Visualización de datos: cómo presentar la información para facilitar la toma de decisiones

Definición de visualización de datos

La visualización de datos es la presentación de datos en un formato gráfico, como un diagrama, un gráfico o un mapa, para que los responsables de la toma de decisiones puedan ver y comprender más fácilmente las tendencias, los valores atípicos y los patrones de los datos.

Los mapas y los gráficos fueron una de las primeras formas de visualización de datos. Uno de los primeros ejemplos más conocidos de visualización de datos fue un mapa de flujo creado por el ingeniero civil francés Charles Joseph Minard en 1869 para ayudar a entender lo que sufrieron las tropas de Napoleón en la desastrosa campaña de Rusia de 1812. El mapa utilizaba dos dimensiones para representar el número de tropas, la distancia, la temperatura, la latitud y la longitud, la dirección del viaje y la ubicación en relación con fechas específicas.

Hoy en día, la visualización de datos abarca todas las formas de presentar los datos de forma visual, desde cuadros de mando hasta informes, gráficos estadísticos, mapas de calor, diagramas, infografías y mucho más.

¿Cuál es el valor empresarial de la visualización de datos?

La visualización de datos ayuda a las personas a analizar la información, especialmente los grandes volúmenes de datos, de forma rápida y eficaz.

Proporcionar representaciones visuales fáciles de entender ayuda a los empleados a tomar decisiones más informadas basadas en esos datos. La presentación de los datos en forma visual puede facilitar su comprensión y permitir a las personas obtener información más rápidamente. Las visualizaciones también pueden facilitar la comunicación de esas ideas y ver cómo se relacionan las variables independientes entre sí. Esto puede ayudar a ver las tendencias, entender la frecuencia de los eventos y rastrear las conexiones entre las operaciones y el rendimiento, por ejemplo.

Las principales ventajas de la visualización de datos son las siguientes

• Desbloquear el valor del big data permitiendo a las personas absorber grandes cantidades de datos a un vistazo.
• Aumentar la velocidad de la toma de decisiones proporcionando acceso a información en tiempo real y a la carta.
• Identificar rápidamente los errores e inexactitudes de los datos.

¿Cuáles son los tipos de visualización de datos?

Existen innumerables formas de visualizar los datos, pero la agencia de diseño de datos The Datalabs Agency divide la visualización de datos en dos categorías básicas:

• Exploración: Las visualizaciones de exploración te ayudan a entender lo que te dicen los datos.
• Explicación: Las visualizaciones de explicación cuentan una historia a un público utilizando los datos.

Es esencial entender cuál de esos dos fines pretende alcanzar una determinada visualización. El Catálogo de Visualización de Datos, un proyecto desarrollado por el diseñador independiente Severino Ribecca, es una biblioteca de diferentes tipos de visualización de información.

Algunos de los tipos específicos más comunes de visualizaciones son:

Área 2D: Suelen ser visualizaciones geoespaciales. Por ejemplo, los cartogramas utilizan distorsiones de los mapas para transmitir información como la población o el tiempo de viaje. Los coropléticos utilizan sombras o patrones en un mapa para representar una variable estadística, como la densidad de población por estado.

Temporales: Son visualizaciones lineales unidimensionales que tienen un tiempo de inicio y de finalización. Algunos ejemplos son las series temporales, que presentan datos como las visitas al sitio web por día o por mes, y los diagramas de Gantt, que ilustran los calendarios de los proyectos.

Multidimensional: Estas visualizaciones comunes presentan datos con dos o más dimensiones. Algunos ejemplos son los gráficos circulares, los histogramas y los gráficos de dispersión.

Jerárquicas: Muestran cómo se relacionan los grupos entre sí. Los diagramas de árbol son un ejemplo de visualización jerárquica que muestra cómo los grupos más grandes abarcan conjuntos de grupos más pequeños.

De red: Las visualizaciones en red muestran cómo los conjuntos de datos están relacionados entre sí en una red. Un ejemplo es el diagrama de nodos y enlaces, también conocido como gráfico de red, que utiliza nodos y líneas de enlace para mostrar cómo están interconectadas las cosas.

¿Cuáles son algunos ejemplos de visualización de datos?

Tableau ha recopilado los que considera 10 de los mejores ejemplos de visualización de datos. El número uno de la lista es el mapa de Minard de la marcha de Napoleón a Moscú, mencionado anteriormente. Otros ejemplos destacados son:

• Un mapa de puntos creado por el médico inglés John Snow en 1854 para entender el brote de cólera en Londres ese año. El mapa utilizaba gráficos de barras en las manzanas de la ciudad para indicar las muertes por cólera en cada hogar de un barrio londinense. El mapa mostraba que todos los hogares más afectados sacaban agua del mismo pozo, lo que finalmente llevó a la conclusión de que los pozos contaminados por las aguas residuales habían causado el brote.
• Una pirámide animada de desglose demográfico por edad y género creada por el Pew Research Center como parte de su proyecto The Next America, publicado en 2014. El proyecto está repleto de innovadoras visualizaciones de datos. Ésta muestra cómo ha cambiado la demografía de la población desde la década de 1950, con una pirámide de muchos jóvenes en la parte inferior y muy pocos mayores en la parte superior en la década de 1950 a una forma rectangular en 2060.
• Una colección de cuatro visualizaciones de Hanah Anderson y Matt Daniels, de The Pudding, que ilustran la disparidad de género en la cultura pop mediante el desglose de los guiones de 2.000 películas y el recuento de las líneas de diálogo habladas por los personajes masculinos y femeninos. Las visualizaciones incluyen un desglose de las películas de Disney, la visión general de 2.000 guiones, una barra de gradiente con la que los usuarios pueden buscar películas específicas y una representación de los sesgos de edad mostrados hacia los papeles masculinos y femeninos.

Herramientas de visualización de datos

Los programas de visualización de datos abarcan muchas aplicaciones, herramientas y scripts. Proporcionan a los diseñadores las herramientas que necesitan para crear representaciones visuales de grandes conjuntos de datos. Algunas de las más populares son las siguientes:

Domo: Empresa de software en la nube que se especializa en herramientas de inteligencia empresarial y visualización de datos. Se centra en cuadros de mando desplegados por el usuario de la empresa y en la facilidad de uso, lo que la convierte en una buena opción para las pequeñas empresas que buscan crear aplicaciones personalizadas.

Dundas BI: Plataforma de BI para visualizar datos, crear y compartir cuadros de mando e informes, e incorporar análisis.

Infogram: Herramienta de visualización de arrastrar y soltar para crear visualizaciones para informes de marketing, infografías, publicaciones en redes sociales, cuadros de mando y mucho más. Su facilidad de uso la convierte en una buena opción también para los no diseñadores.

Klipfolio: Está diseñado para permitir a los usuarios acceder y combinar datos de cientos de servicios sin escribir ningún código. Aprovecha las métricas instantáneas preconstruidas y curadas y un potente modelador de datos, lo que la convierte en una buena herramienta para construir cuadros de mando personalizados.

Looker: Ahora parte de Google Cloud, Looker tiene un mercado de complementos con un directorio de diferentes tipos de visualizaciones y bloques analíticos prefabricados. También cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar.

Microsoft Power BI: Plataforma de inteligencia empresarial integrada en Microsoft Office. Tiene una interfaz fácil de usar para hacer cuadros de mando e informes. Es muy similar a Excel, por lo que los conocimientos de Excel se transfieren bien. También tiene una aplicación móvil.

Qlik: Qlik Sense cuenta con un motor de datos "asociativo" para investigar los datos y recomendaciones impulsadas por la IA para las visualizaciones. Sigue desarrollando su arquitectura abierta y sus capacidades multicloud.

Sisense: Plataforma de análisis integral más conocida por sus análisis integrados. Muchos clientes la utilizan en forma de OEM.

Tableau: Una de las plataformas de visualización de datos más populares del mercado, Tableau es una plataforma que permite acceder, preparar, analizar y presentar datos. Está disponible en una variedad de opciones, incluyendo una aplicación de escritorio, servidor y versiones alojadas en línea, y una versión pública y gratuita. Tableau tiene una curva de aprendizaje pronunciada, pero es excelente para crear gráficos interactivos.

Certificaciones en visualización de datos

Los conocimientos de visualización de datos son muy solicitados. Las personas con la combinación adecuada de experiencia y habilidades pueden exigir salarios elevados. Las certificaciones pueden ayudar.

Algunas de las certificaciones más populares son las siguientes:

• Nanodegree de visualización de datos (Udacity)
• Certificado profesional en ciencia de datos de IBM (IBM)
• Visualización de datos con Python (DataCamp)
• Análisis y visualización de datos con Power BI (Udacity)
• Visualización de datos con R (Dataquest)
• Visualización de datos con Python (Codecademy)
• Certificado Profesional en Análisis y Visualización de Datos con Excel y R (IBM)
• Visualización de datos con especialización en Tableau (UCDavis)
• Visualización de datos con R (DataCamp)
• Habilidades de Excel para la especialización en análisis y visualización de datos (Macquarie University)

Puestos de trabajo y salarios en visualización de datos

Estos son algunos de los títulos de trabajo más populares relacionados con la visualización de datos y el salario medio para cada puesto, según datos de PayScale.

• Analista de datos: 64.000 dólares
• Científico de datos: 98.000 dólares
• Especialista en visualización de datos: 76.000 dólares
• Analista de datos senior: 88.000 dólares
• Científico de datos senior: 112.000 dólares
• Analista de BI: 65.000 dólares
• Especialista en análisis: 71.000 dólares
• Analista de datos de marketing: 61.000 dólares