27 Oct de 2021

¿Por qué las empresas necesitan visualizar sus datos?

Cuando hablamos de visualizar datos, por supuesto, debemos analizar desde el origen de los datos, los cuales se transforman en información, para una posterior comunicación orientada a que el mensaje se reciba alto y claro, como se deberían recibir todos los mensajes.

Sin embargo, hay diferencias entre la visualización y el análisis de datos que vale la pena aclarar para entender sus claras diferencias en orientación.

Análisis de Datos

El análisis de datos es un proceso que consiste en inspeccionar, limpiar y transformar datos con el objetivo de resaltar información útil, para sugerir conclusiones y apoyo en la toma de decisiones.

Visualización de Datos

La visualización de datos es la presentación de información (datos) en un contexto visual, como un mapa o un gráfico.  Su objetivo principal es hacer más “digerible” la forma de comunicar, siendo fáciles de entender para el cerebro humano, impulsando la detección de patrones, tendencias y valores atípicos en grandes grupos de datos.

En esta área de la visualización de datos se añade recientemente las Historias Basadas en Datos, en donde el impacto de la información se traslada en un mensaje sencillo y listo para interpretar.

El cerebro del ser humano es visual, a pesar de tener muchos sentidos, gracias a las imágenes y la memoria (que se construye de miles de millones de imágenes procesadas), la memoria es más duradera y profunda.

La visualización de grandes cantidades de datos mediante gráficos debe facilitar la comprensión como en el siguiente ejemplo:

Gráfico de Dispersión . Una Dispersión de personas visualizadas por hombre y mujer marcado por colores que indican las edades.
Las empresas y la necesidad de visualizar sus datos

Al analizar el día de una empresa, sorprendería la cantidad de comunicación que se transmite, desde anuncios, correos, tuits, imágenes, videos, infografías, etc.  Forman parte de la gran cantidad de material que se transfiere.

Adicionalmente de forma interna se generan cientos de documentos diariamente, desde informes, flujos de trabajo, más y más correos, supuestos, proyecciones y presentaciones y ante estos grandes flujos de información es donde las empresas necesitan visualizar sus datos de forma correcta.

De esta cuenta muchas empresas inician su recorrido por introducir el aprendizaje automático para recopilar grandes cantidades de información.

El aprendizaje automático permite acumular datos, sin embargo, se necesita análisis y visualización para hacerla comprensible.

Piensa en la cantidad de proyectos internos que requieren un análisis de datos: rendimiento de los empleados, de las plantas de producción, control de stock, de ventas, de relaciones con los clientes, atención al cliente, entregas, pedidos…

Todo es susceptible de controlarse y todo genera datos, pero sin una correcta visualización, todo este análisis no serviría de nada.

Muchas de las herramientas que se utilizan a nivel corporativo ofrecen informes que incluyen gráficos y mapas, así como diagramas de todo tipo.

Tipos de Visualización que se pueden utilizar

Al contar con la claridad de lo que deseamos transmitir es factible utilizar diferentes tipos de gráficos, sin embargo, se debe considerar que previo a elegir un gráfico hay que considerar.

  1. Trabajar con datos limpios y completos
  2. Pensar en la audiencia
  3. Concretar y no desvirtuar el mensaje
  4. Lo visualmente atractivo facilita la interpretación

Considerando estos puntos ahora, ya puedes pensar en utilizar distintos tipos de gráficos cómo:

Diagramas de dispersión, Gráficos de flujo, Mapas de Calor, Gráficos de árbol, Infografías, Tablas, Gráficas de Barra, Gráficos circulares, Gráficos de burbujas, Gráficos de palabras, Gráficos sociales, Gráficos de Mapas.

La elección dependerá de tu audiencia y tipo de mensaje.

Si quieres aprender más de este y otros temas de visualización de datos, el programa de Certificación de Inteligencia de Negocios y Análisis de datos de ESI School of Management es para ti.

 

Fuente: Mg. Alfonso Alvarez, Faculty ESI

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