Hablemos de la visualización de datos
¿Usas analítica de datos en tu negocio?
Dentro de los datos que recogemos se esconden conocimientos importantes que pueden ayudarnos a impulsar nuestra empresa. Pero los datos por sí mismos no sirven de mucho, el análisis que hagamos de ellos es lo que marca la diferencia.
Para eso entra en juego la visualización de datos, que no es otra cosa que presentar los mismos en un formato visual, con el que podremos observar si hay patrones o conexiones que, de otra manera, pasarían desapercibidos.
La visualización nos permite darle vida a los datos.
Ventajas de la visualización de datos
Una decisión estratégica respaldada con datos reales tiene una probabilidad mucho mayor de tener éxito. Gracias a la visualización de datos no solo dispondremos de cifras concretas y tangibles, además serán más fáciles de digerir y exponer, sobre todo para departamentos de la empresa que pueden estar menos familiarizados con la forma que se analizan y usan estos datos.
Además tenemos acceso a nuevas herramientas, como los diagramas temporales, con los que podemos realizar seguimientos del progreso de nuestras acciones, así como detectar tendencias, con lo que tendremos conocimientos para tomar decisiones estratégicas fundamentadas.
Tipos de gráficos para la visualización de datos
La cantidad de gráficos que se pueden utilizar para la visualización de datos es casi infinita, y dependerá en gran medida de las necesidades de la empresa en cada momento. Aun así, algunos de los más interesantes son los siguientes:
Gráficos circulares
Se utilizan para mostrar cómo diferentes partes representan un total. Pueden usarse para representar resultados de encuestas o preferencias, y para representar proporciones. Algunas aplicaciones de este gráfico podrían ser ver la preferencia de los clientes de un supermercado por determinadas marcas de un producto o la proporción de distintas nacionalidades de usuarios que visitan nuestra web.
Gráficos de dispersión
Este tipo de gráfico utiliza valores numéricos para ambos ejes, en lugar de utilizar categorías en alguno de los ejes como en otros gráficos. Es un tipo de gráfico muy usado en inferencia estadística, y nos permite estudiar la relación entre dos hechos, por ejemplo podríamos estudiar la correlación entre las horas en un turno de trabajo y la productividad de nuestros empleados en cada momento, para identificar cuales son las mejores horas para que descansen.
Gráficos sociales
Estos gráficos constan de nodos y flechas interconectados entre sí. Son especialmente útiles para hacer un rastreo de contactos y sus conexiones, lo que nos servirá para identificar posibles relaciones de interés para nuestra empresa.
Herramientas de visualización de datos
Existen numerosas herramientas, muchas de ellas open source, que pueden usarse para la visualización de datos. A continuación estudiaremos cuales son algunas de las más relevantes.
Gephi
Es un programa open source para visualizar grafos. Gephi ofrece muchas posibilidades como agrupar nodos del grafo, colorearlos, dotarlos de tamaños proporcionales a indicadores, entre otras. Sirve principalmente para ayudar en el análisis de datos y formulación de hipótesis, además de para aislar estructuras de datos que permiten descubrir patrones, todo de una forma bastante intuitiva gracias a las visualizaciones interactivas. Las características más relevantes del programa comprenden el análisis dinámico de datos, las creaciones cartográficas y el uso de métricas preestablecidas.
Many Eyes
Many Eyes permite la conversación alrededor de una visualización, ¿qué significa esto? Sirve para que los usuarios aporten opiniones sobre ciertos gráficos y propongan enfoques innovadores a partir de datos ya existentes. Con esta práctica podremos exprimir al máximo nuestro contenido y aprovechar nuestros datos de la forma más eficiente posible. El procedimiento es muy sencillo, ya que se basa en subir los datos y elegir un tipo de visualización.
Quadrigram
Es un software de programación visual ejecutable en navegadores, cuya función es construir y compartir de una manera simple proyectos interactivos de visualización de datos mediante un sistema de módulos conectados entre sí, en los que se aplican operaciones o se controla el flujo de datos de cada módulo, lo que nos permite personalizar y hacer iteraciones y prototipos de soluciones interactivas basadas en datos extraídos de procesos de análisis. La aplicación contiene una colección de ejemplos de plantillas prediseñadas que permiten hacer todo tipo de funciones, como monitorizar, analizar, investigar y comunicar con datos, fácilmente transformables en un proyecto personalizado para analizar datos. Se pueden crear visualizaciones de datos interactivas y combinables, eligiendo entre un amplio abanico de herramientas.
Nodebox
Es una aplicación diseñada para crear gráficos estáticos o dinámicos en 2D. Destaca por su gran capacidad, lo que le permite manejar un gran volumen de datos.
R
Es una herramienta estadística de código abierto desarrollada por los Laboratorios Bell. Su principal función es la creación de gráficos estadísticos y el análisis de datos. Se caracteriza por ser un software de gran potencia que soporta un gran volúmen de datos y librerías extensas. Si eres un usuario avanzado podrás usar lenguaje C para tareas más complejas.
D3 Data Driven Documents
Es una herramienta de narración visual basada en una biblioteca de JavaScript para la manipulación de documentos basados en datos. D3 sirve para enlazar datos con un modelo en objetos, lo que permite representar documentos y transformar el mismo.
