Actualmente las técnicas de visualización de datos son parte indispensable para trasmitir la información correctamente. De hecho, para hacer este trabajo de forma efectiva se requieren de diversas estrategias y técnicas para que así las empresas puedan visualizar y comparar los datos obtenidos en una investigación.

Por eso, en ESEID.org te presentamos este artículo, donde vamos a ver las mejores técnicas de Visualización de datos que hay. Aquí veremos que son estas técnicas, algunos ejemplos de como utilizarlas y también posibles soluciones a problemas que se te pueden presentar a la hora de proporcionar datos.

¿Qué es la Visualización de Datos?

La visualización de datos es el proceso de transformar información cuantitativa en representaciones visuales como gráficos, mapas y diagramas. Su objetivo principal es facilitar la comprensión de grandes conjuntos de datos al permitir a la mente humana identificar patrones, tendencias y anomalías de forma sencilla e intuitiva. Se trata de una etapa clave dentro de la ciencia de datos, donde una vez recopilados, procesados y modelados los datos, es necesario visualizarlos para poder extraer conclusiones e insights. Permite sintetizar y comunicar la información de manera clara y efectiva.

Este campo se relaciona también con la arquitectura de presentación de datos, cuya meta es identificar, localizar, formatear y entregar la información de la manera más óptima posible. Entre las técnicas más comunes se incluyen mapas, gráficos de barras, líneas, sectores, dispersión, redes u otros diseños visuales que faciliten la comprensión de patrones subyacentes en los datos. La visualización se ha consolidado como una herramienta clave en el análisis exploratorio de grandes volúmenes de información.

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Importancia de la Visualización de Datos

La visualización de datos tiene aplicaciones transversales a prácticamente todas las industrias y carreras profesionales. Por ejemplo, los profesores pueden utilizarla para mostrar gráficamente los resultados de exámenes de alumnos. También es clave para científicos de datos e investigadores de inteligencia artificial que requieren explorar grandes volúmenes de información para descubrir patrones. Asimismo, es útil para ejecutivos que deben presentar datos e indicadores a partes interesadas.

Dada la explosión de datos durante la era del Big Data, las empresas comenzaron a recolectar enormes cantidades de información que debían sintetizarse de forma sencilla, siendo las herramientas de visualización una solución ideal. En análisis avanzados y machine learning, donde se desarrollan algoritmos complejos, la visualización es estratégica para monitorear el comportamiento de modelos, asegurar que funcionen según lo esperado e interpretar resultados de manera intuitiva.

Disciplinas como el análisis predictivo, business intelligence, ciencia actuarial, entre otras, no podrían desarrollarse de forma efectiva sin contar con capacidades de representar datos de forma gráfica e interactiva. Se trata de una habilidad transversal en auge debido a su poder para comunicar información de grandes bases de datos de manera clara y sencilla.

Otros beneficios de la visualización de datos incluyen los siguientes:

¿Como funciona la visualización de Datos?

El valor de la visualización se da a lo largo de las distintas etapas del trabajo con datos: desde la exploración inicial, pasando por la preparación, modelado e interpretación de resultados, hasta la comunicación de hallazgos y soporte a la toma de decisiones.

Análisis exploratorio de datos

En el análisis exploratorio de datos, la visualización cumple un papel fundamental como primera aproximación a la comprensión de la información con la que se cuenta. Al representar gráficamente los diferentes campos y registros a través de histogramas, diagramas de dispersión, de cajas y bigotes u otros tipos de gráficos, es posible descubrir patrones y tendencias que de otro modo pasarían desapercibidos.

Estas visualizaciones simples pero ricas en detalles permiten identificar cómo se distribuyen numéricamente los valores, buscar valores atípicos u “outliers”, establecer relaciones entre variables cualitativas y cuantitativas, y delimitar la estructura subyacente en los datos. Gracias a esta exploración gráfica, el analista obtiene una visión de conjunto que le ayuda a formular hipótesis preliminares sobre el significado y correlaciones presentes en la información.

Limpieza y preparación de Datos

En esta fase, el objetivo de representarlos visualmente de forma posterior orienta las decisiones que se toman. Con frecuencia, antes de proceder al análisis más a fondo es indispensable unir diferentes fuentes de datos, corregir valores erróneos y ajustar los tipos de datos.

Todas estas tareas de ingeniería se abordan pensando en el tipo de gráficos e interactividad que posteriormente permitirán interactuar con la información depurada. Por ejemplo, al unificar tablas provenientes de sistemas distintos bajo una misma estructura, se facilita el trazado de relaciones entre constructos.

Asimismo, al estandarizar valores atípicos o inconsistencias por medio de imputación o eliminación, se asegura la calidad requerida para generar representaciones gráficas limpias y sin ruido. Del mismo modo, el ajuste correcto de los tipos de datos, ya sean numéricos, categóricos u otros, habilita su mapeo efectivo a elementos visuales como ejes, leyendas o colores.

Ingeniería de Características

La generación de nuevas variables tiene el propósito subyacente de enriquecer las posibilidades de visualización y análisis de los datos. Al derivar atributos a partir de los existentes u optimizar su carga semántica, se abren mayores oportunidades de representación gráfica.

Un claro caso es la agregación de información contextual como datos demográficos a un conjunto primario de datos transaccionales, pues permite la exploración visual de dinámicas de consumo según factores sociodemográficos. Del mismo modo, transformaciones algebraicas de variables pueden facilitar su mapeo a elementos como grupos o medidas en diferentes tipos de visualización.

Esta etapa busca enriquecer la dimensión y profundidad de análisis, pero siempre pensando en cómo ampliar la gama de relaciones que pueden ser descubiertas y comunicadas a través de representaciones como mapas de calor, gráficos de dispersiones u otras herramientas. Al ampliar el corte de los datos disponibles para ser explorados, se potencia el alcance de lo que puede ser revelado por la visualización.

Modelado predictivo

La visualización desempeña un rol importante durante la construcción y evaluación de modelos predictivos en el marco del modelado de datos. Al representar gráficamente métricas del rendimiento y el comportamiento de los algoritmos desarrollados, se facilita su optimización continua. Un uso frecuente es la representación de medidas de error o desviación de los resultados obtenidos respecto de los reales. Esto permite detectar rápidamente zonas de oportunidad en las que reducir la incertidumbre.

Publicación de los resultados

La comunicación efectiva de los resultados del análisis de datos es un paso fundamental, en el que la visualización desempeña un rol central. A través de dashboards interactivos, visualizaciones en serie y diferentes modalidades de storytelling, los hallazgos, patrones e interpretaciones se comparten de manera atractiva y comprensible para todo tipo de audiencias.

Los dashboards permiten explorar de forma dinámica las relaciones descubiertas, filtrando y derivando los datos en tiempo real. Asimismo, organizaciones articuladas de visualizaciones individuales en cuerpos narrativos facilitan la transmisión secuencial de las conclusiones más relevantes.

Toma de Decisiones

La visualización de los datos juega un rol fundamental en la toma eficiente de decisiones en diferentes niveles organizacionales. Al entregar de forma clara y dinámica los hallazgos del análisis, nutre significativamente el proceso de decisión.

La interpretación visual de los patrones e insights extraídos de los datos permite identificar oportunidades y cursos de acción a nivel estratégico. Así, puede orientar el rediseño de modelos de negocio, la definición de nuevos mercados objetivo y la reasignación de recursos, por mencionar algunos ejemplos.

A un nivel táctico, la visualización apoya la optimización de procesos, el redireccionamiento de campañas, la segmentación efectiva y otras derivaciones.

Mejores prácticas de visualización de datos

La audiencia a la que va dirigida la visualización de datos juega un rol determinante en su diseño y elaboración. Sus necesidades, preferencias y expectativas influyen en cada elemento visual, desde el tipo de gráfico hasta la combinación cromática. Presentar la información pensando en ejecutivos, vendedores o público general garantiza que el mensaje no solo se vea de manera atractiva, sino que realmente se comprenda.

Más que tratar de satisfacer potenciales requerimientos dispares, es recomendable definir claramente a quién va dirigida la comunicación. De esta forma, se asegura que la presentación cumpla eficazmente con su propósito.

Las preguntas clave a realizar para entender a la audiencia son:

Cuanto más específicas sean las respuestas a estas interrogantes, mayor será la capacidad de diseñar representaciones efectivas que efectivamente permitan a la audiencia resolver sus necesidades.

Mantenga sus visualizaciones simples y digeribles

Los especialistas en marketing de contenidos tienen claro que estos deben ser de fácil consumo, principio aplicable también a la representación visual de datos. Los mejores paneles permiten captar rápidamente la idea principal de alto nivel y profundizar en detalles según se requiera. Por el contrario, las visualizaciones abarrotadas de información generan confusión al sobrecargar la capacidad de procesamiento. A su vez, demandan mayor tiempo de análisis, afectando la eficiencia e incluso ocasionando la pérdida de oportunidades derivadas.

Mostrar solo aquello realmente relevante de forma clara facilita una comprensión global y derivación de acciones en menor tiempo.

Evite los gráficos circulares

Los gráficos circulares pueden resultar útiles para mostrar cómo una pequeña cantidad de segmentos de datos contribuyen al conjunto. Sin embargo, no siempre son la mejor manera de presentar datos visualmente porque el usuario necesita comparar áreas o ángulos, lo que puede resultar difícil. Si el número de segmentos es demasiado alto o algunos de los segmentos son demasiado pequeños, el centro de un gráfico circular parece desordenado y abrumador. En tales casos, es mejor utilizar alternativas, como:

La incorporación de funciones como información sobre herramientas, filtros y navegación puede transformar imágenes estáticas en una experiencia dinámica e impulsada por el usuario. La información sobre herramientas, por ejemplo, proporciona contexto adicional o información detallada cuando los usuarios pasan el cursor sobre puntos de datos.

Técnicas de Visualización de Datos

Dependiendo de estos factores, puedes elegir diferentes técnicas de visualización de datos y configurar sus características. Estos son los tipos comunes de técnicas de visualización de datos:

  1. Gráficos: La forma más sencilla de mostrar el desarrollo de uno o varios conjuntos de datos es un gráfico. Los gráficos varían desde gráficos de barras y líneas que muestran la relación entre elementos a lo largo del tiempo hasta gráficos circulares que demuestran los componentes o proporciones entre los elementos de un todo.
  2. Parcelas: Los gráficos permiten distribuir dos o más conjuntos de datos en un espacio 2D o 3D para mostrar la relación entre estos conjuntos y los parámetros en el gráfico. Las tramas también varían. Los diagramas de dispersión y de burbujas son algunas de las visualizaciones más utilizadas. Cuando se trata de big data, los analistas suelen utilizar diagramas de caja más complejos para visualizar las relaciones entre grandes volúmenes de datos.
  3. Mapas: Los mapas son técnicas populares utilizadas para la visualización de datos en diferentes industrias. Permiten ubicar elementos en objetos y áreas relevantes: mapas geográficos, planos de construcción, diseños de sitios web, etc. Entre las visualizaciones de mapas más populares se encuentran los mapas de calor, los mapas de distribución de puntos y los cartogramas.
  4. Diagramas y matrices: Los diagramas se utilizan generalmente para demostrar relaciones y vínculos de datos complejos e incluyen varios tipos de datos en una representación visual. Pueden ser jerárquicos, multidimensionales o en forma de árbol. Matrix es una de las técnicas avanzadas de visualización de datos que ayuda a determinar la correlación entre múltiples conjuntos de datos que se actualizan constantemente.

Ejemplos de Visualización de Datos

Los inicios de la visualización de datos estuvieron marcados por el uso de hojas de cálculo para transformar la información en tablas, barras u otros gráficos básicos en Excel. Si bien dichos métodos persisten, actualmente existen técnicas más sofisticadas entre las que destacan:

Estas técnicas más avanzadas permiten extraer significado e identificar patrones de manera más efectiva a partir de grandes volúmenes de información. Algunas otras técnicas populares de visualización incluyen:

Estas proveen formas flexibles de explorar relaciones entre variables y tendencias en conjuntos de datos, sea cualitativa o cuantitativamente, de manera intuitiva y comparativa. Su elección depende del tipo de información y perspectiva que se busque transmitir.

Ejemplos de una mala Visualización de datos

La forma en que se presentan visualmente los datos tiene un gran impacto en la capacidad de las audiencias para interpretarlos y comprender los hallazgos e insights. A continuación, se detallan algunos ejemplos comunes de malas prácticas a evitar en la visualización de datos, las cuales pueden comprometer seriamente la calidad de la interpretación si no son manejadas adecuadamente.

Herramientas para la visualización de datos

Existen diversas formas de utilizar las herramientas de visualización de datos. Un uso común es para generar informes de inteligencia empresarial (BI) de forma automática, permitiendo a los usuarios configurar paneles que den seguimiento al rendimiento a través de indicadores clave (KPI). Las imágenes generadas suelen incluir capacidades interactivas que facilitan el análisis visual de los datos, así como alertas para notificar actualizaciones o condiciones predefinidas. Muchas áreas empresariales implementan estas herramientas para hacer seguimiento a sus propias iniciativas, como equipos de mercadeo que monitorean el desempeño de campañas a través de métricas como tasas de clic o conversión.

Conforme los proveedores amplían las funcionalidades, estas herramientas se usan cada vez más como interfaz para entornos de big data, donde asisten a científicos e ingenieros de datos en el rastreo de fuentes, análisis exploratorio inicial y posterior de grandes conjuntos, antes y después de procesamientos avanzados. Permiten centralizar el seguimiento, análisis preliminar y visualización de datos de manera flexible y adaptada a distintos roles y necesidades empresariales, desde la generación automática de informes hasta la interface para plataformas analíticas más sofisticadas.

Los principales actores en soluciones de big data son Microsoft, IBM, SAP y SAS. Asimismo, existen proveedores especializados en software de visualización de grandes datos, como Tableau, Qlik y Tibco. Si bien Excel aún se usa comúnmente, otras herramientas proveen capacidades más avanzadas, entre las que destacan:

Estas herramientas, ya sea de manera independiente o integradas en soluciones más amplias, facilitan la visualización de datos a escala, desde tareas básicas hasta sofisticados análisis exploratorios. Cubren necesidades de diversos perfiles, desde usuarios finales hasta desarrolladores y científicos de datos.