Como mejorar al máximo tus visualizaciones de datos

Por Osvaldo Guerrero el 16-oct-2018 9:00:00

Business man holding smartphone with chart symbols concept

El ritmo de creación de datos va aumentando año y se espera que aumente  mucho más gracias a la gran cantidad de sensores y dispositivos que irán enviando información a toda hora en el marco del internet de las cosas.

Todos estos datos hay que recogerlos, explorarlos, procesarlos, almacenarlos, analizarlos, convertirse en información estructurada y luego en conocimiento.

De ahí que el proceso que inicia en la recopilación y termina en la decisión implique a cada vez más profesionales distintos.

Científicos y diseñadores

Existen nuevos roles profesionales como el analista de datos,  que se dedica a recopilar y analizar los datos. Pero se debe presentar ese análisis a los usuarios finales que usaran esos datos.

Ahí es donde entra la visualización de datos.

La mayoría de los analistas de datos o también llamados “data scientist” no son diseñadores gráficos o expertos en comunicación, por lo que muchas veces se puede perder mucho conocimiento del generado en el análisis al traducir los datos a gráficas si estas no son seleccionadas adecuadamente.

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Además en ese proceso  tenemos que saber mostrar esta información de valor de manera adecuada y comprensible para que la entiendan aquellos a los que va dirigida y pueda ayudar a la toma de decisiones.

Agregar contexto a los datos

La visualización hace que los datos sean accesibles a un público mucho más amplio, y ello ayuda al crecimiento de la cultura de análisis de la organización.

La mayor parte de los datos que están siendo analizados en los proyectos de análisis de datos no es más que  colecciones de unos y ceros. Por sí solos no significan mucho.

Se necesita contexto para entender los datos y eso es algo que la visualización de datos puede proporcionar.

Si los científicos y técnicos  de datos no son capaces de mostrar a los ejecutivos corporativos y gerentes de negocios que están  entregando información valiosa y  con potencial de mejorar la toma de decisiones internas y procesos operativos el apoyo  puede acabar  y los proyectos de análisis podrían recortarse o ser abandonados por completo.

Los datos de análisis generados por algoritmos de la compañía no son útiles para un ser humano a menos que se visualicen de una manera intuitiva por eso  la atención en la pieza de visualización es tan importante.

Objetivos a la hora de hacer una visualización:

Los datos visualizados muestran si vendedores están promoviendo los productos adecuados a clientes adecuados y  ayudan a que las operaciones de marketing sean más impulsadas información precisa. 

Todo esto es facilitado por la aproximación intuitiva que permite la visualización.

Por eso es importante tener claro los objetivos de la presentación visual de los datos.

  • Poner los datos en contexto
  • Que el usuario sea capaz de explorar los datos
  • Que el usuario tenga la posibilidad de encontrar patrones y outliers

Puntos clave para hacer una visualización:

Pero ¿Cómo lograr una visualización eficaz y atractiva de los datos?

Para esto hay algunas claves básicas:

  • Tener un Dataset limpio: Disponer de un conjunto de datos limpio en el formato adecuado para la mayoría de herramientas de visualización.
  • Recordar que el título del gráfico proporciona información. Debemos elegir un buen titular para ayuda a contextualizar, enfocar y atraer la atención del lector.  Pero en paralelo debemos tener en cuenta detalles como las etiquetas de los ejes, las unidades numéricas, los rangos etcétera. Según la audiencia, el tipo de gráfico y el nivel de precisión necesario.
  • Elegir la gráfica adecuada: La forma que adopta una gráfica va en función de lo que queremos transmitir: por ejemplo comparar, distribuir, etc.
  • Diseño y color: Destacar lo que interesa y lo que no, mediante el uso del color. Podemos usarlo para llamar la atención sobre las zonas clave de los datos.
  • Añadir interacción en las vistas. Siempre que podamos, es recomendable añadir interacción en nuestras visualizaciones de datos, ya que este hecho facilita y amplía la comprensión de la información que queremos transmitir.

Con  estas pautas se aumenta la eficacia de presentaciones y visualizaciones de datos, posibilitando que  la audiencia tome decisiones más precisas sobre los datos que le han presentado. Para lograrlo, te invitamos a realizar la descarga del siguiente whitepaper:

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