Visualización de datos, una disciplina cada vez más demandada

La visualización de datos no es una disciplina nueva, pero con el auge en los últimos años de la importancia de entender nuestros datos para la toma de decisiones, ha ganado gran visibilidad dentro de los departamentos de análisis de las empresas.

Principalmente, la visualización de datos ayuda a los analistas en dos aspectos principales:

• • explorar gran cantidad de información
  • efectividad a la hora de comunicar los datos dentro de la organización

En primer lugar, tener buenos conocimientos de visualización de datos ayuda a construir dashboards e informes que transmiten el significado de los datos representados de manera efectiva.

En segundo lugar, la visualización nos ayuda a ser mejores analistas. Escoger una visualización de datos adecuada para solventar un problema, significa que hemos entendido bien el problema y las variables que lo componen.

¿Cómo comenzamos? El paso más importante para crear una visualización de datos excelente es saber que queremos contar y para ello es de gran ayuda el preguntarnos algunas cuestiones: ¿A quién va dirigida la visualización?, ¿Qué conocimientos tiene mi interlocutor?, ¿Qué toma de decisiones tienen que tomar en base a la visualización?, ¿Qué tipo de datos tengo que explicar?, ¿se trata de datos del presente, pasado o futuro?, ¿Qué busco comunicar o ¿Qué representaciones gráficas utilizaremos?, etc.

Generalmente predominan dos líneas de visualización de datos, mediante:

• • • Dashboards que nos permite explorar datos para obtener de un modo rápido y eficaz respuestas ocultas en los datos, patrones, tendencias o valores atípicos (outliers).
    • Infografías que se utilizan para contar historias contenidas en los datos.

¡La visualización de datos nos puede ayudar a responder a preguntas que quizás no nos habíamos planteado!

Algunos de los principios básicos a tener en cuenta para la realización de una buena visualización son los siguientes:

• • • • Simplicidad
        • Debería ocupar una sola página/pantalla PC.
        • No incluir demasiadas tablas y listas, sobre todo gráficos.
        • Gráficos que sean autoexplicativos, fáciles de entender.
        • Formatos simples: menos es más.
        • Uso adecuado del espacio en la página
          • El orden es importante.
          • Intuitivo
            • Ponerlo en práctica con personas ajenas al trabajo, deberían entenderlo.
            • Interactivo, navegable y configurable
              • Debe permitir modificar parámetros.
              • Poder moverse mediante enlaces entre los distintas pantallas.
              • Modificar ciertos formatos de la estructura.

Para terminar, y una vez que tenemos claro el plan en mente para su visualización, es el momento de pensar en los tipos de gráficos y análisis. En el siguiente enlace es un acceso para descargar un documento desarrollado por Tableau que os ayudará a seleccionar el tipo de análisis y el tipo de gráfico más adecuado en cada circunstancia.

Autor: Diego Torres, profesor del Máster en Big Data y Business Intelligence y del Curso de Métodos y Herramientas de Obtención de Datos