Visualización de datos: definición, Herramientas y ejemplos

Los datos han formado siempre parte de nuestras vidas, pero sin duda, la tecnología el Big Data los han hecho todavía más relevantes. Sin embargo, asimilar y entender estos datos necesita de algunas herramientas, herramientas capaces de «traducir» los datos a un mensaje comprensible, sencillo y manejable, capaces de hacer que «entren por los ojos». En esta entrada vamos a explicar qué es la visualización de datos y su importancia para el análisis y comprensión de la información.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos, o «data visualisation» es la representación gráfica de la información (datos), para lo que se pueden emplear diferentes tipos de herramientas visuales, como mapas, gráficos o infografías, que presentan la información de manera visual, haciéndola así más accesible y permitiendo reconocer tendencias, valores, patrones atípicos, etc. en los datos obtenidos.

Dato que nuestro cerebro es visual (es decir, asimila, procesa y recuerda mejor  la información que recibe a través de la vista), la visualización de datos logra que podamos entender de forma más fácil tanto las grandes cantidades de datos como las pequeñas. Y es algo que se emplea no solo dentro del ámbito científico o empresarial, sino que también está presente en la educación, la comunicación, el marketing, etc.

Y, si bien, la visualización de datos no es algo nuevo, podemos remontarnos al siglo XVIII para encontrar los primeros ejemplos de representaciones visuales de datos, sí que es cierto que Internet y las nuevas tecnologías han hecho que esta disciplina haya dado un gran salto hacia delante; gracias al desarrollo del software, hemos pasado de los sencillos gráficos de Excel y Power Point a herramientas capaces de trasladar a imágenes fáciles de comprender las grandes cantidades de información que se pueden sacar del análisis del Big Data. Ahora incluso podemos realizar visualización de datos online y existen multitud de herramientas para generar visualizaciones de datos al alcance de cualquier persona.

Tipos comunes de visualización de datos

Actualmente, existen muchos tipos de visualización o representación de datos, pero podemos hablar de algunos tipos comunes, los más usados habitualmente y, que sin duda, muchos reconoceréis sin problemas:

• Gráficos de barras. Son quizás los más usados y consiste en representar los datos en un conjunto de barras (verticales u horizontales) para categorizar diferentes puntos de datos (por ejemplo, un gráfico de barras que recoja la cantidad de precipitaciones a lo largo del año en un área geográfica determinada).
• Gráficos de área. Se empelan especialmente para  mostrar tendencias y se realizan trazando puntos de datos, unidos por una línea y llenando el espacio bajo dicha línea (por ejemplo, el consumo eléctrico durante un mes).
• Gráfico circular o tarta. Con este tipo de gráfico se representan cantidades porcentuales de un todo (un ejemplo serían los gráficos de intención de voto de unas elecciones).
• Mapas de calor. Se emplea un mapa con diferentes colores para representar diferentes grados de intensidad (tenemos un ejemplo en Google Analytics para conocer el comportamiento de los usuarios dentro de nuestra web).
• Infografías. Es una representación visual que se emplea para resumir o sintetizar discursos complejos de una forma rápida y sencilla.

Esto son los tipos de visualización de datos más comunes, pero, como decíamos no los únicos, otros métodos:

• Diagrama de caja y bigotes
• Diagrama de dispersión
• Histograma
• Gráfico de burbujas
• Matriz
• Gráficos de flujo
• Gráficos de árbol
• Nube de palabras…

La visualización de datos adecuada aporta muchos beneficios a cualquier proyecto

Esta claro que ver en un texto o una hoja de cálculo un montón de datos no nos dirá mucho, será difícil ver qué tendencias o patrones se presentan y, por tanto sacar conclusiones de su análisis de forma rápida y sencilla. Por ello, la visualización de datos es una herramienta que puede aportar diferentes beneficios a cualquier proyecto, puesto que dirige la atención directamente al mensaje, gracias a la representación gráfica de datos.

Por ejemplo, si una noticia sobre estadísticas viene acompañada de un gráfico atractivo visualmente, nos será mucho más fácil entender las cifras y retener esa información.

Esto lo podemos extrapolar a cualquier proyecto empresarial. La visualización de datos permite hacer comparaciones sencillas entre tendencias, para ver en qué se diferencian. También permiten realizar predicciones rápidas de comportamiento; si una tendencia se repite en determinados momentos, es posible concluir que se volverá a repetir cuando llegue el mismo período.

Todo esto hace que la visualización de datos se una ayuda en el proceso de toma decisiones de cualquier empresa, tanto en la decisión de estrategias como en la fase de planificación de cualquier proyecto. Por ejemplo, pueden emplearse para analizar los KPIs de una campaña de marketing o para comprender el rendimiento y la productividad de un área de la empresa y ver dónde es necesario realizar mejoras.

Además, la visualización de datos también ayuda a que las empresas se adapten a los cambios de mercado de una manera más rápida, puesto que gracias a este análisis visual de los datos, se pueden identificar nuevas tendencias y nichos de potenciales clientes con mayor antelación.

La visualización de datos permite, en definitiva, llevar a cabo un monitoreo de los cambios a lo largo del tiempo para ver y comprender de forma más rápida y sencilla la evolución de cualquier proyecto (sea este una empresa, un producto o una campaña de marketing digital).

La visualización de datos es importante para encontrar cualquier empleo

Si la visualización de datos está presente, como hemos dicho, en muchos ámbitos y cada vez cobra una mayor relevancia gracias a la necesidad de analizar, comprender y emplear el Big Data en la toma de decisiones de las empresas, es fácil extrapolar que contar con habilidades profesionales en esta materia puede ayudar en la búsqueda y encuentro de empleo.

Cada vez es más importante para las empresas estudiar y analizar los datos, pero está claro que de nada les sirve recocer grandes cantidades de datos sobre el comportamiento de la sociedad o de sus clientes, si después no tienen a nadie capaz de «traducir» esos datos a un mensaje comprensible. Los profesionales en la representación gráfica de datos cumplen ese rol; son capaces de crear una narrativa con los datos recogidos para contar historias sobre quién, qué, cuándo, dónde y por qué. Así, la visualización de datos se encuentra entre el análisis y el relato visual.

Estas son las 7 mejores herramientas para la visualización de datos. Familiarízate con ellas

Ahora que ya sabemos qué es la visualización de datos, os dejamos una pequeña lista con las 7 herramientas más utilizadas para llevarla a cabo. Saber usarlas te permitirá crear representaciones gráficas de datos para cualquier situación, desde presentar informes sobre un proyecto, hasta crear gráficos o infografías que acompañen a la información de un contenido publicado en tu página web. Algunas de estas herramientas requieren cierto grado de conocimiento en gestión de bases de datos, como MySQL, y código, pero otras pueden usar con mucha más facilidad.

Tableau

Tableau es la herramienta especialmente recomendada para empresas para la visualización de Big Data. Permite crear tablas, gráficos, mapas, etc. Además de contar con una aplicación de escritorio, ofrece soluciones de visualización de datos online y en el móvil. También cuenta con solución en la nube.

Infogram

Con Infogram podrás enlazar las visualizaciones de datos de Big Data en tiempo real. En tres pasos, puedes elegir una plantilla y personalizarla con visualizaciones adicionales, como gráficos, mapas, imágenes e incluso vídeos. Da soporte a medios de comunicación, periodistas, empresas y proyectos educativos, pudiendo crear tus visualizaciones con el logo y colores corporativos.

ChartBlocks

ChartBlocks es una herramienta online que como plus tiene su facilidad de uso, ya que permite crear una visualización desde cualquier fuente, incluidas bases de datos sin necesidad de usar código. A través su herramienta de diseño, podemos elegir entre una amplia variedad de tipos de gráficos y adaptarlos a nuestras necesidades. En todo el proceso nos ayudará un asistente de importación de datos, que prácticamente hará el trabajo por nosotros.

Datawrapper

Aunque Datawrapper está pensado principalmente para publicaciones y periodistas, es una Buena opición para agregar gráficos en tu página web. Es fácil de usar y tampoco necesita saber usar código, solo hay que subir los datos a la aplicación y crear un gráfico, eligiendo entre los tipos disponibles.

Ploty

Con Ploty se pueden crear gráficos en unos pocos minutos desde una simple hoja de cálculo. Es una herramienta orientada al usuario, con la que puedes empezar a trabajar en cuestión de minutos. Además, tiene una API disponible en varios lenguajes, incluida la visualización de datos con Python o JavaScript, que se puede usar si cuentas con desarrolladores en tu equipo.

RAW

En RAW podremos exportar nuestros datos desde cualquier fuente, hojas de cálculo de Excel, Google Docs, etc., incluso simplemente copiando y pegándolos en la herramienta. Después es cuestión de escoger el diseño visual para nuestro gráfico entre los diferentes modelos con los que cuenta el programa. Además, es compatible con Adobe Illustrator, Sketch e Inkscape.

Visual.ly

Cerramos la lista con Visual.ly, si bien no se trata de una herramienta como las anteriores, sino un servicio para la creación de contenido visual, en el que ofrece un servicio dedicado a la visualización de Big Data (trabajan o han trabajado para National Geographic, The Huufington Post, Twitter o VISA). Si quieres externalizar la creación de visualización de datos, esta es una de las mejores opciones a contemplar; todo el proceso se lleva a cabo en conexión directa con un equipo creativo, que te acompañará todo el tiempo y al que solo tendrás que describirle tu proyecto.

Ejemplos de utilización del «data visualisation»

Para terminar esta entrada, vamos a ver algunos ejemplos de visualización de datos.

El primero de estos ejemplos es esta infografía de la pirámide población de España, que además, compara entre tres años distintos, 1993, 2020 y una proyección para 2043, basada en la tendencia actual de nacimientos (fuente: INE):

Ya que lo mencionamos más arriba en la entrada, como segundo ejemplo tenemos este gráfico de barras, que en este caso es también una pirámide de población, en concreto de la población española a fecha de 1 de enero de 2019 (fuente: INE):

En tercer ejemplo podéis ver un mapa de temperatura que recoge la precipitación acumulada entre el 1 de octubre de 2019 y el 29 de septiembre de 2020 (fuente: AEMET):