En un contexto en el cual interpretar conjuntos de data cada vez más voluminosos es un enorme desafío, crear visualizaciones de datos efectivas cobra un rol fundamental.
No se trata de exhibir números, gráficos y tablas que parecen no tener ninguna conexión. Por el contrario, para que la información se transforme en insights accionables, es necesario presentar los registros de manera tal que sean accesibles, comprensibles y útiles.
En este artículo, repasamos la importancia de las visualizaciones de datos y explicamos cómo transformar conjuntos de datos desordenados en debates inteligentes que redunden en comprensiones profundas y potencien la toma de decisiones informadas.
Data visualization: su importancia
Cuando hablamos de visualización de datos, nos referimos al proceso que permite representar información de manera visual, recurriendo a infografías, mapas, gráficos, tablas y diagramas fáciles de interpretar.
Su objetivo principal es presentar los datos de forma comprensible, utilizable y accesible, a fin de que los usuarios puedan comprender patrones y tendencias e identificar inconvenientes y anomalías.
En este sentido, gracias a las visualizaciones de datos, las organizaciones pueden:
- Mejorar la toma de decisiones.
- Resaltar correlaciones y causalidades en la información, potenciando el conocimiento.
- Fomentar el aprendizaje interactivo.
- Facilitar la resolución de problemas.
- Democratizar el acceso a la información.
- Garantizar comunicaciones efectivas.
- Detectar errores en los procesos de negocio.
- Optimizar la asignación de recursos.
- Facilitar el trabajo en equipo, potenciando el compromiso de los colaboradores.
- Perfeccionar la atención y las soluciones que ofrecen en el mercado.
5 estrategias para lograr visualizaciones de datos eficientes
A medida que el volumen de datos sigue aumentando, la necesidad de contar con mecanismos que posibiliten una visualización eficaz se hace más evidente.
No se trata solo de presentar los registros, sino de disponerlos de manera tal que resulten inmediatamente comprensibles y atractivos para el espectador. Eso significa crear visualizaciones de datos bien pensadas que transmitan insights de manera clara y convincente.
A continuación, revelamos 5 principios que hacen que las data visualization destaquen.
Conocer los datos y su historial
Más allá de los objetivos que se persigan, las visualizaciones de datos exitosas deben reflejar claramente la situación que desean explicar. Después de todo, una visualización de datos exitosa es una historia visual rápida que impulsa la comprensión, el debate y la toma de decisiones.
Por eso, para que sea efectiva es preciso comprender los datos con los que está trabajando, no solo determinando los registros a incluir, sino también entendiendo su tamaño y alcance. También es fundamental establecer qué mensajes se tratan de comunicar y cuáles son las decisiones que se desean impulsar.
Elegir la visualización adecuada
De acuerdo con cómo se analicen, las visualizaciones de datos se dividen en diferentes categorías funcionales.
Según lo establecido por el Financial Times, las data visaulizations pueden clasificarse en 8 funciones:
- Desviación. Destaca las variaciones (+/-) con respecto a un punto de referencia fijo. También se puede utilizar para mostrar el sentimiento (positivo/neutral/negativo).
- Correlación. Muestra la relación entre dos o más variables.
- Cambios en el tiempo. Enfatiza las tendencias cambiantes. Pueden ser movimientos breves o series extensas que abarquen décadas o siglos. Aquí se torna fundamental elegir el período de tiempo correcto para brindar un contexto adecuado al lector.
- Ranking. Se utiliza cuando la posición de un elemento en una lista ordenada es más importante que su valor absoluto o relativo.
- Distribución. Muestra los valores de un conjunto de datos y la frecuencia con la que aparecen.
- Magnitud. Muestra comparaciones de tamaño, que pueden ser relativas o absolutas.
- Parte de un todo. Muestra cómo una entidad individual puede descomponerse en sus elementos componentes.
- Espacial. Se utiliza únicamente cuando las ubicaciones precisas o los patrones geográficos en los datos son más importantes para el usuario que cualquier otra cosa.
Ahora bien, ¿cómo elegir la visualización de datos correcta? En primer lugar, es fundamental considerar qué relaciones de datos se quieren mostrar. ¿Necesitás mostrar tendencias? ¿Buscás señalar anomalías o comparar categorías?
La forma debe seguir a la función, por lo que la respuesta a esta pregunta guiará cómo se deben visualizar los datos. A partir de ahí, es necesario pensar en lo que los usuarios quieren lograr y cómo los datos pueden ayudarlos a alcanzar ese objetivo.
Priorizar la simpleza
Al crear una visualización de datos, es importante determinar cuáles elementos son esenciales para la narrativa, concentrándose especialmente en ellos. Tratar de abarcar demasiado genera confusión y dificulta la detección de información.
Algunas claves son:
- Usar la cantidad adecuada de visualizaciones de datos para informar a la audiencia, sin abrumarla.
- Mostrar correlaciones importantes en los datos con elementos gráficos.
- Definir claramente variables únicas con tamaño y color.
- Mantener los tratamientos de texto y los elementos visuales simples.
Ofrecer a los usuarios la libertad de explorar y filtrar
¿Por qué obligar a los usuarios a limitarse a una ruta de exploración específica y no permitirles explorar de acuerdo con su curiosidad?
Cuando las personas ganan poder sobre los datos, obtienen una historia mucho más completa de lo que está sucediendo. El filtrado les brinda la vista exacta que necesita en un momento determinado, y la pivotación les permite analizar más a fondo cualquier correlación que les interese.
Guiar a los usuarios hacia dónde necesitan ir
En lugar de hacer que los usuarios salgan de sus aplicaciones de flujo de trabajo para interactuar con una visualización de datos, es mucho más efectivo acercarles la data integrando paneles y visualizaciones en aquellas plataformas en las cuales ya están trabajando.
Una de las estrategias más efectivas para lograr visualizaciones que destaquen tiene que ver con ayudar a los usuarios a explorar los datos de manera guiada, brindándoles acceso a los datos más relevantes para su análisis, sin que tengan que solicitarlo.
Para hacerlo, es posible aplicar diferentes lineamientos:
- Construir jerarquías en las que el usuario pueda profundizar.
- Habilitar el cambio de gráficos en función de los datos seleccionados por el usuario.
- Ofrecer detalles cuando el usuario pase el cursor sobre el texto.
- Proporcionar pestañas secundarias con información de fondo.
Estas 5 estrategias ayudan a disponer los datos para construir historias que conecten con los usuarios y facilitar la toma de decisiones.
¿Necesitás ayuda para diseñar visualizaciones de datos que marquen la diferencia? ¡Hablemos!