Qué es la visualización de datos

Definición de visualización de datos

La visualización de datos es la práctica de convertir datos sin formato en representaciones gráficas como gráficos, gráficos, mapas y paneles de control.

El objetivo principal es comunicar la información de forma clara y eficaz. Es tanto un arte como una ciencia, que combina principios de diseño con entendimiento estadístico para hacer que los datos sean más accesibles, comprensibles y viables.

Básicamente, se trata de contar una historia con datos, lo que permite a los espectadores comprender conceptos difíciles o identificar nuevos patrones de un vistazo.

La visualización de los datos depende en gran medida de datos limpios, bien estructurados y relevantes en un lago de datos o un almacén de datos, para ser significativa y precisa. Aquí es donde el proceso ETL (Extract, Transform, Load) se vuelve de importancia crítica. Los procesos de ETL extraen datos sin procesar de varias fuentes y los transforman mediante su limpieza, estandarización y remodelación en un formato utilizable.

Importancia de la visualización de datos

El mundo está impulsado por los datos y el mero volumen de información disponible para el análisis de los datos puede ser abrumador. La visualización de datos es vital porque cambia fundamentalmente la manera en que interactuamos con los datos y derivamos valor de ellos:

• Desvelando la claridad de la complejidad: Las visualizaciones se destacan en la transformación de conjuntos de datos vastos e intrincados en formatos intuitivos y digeribles. Esta simplificación permite que el cerebro humano procese más fácilmente la información, facilitando la discernimiento de estructuras y relaciones subyacentes que serían casi imposibles de detectar en números brutos u hojas de cálculo, fomentando así un entendimiento más claro entre audiencias diversas.
   
• Impulsar la toma de decisiones perspicaz: Al presentar claramente patrones, tendencias, correlaciones y valores atípicos, la visualización de los datos permite a los individuos y las organizaciones tomar decisiones más informadas y basadas en evidencias. Va más allá de las sensaciones viscerales y proporciona una base sólida para la planificación estratégica, los ajustes operativos y la identificación de nuevas oportunidades con mayor rapidez y confianza.
   
• Facilitar una comunicación y colaboración eficaces : Las representaciones de datos visuales sirven como lenguaje universal, derribando barreras entre actores técnicos y no técnicos. Este entendimiento compartido ayuda a fomentar aquellas discusiones más productivas que alineen a los equipos hacia objetivos más comunes, y que aseguren que los conocimientos críticos se transmitan de manera efectiva a quienes los necesitan para tomar medidas.

Las visualizaciones bien diseñadas hacen más que simplemente presentar información; pueden despertar la curiosidad y alentar a los espectadores a explorar los datos con mayor profundidad.

Al hacer que los datos sean atractivos e interactivos, las visualizaciones invitan a los usuarios a formular nuevas preguntas, probar hipótesis y descubrir conocimientos inesperados que se encuentran debajo de la superficie, fomentando un enfoque más activo e investigador del análisis de datos.

Ventajas de la visualización de datos

Adoptar la visualización de datos ofrece muchas ventajas tangibles para los individuos y las organizaciones con el objetivo de aprovechar sus activos de datos de manera más efectiva. Proporciona más información y una mejor manera de tomar decisiones respaldadas por datos:

• Comprensión y conocimientos acelerados: El cerebro humano está cableado para procesar información visual de manera mucho más rápida y efectiva que las tablas de texto o numéricas.
  
  Las visualizaciones bien diseñadas reducen significativamente el tiempo que se tarda en comprender datos complejos, lo que permite una identificación más rápida de conocimientos críticos, tendencias emergentes e inteligencia accionable que puede impulsar la ventaja competitiva.
   
• Narración de datos mejorada: Las visualizaciones permiten la creación de narrativas convincentes en torno a los datos, transformando las estadísticas secas en historias atractivas que resuenan con una audiencia.
  
  Esto facilita comunicar la importancia de los hallazgos, persuadir a las partes interesadas e inspirar acciones basadas en la evidencia presentada de una manera memorable e impactante.
   
• Mayor eficiencia operativa: Al proporcionar indicaciones visuales claras sobre el rendimiento, los cuellos de botella o las áreas de oportunidad, la visualización de datos ayuda a las empresas a optimizar las operaciones y a tomar decisiones más inteligentes sobre la implementación de recursos.
  
  Por ejemplo, la identificación de productos de bajo rendimiento o procesos ineficientes a través del análisis visual puede conducir directamente a mejoras específicas y a un mejor retorno de la inversión (ROI) general.

Las herramientas visuales también hacen que los datos sean más accesibles y comprensibles para una gama más amplia de usuarios, independientemente de su experiencia estadística.

Esta democratización empodera a más personas dentro de una organización para explorar datos relevantes para sus roles, fomentando una cultura más alfabetizada con los datos y permitiendo la toma de decisiones distribuida.

Preguntas Clave Respondidas Por Visualización De Datos

La visualización de datos es particularmente eficaz para proporcionar respuestas a preguntas fundamentales sobre los datos, como:

• ¿Cuáles son las tendencias a lo largo del tiempo? (p.ej., crecimiento de ventas, fluctuaciones en el tráfico de sitios web)
• ¿Cómo se distribuyen los diferentes valores? (p.ej., distribución por edad de los clientes, tramos de ingresos)
• ¿Cuáles son las relaciones entre las variables? (p.ej., ¿los gastos de marketing se correlacionan con las ventas? ¿Cómo afecta la temperatura al consumo de energía?)
• ¿Cómo se compara el performance entre diferentes categorías o grupos? (p.ej., ventas de productos por región, rendimiento de los estudiantes por escuela)
• ¿Dónde están ubicados geográficamente los eventos o entidades? (p.ej., brotes de enfermedades, lugares de almacenamiento)
• ¿Cuáles son los componentes de un todo? (p.ej., desglose de la cuota de mercado, asignación presupuestaria)
• ¿Existen valores atípicos o anomalías significativos? (por ejemplo, picos inusuales en la actividad de la red, activos de rendimiento excepcionalmente alto o bajo)

Al visualizar los datos de manera efectiva, podemos pasar de simplemente recopilar información a realmente comprenderla y actuar en base a ella.

Tipos de visualizaciones de datos

Una vez que entienda el "por qué" detrás de la visualización de datos, es crucial explorar el "qué", las diversas formas que pueden tomar estos elementos visuales. Los diferentes tipos de datos y las historias que desea contar requerirán diferentes enfoques de visualización, desde gráficos fundacionales hasta técnicas más avanzadas.

Herramientas de visualización comunes

La creación de atractivas visualizaciones de datos se ve facilitada a menudo por una gama de potentes bibliotecas de software y programación.

Herramientas como Tableau y Microsoft Power BI ofrecen interfaces de arrastrar y soltar fáciles de usar, lo que permite a los usuarios crear rápidamente paneles interactivos.

Para aquellos con habilidades de codificación, los lenguajes de programación como Python (con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly) y R (con ggplot2) proporcionan una amplia personalización y control. Las visualizaciones basadas en Web suelen aprovechar las bibliotecas JavaScript como D3.js para gráficos dinámicos e interactivos.

Gráficos de barras, circulares y de dispersión

Entre las visualizaciones más fundamentales y ampliamente utilizadas se encuentran los gráficos de barras, circulares y de dispersión. Los gráficos de barras son excelentes para comparar cantidades entre distintas categorías o realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, mediante barras rectangulares cuya longitud es proporcional a los valores que representan.

Los gráficos circulares se suelen utilizar para ilustrar proporciones o porcentajes, dividiendo un círculo en sectores para mostrar partes de un todo. Los gráficos de dispersión (o gráficos de dispersión) muestran valores para dos variables numéricas como una colección de puntos, lo que los hace ideales para identificar correlaciones y patrones entre las variables.

Asignación de datos con gráficos

La asignación de datos con gráficos, a menudo denominada visualización geoespacial, implica la representación de datos que tienen un componente geográfico. Esto puede ir desde mapas de coropletes, donde las áreas están sombreadas o modeladas en proporción a una variable estadística, hasta mapas de puntos que muestran la ubicación de eventos o entidades específicas.

Los mapas de calor superpuestos en áreas geográficas también pueden mostrar rápidamente las concentraciones. Estas técnicas son invaluables para comprender las distribuciones espaciales, las tendencias regionales y los conocimientos basados en la ubicación, desde el seguimiento de los brotes de enfermedades hasta la planificación logística.

Tipos innovadores de visualizaciones de datos

Más allá de los gráficos fundacionales, una creciente variedad de innovadores tipos de visualización es esencial para diseccionar y representar conjuntos de datos más complejos, relaciones intrincadas e historias multidimensionales. Estos formularios avanzados superan las comparaciones simples y ofrecen formas matizadas de explorar y comprender los datos.

Las gráficas de redes, por ejemplo, son indispensables para ilustrar las conexiones y relaciones entre diversas entidades, como las redes sociales, las estructuras organizacionales o los caminos biológicos. Al mapear nodos (entidades) y aristas (relaciones), revelan patrones de influencia, agrupaciones y puntos críticos dentro de sistemas complejos.

Los diagramas de Sankey proporcionan una forma clara e intuitiva de visualizar los flujos y sus cantidades entre varias etapas o categorías. Son particularmente eficaces para mostrar transferencias de energía, flujos de material en un proceso o trayectorias de viaje de los clientes, donde el ancho de las bandas representa la magnitud del flujo.

Más allá de los límites están los tipos como las gráficas de flujo (o ThemeRivers), que muestran cambios en los datos volumétricos a lo largo del tiempo en diferentes categorías, a menudo pareciéndose a un río que fluye, ideal para visualizar tendencias en evolución como la popularidad de los temas. Los trazados de coordenadas paralelas ayudan a comparar varias variables para varios puntos de datos simultáneamente, lo que revela agrupaciones y correlaciones que podrían estar ocultas en otros tipos de gráficos.