Data visualization: herramienta de toma de decisiones

 
La visualización de datos es una disciplina de la ciencia de datos que utiliza herramientas gráficas para traducir grandes cantidades de datos en imágenes comprensibles. Hace inteligibles los datos recopilados con el fin de transmitir información a través de representaciones accesibles a todos.
 
 
 

¿Qué es la visualización de datos (o «DataViz»)?

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La «data visualization», «dataviz» o visualización de datos es una forma de comunicación que consiste en traducir la información contenida en los datos con la ayuda de herramientas visuales. Se trata de uno de los pasos para la extracción de información procesable de datos sin procesar, como parte de la ciencia de datos.

La ciencia de datos («data science») tiene como objetivo recopilar, procesar y modelar tendencias, patrones, conexiones y correlaciones en grandes conjuntos de datos, que pueden identificarse mediante la visualización de los mismos. La representación gráfica de los datos puede adoptar la forma de mapas, gráficos, diagramas o tablas, con el fin de facilitar la comprensión de los datos analíticos.

En el mundo del Big Data, las herramientas de visualización de datos son esenciales para hacer que la información obtenida de los enormes volúmenes de datos sea accesible y aprovechada.

 
 

¿Para qué sirve la «dataviz»?

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La «dataviz» es una herramienta que permite descifrar la información contenida en un amplio conjunto de datos, utilizada para determinar tendencias influyentes en un sector concreto de actividad.

Compartir la información con todos

Si bien la visualización de datos pone de relieve la información para aquellos que la practican, también es esencial para trasladar esta información al conocimiento de los neófitos. Dado que el valor de los datos reside en la posibilidad de entenderlos, el uso de potentes herramientas visuales garantiza la transmisión del mensaje a una amplia audiencia.

Absorber datos rápidamente

Gracias a la «dataviz», las empresas pueden aprovechar las enormes cantidades de datos que recopilan y hacerlos inteligibles. Esta «traducción» beneficia a todos, ya que permite comprender la información de los datos de un vistazo y ser más receptivos a las informaciones que nos revelan.

Detectar la aparición de tendencias

La visualización de datos ahorra tiempo a las empresas, tanto si se trata de tendencias emergentes en el mercado, como de valores atípicos propios de la empresa. La visualización de datos permite descubrir movimientos, identificar problemas y tomar decisiones rápidas frente a ellos.

Favorecer la toma de decisiones

Un gran volumen de datos solo tiene sentido cuando se presenta de manera visual y jerarquizada. Los equipos directivos de una empresa tendrán más facilidad para detectar fluctuaciones o información que pueda orientar sus objetivos o su toma de decisiones con la «dataviz».
 
 

¿Por qué es importante la «dataviz»?

La visualización de datos es una forma rápida, comprensible y eficiente de transmitir conceptos de forma universal. Presenta la información de la manera más fácil, accesible y comprensible para el cerebro humano. De hecho, nuestro cerebro tiene más capacidad para procesar datos complejos mediante herramientas visuales, como tablas o gráficos, que para comprender datos puramente textuales, presentados en forma de informes u hojas de cálculo.

Hace accesible lo inaccesible

La «dataviz» facilita el análisis de los datos recopilados, que valoriza con el fin de atraer la atención sobre la lectura que debemos realizar. La atención humana tiende naturalmente a ser acaparada por patrones repetitivos o colores, un punto que aprovecha la visualización de datos.

Convierte un conjunto de datos en un mensaje gráfico para aumentar la capacidad de la persona que lo observa para visualizar un escenario, tendencia o valor inusual, y aprovechar al máximo la información. Permite jerarquizar los datos de manera recordable para que todos los públicos puedan captar la idea e implicarse en el proceso.

Constituye una importante herramienta estratégica

La «dataviz» destaca comportamientos y factores que las empresas tienen mucho interés en identificar. Esta herramienta ofrece a los equipos directivos la posibilidad de visualizar un problema o una tendencia con el fin de, por ejemplo, implementar una estrategia correctiva o predecir volúmenes de ventas futuros. Destaca cómo ciertas operaciones afectan los resultados de una empresa al identificar las relaciones causa-efecto.

Ofrece un ahorro de tiempo considerable

La visualización de datos transforma datos complejos en representaciones accesibles a través de un tratamiento que aumenta su comprensión. Gracias a ella, los equipos directivos pueden integrar un mensaje y actuar rápidamente en su toma de decisiones.

Esta herramienta mejora el porcentaje de éxito de una medida y minimiza los errores. Ofrece la oportunidad de proyectarse y comprender cuáles serán los próximos pasos en el proceso para ajustar las decisiones durante la implementación de una operación.

 
 
 

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¿Cuáles son los ámbitos de aplicación de la «dataviz»?

Hoy en día, es esencial que los profesionales de todos los sectores utilicen los datos que recopilan debido a la información estratégica que contienen. La visualización de datos en las empresas transforma los datos en herramientas de toma de decisiones y resulta indispensable en muchos aspectos.

Ventas

Una empresa puede recurrir a la «dataviz» para comprender y analizar un mercado o para comparar su posición en él frente a sus competidores. Gracias a esta herramienta, puede asimilar mejor sus especificidades en relación con sus productos y servicios, y también con sus ventas. Resulta indispensable para conocer mejor a sus clientes, sus preferencias y sus comportamientos, para orientar más eficazmente sus acciones comerciales y mejorar la experiencia del cliente.

Marketing

La visualización de datos es una forma de sintetizar la información de los diferentes informes de marketing y visualizarla de forma sencilla. Permite a la empresa realizar un seguimiento de sus indicadores de rendimiento para tomar las decisiones correctas, pero también para ordenar y utilizar los datos en línea para comprender mejor el recorrido de sus clientes.

Finanzas

Los profesionales de las finanzas deben realizar un seguimiento del rendimiento de sus decisiones de inversión. Gracias a conversión de los resultados a un formato visual, son capaces de analizar las fluctuaciones de los precios a lo largo del tiempo, cuando deciden comprar o vender un activo. Siguiendo estas evoluciones a lo largo del tiempo, es posible detectar tendencias.
El uso de la visualización de datos también es importante en el campo de la informática, la ciencia, la medicina, la política o la logística.

 

¿Cuáles son los tipos de gráficos utilizados en «dataviz»?

¿Cuáles son los tipos de gráficos utilizados en «dataviz»?
El aspecto visual de un gráfico influye mucho en la percepción que se tiene de los datos. Por lo tanto, la elección de un tipo de gráfico para traducir un mensaje no debe dejarse al azar. Se trata de un criterio esencial, ya que la presentación visual debe contar los datos lo más fielmente posible. Hay varias técnicas para transcribir un mensaje, dependiendo de su naturaleza y el tipo de análisis asociado.
 

Expresar una variación en el tiempo

El gráfico lineal es el más utilizado para reflejar las evoluciones de una variable a lo largo del tiempo. También es común ver diagramas de barras o de barras apiladas, diagramas de velas, horizontes, de sectores o en cascada.

Hacer una comparación de variables

Los gráficos comparativos se utilizan para comparar varios conjuntos o resaltar diferencias en el tiempo. Es común ver diagramas de barras o de barras agrupados para este tipo de análisis, así como gráficos de coordenadas paralelas o de líneas múltiples.

Realizar una clasificación

Para jerarquizar la información entre los datos, las técnicas más utilizadas son los diagramas de barras o de columnas ordenadas.

Realizar una distribución

En este caso, los gráficos se utilizan para señalar cómo se distribuyen las variables a lo largo del tiempo y poder distinguir tendencias. La pirámide de edades, en particular, utiliza un gráfico de barras apiladas para mostrar la distribución de una población. Los histogramas, los gráficos de densidad y los diagramas de violín o de caja también se utilizan comúnmente.

Establecer una relación

Los gráficos están diseñados para enfatizar una conexión o correlación entre varias variables. Para ello, encontramos el uso de diagramas de nubes de puntos o burbujas, así como «treemaps». Este método de mapa de casillas muestra los datos jerarquizados en un formato anidado. El tamaño de los rectángulos que representan cada categoría es proporcional a su porcentaje en el conjunto.
 

FAQ : Preguntas más frecuentes

 

¿Cuál es la importancia del color en la «dataviz»?

Al igual que la elección del tipo de gráfico, el color es un componente esencial de la comprensión de una presentación visual. Los colores influyen en el sentimiento y la toma de decisiones, ya que tienen que ver con las emociones. Destacan y priorizan los datos y deben utilizarse para añadir información a una presentación. Su simbolismo ayuda a menudo a evaluar el interés que se debe atribuir al conjunto de datos: importancia, negatividad, positividad, nivel de peligrosidad, cantidades, etc.

¿Por qué utilizar la «dataviz»?

La «Dataviz» facilita la comprensión al convertir los datos sin procesar en cantidades excesivas en un mensaje claro que luego se comparte internamente. Esta herramienta de análisis democrático nos permite proyectarnos para tomar decisiones detalladas. El acceso a información inteligible es una ventaja para optimizar las campañas comerciales y de marketing y para mejorar la relación con el cliente.

¿Cuáles son los pasos de la «dataviz»?

El primer paso es recopilar datos sin procesar de varias fuentes (CRM o redes sociales, por ejemplo). Estos datos se procesan, clasifican y jerarquizan para poder ofrecer una representación visual coherente, basada en su lógica. Después de la selección viene el formato visual, la «puesta en escena» de estos datos sin procesar en representaciones gráficas.
 
 
 

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