Tag: Visualización de datos

En múltiples ocasiones hemos comentado que nos encontramos en un entorno empresarial en el que cada día se generan alrededor de 3 trillones de bytes de información. Esta gran cantidad de volumen de información ha crecido debido, en parte, a Internet y al continuo aumento tecnológico en las comunicaciones y recogida de datos. Tal cantidad de datos se generan y producen al día que se ha conseguido que las organizaciones puedan  analizar, descubrir y verificar esta enorme cantidad de información a través de tecnologías específicas para ello.

Todo esto hace que nos lleguen cantidades ingentes de información desde múltiples fuentes y lo que sucede es que, en muchas ocasiones, no se dispone del tiempo suficiente para su correcta interpretación. En este punto entra en juego el ámbito de la visualización de grandes datos cuyo objetivo principal es mostrar, a través de gráficos y de forma sencilla, medible y comprensible,  la información recopilada en el análisis y modelización de los mismo. Aunque los gráficos llevan décadas siendo utilizados en el ámbito empresarial, las tecnologías de visualización de datos han evolucionado según las necesidades del nuevo paradigma empresarial en la que la analítica empresarial y sistemas de big data proliferan.

Por este motivo, exponemos en este post aquellos aspectos más relevantes a tener en cuenta para sacar el máximo provecho a la visualización de datos en nuestros proyectos profesionales:

1| Qué es lo que vamos a contar. Un error común a la hora de visualizar la información es intentar abarcar demasiado. Debemos saber qué queremos contar y ser precisos en la información que vamos a mostrar en la visualización.

2| A quién va dirigido (público objetivo o target). Debemos tener en cuenta qué tipo de público va a trabajar con los datos a mostrar en la visualización.  Pensar quién es el usuario que va a interpretar los gráficos (si es un especialista de datos, un «marketero» o un usuario sin especialización…) y en base a esto, decidir qué tipo de datos podemos mostrar para que el target cuando lo visualice, lo comprenda.

3| Cómo vamos a contarlo. Aquí entra el juego otro aspecto a tener en cuenta: el storytelling con datos, una nueva forma de presentar y analizar los datos. Os recomendamos el libro de Cole Nussbaumer, «Storytelling con datos«, en el que ofrece una guía práctica para utilizar los conceptos de storytelling -contar una historia con un comienzo, nudo y desenlace- para comunicar datos de forma visual y efectiva. Algunos conceptos ejemplificados que os mostramos en este post son extraídos tras la lectura de este libro tal como se observa en la  imagen del consejo número (5) donde se muestra un ejemplo de «contar una historia con los datos» (opción B).

4| Simplificar. Aunque ya lo hemos mencionado en el primer punto, debemos darle una especial importancia a la simplificación. Debemos ser concisos y sólo mostrar aquello que es relevante, descartar los datos que no son ilustres o son «ruido» para que exista una correcta visualización o buen entendimiento.

5| Utilizar gráficos adecuados según el tipo de dato. Debemos utilizar los recursos gráficos de forma inteligente. No todos los gráficos sirven para todo. Por ejemplo, utilizar siempre gráficos de columnas para realizar comparativas en lugar de gráficos circulares, ya que visualmente se aprecia mejor. Un ejemplo de ello lo reflejamos en en el siguiente ejemplo sacado del libro de Nussbaumer (2015):

FUENTE: Naussbaumer Knaflic, Cole (2015): Storytelling con datos. Visualización de datos para profesionales. Ed. ANAYA Multimedia

6| No abusar de tablas. Solo deben usarse tablas cuando necesitemos mostrar valores precisos. Asimismo, hay que tener en cuenta que las tablas estén diseñadas a una escala apropiada para que no haya confusiones en el análisis de los datos.

7| Utilizar colores apropiados para facilitar la percepción y comprensión de los datos. La selección de los colores parece algo sencillo, pero no todos los colores son eficaces para la visualización de los datos. Es aconsejable utilizar colores de tonos pastel o diferentes tonalidades de un mismo color en lugar de colores vivos como el rojo, fucsia, amarillo y naranja en una misma gráfica. Si observamos el ejemplo anterior, la gráfica de tabla con sólo dos colores para diferenciar entre «antes» y «después» se visualiza mucho mejor frente al abuso de color en el gráfico circular, donde se muestra uno por cada valor en la encuesta (cinco en total).

Por otro lado, usar de forma correcta el color puede hacer más comprensible un gráfico. El color puede ser útil para resaltar una determinada información que se considere relevante o destacar aquellos puntos donde se ha de centrar el análisis.

8| Enunciados claros y memorables. Debemos elegir un buen titular para contextualizar y dirigir la atención hacia la  información más importante. El uso de  tipografías legibles y el uso de etiquetas, ejes y leyendas fáciles de leer pueden ser un factor importante en la visualización para la lectura de los datos.

9| Organizar los datos de forma lógica. Asegurarnos que los diferentes gráficos y  pantallas de la visualización estén alineados horizontal y verticalmente para que puedan compararse con precisión y no crear ninguna ilusión óptica engañosa.

10| Citar fuentes de donde se extrae información. Ser transparentes da una mayor credibilidad. Si hemos extraído información o datos de otras fuentes (por ejemplo, Open Data) debemos citarlas para aportar credibilidad a la información que mostramos.

¡Y recuerda!