Visualización de datos: cómo transformar números en decisiones estratégicas

Los datos aportan información importante en cualquier negocio, pero por sí solos y sin interpretación o análisis pueden transformarse en todo lo contrario. Si quieres sacarle el máximo partido a los datos y ser capaz de transformarlos en decisiones estratégicas, necesitarás aplicar una correcta visualización de datos. Te contamos cómo hacerlo.

¿Qué estudia la visualización de datos?

Cuando hablamos de visualización de datos nos referimos a la representación de la información de manera gráfica, para que cualquier persona pueda entenderla y ser capaz de tomar decisiones basadas en los datos. Por tanto, se trata de analizar, diseñar y comunicar de forma que los datos puedan transmitir un mensaje directo que llegue donde debe y sea comprensible de un solo vistazo.
Para conseguirlo, la visualización de datos se asienta sobre tres pilares fundamentales: la estadística, el diseño gráfico y la percepción cognitiva, que actúan de manera conjunta para lograr datos que permitan tomar decisiones acertadas. Así, la estadística actúa como filtro para elegir y analizar aquello que verdaderamente importa. Por su parte, el diseño gráfico hace que los datos, además de comprensibles, sean atractivos, algo que lograr evitando el caos y dirigiendo la mirada del lector. Por último, la percepción cognitiva se centra en la interpretación de los gráficos, es decir, busca que se entiendan y no confundan a través del equilibrio entre análisis, estética y psicología.
Se podría decir, que la visualización de datos busca transformar los datos sin procesar en información que sea útil para tomar una decisión. Dicho de forma más técnica, lograr que los datos se conviertan en insight accionables a través del storytelling.

¿Por qué es necesaria la visualización de datos en las empresas hoy?

Cada vez existen más datos y las empresas necesitan poder visualizarlos de forma clara para poder llevar a cabo su estrategia empresarial, por lo que una buena visualización de datos puede tener muchas ventajas para una compañía que sepa cómo aplicarla:

• – Ayuda a simplificar la complejidad y entender un gran volumen de datos (big data): los gráficos y paneles interactivos ayudan a fijar la atención en lo que realmente es importante en cada momento.
  – Identifica patrones, tendencias y correlaciones que a simple vista se ocultan.
  – Permite comunicar hallazgos de forma clara, rápida y convincente.

Métodos de visualización de datos

Existen distintos métodos de visualización de datos, cada uno de ellos está diseñado y es adecuado para una tarea específica, aunque existen muchos, vamos a mostrarte aquellos que son más interesantes en según qué área:

• – Para comparar valores: gráficos de barras y columnas, a través de ellos es posible captar en un solo vistazo qué categoría es la que destaca.
  – Para mostrar evolución y tendencias: gráficos de líneas y de área, ayudan a analizar la evolución a lo largo del tiempo en la web.
  – Para entender la composición de un todo: gráficos circulares, de anillos (donut) y treemaps.
  – Para analizar relaciones y distribuciones: scatter plots e histogramas, de esta forma se puede entender si dos variables tienen algo en común y cómo se distribuyen los valores dentro de un rango.
  – Para visualizar datos geográficos: mapas de calor y coropléticos. Ideales para entender, por ejemplo, dónde se concentran más nuestras ventas o qué regiones necesitan un impulso.
  – Métodos avanzados: diagramas de Sankey y grafos de red, fundamentales cuando se quieren analizar procesos complejos o relaciones entre muchos elementos.

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Herramientas de visualización de datos

En la actualidad existen muchas herramientas destinadas a la visualización de datos, simplemente elegir una u otra dependerá de las necesidades específicas de tu negocio en cada momento y el resultado que busques obtener con ellas.

• – Plataformas BI: Tableau, Power BI y, Looker Studio. Tableau es famoso por sus dashboards interactivos y sofisticados. Power BI se integra de maravilla con el ecosistema Microsoft. Y Looker Studio (antes Data Studio) es la opción gratuita y sencilla para quienes están dando sus primeros pasos.
  – Librerías de programación: Python (con Matplotlib, Seaborn, Plotly) y R (con ggplot2). Ideales si buscas flexibilidad total. Por ejemplo, Plotly es perfecto si quieres crear gráficos interactivos para la web.
  – Visualizaciones web: D3.js, permite crear visualizaciones a medida, pero requiere conocimientos técnicos.
  – Excel: puedes usarlo cuando necesites hacer gráficos rápidos y básicos, con sus funciones recientes, incluso permite cierto nivel de interactividad.

Buenas prácticas para crear visualizaciones de datos exitosas

Los datos por sí solos, aunque sean buenos, no suelen ser suficiente, es necesario que estos se muestren bien para lograr que sirvan para algo. Por ello, te damos algunas claves que puedes aplicar para conseguirlo:

• – Elige el gráfico adecuado: ya que no todos los gráficos sirven para lo mismo. Un error común es querer forzar un gráfico porque “queda bonito”. Lo importante es que cuente lo que queremos decir.
  – Simplicidad ante todo: evita añadir demasiados elementos decorativos que dificulten la lectura de los datos.
  – Usa el color y las etiquetas con intención: el color debe guiar la mirada del espectador hacia lo importante. Y las etiquetas ayudan a que no haga falta adivinar qué estamos viendo.

Además de estos consejos, el mundo de la visualización de datos no deja de evolucionar, por lo que también puedes recurrir a tendencias más novedosas para mejorar tus visualizaciones a través de visualizaciones animadas en las que los datos cambian con el tiempo para que se entiendan mejor. Los gráficos narrados, que incorporan audios dentro del propio gráfico para poder explicárselo al usuario. Por otro lado, la interactividad avanzada, que permite que el usuario sea quien explore los datos por su cuenta ya que puede elegir filtros, cambiar el rango de fechas, detalles…