Por Pere Munar, publicado el 9 abril 2024
La visualización de datos es una rama del data science que representa de forma visual los datos y la información recabada, transformando así los datos en bruto en información de valor.
Su utilidad es enorme, pues facilita la comprensión de la información utilizando recursos como gráficos, mapas, diagramas, figuras, colores… En definitiva, la visualización de datos permite que la información sea más accesible, estando al alcance de más personas.
En el mundo empresarial, por ejemplo, la data visualization es tremendamente útil para poder tomar mejores decisiones.
Tal es el valor y la utilidad de la visualización de datos que muchas de las herramientas relacionadas con el data analytics, sobre todo aquellas destinadas a usuarios no especializados, incluyen funcionalidades de data visualization.
A continuación te mostramos los diferentes tipos de visualización de datos que existen y cómo puedes poner en práctica esta rama del análisis de datos, no sin darte unos consejos útiles para que cometas los menos errores posibles.
Tipos de Visualización de Datos
La visualización de datos se divide dependiendo del recurso gráfico que se utilice para plasmar los datos. En ese sentido, hay una gran variedad de formatos, pero a continuación te contamos los más populares y que más se suelen utilizar.
Gráficos
Es la forma más extendida de visualización de datos, en parte debido a que es la más intuitiva y fácil de entender.
Con los gráficos se representan los datos utilizando líneas, barras, puntos o figuras.
Diagramas
El diagrama más famoso y popular del mundo es el árbol genealógico. En ese sentido, habitualmente los diagramas más que mostrar los datos enseñan la relación que existe entre todos ellos o un proceso concreto.
Por tanto, mientras que un gráfico sí que te puede indicar visualmente el porcentaje o la cantidad de un elemento, el diagrama te enseña cómo influyen unos sobre otros, cómo se han ido transformando o cómo evolucionan. No obstante, también se pueden utilizar para indicar cantidades.
Mapas
Los mapas se utilizan cuando se quieren representar datos relacionados con información geográfica, política o sociodemográfica y se pretende hacer ver la diferencia entre los diferentes continentes, países o localidades.
Los más conocidos son los mapas de color, donde se le asigna una tonalidad a cada valor numérico o franja numérica y se colorea la parte del mapa que se identifique con ella.
Otros muy comunes son también los mapas animados y los mapas de puntos.
Compartimos un ejemplo de Visual Capitalist que muestra, a través de un mapa, el nivel de felicidad de los países del mundo
Consejos para crear visualizaciones de datos efectivas
A la hora de representar los datos es importante tener en cuenta una serie de cuestiones con el objetivo de que el público entienda lo mejor posible lo que le queremos transmitir.
Y es que, es muy común que los diferentes recursos visuales que se obtienen de la data visualization se expongan en una ponencia, presentación o reunión.
Aporta contexto: los gráficos, mapas o diagramas son esenciales en cualquier proceso de visualización de datos, pero igual de importante es aportar el contexto necesario para que los datos se entiendan a la perfección y no crear ideas falsas o preconcebidas. Este contexto, por supuesto, no lo vas a transmitir de forma visual, sino con texto o de forma oral en el momento que consideres más adecuado.
Elige bien el tipo de visualización de datos: antes te hemos explicado los tres tipos más populares de visualización de datos que existen, aunque hay muchos más y cada uno de ellos representa mejor un tipo de datos que otro. Por ejemplo, los datos geográficos se representan mejor con los mapas, los datos numéricos con los diagramas y los datos temporales con los gráficos. Ojo porque la elección de uno u otro puede hacer que tu representación sea un éxito o que cree más confusiones que soluciones.
Ten claro cuál es tu público objetivo: para que entiendas a qué nos referimos con este punto, piensa que no explicas las cosas de la misma forma a un niño que a un adolescente o a un adulto. En ese sentido, la visualización de datos debe adaptarse todo lo posible a la audiencia que la va a ver. Por ejemplo, si el público al que le vas a presentar los datos no es experto en el tema, es mejor representar la información de la forma más simple y genérica posible. En cambio, si el público está más especializado, puedes añadir más detalles y especificaciones.
Errores comunes en la Visualización de Datos
Estos son los errores más habituales que se suelen encontrar a la hora de presentar una visualización de datos. Tenlos muy en cuenta durante tu proceso de data analization, además también te contamos cómo evitarlos y no caer en ellos.
Demasiada información
Por muchos datos que tengas, debes ser selectivo con la información que decidas plasmar en tu presentación de visualización de datos. Y es que, de lo contrario, puede que satures a tu audiencia y que esta no entienda cuál es la intención y el objetivo de tu exposición.
Por muy interesantes que sean todos los datos que has recabado, selecciona solo aquellos que afecten de forma directa al tema central de tu presentación. Y si te resulta muy difícil deshacerte de algunos, puedes dedicar una sección extra de tu presentación a mostrarlos, pero una vez hayas terminado de exponer la parte central.
Poco contraste de color
Aunque lo veas como un detalle menor, el color es uno de los elementos más importantes en la data visualization. Es lo que permite que el público diferencie de forma rápida los distintos datos y los clasifique en su mente. Además, pese a que no lo creas, los colores ayudan mucho en el proceso de memorización de los conceptos.
Por todo ello, si utilizas colores muy parecidos entre sí, harás más complicada la comprensión de tu data visualization.
Te recomiendo que no utilices distintas tonalidades de un mismo color, sino colores totalmente diferentes, y que le asignes a cada dato o concepto un color que lo defina, aunque esto último puede ser algo subjetivo.
Uso excesivo del color
Ni tanto ni tan calvo. Y es que, aunque el color es fundamental en la data visualization, no debes pasarte. Utilizar demasiados colores puede saturar a la audiencia y provocar que no diferencien la información. En definitiva, un exceso de color tiene el mismo efecto que un exceso de información.
Para evitarlo, no plasmes demasiadas variables o factores en un mismo gráfico, diagrama o mapa, selecciona solo aquellos que van a aportar valor y que realmente importan.
También puedes agrupar distintos datos que guardan alguna similitud bajo una misma variable y así reducir el número de elementos a los que debes poner color.
Esta es una de las razones por la que se agrupa a las personas en diferentes grupos de edad en los gráficos (entre 18 y 25, entre 26 y 45 y más de 65) y no se utiliza una barra para cada edad.
Herramientas para crear Visualización de Datos
Cuando se trabaja con una cantidad pequeña de datos, la data visualization se puede llevar a cabo de una forma más manual y menos automatizada en la que sea la persona la que haga sus propios gráficos y la que saque los porcentajes adecuados.
Sin embargo, a nivel empresarial donde se trabaja con una ingente cantidad de datos, esto no es posible y es necesario trabajar la visualización de datos a través de una herramienta diseñada específicamente para ello.
Herramientas como Excel o Google Sheets también son bastante rudimentarias, así que quiero mostrarte cuáles son algunas de las herramientas de data visualization más interesantes para que la representación visual de tus datos sea excelente.
Por supuesto, son herramientas en las que puedes elegir el diseño y todos los aspectos de la data visualization para que se adapten a tu gusto.
Power BI
Es el servicio de visualización de datos de Microsoft y destaca por la gran variedad de posibilidades de data visualization que ofrece.
Pero, sin duda, lo mejor de Power BI es que está basada en la nube y que se puede acceder desde cualquier dispositivo prácticamente, pudiendo compartir los recursos con cualquier persona de la empresa. Además, se pueden actualizar en tiempo real.
Power BI es una de las herramientas de data visualization que mejor representación de los datos hace, salvaguardando la seguridad de la información que procesa en todo momento.
Por último, destaca su versatilidad de integración, pudiéndose conectar con diferentes bases de datos y en distintos formatos.
Power BI gana respecto al resto en cuanto a que es más accesible para principiantes y persona con menos conocimientos en el ámbito de la data visualization, siendo además su interfaz mucho más sencilla.
Tableau
Esta herramienta de data visualization pertenece a Salesforce y, al igual que el resto de herramientas de este apartado, también ha implementado funcionalidades con Inteligencia Artificial.
Guarda muchas similitudes con Power BI, sin embargo, Tableau tiene un precio ligeramente superior.
Por otro lado, Tableau tiene un mayor rendimiento al manejar grandes volúmenes de datos. Además, su servicio de atención al cliente es un poco mejor.
Looker Studio
Looker Studio es la herramienta de data visualization de Google y se caracteriza principalmente por la escalabilidad que permite. Sin embargo, requiere de un aprendizaje previo para saber utilizarla, por lo que la curva de aprendizaje es pronunciada.
Pero donde más cojea es en el hecho de que no ofrece opción de visualización avanzada de datos, ya que está más centrada en la exploración de datos. Por tanto, las herramientas anteriores le ganarían en este sentido.
