Los datos se han vuelto una parte fundamental en nuestra vida para entender el entorno y poder tomar decisiones. Consumimos grandes cantidades de información que cada año siguen multiplicándose gracias a una mayor capacidad de acceso a través de la web y las redes sociales. Especialmente en el sector tecnológico, la explotación de datos ha evolucionado mucho para diseñar y crear mecanismos con el objetivo de tener la capacidad de interpretar información bruta y darle sentido a los datos. La visualización de datos forma parte de uno de estos mecanismos de explotación. ¿Quieres saber en qué consiste? ¡Sigue leyendo!
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Índice de contenidos
¿Qué es la visualización de datos?
Podríamos definir la visualización de datos como la presentación gráfica de información. Tiene dos objetivos: interpretar y construir un significado a partir de los datos y la comunicación. Se trata de un mecanismo muy importante a la hora de descubrir y entender la lógica que existe tras un conjunto de datos. También para compartir esa interpretación objetivamente. Las imágenes pueden ser muy útiles para facilitar la comprensión de éstos si están diseñadas mediante los principios de la visualización de datos.
Elegir la tabla o el formato correcto para mostrarlos será clave, pues no todas las representaciones gráficas son igual de eficaces. Además, aunque la visualización de datos suele utilizarse para representar variables cuantitativas y relaciones entre ellas, también pueden usarse si son cualitativas.
Beneficios de la visualización de datos
En cuanto a los beneficios, gracias a las gráficas podemos interpretar grandes cantidades de datos de forma clara y coherente. Esto, a su vez, nos permite sacar conclusiones y ver la información desde diferentes perspectivas. Con esto, los gerentes pueden crear y detectar métricas importantes y si éstas tienen anomalías. Por ejemplo, si las ventas han caído significativamente se buscará entre los datos para averiguar por qué.
Por otro lado, la visualización de datos también facilita el reconocimiento de tendencias emergentes y poder responder rápidamente en base a lo que detectamos. Las imágenes y los diagramas nos ayudan a identificar parámetros correlacionados y tienen más sentido cuando se muestran gráficamente. Algunas relaciones suelen ser obvias, pero otras son más complicadas de detectar.
Sin duda, la aceleración del proceso de toma de decisiones también es una gran ventaja. Ver un gráfico, tabla u otra representación visual es más cómodo para el cerebro que leer y entender un texto y luego visualizarlo mentalmente. Por eso, gracias a la capacidad de interpretar los datos visuales mejorará automáticamente la velocidad de los procesos de toma de decisiones.
Técnicas de visualización de datos
Existen muchas técnicas y aproximaciones para la visualización de datos dependiendo de la naturaleza de este. Desde el punto de vista de los datos y su explotación visual, hay que tener en cuenta diversos factores para que funcione la comunicación y elaboración de la información.
A pesar de que puede ser lo primero que se nos venga a la cabeza, hoy en día no solo existen los típicos gráficos de barras o circulares, aunque es cierto que a veces pueden ser útiles. Pero con lo avanzado que está la capacidad de visualización de datos actual, los usuarios pueden hacer verdaderos juegos con gráficos.
Por ejemplo, una forma fácil de visualizar cualquier dato aleatorio es configurándolo en un gráfico de burbujas o un mapa de calor. En el caso de ser para una investigación más sofisticada, se pueden elegir desde pantallas como diagramas de marco para presentaciones jerárquicas o diagramas de Gantt para la gestión de proyectos.
Lo importante, en este sentido, es tener claro a quién te diriges y cuál es el propósito de la imagen, pues cada gráfico tiene una función diferente.
Tipos de gráficos
En línea con el punto anterior, una vez tengamos claro el propósito y a quién nos dirigimos deberemos elegir el gráfico idóneo. Para ello, resumimos en diez los tipos que existen:
- Gráfico Circular: Muestran la división de varios elementos y son muy útiles si el destinatario se lee los datos por encima o si quieres mostrar cómo distintas partes representan un total. Ejemplo:
- Gráfico de Barra: Su función es hacer énfasis en la comparación entre elementos, aunque el formato no se presta para una comprensión de grandes datos.
- Tabla: Incluye desde un par de números en una hoja de Excel hasta cientos de filas y columnas. Sirven para mostrar los números casi a secas.
- Gráfico de dispersión: Interesantes si el objetivo es mostrar la relación entre diferentes puntos de datos. Utiliza valores numéricos para ambos ejes.
- Gráfico de Línea: Son útiles para enseñar tendencias, especialmente si están al alza. Muestra las relaciones de los cambios en los datos en un período de tiempo.
- Gráfico de burbujas: Se trata de una variación de los gráficos de dispersión. En este caso se reemplazan por burbujas. Según el tamaño de estas, la dimensión de los datos será mayor o menor.
- Treemap: Los datos son jerárquicos y se muestran en forma de rectángulos para poder ver proporcionalmente lo que vale cada variable.
- Gráficos sociales: Es como un mapa global que muestra con quién se relacionan las personas y constan de nodos, que son personas y flechas, que son relaciones que conectan los nodos.
- Palabras: Son nubes de palabras o tags para descubrir tendencias.
- Infografía: Utiliza los datos para compartir y difundir información, así como para generar discusión. Suelen utilizarse con el objetivo de generar tráfico y enlaces a una página web.
Herramientas de visualización de datos
Cada vez existen más herramientas que nacen con el objetivo de traducir los datos a una imagen visual, y gráfica. Aunque todas funcionen de manera similar, a continuación te explicamos cuáles son las imprescindibles:
FusionCharts
Podríamos resumir la función de FusionCharts como una biblioteca de gráficos JavaScript para aplicaciones web, ya que cuenta con más de noventa gráficos y mil mapas que transforman los datos en imágenes. Es decir, ayuda a crear gráficos animados e interactivos en Flash para aplicaciones web y desktop.
Esta herramienta fue fundada en 2002 y actualmente la utilizan más de 27.000 organizaciones y 750.000 desarrolladores alrededor de todo el mundo. Aunque ofrece una temporada de prueba gratuita, la fusión de pago está disponible a partir de 499 dólares al año.
Highcharts
Highcharts funciona en todos los navegadores y dispositivos. Además, una de sus características más destacables es que ninguna de las licencias, independientemente de que sean de pago o no, se le permite descargar el código fuente y hacer sus propias ediciones, lo que supone muchas modificaciones personales y una gran flexibilidad.
Por otro lado, se basa en las tecnologías de navegadores nativos y no necesita plugings segundarios. Dispone de muchos tipos de gráficos. Desde lineales y circulares hasta de área y de columnas.
Datawrapper
Se trata de una herramienta totalmente adaptada a los teléfonos móviles y los gráficos, mapas y tablas que se crean con Datawrapper se pueden leer desde todos los dispositivos. Además, no es necesario instalar ni actualizar nada. Puedes acceder desde cualquier lugar del mundo y todos los cambios que se realicen se guardarán de forma automática.
Está especialmente adaptado para aquellos que no tengan especiales habilidades en diseño, ya que tienen valores predeterminados de diseño para facilitar el proceso.
Plotly
Plotly es una herramienta que tiene 350.000 descargas mensuales de Dash y 4 millones de descargas mensuales de la biblioteca. Nacieron con la idea de resolver un problema que parece simple: recopilar datos, darles sentidos y compartir los resultados.
Están enfocados en promover el uso de la tecnología utilizando la web como plataforma, proporcionando flexibilidad ilimitada y habilitando objetivos compartidos en toda la organización, pues han desarrollado un software que está diseñado para permitir que los científicos de datos, analistas y equipos técnicos trabajen mano a mano con los equipos comerciales, brindando a todos acceso directo a datos y modelos de un empresa.
D3
Se trata de una biblioteca de JavaScript para crear infogramas dinámicos e interactivos a partir de datos en navegadores web. Ayuda a dar vida a los datos usando HTML, SVG y CSS. Su punto clave es la utilización de estos estándares web para que el desarrollador pueda explotar todas las nuevas capacidades de los navegadores web modernos, facilitando la manipulación del DOM para la creación de poderosas visualizaciones basadas en datos.
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