¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de utilizar elementos visuales como gráficos o mapas para representar datos. De esta manera, se trasladan datos complejos, de alto volumen o numéricos a una representación visual más fácil de procesar. Las herramientas de visualización de datos mejoran y automatizan el proceso de comunicación visual para lograr precisión y detalle. Puede utilizar las representaciones visuales para extraer información práctica a partir de datos sin procesar.

¿Por qué es importante la visualización de datos?

Las empresas modernas suelen procesar grandes volúmenes de datos procedentes de diversos orígenes de datos, como los que se mencionan a continuación:

  • Sitios web internos y externos
  • Dispositivos inteligentes
  • Sistemas internos de recopilación de datos
  • Redes sociales

Pero los datos sin procesar pueden ser difíciles de comprender y de utilizar. Por ello, los científicos de datos preparan y presentan los datos en el contexto adecuado. Le dan una forma visual para que los responsables de la toma de decisiones puedan identificar las relaciones entre los datos y detectar patrones o tendencias ocultas. La visualización de datos crea historias que fomentan la inteligencia comercial y respaldan la toma de decisiones basada en datos, así como la planificación estratégica.

¿Cuáles son los beneficios de la visualización de datos?

Algunas de las ventajas de la visualización de datos se mencionan a continuación:

Toma de decisiones estratégica

Las principales partes interesadas y la alta dirección utilizan la visualización de datos para interpretarlos de forma significativa. Ahorran tiempo gracias a un análisis de datos más rápido y a la capacidad de visualizar el panorama general. Por ejemplo, pueden identificar patrones, descubrir tendencias y obtener información para adelantarse a la competencia.

Mayor compromiso de los empleados

Las técnicas de visualización de datos son útiles para comunicar los resultados del análisis de datos a un equipo amplio. Todo el grupo puede visualizar los datos de manera conjunta para desarrollar objetivos y planes comunes. Pueden utilizar los análisis visuales para medir los objetivos y el progreso y mejorar la motivación del equipo. Por ejemplo, un equipo de ventas trabaja conjuntamente para aumentar el nivel del gráfico de barras de ventas en un trimestre.

¿Cuáles son los componentes de la visualización de datos?

Los científicos de datos combinan tres componentes principales para visualizar los datos, los cuales son:

Historia

La historia representa el propósito de las visualizaciones de datos. El científico de datos se comunica con varias partes interesadas de acuerdo a lo que quieren conseguir mediante el análisis de datos. Por ejemplo, pueden querer medir los indicadores clave de rendimiento o predecir el volumen de ventas. Los científicos de datos y los usuarios empresariales colaboran para identificar el tipo de historia que quieren que los datos les cuenten.

Datos

A continuación, los analistas de datos identifican los conjuntos de datos adecuados que les permitirán narrar la historia de los datos. Modifican los formatos de datos existentes, limpian los datos, eliminan los valores atípicos y llevan a cabo otros análisis. Tras la preparación de los datos, planifican los diferentes métodos de exploración visual.

Visuales

A continuación, los científicos de datos seleccionan los métodos de visualización más adecuados para compartir los nuevos conocimientos. Crean cuadros y gráficos que destacan los puntos de datos clave y simplifican los conjuntos de datos complejos. Piensan en formas eficientes de presentar sistemáticamente los datos para la inteligencia empresarial.

¿Cuáles son los diferentes tipos de técnicas de visualización de datos?

Aunque los cuadros y gráficos son los más comunes, se pueden utilizar varios métodos de visualización de datos. A continuación se presentan cinco tipos principales de métodos de visualización de datos:

Visualización temporal de datos

Las visualizaciones de datos temporales se utilizan para representar objetos lineales unidimensionales, como un gráfico de líneas, una tabla de líneas o una línea de tiempo. Por ejemplo, puede utilizar los gráficos de líneas para mostrar los cambios que se producen de forma continua durante un período determinado. Varias líneas del gráfico de líneas demuestran las variaciones de diferentes factores a lo largo del mismo periodo.

Visualización jerárquica de datos

La visualización jerárquica de datos se refiere a un grupo o conjunto de elementos que tienen vínculos comunes con un elemento principal. Puede utilizar estos árboles de datos para mostrar clústeres de información. Por ejemplo, puede ver las cantidades de datos de inventario como un árbol con un nodo parent (ropa) y nodos child (camisas, pantalones y calcetines).

Visualización de datos de la red

La visualización de datos de la red es útil para representar la compleja relación entre diferentes tipos de datos correlacionados. Por ejemplo:

  •  Gráficos de dispersión que representan los datos como puntos en un gráfico
  • Gráficos de burbujas que añaden un tercer factor de datos al gráfico de dispersión
  • Nubes de palabras que representan la frecuencia de las palabras al utilizar palabras de diferentes tamaños

Visualización de datos multidimensionales

La visualización de datos multidimensionales representa dos o más variables de datos como una sola imagen 2D o 3D. Los gráficos de barras, los gráficos circulares y los gráficos de barras apilados son ejemplos populares de estas visualizaciones. Por ejemplo, un gráfico de barras compara dos o más factores de datos y demuestra los cambios de una variable en un periodo de tiempo. Los gráficos circulares visualizan partes del conjunto en cada categoría. 

Visualización de datos geoespaciales

La visualización de datos geoespaciales, como los mapas de calor, los mapas de densidad o los cartogramas, presentan los datos en relación con ubicaciones del mundo real. Por ejemplo, una visualización de datos muestra el número de clientes que visitan diferentes sucursales de tiendas minoristas.

Visualización interactiva

La visualización interactiva permite a los usuarios interactuar con los gráficos y diagramas. Los espectadores pueden cambiar las variables de los parámetros de visualización para encontrar nuevas perspectivas o acceder a información profunda. El software de visualización de datos suele incluir un panel de control para la interacción del usuario con el sistema.

¿Cuáles son las mejores prácticas de visualización de datos?

Las mejores prácticas de visualización de datos añaden claridad, integridad y precisión a sus informes de datos.

Elementos de diseño

El uso de elementos de diseño creativos puede hacer que su visualización de datos sea más atractiva. Puede utilizar colores, matices y formas para añadir más detalles a la imagen. Por ejemplo, puede utilizar iconos de gotas de agua para representar los valores de los datos en un informe de consumo de agua.

Pruebas completas

El uso de un gran volumen de datos en su análisis puede mejorar la precisión de la visualización de datos. Un mayor número de pruebas aumenta la confianza y también ayuda a que los valores atípicos destaquen. Siempre puede incluir un informe de resumen de datos o una representación de datos unificados para obtener una visión general de una visualización más detallada.

Comparaciones relevantes

Las comparaciones dan contexto a los datos y refuerzan lo que se quiere decir. También hacen que los datos sean más procesables. Por ejemplo, el mostrar los datos actuales después de probar una nueva idea junto con los datos relevantes antes de la prueba muestra al lector cómo eran las cosas y cómo podrían llegar a ser.

¿Cuáles son los retos de la visualización de datos?

La visualización de datos presenta algunos retos que pueden llevar a la tergiversación de la información o a la exageración de ciertos hechos.

Simplificación excesiva de los datos

Los científicos de datos deben encontrar un equilibrio entre la comprensión de los datos y la comunicación. La simplificación excesiva de los datos puede hacer que se pierda información clave. Por ejemplo, considere hacer un informe de datos científicos sobre el rendimiento académico. El informe muestra un gráfico de barras que indica que el rendimiento académico ha disminuido, mientras que el uso de videojuegos por parte de los estudiantes ha aumentado en la última década. El informe concluye que el uso de los videojuegos ha tenido un impacto negativo en los estudios académicos. Sin embargo, la visualización de los datos está demasiado simplificada: no tiene en cuenta los datos demográficos ni otros factores que también influyen en el rendimiento académico.

Exageración

Puede visualizar datos no relacionados para crear correlaciones inexistentes. Los usuarios malintencionados pueden utilizar esta visualización de datos inexactos para justificar un comportamiento perjudicial o una mala toma de decisiones. Por ejemplo, un grupo gasta en exceso en equipo de fabricación para apoyar a un proveedor con el que tengan una relación familiar. Después, justifican la compra mediante informes de visualización de datos que destacan cómo ha mejorado la seguridad de los trabajadores tras la instalación del nuevo equipo. Sin embargo, varios factores que no tenían nada que ver con el nuevo equipo contribuyeron a la seguridad de los trabajadores.

Prejuicio humano

Los prejuicios humanos afectan negativamente a la visualización de datos. El equipo que elabora los informes de datos podría sesgar los resultados preseleccionando los datos que se ajusten a sus asuntos personales. Aunque las herramientas de visualización de datos son más precisas, el equipo que las gestiona puede introducir involuntariamente un sesgo a través de una selección y limpieza de datos prejuiciada. Por lo tanto, es importante que incluya diversos equipos y opiniones en sus esfuerzos de visualización de datos.

¿Qué hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar un software de visualización de datos?

Hay varias herramientas de visualización de datos, gratuitas y de pago, y la selección de la mejor depende de sus necesidades.

Soporte de infraestructura

El software de visualización de datos debe integrarse con la infraestructura de TI y las bases de datos existentes. También debe ser compatible con varios orígenes de datos de terceros para poder importar directamente datos externos cuando sea necesario.

Informes interactivos

Los informes interactivos mejoran el análisis de los macrodatos y ayudan a los usuarios no técnicos a descubrir patrones. Pueden filtrar, ordenar o mover las variables de datos en un gráfico interactivo mientras trazan los valores de los datos. No tienen que depender de un equipo técnico cada vez que se sugieran o se requieran cambios.

Seguridad

Las herramientas de visualización de datos pueden crear una vulnerabilidad adicional en su sistema de inteligencia empresarial. Deben tener fuertes características de seguridad que limiten el acceso a usuarios y roles no autorizados.

Escalabilidad

Recomendamos herramientas de visualización de macrodatos que puedan gestionar conjuntos de datos masivos con facilidad. También deben tener capacidades de machine learning (ML) e inteligencia artificial (IA) para automatizar las tareas de visualización de datos a escala.

¿Cómo puede ayudar AWS con la visualización de datos?

AWS dispone de dos herramientas principales de visualización de datos que puede utilizar para elaborar informes detallados sobre todo tipo de datos.

Amazon Managed Grafana

Amazon Managed Grafana es un servicio totalmente gestionado para Grafana de código abierto, una popular plataforma de análisis de código abierto para consultar, visualizar y comprender sus métricas sin importar dónde estén almacenadas. Amazon Managed Grafana se integra de forma nativa con los orígenes de datos de AWS en su cuenta de AWS. Puede elegir entre varias visualizaciones ya creadas para empezar a analizar rápidamente las métricas, los registros y las trazas sin tener que crear un panel de control desde cero.

Amazon QuickSight

Amazon QuickSight es un servicio de inteligencia empresarial sin servidor nativo en la nube que proporciona visualizaciones de datos, paneles interactivos y análisis de datos con tecnología ML. Puede utilizarlo para descubrir información oculta de sus datos, realizar previsiones precisas y desbloquear nuevas oportunidades de monetización. QuickSight utiliza el ML para generar respuestas precisas a preguntas en lenguaje natural sobre los datos.

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