Visualización de Datos

Vivimos en la era de la información y en el actual escenario económico, los datos están alcanzando un protagonismo clave en la ventaja competitiva de las diferentes empresas.

Para trabajar en este nuevo escenario con mayores cantidades de datos a procesar (big data) y nuevas fuentes de datos (geográficos, biométricos, culturales, científicos, financieros, estadísticos, meteorológicos, naturales, etc.) necesitamos tener criterios para poder entender la información y que esta nos sirva para tomar decisiones de una manera clara y eficiente.

Así, la visualización de datos ayuda a tareas analíticas, tales como hacer comparaciones o comprender la relación causa-efecto de eventos y resultados que muestren esos datos y los veamos en cualquier representación.

Una buena visualización de datos nos ayuda a hacer comparaciones y entender la relación causa-efecto de eventos y, por ende, los resultados que obtenemos de las acciones.

gráfico de comparación tipo mariposa

Para esto no vale cualquier visualización, pues la selección de la misma nos ayudará a destacar y descifrar con nuestro intelecto las “cosas” que antes no veíamos. Recuerde que, ya hoy en algunos casos nos enfrentamos a visualizaciones de datos contados por millones de registros y que deben de representarse a veces en una sola pantalla.

Los principales beneficios de una buena visualización de datos son la asimilación y la compresión de los datos, para después tomar acciones.

¿Y qué papel juegan las herramientas? Conforme el número de datos crece, es más crítico tener herramientas y sistemas de visualización que permitan “ver” gran cantidad de datos de manera masiva, pero con la misma sencillez que en sistemas más simples.

se pueden usar muchas aplicaciones para mostrar su información de manera más efectiva con la ayuda de cuadros y gráficos

Una buena visualización de datos ayuda también a asimilar la información y poder relacionar eventos.

Si miramos una tabla de una base de datos o bien una hoja de cálculo repleta de fórmulas y tablas, puede que no “veamos” nada hasta que empecemos a hacer gráficas o proyectemos los datos sobre unas escalas o unas gráficas.

Existen varios tipos de visualizaciones de datos:

Gráficos

Este es el tipo más común y conocido, que utilizamos en nuestro día a día con las hojas de cálculo, para representar datos de manera sencilla, como Gráficos Circulares, Líneas, Columnas y Barras aisladas o agrupadas, Burbujas, áreas, Diagramas de Dispersión y Mapas de tipo Árbol.

ejemplos gráficos de visualización de datos

Mapas

Con la popularización de Google Maps y su conocida API (interfaz de programación para aplicaciones), todos conocemos la visualización de datos en mapas para conocer, por ejemplo, la localización de nuestra flota de vehículos en tiempo real o bien la de las tiendas de un supermercado o los cajeros automáticos de nuestro banco en un mapa.

visualización de datos sobre mapa

Infografías

Las infografías son elaboraciones más complejas hechas no sólo por un analista de datos sino también por un especialista en diseño gráfico. Va más allá del uso de herramientas automáticas.

impresión en papel de infografías

Cuadros de Mando (Dashboards)

En el entorno empresarial, un cuadro de mando es una herramienta que permite saber en todo momento el estado de los indicadores del negocio: de ventas, económicos, de producción, de recursos humanos, etc. y que nos dice lo que está pasando en la empresa (idealmente en tiempo real) para poder tomar decisiones adecuadas, ya sean correctivas o de planeación.

Los cuadros de mando empresariales usan indicadores (del inglés KPI’s o key performance indicators) y umbrales (thresholds) que se activan cuando se sobrepasan cifras establecidas de advertencia o alarma.

cuadro de mando directivo con datos de negociación, ventas y objetivos

La mayoría de los analistas de datos utilizan software avanzado para explorar y visualizar datos. Y las herramientas de software van desde Hojas de Cálculo sencillas con Excel o Google Sheets a software de analítica más sofisticado, como R.

análisis de datos con la aplicación RStudio

Con estos software se crean visualizaciones que ayudan a analizar patrones a través de variables como el tiempo, así como los patrones entre diferentes variables como la capacidad productiva de los diferentes turnos de una fábrica.

Y finalmente, como el análisis de datos se suele presentar a un comité directivo, es muy importante que, por muy complejas que sean las técnicas de cálculo y análisis de datos, la visualización debe ser fácil de entender para un ejecutivo.

la visualización debe ser fácil de entender

Según los estudios de Ben Shneiderman, la capacidad de interacción de una visualización de datos debe permitir al usuario realizar operaciones básicas como:

• Vista general
• Zoom
• Filtro y
• Selección

Flujo de Análisis y Visualizción de datos de Ben Shneiderman (fuente Keim et al.)

De tal manera que esto permita la interacción del usuario que va a usar la visualización y de allí poder crear modelos, refinar parámetros, y finalmente obtener ese conocimiento para tomar acciones.

Muchas herramientas de software, sobre todo las comerciales, exageran en la forma de representar los datos y no siempre es necesario ni debemos de gastar más dinero por ello.

Cuadrante de Gartner sobre herramientas de software BI

Es cierto que el diseño y lo visual entra por los ojos, pero debe haber un equilibrio entre la forma de representar los datos y la función que juega esa representación.

Un gráfico de visualización de datos puede ser tener pocos colores o ser muy sobrio y no llamar la atención, pero sí puede tener las claves para destacar la información importante, ver los patrones y las tendencias.

Por otro lado, una visualización con mucha interactividad, con muchos colores, mapas y posibilidades infinitas puede no transmitir bien o incluso confundir a la hora de tomar una decisión.

La forma de representar los datos y la función deben combinar y tener un equilibrio, siempre centrado en el objetivo final del análisis.

Así que para ello no sólo debemos basarnos en las funcionalidades de las herramientas, que tendrán a ser cada vez mayores con cada versión, sino en el rigor de los profesionales que escogen las mejores representaciones y las herramientas más adecuadas para cada caso.

Prácticamente no hay sector que no se beneficie del análisis de datos y la visualización de los mismos.

Un área de gobierno de un ayuntamiento puede descubrir patrones sobre el patrimonio medio de sus ciudadanos o sobre el empleo.

ejemplo de aplicación de datos para ayuntamientos

Un fabricante de bienes de equipo puede comprender las implicaciones que tiene la falta de suministro de un proveedor en su cadena de montaje.

ejemplo de visualización de datos para ver los defectos de producción en una línea de fabricación

Una entidad de formación puede analizar datos del rendimiento académico de sus alumnos con la empleabilidad de los mismos después de los cursos.

ejemplo de visualización de datos de una universidad