La visualización de datos es una herramienta poderosa para transmitir de manera eficiente y efectiva lo que necesitamos comunicar. Lee una guía práctica para presentarlos.
Las herramientas de visualización de datos (DataViz) ayudan a las personas en situaciones donde la estructura de los datos no permite observar cosas importantes a simple vista. El uso de gráficos para visualizar pequeñas o grandes cantidades de datos puede resultar más fácil para nuestro entendimiento e interpretación que vaciarlos en hojas de cálculos y reportes. Así, la visualización de datos se transforma en una poderosa herramienta para transmitir de forma fácil y rápida lo que queremos comunicar.
Un famoso ejemplo que refleja cómo una base de datos, de tamaño reducido, puede dificultar la interpretación de los datos fue desarrollada por el estadístico Francis Anscombe (1973). El llamado Cuarteto de Anscombe se compone de cuatro bases de datos con idéntico promedio, varianza y correlación de Pearson (ver tabla 1).
Tabla 1 Cuarteto de Anscombe
Al observar los conjuntos de datos, que se componen de las variables X e Y, es difícil identificar las diferencias, pudiendo quedar la impresión de que son bases parecidas dados los estadísticos descriptivos. Sin embargo, tienen una distribución muy diferente: ¿Qué diferencias se observa en los conjuntos de datos? ¿Cuáles son las principales conclusiones que se pueden extraer de ellos? (Ver gráfico 1).
Gráfico 1 Visualización de datos Cuarteto de Anscombe
Malos gráficos encontramos en todos lados
Un aspecto muy relevante en la visualización de datos es poder comunicar lo que queremos comunicar. Las representaciones visuales a través de gráficos son parte de nuestras vidas, encontrándolas cotidianamente en nuestro trabajo, en los medios de comunicación, y en las encuestas, entre otros.
Por otro lado, la creación de gráficos históricamente estaba reservada al mundo científico o a quienes tenían roles altamente técnicos en las organizaciones, sin embargo, la revolución de los datos ha conllevado una democratización al posibilitar un mayor acceso, análisis y comunicación de los datos a través de la construcción de gráficos con herramientas especializadas, muchas de ellas gratuitas y online.
Si bien cualquier persona con ciertos conocimientos puede procesar datos en una herramienta de visualización y construir gráficos, existen restricciones técnicas en las herramientas y capacidades que pueden conllevar a gráficos poco efectivos (en tres dimensiones, colores ilegibles, gráficos de torta, entre otros) que confundan a nuestra audiencia (ver las siguientes imágenes).
Fuente: DF
Así, no solo basta con disponer de los datos y de herramientas gráficas, sino también tener la capacidad para visualizar los datos de una manera efectiva, teniendo en consideración las mejores prácticas. Es clave transformar los datos en información que pueda utilizarse para guiar la toma de decisiones en una organización.
¿Cómo ser más efectivos al visualizar los datos?
Tener la habilidad de contar historia con los datos (data storytelling) puede llegar a ser altamente demandado en un mundo en donde los datos son ubicuos, como también el deseo de tomar decisiones con ellos.
Una visualización de datos efectiva puede significar la diferencia entre el éxito y el fracaso cuando se quieren comunicar los hallazgos de un estudio, obtener dinero para una organización sin fines de lucro, o simplemente transmitir un punto de vista a la audiencia.
Guía práctica para DataViz
“Hay una historia en nuestros datos, pero las herramientas visuales no saben cuál es esta historia” Cole Nussbaumer.
Al respecto, Cole Nussbaumer (2015) presenta una práctica guía para comunicar visualmente de mejor forma los datos.
Esta guía consiste en seis pasos:
1. Entender el contexto
Antes de comenzar con una visualización de datos hay dos preguntas que se deben responder concisamente: ¿quién es nuestra audiencia? ¿qué necesito que ellos sepan o hagan?
2. Elegir el adecuado despliegue visual
Existen muchos tipos de visualizaciones, sin embargo, solo algunas de ellas son efectivas y permiten comunicar claramente lo que necesito.
3. Eliminar la basura
Cada elemento que se agrega en la visualización implica una carga cognitiva de la audiencia.
4. Enfocar la atención donde se quiere
Los atributos de preatención (tamaño, color, forma, posición y movimiento) son propiedades visuales que se pueden observar sin realizar un esfuerzo consciente para ello.
5. Pensar como un diseñador
La forma sigue a la función. Primero se piensa qué es lo que queremos que nuestra audiencia pueda hacer con los datos (función) y luego se crea una visualización (forma).
6. Contar una historia
Las historias resuenan y se quedan con nosotros de maneras que los datos no pueden.
Referencias:
- Evans, Philip (2022). How data Will transform business (*).
- Nussbaumer, Cole (2015). Storytelling with data: A data visualization guide for business professionals.
- Seaborn (2022). Anscombe quartert in Python with seaborn.
- Microsoft (2022). Tips for designing a great Power BI Dashboard.
- Wexler, S., Shaffer, J. y Cotgreave, A. (2015). The big book of Dashboard: Visualizing your data using real-world business scenarios.
(*) Puedes ver la TED, con subtítulos en español:
Infórmate sobre el curso Power BI Intermedio para el análisis de datos (a distancia) de Teleduc.
