¿Qué es la visualización de datos y por qué es importante?

La visualización de datos representa los datos gráficamente, lo que permite a los equipos interpretarlos y tomar decisiones basadas en datos. Conozca sus casos de uso, beneficios, desafíos y algunas de las principales herramientas.

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos a través de elementos visuales como cuadros, gráficos y mapas. Permite a los tomadores de decisiones comprender y comunicar ideas complejas para facilitar respuestas más rápidas a los cambios del mercado o problemas operativos. Esto es especialmente útil para empresas que dependen de la recopilación y gestión de cantidades masivas de datos para el análisis empresarial y la toma de decisiones.

Dicho esto, para aprovechar el análisis y la toma de decisiones más rápidos que ofrece la gestión de datos, la necesidad de invertir en las herramientas y la capacitación adecuadas para evitar la creación de visualizaciones engañosas puede representar un desafío para las empresas y los presupuestos más pequeños.

¿Cómo funciona la visualización de datos?

La visualización de datos implica convertir datos en una representación gráfica. Este proceso suele ser más fácil y eficaz que analizar hojas de cálculo o informes. Las herramientas y el software utilizados en la visualización de datos procesan grandes conjuntos de datos y los presentan en un formato visual que resalta patrones, correlaciones y tendencias que podrían no ser evidentes a partir de datos sin procesar.

La diferencia entre la visualización de datos y los informes tradicionales se reduce a cómo la visualización de datos ofrece representaciones gráficas dinámicas que permiten una exploración más profunda de los datos. Los informes suelen incluir tablas y figuras estáticas, mientras que la visualización de datos proporciona formatos interactivos y atractivos.

Tipos de visualización de datos

Existe una variedad de visualizaciones de datos, cada una de las cuales atiende a diferentes tipos de datos y análisis. Los tipos comunes incluyen ( Figura A ):

• Gráficos de barras: para comparar valores entre categorías.
• Gráficos de líneas: lo mejor para analizar tendencias a lo largo del tiempo.
• Gráficos circulares: ideales para mostrar proporciones y porcentajes dentro de un todo.
• Diagramas de dispersión: ideales para demostrar relaciones entre dos variables.
• Mapas de calor: lo mejor para visualizar patrones de datos complejos como densidad o intensidad en diferentes áreas, a menudo geográficas.

El mejor tipo de visualización de datos depende de las necesidades de los datos y de los conocimientos que se buscan. La clave radica en hacer coincidir el tipo de visualización con la naturaleza de los datos y las preguntas que deben responder. La visualización más eficaz transmite información de la forma más sencilla y directa posible. Por lo tanto, el mejor tipo de visualización equilibrará la complejidad y la simplicidad para evitar confundir a la audiencia y al mismo tiempo garantizar que transmita la información de manera efectiva.

Beneficios de la visualización de datos

• Simplificación de datos complejos: estas herramientas transforman conjuntos de datos grandes y complejos en formatos visuales más digeribles, algo crucial para comprender grandes cantidades de datos sin abrumarse.
• Interpretación de datos mejorada: mejoran la capacidad de interpretar datos presentándolos de una manera más intuitiva y comprensible, lo que facilita la detección de tendencias, valores atípicos y patrones.
• Toma de decisiones más rápida: la visualización de datos permite a los tomadores de decisiones captar rápidamente información clave de los datos, lo que lleva a procesos de toma de decisiones más rápidos e informados.
• Identificación de tendencias y patrones: estas herramientas son efectivas para revelar tendencias y patrones ocultos en datos sin procesar, esenciales para el análisis predictivo y la planificación estratégica.
• Comunicación y presentación de datos mejoradas: las presentaciones de datos visuales son atractivas y más fáciles de entender, lo que las convierte en herramientas poderosas para la comunicación, especialmente en entornos empresariales.

Desafíos de la visualización de datos

• Requisito de habilidad específica para una interpretación correcta: la interpretación correcta de los datos visualizados requiere un cierto nivel de habilidad y comprensión, y una mala interpretación puede llevar a conclusiones incorrectas.
• Puede ser engañoso si no se diseña bien: Las visualizaciones mal diseñadas pueden ser engañosas, ya sea al distorsionar los datos o al no resaltar los aspectos más importantes.
• Depende de la calidad de los datos subyacentes: la eficacia de la visualización de datos depende de la calidad y precisión de los datos que se visualizan.
• Potencial de sobrecarga de información: si no se gestionan adecuadamente, las visualizaciones pueden provocar una sobrecarga de información, lo que dificulta discernir los conocimientos más relevantes.
• Puede necesitar una inversión significativa en herramientas y capacitación: la implementación efectiva de herramientas de visualización de datos requiere una inversión en las herramientas adecuadas y capacitación del personal, lo que puede ser una consideración importante para las organizaciones.

Casos de uso de visualización de datos

La visualización de datos es particularmente buena para identificar patrones y relaciones en los datos, comunicar conocimientos de forma clara y eficaz y respaldar los procesos de toma de decisiones en los negocios y muchos otros campos. Algunos ejemplos notables incluyen:

Análisis de datos sanitarios

La visualización de datos se utiliza para rastrear enfermedades, administrar recursos hospitalarios y analizar datos de pacientes en busca de tendencias y patrones. Por ejemplo, durante el inicio de la pandemia de COVID-19, las herramientas de visualización fueron cruciales para monitorear la propagación del virus y la asignación de recursos.

Análisis del mercado financiero

Las instituciones financieras utilizan la visualización de datos para rastrear las tendencias del mercado, analizar el desempeño de las acciones y tomar decisiones de inversión. Los datos financieros complejos se transforman en cuadros y gráficos comprensibles, que desempeñan un papel muy importante a la hora de ayudar en la evaluación de riesgos y la gestión de carteras.

Análisis del rendimiento deportivo.

Los equipos deportivos y los entrenadores utilizan la visualización de datos para evaluar el rendimiento de los jugadores, planificar estrategias y mejorar sus métodos de entrenamiento. Pueden comprender mejor estadísticas complejas y tomar decisiones basadas en datos para la composición de equipos y tácticas de juego.

Análisis minorista y de ventas.

Los minoristas utilizan la visualización de datos para realizar un seguimiento de las tendencias de ventas, el comportamiento de los clientes y la gestión de inventario. Les ayuda a identificar productos populares, comprender las preferencias de los clientes y optimizar los procesos de la cadena de suministro.

Monitoreo ambiental

La visualización de datos se utiliza en las ciencias ambientales para rastrear los cambios climáticos, monitorear los niveles de contaminación y estudiar los patrones de la vida silvestre. Ayuda a presentar datos ambientales complejos en un formato más accesible, lo que ayuda en la formulación de políticas y la concienciación pública.

Análisis de amenazas de ciberseguridad

Las herramientas de visualización de datos se utilizan para detectar patrones en el tráfico de la red, identificar amenazas potenciales y monitorear las vulnerabilidades del sistema. Transforman registros de datos complejos en formatos visuales para una interpretación más sencilla y una respuesta más rápida a las amenazas.

Herramientas de visualización de datos

Las herramientas de visualización de datos son software que ayudan en el proceso de convertir datos complejos en representaciones gráficas. Estas herramientas vienen con funciones que permiten a los usuarios crear una amplia gama de tipos de visualización, atendiendo a diferentes necesidades de análisis de datos. Algunas de las principales herramientas de visualización de datos incluyen:

• Tableau : una excelente opción que ofrece visualizaciones destacadas en tiempo real y es ideal para visualizaciones de datos complejos.
• Microsoft Power BI : una opción popular para las empresas debido a su profunda integración con otros productos de Microsoft.
• Looker Studio : un servicio de análisis de datos y BI basado en la nube con un sólido componente de visualización de datos que es excelente para usar con otros productos de Google.
• Zoho Analytics : una herramienta fácil de usar con una amplia gama de opciones de visualización y colaboración.
• QlikView : una herramienta de visualización de datos que aprovecha la inteligencia artificial avanzada y el aprendizaje automático, siendo su característica más fuerte sus capacidades de modelado de datos asociativos.

Originalmente publicado en: https://www.techrepublic.com/article/what-is-data-visualization/