Beneficios de la visualización de datos para su empresa

La recogida de datos es un tema importante en el mundo digital actual. De hecho, nunca ha habido tantos datos, y no estamos a punto de alcanzar un pico, dado el continuo desarrollo de soluciones innovadoras. Y su empresa también tiene una cantidad creciente de datos. Saber explotarlo correctamente puede aportar muchos beneficios a su negocio. Descubra el fabuloso mundo de la visualización de datos, los fundamentos para empezar y algunas herramientas y ejemplos.
¿Qué es dataviz? Definición
Antes de entrar en la visualización, últimamente hemos oído hablar mucho de los datos en sí, pero ¿de qué estamos hablando? De hecho, incluso se habla de “Big Data”. Es simplemente toda la información que producimos a diario. Puede ser un mensaje, información en un formulario, datos de navegación, correos electrónicos, datos de geolocalización, etc. La lista es interminable. Como puedes imaginar, uno de los principales retos del Big Data es el procesamiento de la información, que es muy complicado por la cantidad de datos.
Está bien tener todos estos datos, pero ¿para qué?
Hay muchos ámbitos que han podido evolucionar de forma positiva gracias a la explotación de toda esta información. El marketing es el primero que viene a la mente, por supuesto, pero también las finanzas, el comercio, la investigación científica e incluso la medicina. De hecho, el análisis más o menos avanzado de todos estos datos permite analizar las tendencias, o incluso predecirlas. Gracias a ello también podemos controlar los eventos en tiempo real, siendo el COVID el mejor ejemplo que se me ocurre. Podremos crear perfiles precisos y anticipar muchas cosas gracias a los datos.
¿Y qué hace dataviz en esto?
La visualización de datos es lo que da vida a todos estos datos. Es el arte de representar visualmente los datos. Dataviz es lo que nos permitirá formatear los datos para entender lo que contienen y poder explotarlos de la mejor manera posible.
¿Por qué utilizar la visualización de datos?
La visualización de datos no sólo es importante para los científicos de datos y los analistas de datos, sino que puede ser relevante para entenderla y dominarla en cualquier sector y negocio. Tanto si trabajas en finanzas, marketing, tecnología, medicina o lo que sea, seguro que en algún momento tienes que visualizar datos. Hoy en día está en todas partes, y sólo por eso, una introducción a dataviz es relevante e incluso le dará una ventaja sobre sus colegas que no saben nada al respecto.
Necesitamos la visualización de datos porque un resumen visual de la información facilita la identificación de patrones y tendencias que un archivo Excel de un millón de líneas. Así es como funciona el cerebro humano (afortunadamente). Dado que el objetivo del análisis de datos es obtener información, los datos son mucho más valiosos cuando se visualizan.
Mientras que un analista de datos puede aprender de los datos sin visualizarlos, será más difícil comunicar el significado sin la visualización. Los cuadros, gráficos y otros histogramas facilitan la comunicación de los resultados de los datos, aunque se puedan identificar patrones sin ellos. Tu cerebro te lo agradecerá.
Sin una representación visual de la información, puede ser difícil para la audiencia captar el verdadero significado de los resultados. Por ejemplo, exponer cifras a tu jefe no les dirá por qué deberían preocuparse por esos datos, pero mostrarles un gráfico que muestre cuánto dinero podría ahorrarles o hacerles ganar con esa información seguro que llamará su atención. De hecho, dependiendo de lo que hagas para vivir, dominar la visualización de datos puede ser una forma de mostrar tus resultados, o lo que estás tratando de lograr.
Diferentes usos de la visualización de datos
La visualización de datos tiene muchos usos. Cada tipo de visualización de datos puede utilizarse de diferentes maneras. Volveremos a hablar de los diferentes tipos en un momento, pero por ahora, aquí están algunos de los usos más comunes de dataviz:
Cambios en el tiempo
Este es quizás el uso más básico y común de la visualización de datos, pero eso no significa que no sea útil. La razón por la que es más común es que la mayoría de los datos tienen un elemento de tiempo. Por lo tanto, el primer paso en muchos análisis de datos es ver cómo cambian los datos a lo largo del tiempo.
Determinación de la frecuencia
La frecuencia es también un uso bastante básico de la visualización de datos, ya que también se aplica a los datos que implican tiempo. Si se trata de tiempo, es lógico que se determine la frecuencia con la que se producen los eventos relevantes a lo largo del tiempo.
Hacer correlaciones
La identificación de correlaciones es un uso muy valioso de la visualización de datos. Es muy difícil determinar la relación entre dos variables sin una visualización pertinente, pero puede llevar a conclusiones a menudo importantes.
Identificar las tendencias emergentes
El uso de la visualización de datos para descubrir tendencias, tanto dentro de la empresa como en el mercado, puede dar a las empresas una ventaja sobre la competencia y, en última instancia, repercutir en los resultados. Es fácil detectar los valores atípicos que afectan a la calidad de los productos o a la rotación de los clientes, y abordar los problemas antes de que sean más importantes.
Estudiar una población
Un ejemplo de examen de un grupo de personas mediante la visualización de datos puede verse en los estudios de mercado. Los profesionales del marketing, entre los que puede estar usted, necesitan saber a qué público dirigirse con su mensaje. Esta es la base del trabajo. Así, analizan todo el mercado o una población típica para identificar los grupos de audiencia, los vínculos entre ellos, las personas influyentes dentro de los grupos y así afinar su estrategia.
Planificación
Cuando se planifica un calendario o cronograma para un proyecto complejo, las cosas pueden resultar confusas. Un diagrama de Gantt resuelve este problema al ilustrar claramente cada tarea del proyecto y el tiempo que tardará en completarse.
Analizar el valor y el riesgo
La determinación de parámetros complejos, como el valor y el riesgo, requiere la consideración de muchas variables diferentes, por lo que es casi imposible visualizarlos con precisión con una simple hoja de cálculo. La visualización de datos puede ser tan sencilla como codificar con colores una fórmula para mostrar qué oportunidades son valiosas y cuáles son arriesgadas.
¿Cómo se hace la visualización de datos?
¿Cómo se eligen las representaciones visuales adecuadas de los datos?
Tenga en cuenta que cada elección de diseño de visualización de datos que haga debe mejorar la experiencia de su audiencia. El objetivo no es presumir de tus habilidades de diseño gráfico, sino destacar la información de los datos. Y esto es claramente algo que debe pesar en la elección de la representación visual.
- Escoge el gráfico que mejor cuenta la historia. Puede haber más de una forma de visualizar los datos con precisión. En este caso, trate de encontrar la forma que mejor llegue a la persona a la que va dirigido el gráfico, o que mejor resalte lo que quiere mostrar.
- Concéntrese en lo esencial. No, eso no significa que tengas que borrar la mitad de los datos. Pero tenga cuidado con cosas como los gráficos innecesarios, el texto extra, las ilustraciones innecesarias, las sombras, los adornos, etc. Lo bueno de la visualización de datos es que el diseño puede ayudar a hacer el trabajo pesado para mejorar y comunicar la historia. Así que no exageres con contenidos superfluos que alejen a tus lectores del tema principal.
- Centrarse en la comprensión. Una vez creada la visualización, hay que dar un paso atrás y pensar qué elementos sencillos podrían añadirse, cambiarse o eliminarse para facilitar la comprensión de los datos por parte del lector. Puedes comprobarlo mostrando tu trabajo a alguien que no tenga relación o contexto con los datos que estás estudiando. Si esta persona no puede captar el significado del gráfico, es probable que pueda mejorar. Tal vez las leyendas no sean claras, o haya demasiados trozos en el gráfico circular, o los colores no destaquen lo suficiente el fenómeno.
Color / diseño
El color es una gran herramienta cuando se utiliza bien. Si se utiliza de forma incorrecta, no sólo puede distraer al lector, sino también inducirle a error. Utilícelo de forma inteligente en el diseño de su visualización de datos.
- Utilice un solo color para representar el mismo tipo de datos. Por ejemplo, si representa las ventas por mes en un gráfico de barras, utilice un solo color. Pero, si está comparando las ventas del año pasado con las de este año en un gráfico agrupado, debe utilizar un color diferente para cada año. También puede utilizar un color de acento para destacar un punto de datos significativo.
- Presta atención a los números positivos y negativos. No utilice el rojo para los números positivos ni el verde para los negativos. Estas combinaciones de colores son tan fuertes que invierten automáticamente el significado en la mente del espectador. Es simplemente una cuestión de normas.
- Asegúrate de que haya suficiente contraste entre los colores. Si los colores son demasiado parecidos (por ejemplo, tonos de gris demasiado cercanos), puede ser difícil distinguirlos. Esto puede distorsionar la lectura y, por tanto, la comprensión. Por otro lado, no abuses de las combinaciones de colores de alto contraste, como el rojo/verde o el azul/amarillo.
- Los patrones deben evitarse a toda costa. Las rayas y los lunares parecen divertidos, pero pueden distraer mucho. Si se trata de diferenciar datos, por ejemplo, en un mapa, utilice diferentes variaciones del mismo color. Del mismo modo, utilice sólo líneas de color sólido.
La elección del texto
Los datos son números, sí, pero suelen utilizarse junto con el texto para ayudar a contextualizar el punto en cuestión. Dicho esto, en muchas visualizaciones de datos o infografías, desgraciadamente se puede ver que la visualización de datos y el texto funcionan en contra de la otra, en lugar de acompañarse.
- No expliques demasiado. Si el texto ya menciona un hecho, el subtítulo y el encabezado del gráfico no necesitan repetirlo.
- Mantenga los encabezamientos y los títulos de las tablas y los gráficos sencillos y concisos. No hay necesidad de ser inteligente, ni de usar palabras, ni de hacer juegos de palabras. El texto descriptivo sobre el gráfico debe ser breve y estar directamente relacionado con el gráfico subyacente. Intente siempre centrarse en la comprensión, para hacer llegar su mensaje.
- Utiliza el texto de forma inteligente. No están ahí para llenar el espacio, deben tener un propósito y no estorbar la comprensión. Deben utilizarse intencionadamente para resaltar información relevante o proporcionar un contexto adicional.
- No utilice fuentes o elementos que distraigan. A veces es necesario hacer hincapié en un punto. En este caso, utilice la negrita o la cursiva sólo para enfatizar un punto.
Utilizar el orden correcto
El objetivo de la visualización de datos es ayudar a darles sentido. Los patrones aleatorios que son difíciles de interpretar son frustrantes y desvirtúan lo que se intenta comunicar.
- Ordena los datos de forma intuitiva. Debe haber una jerarquía lógica. Ordena las categorías por orden alfabético o por valor.
- Construir el orden de los datos de forma coherente. El orden de los elementos de la leyenda debe reflejar el orden del gráfico.
- Ordenar de forma coherente. Utilice incrementos naturales en sus ejes (0, 5, 10, 15, 20) en lugar de incrementos incómodos o desiguales (0, 3, 5, 16, 50).
Narración de datos
El campo de los datos también se ve afectado por la narración. Si tuviéramos que definir la narración de datos, sería simplemente el formato y la vinculación de las visualizaciones de datos con el objetivo de convencer. En concreto, se trata de crear una historia, a través de sus datos, con una situación inicial, un desarrollo y un remate al final. Como en una historia real o en una narración clásica. Incluso si consigues crear la visualización de datos más bonita, intuitiva, clara y agradable, si no la cuentas, no maximizas las posibilidades de llegar a tu oyente.
Por supuesto, todo este “relato” de los datos debe pensarse antes de realizar el trabajo. Es algo que debe guiar la forma de crear los visuales y mostrar los datos.
Las 2 mejores herramientas de visualización de datos
Power Bi, la solución dataviz de Microsoft
Microsoft ha desarrollado su solución de visualización de datos con Power BI. Este software puede considerarse como el futuro del conocido Excel. Es una herramienta totalmente basada en la Nube, y tiene la ventaja de formar parte de la familia de aplicaciones de Microsoft. Esto le da una ventaja real en términos de integraciones. Además, nos permite no estar totalmente perdidos en una interfaz completamente desconocida, ya tenemos nuestras marcas.
En cuanto a las posibilidades de visualización, no hay mucho que decir, Power BI puede proporcionar todo lo que puedas imaginar en términos de visualización de datos. Los datos pueden importarse muy rápidamente arrastrando y soltando. Puedes crear tantas visualizaciones como quieras en tu cuadro de mando, pero Power BI limita el número de puntos de datos a 3500.
El software es bastante fácil de aprender, y puedes arreglártelas incluso sin muchos conocimientos. Todo depende de cómo te sientas. Algunas personas lo encuentran bastante complicado de usar, otras no.
En cuanto a los precios, se empieza por 8,40 euros al mes por usuario para una licencia clásica “Pro”. Microsoft también ofrece una versión ligeramente más avanzada de Power BI: “Premium”. Tendrás que duplicar el precio mensual para poder acceder a él y tener acceso a las funcionalidades adicionales.
Tableau, la referencia de las plataformas analíticas
La segunda herramienta de visualización de datos es Tableau. Junto con Power BI, son seguramente los dos referentes en el mercado actual de soluciones de inteligencia empresarial y visualización de datos. Al igual que sus colegas de Microsoft, Tableau permite crear imágenes interactivas y organizar visualizaciones de datos.
El número de puntos de datos es ilimitado aquí, a diferencia de Power BI, pero sigue existiendo el sistema de arrastrar y soltar para mejorar la intuición. Tanto si necesita gráficos sencillos como visualizaciones complejas, Tableau puede ayudarle. El sistema de creación es un poco más completo que el de su homólogo mencionado anteriormente.
Por otro lado, el software es un poco más difícil de aprender, ya que no tiene una interfaz “Microsoft” como Power BI. Además, es una herramienta un poco más orientada a los profesionales. Sin embargo, no es imposible de controlar, sigue siendo relativamente sencillo. Puedes empezar a usarlo sin tener demasiados conocimientos y desenvolverte sin preocupaciones tras unos minutos de práctica.
En cuanto a los precios, estamos por encima de lo que ofrece Power BI. El paquete básico cuesta 12 dólares al mes por usuario si lo alojas y 15 dólares en la nube de Tableau.
¿Existen herramientas gratuitas de visualización de datos?
La respuesta es sí. Efectivamente, existen herramientas de visualización “gratuitas”. Hay varias herramientas de dataviz de pago que ofrecen versiones gratuitas, pero cuidado, no hay que esperar nada excepcional. De hecho, el problema de estas versiones gratuitas es que suele haber funciones importantes que no están disponibles.
Por ejemplo, hay paquetes gratuitos para Infogram, Datawrapper o Visme. La sutileza es que estos no ofrecen personalización en su versión gratuita. Para algunos de ellos, el logotipo debe estar presente incluso en los gráficos. Otras características no están totalmente disponibles. El formato de exportación es limitado, la colaboración no es posible, la importación y exportación de datos está restringida, al igual que las plantillas que se pueden utilizar. En realidad, estos programas gratuitos están principalmente para permitirle descubrir el software y el potencial que puede tener, para luego pasar a una versión de pago.
Sin embargo, siempre está la alternativa de Google Charts. De hecho, al igual que Docs, Sheets o Slides son para Word, Excel y PowerPoint, Charts es un poco el equivalente de Google a Power BI. A diferencia de los 3 últimos, las similitudes no son evidentes.
En concreto, mientras que Power Bi es bastante intuitivo de entender y utilizar, Charts está pensado para un público más informado, que domina el código y las API. Es decir, no hay un sistema de arrastrar y soltar ni nada parecido, ¡tienes que codificar todo a mano! En otras palabras, si no está familiarizado con el tema, esta no es una solución.
Algunos tipos de gráficos para sus visualizaciones de datos
Ahora que entendemos cómo se puede utilizar la visualización de datos, vamos a aplicar los diferentes tipos de visualización de datos a sus usos. Normalmente, las diferentes herramientas que hemos mencionado antes permiten realizar este tipo de gráficos sin ningún problema.
Gráfico de líneas
Un gráfico de líneas muestra los cambios a lo largo del tiempo. El eje x suele representar un periodo de tiempo, mientras que el eje y representa una cantidad. Por ejemplo, puede mostrar las ventas de una empresa durante el año, desglosadas por meses, o el número de unidades producidas por una fábrica cada día durante la última semana.
Diagrama de áreas
Un gráfico de áreas es una adaptación de un gráfico de líneas en el que el área bajo la curva se rellena para resaltar su importancia. El color de relleno del área bajo cada curva debe ser algo transparente para que se puedan distinguir las áreas de superposición. Por último, depende de lo que quiera destacar.
Gráfico de barras
Un gráfico de barras también muestra los cambios a lo largo del tiempo. Si hay más de una variable, un gráfico de barras puede facilitar la comparación de los datos de cada variable en cada momento. Por ejemplo, este tipo de gráfico puede comparar las ventas de la empresa entre este año y el anterior.
Histograma
Un histograma es similar a un gráfico de barras, pero mide la frecuencia en lugar de las tendencias a lo largo del tiempo. El eje x de un histograma enumera los “bins” o rangos de la variable, y el eje y es la frecuencia, por lo que cada barra representa la frecuencia de ese bin. Por ejemplo, puede medir las frecuencias de cada respuesta a una pregunta de la encuesta. Las casillas corresponderían a la respuesta: “insatisfactorio”, “neutro” y “satisfactorio”. Esto le indicará cuántas personas han dado cada respuesta.
Gráfico de dispersión
Los gráficos de dispersión se utilizan para encontrar correlaciones. Así, si los puntos tienen una determinada tendencia (arriba a la izquierda, abajo a la derecha, etc.), existe una relación entre ellos. Si el gráfico es realmente disperso, sin tendencia, las variables no tienen influencia entre sí.
Gráfico de burbujas
Un gráfico de burbujas es una adaptación de un gráfico de dispersión, en el que cada punto se ilustra con una burbuja cuya área tiene un significado adicional a su ubicación en los ejes. Uno de los problemas asociados a los gráficos de burbujas es la limitación del tamaño de las burbujas debido al espacio limitado de los ejes. Por ello, no todos los datos encajan bien en este tipo de visualización.
Gráfico circular
Un gráfico circular, que a menudo nos gusta llamar gráfico de tarta, es la mejor opción para ilustrar los porcentajes, ya que muestra cada elemento como parte de un todo. Así, si sus datos explican una distribución porcentual, un gráfico circular mostrará claramente los elementos en las proporciones adecuadas.
Calibre
Se puede utilizar un indicador para ilustrar la distancia entre intervalos. Puede presentarse como un indicador redondo que se asemeja a un reloj o como un indicador en forma de tubo que se asemeja a un termómetro de líquidos. Se pueden mostrar varios indicadores uno al lado del otro para ilustrar la diferencia entre varios intervalos.
Mapa
La mayoría de los datos que se procesan en las empresas tienen un elemento de localización, lo que facilita su representación en un mapa. Un ejemplo de visualización de un mapa es el del número de compras realizadas por los clientes en cada estado de Estados Unidos. En este ejemplo, cada estado estaría sombreado y los estados con menos compras serían más claros, mientras que los estados con más compras serían más oscuros. La información sobre la ubicación también puede ser muy valiosa para la gestión de una empresa, lo que la convierte en una importante visualización de datos.
Mapa de calor
Un mapa de calor es esencialmente una matriz codificada por colores. Se utiliza una fórmula para colorear cada celda de la matriz y se sombrea para representar el valor relativo o el riesgo de esa celda. En general, los colores del mapa de calor van del verde al rojo, representando el verde un mejor resultado y el rojo uno peor. Este tipo de visualización es útil porque los colores son más rápidos de interpretar que los números.
Diagramas del marco
Los diagramas de marco son esencialmente mapas de árbol que muestran claramente la estructura de las relaciones jerárquicas. Un diagrama marco está formado por ramas, a las que se unen otras ramas, y cada nivel del diagrama tiene más y más ramas.