo.

💡 Consejo extra: Lo mejor es crear primero un cuadro de mando público con las conclusiones importantes y luego, si quieres profundizar, podrías darle a cada parte en la que quieras centrarte su panel.

¿Cómo elegir el gráfico adecuado?

Para elegir el gráfico adecuado, es esencial tener en cuenta el tipo de datos que se van a visualizar y el objetivo de la visualización.

● Gráficos de barras: se utilizan para comparar valores numéricos. Ayudan a mostrar la distribución de una variable categórica en un conjunto de datos.

● Gráficos de líneas: se utilizan para mostrar tendencias y patrones a lo largo del tiempo. Ayudan a visualizar datos de series temporales y a comparar múltiples variables.

● Gráficos circulares: se utilizan para mostrar la proporción de cada categoría en un conjunto de datos, especialmente cuando se desea resaltar la proporción de cada categoría, pero no se recomiendan si se desea mostrar varias categorías o comparar valores.

● Gráficos de dispersión: se utilizan para mostrar la relación entre dos variables numéricas. Ayudan a mostrar patrones o tendencias.

● Gráficos de área: se utilizan para mostrar la evolución de una variable numérica a lo largo del tiempo. Ayudan a comparar múltiples variables en un mismo gráfico.

● Histogramas: se utilizan para mostrar la distribución de una variable numérica continua. Ayudan a visualizar la frecuencia de cada valor o rango de valores en un conjunto de datos.

● Gráficos de cajas: se utilizan, por ejemplo, para representar acciones o resultados derivados de la minería de datos. Son gráficos que recogen distintos tipos de información de un solo vistazo.

Se pueden utilizar muchos gráficos para visualizar distintos tipos de datos. La elección del gráfico adecuado dependerá de la naturaleza de los datos, el objetivo de la visualización y el público al que se presente la información.

Herramientas de visualización de datos

Existen múltiples programas de visualización de datos con potentes herramientas para gestionarlos, limpiarlos, transformarlos y analizarlos.

Las herramientas más reconocidas y apreciadas en el campo de Business Analytics son:

● Microsoft Power BI: una herramienta que también es una solución de Business Intelligence que proporciona una amplia gama de funciones de visualización de datos, incluyendo tablas dinámicas, gráficos y diagramas.

● Tableau: ofrece una amplia gama de funciones y herramientas para visualizar los datos de forma eficaz y fácil de entender.

● Google Data Studio: una plataforma online de visualización de datos que permite crear informes y cuadros de mando personalizados e interactivos. También se integra con otras herramientas de Google, como Google Analytics y Google Sheets.

● QlikView: una herramienta de Business Intelligence que ofrece una amplia gama de herramientas de visualización de datos, incluyendo tablas dinámicas, gráficos y diagramas.

● D3.js: una biblioteca JavaScript de visualización de datos que permite crear visualizaciones personalizadas y muy interactivas.

Es importante tener en cuenta que el campo de la visualización de datos está en constante evolución, y mantenerse al día con las últimas herramientas y técnicas puede darle una ventaja competitiva en el mercado de trabajo. A medida que las empresas confían cada vez más en la información basada en datos para informar sus procesos de toma de decisiones, la demanda de profesionales de datos cualificados que puedan comunicar eficazmente datos complejos a través de la visualización no hará más que crecer.

Además, dominar la visualización de datos también puede beneficiar al crecimiento de su carrera personal. Al presentar los datos de forma visualmente atractiva e informativa, puedes comunicar eficazmente tus conocimientos a las partes interesadas y a los responsables de la toma de decisiones, lo que te convierte en un activo valioso para cualquier organización.

Así pues, tanto si eres analista de datos, científico o simplemente te interesa la visualización de datos, invertir tiempo y esfuerzo en aprender estas herramientas y técnicas puede reportarte grandes recompensas tanto en el ámbito profesional como en el personal.

Sobre la autora: Sandra es una joven empresaria experta en tecnología que actualmente preside Generación Empresarial, una asociación universitaria orientada a los jóvenes y comprometida con la creación de la próxima generación de líderes empresariales europeos de éxito.

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