Descubre ventajas, técnicas y ejemplos reales de la visualización de datos, y comprueba cómo mejora la toma de decisiones y las comunicaciones basadas en datos.
La visualización de datos transforma conjuntos de datos complejos en narrativas gráficas o pictóricas para facilitar la comprensión y la interpretación de los datos. En este artículo, exploraremos las principales ventajas de la visualización de datos y las técnicas de visualización más populares para transmitir la información. Además, compartiremos cuatro ejemplos específicos de sectores que ilustran cómo la narración basada en datos mejora la toma de decisiones y la comunicación en las organizaciones.
La visualización de datos aprovecha la capacidad de la mente humana para comprender la información de manera visual. Presentar los datos en un formato visual tiene varias ventajas para los equipos actuales.
Gracias a la visualización de datos, las partes interesadas pueden extraer conclusiones a partir de datos de manera eficiente. Las herramientas de visualización de datos presentan datos complejos de forma atractiva y fomentan la exploración interactiva. Los usuarios pueden filtrar, clasificar y analizar la información para responder a preguntas empresariales clave.
Presentar los datos en un formato visual ayuda a los usuarios a descubrir tendencias y patrones importantes dentro de conjuntos de datos grandes y complejos que, de otro modo, permanecerían ocultos. Las visualizaciones de datos, como los gráficos de dispersión y los diagramas de red, ilustran las interconexiones entre los datos, lo que ayuda a los responsables de la toma de decisiones a identificar patrones y relaciones que no son fácilmente apreciables en su forma original dentro de un conjunto de datos.
La visualización de datos democratiza el acceso a los datos y proporciona información práctica a quienes mejor pueden aprovechar su valor. Representar los datos de manera visual permite que quienes no tienen experiencia en ciencia de datos puedan sacar el máximo partido de su información. Las aplicaciones de visualización de datos incluyen un menú de funciones intuitivas que permiten, por ejemplo, filtrarlos, desglosarlos y explorarlos de manera interactiva. Los usuarios pueden acceder rápidamente a los datos más pertinentes y analizarlos. De ese modo, tienen la posibilidad de formular las preguntas adecuadas sobre sus datos y obtener las respuestas que mejor se ajustan a sus necesidades.
La visualización de datos abre nuevas oportunidades de colaboración y transferencia de conocimientos entre equipos. Los datos visuales no entienden de barreras lingüísticas ni culturales, lo que permite a las organizaciones internacionales aprovechar la sinergia que se genera cuando personas con experiencias y conocimientos diversos trabajan juntas para resolver problemas empresariales complejos. Además, los paneles interactivos de visualización de datos favorecen la toma de decisiones basada en estos y facilitan el análisis y la interpretación conjunta de los datos.
La visualización de datos reduce el tiempo de valorización, ya que los responsables de la toma de decisiones pueden entender rápidamente los patrones, tendencias y relaciones descubiertos durante el análisis y reaccionar según sea necesario. Las visualizaciones interactivas animan a los usuarios a formular preguntas, comprobar hipótesis y desarrollar una comprensión más completa de la historia que cuentan los datos.
Diversas técnicas de visualización de datos ayudan a los responsables de la toma de decisiones a hacer un mejor uso de datos complejos. A continuación se muestran varias opciones a las que pueden recurrir los equipos para visualizar los datos.
Los mapas de calor son similares a las imágenes térmicas, pero en lugar de resaltar dónde se concentra el calor, ayudan a identificar altas concentraciones de actividad conductual. Cuentan con una combinación de colores cálidos y fríos, y pueden utilizarse para diversas finalidades, entre ellas comprender el comportamiento de los consumidores en los sitios web.
Los gráficos de dispersión representan los puntos de datos entre los ejes x e y, y se utilizan para ilustrar visualmente la relación entre dos variables numéricas. Este método de visualización de datos suele usarse para identificar correlaciones y hace posible analizar las relaciones entre dos variables. Habitualmente, los gráficos de dispersión se emplean para visualizar datos financieros, por ejemplo, para analizar la relación entre los precios de los bonos y los tipos de interés.
Los histogramas se usan para representar gráficamente la distribución de frecuencias e ilustrar la frecuencia con la que aparece cada valor en un conjunto. En las aplicaciones del ámbito de la analítica de datos, son útiles para comprender los patrones y las características de grandes conjuntos de datos. Gracias a esta técnica de visualización de datos, los responsables de la cadena de suministro pueden hacer un seguimiento de las variaciones en los plazos de entrega y los niveles de inventario.
Las tablas ofrecen la vista clásica de hoja de cálculo, con los datos organizados en encabezados, filas y columnas. Aunque organizar los datos en forma de tabla es ideal para algunos casos de uso (como representar las cifras de ventas mensuales), las tablas son difíciles de escalar y no cuentan con el atractivo visual de otras técnicas de visualización de datos de las que hemos hablado aquí.
Como su nombre indica, los gráficos circulares muestran los datos en un diagrama con forma de círculo en el que cada segmento de datos representa un porcentaje del total. Los gráficos circulares son útiles para ilustrar las relaciones entre las partes y el todo. A menudo se utilizan para visualizar datos en formato tabular, por ejemplo, para ilustrar el porcentaje de los ingresos totales que representa cada producto.
Las visualizaciones de datos se utilizan en una amplia variedad de sectores. A medida que aumenta la importancia de las analíticas de big data, también lo hace la necesidad de comunicar de manera eficaz los patrones, las tendencias y los conocimientos que esos análisis revelan.
Las herramientas de inteligencia empresarial combinan capacidades de analítica, minería y visualización de datos para proporcionar información útil que mejora la toma de decisiones. Gracias a la naturaleza interactiva de muchas de las herramientas de visualización de datos, es posible ver datos procedentes de múltiples fuentes en paneles de control e informes donde se representan visualmente métricas empresariales, como los niveles de inventario, los ingresos de ventas y el rendimiento de las campañas de marketing.
La fabricación es un sector rico en datos. La visualización de datos ayuda a dar sentido a la ingente cantidad de datos de transmisión procedentes de sensores instalados en máquinas, líneas de producción y proveedores. Las herramientas de visualización de datos muestran esta información en tiempo real en paneles y gráficos fáciles de usar, algo indispensable para optimizar la producción y abordar la gestión de los proveedores. Las técnicas de visualización de datos pueden utilizarse para identificar rápidamente cuellos de botella, encontrar la causa raíz de los problemas de control de calidad y hacer un seguimiento del progreso para lograr los objetivos de producción.
La visualización de datos desempeña un papel importante en el sector sanitario tanto a nivel general como a nivel de paciente. A nivel general, las técnicas de visualización de datos, como los grafos de red social, ayudan a los proveedores y a las autoridades de salud pública a comprender mejor cómo se propagan los brotes de enfermedades en las comunidades, lo que permite detectar tendencias y patrones que, de otro modo, podrían pasar desapercibidos. La visualización de datos también se utiliza para monitorizar las constantes vitales de los pacientes, como la presión arterial, el pulso y la frecuencia cardíaca. Mostrar esta información en un formato visual ayuda a los profesionales sanitarios a tomar decisiones terapéuticas urgentes y a evaluar su eficacia.
Los equipos deportivos y las organizaciones de medios de comunicación dependen en gran medida de las visualizaciones de datos para aumentar la interacción. Y es que, gracias a estas técnicas, pueden conectar con las aficiones a un nivel más profundo que con estadísticas en formato de tabla. Convertir los datos sin procesar en infografías y animaciones interactivas puede crear narrativas atractivas que destaquen los logros y los retos a los que se enfrentan los jugadores y los equipos.
