Tutoriales y Guías

18/8/2023

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la representación de datos visualmente. Estas representaciones de la información comunican relaciones complejas entre datos y perspectivas basadas en datos de una forma fácil de entender.

La visualización de datos, también conocida como "dataviz", ha pasado de ser una habilidad opcional a una esencial para los gerentes debido a la creciente dependencia de los datos en la toma de decisiones. La velocidad y el volumen con que llegan los datos hacen necesaria una abstracción visual para comprenderlos. Aunque hay herramientas asequibles para visualizar datos, es crucial tener un propósito claro antes de crear gráficos.

Generación de ideas

Utilizado para brainstorming, las visualizaciones ayudan a ver cómo funciona un negocio y a responder desafíos gerenciales complejos. Se benefician de la colaboración y el pensamiento de diseño (Design Thinking). Un punto clave de la visualización de datos es su uso para estimular la generación de ideas en los equipos. Estas visualizaciones no sueles ser muy exactas o pulidas, ya que su motivo es ayudar a establecer una base conceptual y fundamental para garantizar que el equipo esté alineado con el problema a abordar.

Ilustración de ideas

Se refiere a visualizaciones que aclaran ideas complejas mediante metáforas y convenciones de diseño simples. Ejemplos incluyen organigramas y árboles de decisión. Este tipo de visualización se usa para lograr estructurar procesos o tácticas que se usan comúnmente en las organizaciones. Por ejemplo, su uso es muy frecuente en entornos de aprendizaje, en tutoriales, cursos, etc. El modelado de datos  también utiliza la abstracción para representar y comprender mejor el flujo de datos dentro del sistema de información de una empresa, lo que facilita a los desarrolladores, analistas, arquitectos de datos y otros a comprender las relaciones en una base de datos.

Descubrimiento visual

El descubrimiento visual y la visualización de datos cotidianos están más alineados con los equipos de datos. Si bien el descubrimiento visual ayuda a los analistas de datos, científicos de datos y otros profesionales de datos a identificar patrones y tendencias dentro de un conjunto de datos, la visualización de datos diaria respalda la narración posterior después de que se haya encontrado una nueva perspectiva. Este es el cuadrante más complicado y se divide en confirmación visual y exploración visual. La confirmación visual prueba hipótesis, mientras que la exploración visual busca patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos.

Visualización de datos

La visualización de datos es un paso crítico en el proceso de ciencia de datos, ya que ayuda a los equipos y a las personas a transmitir datos de manera más efectiva a colegas y tomadores de decisiones. Los equipos que administran los sistemas de informes suelen aprovechar las vistas de plantillas definidas para monitorear el rendimiento. Hay varias formas de representar diferentes tipos de datos, y es importante recordar que es un conjunto de habilidades que debe extenderse más allá de su equipo de análisis central.

La visualización de datos no es solo un proceso mecánico, sino una herramienta estratégica para revelar verdades y persuadir a las personas a actuar. Es esencial adoptar un enfoque estratégico y comprender el propósito detrás de cada visualización.

Tipos de visualizaciones de datos

En el mundo actual, donde los datos desempeñan un papel fundamental en la toma de decisiones y la comprensión de complejos escenarios, la visualización de datos se erige como un recurso esencial. A través de la representación gráfica y visual de información, podemos transformar datos crudos en conocimientos significativos y fácilmente comprensibles. Exploraremos un emocionante viaje a través de los diversos tipos de visualizaciones de datos disponibles. Veremos cómo cada tipo de visualización tiene el poder de revelar patrones, tendencias y relaciones ocultas en los datos, proporcionando una perspectiva única que potencia la toma de decisiones informadas.

  • Tablas: Consisten en filas y columnas que se utilizan para comparar variables. Las tablas pueden mostrar una gran cantidad de información de forma estructurada, pero también pueden abrumar a los usuarios que simplemente buscan tendencias de alto nivel.
HTML Table Generator
Producto Precio Cantidad vendida
 Manzana  $1  100
 Banana  $0.5 150 
 Cereza  $2  50

  • Gráficos circulares y gráficos de barras apiladas:  estos gráficos se dividen en secciones que representan partes de un todo. Proporcionan una forma sencilla de organizar datos y comparar el tamaño de cada componente entre sí.
  • Gráficos de líneas y gráficos de áreas:  estos elementos visuales muestran cambios en una o más cantidades mediante el trazado de una serie de puntos de datos a lo largo del tiempo y se utilizan con frecuencia dentro del análisis predictivo. Los gráficos de líneas utilizan líneas para demostrar estos cambios, mientras que los gráficos de áreas conectan puntos de datos con segmentos de líneas, apilan variables una encima de otra y usan colores para distinguir entre variables.
  • Histogramas: este gráfico traza una distribución de números utilizando un gráfico de barras (sin espacios entre las barras), que representa la cantidad de datos que se encuentran dentro de un rango particular. Este visual facilita que un usuario final identifique valores atípicos dentro de un conjunto de datos determinado.
  • Diagramas de dispersión: estos elementos visuales son útiles para revelar la relación entre dos variables y se usan comúnmente en el análisis de datos de regresión. Sin embargo, a veces se pueden confundir con los gráficos de burbujas, que se utilizan para visualizar tres variables a través del eje x, el eje y y el tamaño de la burbuja.
  • Mapas de calor:  estas pantallas de representación gráfica son útiles para visualizar datos de comportamiento por ubicación. Puede ser una ubicación en un mapa o incluso una página web.
  • Mapas de árbol, que muestran datos jerárquicos como un conjunto de formas anidadas, normalmente rectángulos. Los diagramas de árbol son excelentes para comparar las proporciones entre categorías a través del tamaño de su área.

Herramientas de visualización de datos de código abierto

Acceder a herramientas de visualización de datos nunca ha sido tan fácil. Las bibliotecas de código abierto, como D3.js, brindan a los analistas una forma de presentar datos de manera interactiva, permitiéndoles llegar a una audiencia más amplia con nuevos datos. Algunas de las bibliotecas de visualización de código abierto más populares incluyen:

  • D3.js: Es una biblioteca de JavaScript de front-end que permite crear visualizaciones de datos dinámicas e interactivas en navegadores web. D3.js utiliza HTML, CSS y SVG para crear representaciones visuales de datos que se pueden ver en cualquier navegador. También ofrece características para interacciones y animaciones.
  • ECharts: Una poderosa biblioteca de gráficos y visualización que ofrece una forma sencilla de agregar gráficos intuitivos, interactivos y altamente personalizables a productos, documentos de investigación, presentaciones, etc. ECharts está basada en JavaScript y ZRender, una biblioteca de lienzo ligera.
  • Vega: Vega se define a sí misma como una "gramática de visualización", proporcionando soporte para personalizar visualizaciones en conjuntos de datos extensos que son accesibles desde la web.
  • deck.gl: Es parte del conjunto de herramientas de visualización de código abierto de Uber. deck.gl es un marco utilizado para el análisis exploratorio de datos en conjuntos de datos grandes. Ayuda a crear visualizaciones de alto rendimiento basadas en GPU en la web.

Consejos para una presentación efectiva

Con la proliferación de herramientas de visualización de datos, también hemos visto un incremento en representaciones visuales que no son del todo efectivas. Para que una visualización sea impactante, debe ser directa y bien pensada. Aquí te presento algunas recomendaciones para que tu visualización de datos sea comprensible y significativa:

  1. Proporciona un marco de referencia: Es esencial ofrecer un contexto que permita a la audiencia entender la relevancia de la información presentada. Si, por ejemplo, las tasas de apertura de correos electrónicos están por debajo de lo esperado, sería útil mostrar cómo se compara esta tasa con la media del sector. Esto podría evidenciar un área de mejora en la estrategia de marketing. Para que la audiencia tome medidas, necesita entender cómo se compara el dato actual con metas, referencias o indicadores clave de rendimiento (KPI).
  2. Entiende a tu público: Reflexiona sobre a quién va dirigida tu visualización y adapta la presentación a sus requerimientos. ¿Qué busca esa persona? ¿Qué interrogantes tiene? ¿Tu gráfico responde a esas inquietudes? La información que ofrezcas debe ser relevante y motivar a la acción. Si tienes dudas sobre la claridad de tu visualización, compártela con algunos miembros de tu público y recoge sus opiniones. Esto te permitirá hacer ajustes antes de presentaciones más amplias.
  3. Selecciona el gráfico adecuado: Cada tipo de gráfico es adecuado para ciertos datos. Mientras que los diagramas de dispersión son ideales para mostrar relaciones entre dos variables, los gráficos de líneas son perfectos para series temporales. Asegúrate de que tu elección refuerce tu mensaje principal y no confunda a la audiencia.
  4. Prioriza la sencillez: Aunque las herramientas actuales permiten añadir múltiples elementos a una visualización, la sobrecarga de información puede ser contraproducente. En la visualización de datos, menos suele ser más. Pregúntate si realmente necesitas etiquetas en cada segmento de tu gráfico de barras o si una amplia paleta de colores es esencial para tu mensaje. Además, considera la accesibilidad de tus colores para asegurarte de que todos, incluidos aquellos con daltonismo, puedan interpretar tu gráfico. Diseña pensando en la claridad y evita elementos que puedan desviar la atención.

Con estos consejos, tu visualización no solo será estéticamente agradable, sino también efectiva y valiosa para tu audiencia.

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