Tipos de Visualización de Datos
La visualización de datos es la representación gráfica de grandes conjuntos de datos. En el entorno orientado a los datos de hoy, la visualización se ha vuelto vital para el análisis de datos. Las empresas pueden utilizar diversas técnicas efectivas de visualización de datos para obtener información y tomar decisiones basadas en datos.
Las herramientas de visualización de datos ofrecen una manera fácil de ver y comprender tendencias, anomalías y patrones en los datos mediante elementos visuales como gráficos, diagramas y mapas. También permite que miembros del personal o propietarios de la empresa comuniquen datos a audiencias no técnicas.
Para analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones basadas en datos, las herramientas y tecnologías de visualización de datos son fundamentales en el entorno de Big Data.
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¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es la práctica de representar información y datos mediante elementos visuales como gráficos, diagramas o mapas. Su objetivo principal es resaltar conocimientos que podrían pasar desapercibidos en una simple lista de valores y números, haciendo que las personas comprendan datos complejos de manera más fácil y rápida.
Cómo la visualización de datos impulsa las decisiones estratégicas
La visualización de datos es mucho más que crear gráficos y diagramas vistosos; es clave en la toma de decisiones estratégicas porque destila información compleja y la hace fácilmente comprensible y accionable. Con el gran volumen de datos disponible hoy en día, puede resultar abrumador darle sentido a todo.
Sin embargo, la visualización de datos simplifica este proceso presentando la información en un formato visual que nos permite captar rápidamente patrones, tendencias e ideas. Permite a los responsables de la toma de decisiones detectar oportunidades, identificar áreas problemáticas y tomar decisiones informadas basadas en datos en tiempo real. En un mundo donde los datos son el rey, la visualización de datos es el arma secreta que ayuda a las organizaciones a liberar el poder de sus datos y mantenerse por delante de la competencia.
Las visualizaciones son un lenguaje común que trasciende la jerga técnica y permite que todos participen en discusiones estratégicas. Facilita la colaboración, fomenta conversaciones basadas en datos y permite a las organizaciones alinear sus objetivos y tomar decisiones más informadas.
Tipos esenciales de visualización de datos
Repasemos los tipos más comunes de visualización de datos utilizados para ayudar en el análisis de información. Algunos de ellos son métodos de visualización más habituales, como los gráficos de barras o de líneas, que cubren principalmente datos numéricos, y otros son más específicos y manejan datos más complejos, como los mapas de calor y los tableros de control.
Gráficos y diagramas: lo básico de la representación de datos
Los tipos más básicos de representación de datos son los gráficos y diagramas. Estos son más adecuados para visualizar datos numéricos.
- Gráfico de barras: Un gráfico de barras es una representación visual de datos que usa barras rectangulares de diferentes longitudes para comparar distintas categorías o valores.
- Gráfico de pastel: Los gráficos de pastel utilizan un círculo dividido en sectores para mostrar la proporción de cada categoría o valor con respecto al total. A menudo se usan diferentes colores para distinguir los sectores y hacerlos más fáciles de leer y comprender.
- Gráfico de dona: Un gráfico de dona parece un gráfico de pastel con un hueco en el centro. Muestra los porcentajes de cada categoría o valor respecto al total y puede ser más eficiente en el uso del espacio que un gráfico de pastel convencional.
- Gráfico de líneas: También conocido como gráfico de líneas o diagrama de líneas, es un tipo de gráfico que utiliza líneas rectas para conectar puntos de datos, ilustrando la relación entre diferentes variables o puntos de datos a lo largo del tiempo. Los gráficos de líneas se utilizan comúnmente en diversos campos, incluyendo finanzas, ingeniería y ciencia, para mostrar tendencias, patrones y cambios en los datos a lo largo del tiempo.
- Gráfico de radar: Algunas veces llamado gráfico de araña o gráfico de estrella, un gráfico de radar es una herramienta gráfica utilizada para mostrar datos multivariados en dos dimensiones. Consta de varios ejes que irradian desde un punto central, cada uno representando una variable o dimensión diferente. Los valores de cada variable se trazan en su respectivo eje y se conectan mediante una línea o figura, creando un patrón radial similar a una telaraña. Los gráficos de radar se usan comúnmente para comparar y visualizar el desempeño o características de varias entidades o categorías a través de diferentes factores. Son especialmente útiles cuando se quieren comparar múltiples variables en un solo gráfico y permiten identificar fácilmente fortalezas, debilidades y patrones en los datos.
Tableros interactivos: datos en tiempo real al alcance de la mano
Formas más complejas de visualizar datos son los paneles interactivos. Los paneles interactivos son herramientas digitales que permiten a los usuarios explorar y analizar datos de una manera visualmente dinámica y personalizable. Los usuarios pueden interactuar con los datos en tiempo real, manipulándolos y profundizando en detalles específicos para obtener mejores ideas.
- Gráfico de áreas: Los gráficos de áreas son similares a los gráficos de líneas, pero el área entre la línea y el eje está sombreada o rellenada, lo que proporciona una representación visual de la magnitud o proporción de los datos. Los gráficos de áreas se utilizan comúnmente para mostrar tendencias, comparaciones y patrones en los datos a lo largo del tiempo o entre variables.
- Diagrama de Gantt: El diagrama consta de barras horizontales que representan tareas o actividades individuales organizadas a lo largo del eje vertical correspondiente a las tareas del proyecto. La longitud de cada barra representa la duración de la tarea, y la posición de las barras muestra sus fechas de inicio y finalización. Las dependencias entre tareas se muestran mediante líneas de conexión. Los diagramas de Gantt se utilizan en diversas industrias para monitorear el progreso del proyecto, planificar recursos y hacer seguimiento de los cronogramas. Ayudan a los gestores de proyecto y miembros del equipo a comprender las dependencias entre tareas, identificar rutas críticas, asignar recursos eficientemente y visualizar fácilmente los hitos del proyecto.
- Diagrama de Venn: Un diagrama de Venn es una representación visual que utiliza círculos superpuestos para mostrar la relación entre distintos conjuntos o grupos de elementos. Cada círculo en el diagrama representa un conjunto y el área superpuesta entre los círculos representa la intersección de dichos conjuntos. Los diagramas de Venn se utilizan comúnmente para ilustrar similitudes, diferencias y solapamientos entre diferentes categorías o conceptos, ayudando a visualizar y comprender las relaciones y conexiones entre ellos. Son ampliamente usados en diversos campos, incluyendo matemáticas, lógica, estadística y análisis de datos, para analizar y organizar información de forma clara y concisa.
- Diagrama de flujo: Un diagrama de flujo es una representación visual de un proceso o flujo de trabajo, utilizando diversas formas y flechas para mostrar la secuencia de pasos, decisiones y acciones involucradas. Permite visualizar el flujo de información o actividades dentro de un sistema o proceso desde el inicio hasta el final. Cada forma en el diagrama de flujo representa una acción o tarea específica, y las flechas indican el flujo direccional entre ellas. Los diagramas de flujo se utilizan ampliamente en diferentes campos, como el desarrollo de software, la gestión de proyectos y el análisis de procesos, para diseñar, comunicar y analizar procesos complejos, identificar cuellos de botella y mejorar la eficiencia.
- Infografía: Las infografías combinan texto, imágenes y gráficos con el objetivo de presentar información de manera fácil de entender y visualmente atractiva. Normalmente se utilizan para simplificar conceptos complejos, presentar estadísticas o tendencias de datos, contar una historia, comparar diferentes variables o resaltar mensajes clave. Las infografías son populares por su capacidad para captar la atención, presentar la información en un formato digerible y mejorar la comprensión mediante el uso de elementos visuales que resaltan el mensaje que se comunica.
- Mapa de calor: Un mapa de calor es una representación visual de datos usando celdas codificadas por colores dentro de una matriz o tabla. Los mapas de calor se utilizan a menudo para mostrar la distribución y densidad de valores dentro del conjunto de datos. Cada celda en el mapa de calor contiene un color que corresponde a un valor específico; los colores más oscuros indican valores más altos y los más claros, valores más bajos. Los mapas de calor se emplean comúnmente en análisis de datos, visualización estadística y aprendizaje automático para identificar patrones, valores atípicos, tendencias y correlaciones en grandes conjuntos de datos. Permiten a los analistas de datos e investigadores reconocer intuitivamente agrupaciones, concentraciones de datos o puntos calientes dentro de la información sin necesidad de cálculos complejos o análisis estadísticos, convirtiéndolo en una de las herramientas más populares para la visualización y análisis de datos.
- Histograma: Un histograma es una representación visual de la distribución de datos numéricos. Consiste en rectángulos o barras, donde el ancho de cada barra representa un intervalo o rango de valores particular, y la altura representa la frecuencia o el número de datos que caen dentro de ese intervalo. Los histogramas se utilizan para mostrar la forma, tendencia central y dispersión de un conjunto de datos. Ofrecen información sobre la distribución de los datos, como si es simétrica, está sesgada o presenta posibles valores atípicos.
4 pilares de la visualización de datos
Noah Iliinsky, una de las figuras más importantes en la creación de diagramas y diferentes tipos de visualización de datos, ha desarrollado los principales pilares de la visualización de la información.
Se puede adoptar un enfoque más sistemático y orientado a procesos para la visualización siguiendo los pilares de Iliinsky, lo que puede hacer mucho más sencillo crear informes que realmente inspiren a tu audiencia a actuar o empiecen a percibir la información de manera diferente.
- Propósito: Antes de decidir qué datos utilizar para reforzar tu argumento, primero debes entender qué quieres comunicar. Reorganizar los puntos de datos en tus informes para reflejar mejor los objetivos generales de tu equipo puede ser útil. Deberías escoger datos que muestren la frecuencia y la causa raíz de los incidentes si uno de los objetivos de tu equipo es reducir el número de ocurrencias.
- Contenido: Se vuelve más sencillo elegir los hechos o contenidos que mejor servirán a tu propósito una vez que tengas claro lo que deseas transmitir. Solo incluye contenido que refuerce el punto que estás haciendo; omite todo lo demás. La probabilidad de que tu mensaje sea comprendido disminuye a medida que aumenta la cantidad de información que tu audiencia debe procesar para entenderlo.
- Estructura: Es más fácil conceptualizar la estructura de los datos una vez que puedes expresar claramente tu propósito y conoces el material que respalda esa expresión. Según Iliinsky, la estructura es la disposición física de tu visualización. Un diagrama de entidad-relación, un gráfico de líneas, un diagrama de dispersión o un mapa pueden ser componentes de la estructura.
- Formato: Es más fácil conceptualizar la estructura de los datos una vez que puedes expresar claramente tu propósito y conoces el material que respalda esa expresión. Según Iliinsky, la estructura es la disposición física de tu visualización. Un diagrama de árbol, un gráfico de líneas, un diagrama de dispersión o un mapa pueden ser componentes de la estructura.
Herramientas y Tecnologías para una Visualización Efectiva
Una herramienta de visualización de datos es un programa de software utilizado para visualizar datos. Cada herramienta tiene características diferentes, pero en esencia, todas te permiten ingresar un conjunto de datos y realizar cambios gráficos sobre él. La mayoría, aunque no todas, incluyen plantillas prediseñadas para crear visualizaciones básicas.
- Tableau: Tableau es una herramienta de visualización de datos ampliamente utilizada debido a su facilidad de uso y sólidas funcionalidades. Permite crear una amplia variedad de mapas y gráficos conectándose a múltiples fuentes de datos. Tableau es propiedad de Salesforce y es utilizada tanto por numerosas personas como por grandes empresas. Tableau tiene varias versiones, incluyendo versiones web, de servidor y de escritorio, además de integrar algunos software de CRM. Gracias a su capacidad de integrarse con bases de datos avanzadas como Teradata, SAP, My SQL, Amazon AWS y Hadoop, Tableau genera de manera efectiva visualizaciones y gráficos a partir de conjuntos de datos masivos y dinámicos en aplicaciones de Big Data, IA y aprendizaje automático.
- Google Charts: Conocida por su capacidad para crear visualizaciones de datos gráficas y pictóricas, Google Charts, uno de los principales actores en el mercado de visualización de datos, está programada con SVG y HTML5. Google Charts ofrece funcionalidad de zoom y los usuarios pueden aprovechar una compatibilidad multiplataforma inigualable con iOS, Android e incluso versiones antiguas de Internet Explorer.
- Power BI: La herramienta de visualización de datos de Microsoft, Power BI, es fácil de usar y se puede desplegar en la nube o instalar localmente. Power BI es una de las herramientas de visualización de datos más completas y funciona con una amplia gama de bases de datos como Excel, Teradata, Salesforce, PostgreSQL, Oracle, Github, Adobe Analytics, Azure y SQL Server. Esta herramienta a nivel empresarial ofrece información en tiempo real para una toma de decisiones rápida junto con visualizaciones atractivas.
- Grafana: Grafana open-source es una herramienta gratuita de análisis y visualización. Permite consultar, visualizar, monitorear y revisar métricas, registros y trazas. Incluye herramientas para crear gráficos y visualizaciones esclarecedoras a partir de datos de bases de datos de series temporales (TSDB). También incluye un componente en la nube Grafana. Es una plataforma OpenSaaS completamente gestionada, rápida y de alta disponibilidad para registro y métricas. Grafana Enterprise es la versión comercial, con funcionalidades adicionales que no se encuentran en la versión de código abierto, incluyendo fuentes de datos empresariales, opciones avanzadas de autenticación, restricciones de permisos más amplias, soporte 24/7 y capacitación del equipo central.
- plotly: Otra herramienta de código abierto, plotly se integra totalmente con lenguajes de programación orientados al análisis como Matlab, Python y R, permitiendo visualizaciones complejas. Plotly, usada principalmente para trabajo colaborativo, difusión, edición, creación y compartición de datos interactivos y visuales, admite despliegue tanto local como en la nube.
- RAWGraphs: También conocida como RAW, opera con archivos de datos delimitados, como archivos CSV o TSV. Sirve de puente entre hojas de cálculo y la visualización de datos. A pesar de ser una aplicación basada en la web, RAWGraphs ofrece una fuerte seguridad de datos y una variedad de disposiciones convencionales y no convencionales.
Alineando la Visualización de Datos con los Objetivos Empresariales
Planificación Estratégica con Perspectivas Visuales de Datos
La planificación estratégica analiza la situación actual de una organización, establece metas y objetivos, y traza una ruta para alcanzarlos. Una de las herramientas más potentes que puede ayudar en la planificación estratégica es el análisis visual de datos. Estas perspectivas pueden ayudar a identificar patrones y tendencias que pueden informar la toma de decisiones estratégicas.
Los conocimientos visuales de los datos pueden ayudar a identificar los principales indicadores clave de rendimiento (KPI) para una organización y a hacer seguimiento del progreso hacia el cumplimiento de esos KPI. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar los conocimientos visuales de los datos para controlar los datos de ventas, los niveles de inventario y las métricas de satisfacción del cliente. Al monitorizar estos KPI a lo largo del tiempo, pueden identificar áreas de oportunidad y realizar cambios para mejorar el rendimiento.
Además de hacer seguimiento a los KPI, los conocimientos visuales de los datos también pueden ayudar a identificar nuevas oportunidades de crecimiento e innovación.
Al analizar las tendencias de la industria y los datos del mercado, las organizaciones pueden identificar mercados emergentes, las preferencias de los consumidores y posibles oportunidades de colaboración. Con esta información, las organizaciones pueden expandir estratégicamente sus ofertas y llegar a nuevas audiencias.
Comunicación de datos complejos a los interesados
Otro beneficio de utilizar conocimientos visuales de los datos en la planificación estratégica es que pueden comunicar ideas y datos complejos a los interesados. Al presentar los datos en un formato visual y fácil de asimilar, los interesados pueden comprender rápidamente los conocimientos clave y el impacto que pueden tener en la organización.
Otra forma eficaz de comunicar datos complejos es a través de la narración de historias. Al presentar los datos dentro de una estructura narrativa, los interesados pueden entender mejor el contexto y la relevancia de la información. Esto puede implicar la creación de una narrativa atractiva con un inicio, un desarrollo y un final claros, utilizando datos para respaldar cada parte de la historia. Al enmarcar los datos de esta manera, los interesados pueden conectar mejor con la información y sus implicaciones.
También es esencial proporcionar explicaciones claras y concisas sobre lo que significan los datos y el impacto potencial en la organización. Evite usar jerga técnica o terminología compleja que pueda confundir a los interesados. En su lugar, concéntrese en ofrecer perspectivas prácticas y recomendaciones accionables que los interesados puedan entender y aplicar fácilmente.
La visualización de datos contribuye al éxito
La visualización de datos es una herramienta útil para que las empresas analicen e interpreten conjuntos de datos complejos, y existen muchos tipos de visualizaciones entre las que elegir según los conocimientos que se deseen obtener. Cada tipo tiene sus fortalezas y debilidades, y encontrar el tipo de visualización adecuado para representar los datos es importante para una comunicación eficaz. Un mapa de calor puede ser adecuado para detectar patrones en conjuntos de datos, mientras que un gráfico de barras puede ser ideal para comparar datos entre categorías.
Existen muchas herramientas que pueden ayudar a las empresas a crear visualizaciones, desde plataformas online gratuitas y fáciles de usar hasta software más robusto y personalizable. Aunque existen inversiones iniciales en la recopilación y análisis de datos, una visualización eficaz permite a las empresas identificar oportunidades y tomar decisiones más informadas que aumenten la eficiencia, generen ingresos y reduzcan costos. A medida que las empresas enfrentan desafíos cada vez más complejos y el ritmo del cambio tecnológico se acelera, los datos continuarán desempeñando un papel cada vez más crítico, y la visualización de datos seguirá siendo una excelente herramienta para el éxito.
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