¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos también se convirtió en un componente fundamental de la inteligencia empresarial (BI). Los flujos de trabajo de BI se basan en elementos visuales para ayudar a las organizaciones a medir el rendimiento, comprender el comportamiento operativo y tomar decisiones fundamentadas en datos.

Por qué es importante la visualización de datos

La visualización de datos desempeña un papel fundamental en el análisis de datos y la toma de decisiones. Muchos conjuntos de datos son demasiado grandes o complejos para interpretar directamente, y los conocimientos significativos pueden permanecer ocultos sin una forma de hacer que los datos sean más intuitivos de evaluar. Las representaciones visuales ayudan a los usuarios a resaltar de forma rápida y precisa las tendencias, valores atípicos y patrones de comportamiento que pueden no ser evidentes en su forma original.

Los equipos de BI confían en paneles e informes para consolidar los datos de toda una organización y presentarlos en formatos que permitan realizar una interpretación rápida y consistente. Los elementos como los gráficos de series temporales, los mosaicos de KPI, los mapas de calor y las tarjetas de puntuación facilitan a las partes interesadas realizar el seguimiento del rendimiento, la supervisión de las operaciones o la identificación de problemas emergentes. Sin una visualización, los paneles y los flujos de trabajo de BI no podrían soportar el conocimiento situacional en tiempo real ni guiar la planificación estratégica.

Por ejemplo, consideremos un monitor de actividad física para consumidores. Revisar los datos de pasos registrados durante una semana en una hoja de cálculo puede proporcionar al usuario una serie de valores, pero un gráfico sencillo de líneas revela de inmediato qué días fueron más activos, si la actividad general está aumentando o disminuyendo y en qué aspectos se están descuidando los hábitos. La misma dinámica se aplica a las métricas empresariales, los resultados clínicos, el desempeño financiero, la telemetría operacional y muchos otros contextos del mundo real.

La visualización también fortalece la comunicación. Un gráfico bien diseñado convierte el análisis complejo en una narrativa concisa que tanto los interesados técnicos como los no técnicos pueden interpretar. Esto facilita que los equipos se alineen en los hallazgos, aceleren la toma de decisiones y tomen acciones más significativas e informadas. Al hacer que los datos sean universalmente accesibles, la visualización de datos se convierte en una herramienta central para compartir información en toda la organización.

Tipos comunes de visualización de datos y ejemplos del mundo real

No todas las visualizaciones de datos son iguales. Existen diferentes tipos de gráficos que cumplen distintos propósitos analíticos y elegir el adecuado puede depender de la pregunta planteada, el público al que pretende servir y los datos que el usuario pretende transmitir. A continuación se muestran algunos de los formatos visuales más comunes, junto con ejemplos sencillos que ilustran cuándo puede resultar más útil cada uno de ellos.

Gráficos de barras

Los gráficos de barras se utilizan para comparar cantidades entre las categorías. Cada barra representa un grupo discreto, lo que facilita la evaluación de las diferencias de un vistazo. Por ejemplo, una empresa minorista puede utilizar un gráfico de barras para comparar las ventas interanuales entre las distintas categorías de productos y ver qué segmentos impulsan el crecimiento.

Debido a que los valores se muestran uno al lado del otro, los gráficos de barras son ideales para identificar qué categorías contribuyen más al gasto en general o cómo las categorías se comparan entre sí.

Gráficos de líneas

Los gráficos de líneas son los mejores para mostrar las tendencias o los cambios a lo largo del tiempo. Conectan puntos de datos de forma secuencial y revelan patrones como los aumentos, las disminuciones, la volatilidad o la estacionalidad.

Esto puede resultar útil para los proveedores de SaaS, que pueden analizar los usuarios activos mensuales en un gráfico de líneas para observar las tendencias de adopción a largo plazo, las caídas estacionales o el impacto del lanzamiento de una función nueva. Ver los números sin procesar en una tabla proporciona información, pero un gráfico de líneas muestra de forma inmediata si los niveles de actividad están mejorando, disminuyendo o fluctuando a lo largo de la semana.

Gráficos circulares

Los gráficos circulares ilustran de qué manera los componentes individuales contribuyen a un todo. Muestran desgloses proporcionales como cortes de un círculo, lo que los hace adecuados para las composiciones simples con un pequeño número de categorías.

Por ejemplo, una red sanitaria podría utilizar un gráfico circular para visualizar la distribución de los tipos de citas entre visitas rutinarias, atención urgente y telemedicina. Estos patrones pueden identificar distribuciones de alto nivel para ayudar a tomar decisiones informadas.

Gráficos de dispersión

Los gráficos de dispersión son ideales para examinar relaciones o correlaciones entre dos variables numéricas. Cada punto representa una observación, y la forma general del plano puede revelar relaciones lineales, conglomerados o valores atípicos.

Un fabricante podría utilizar un diagrama de dispersión para analizar el tiempo de ejecución de la máquina frente a la frecuencia de fallas y así ayudar a identificar si los tiempos de ejecución más largos se correlacionan con las tasas de falla más altas.

Gráficos de burbujas

Los gráficos de burbujas se basan en los gráficos de dispersión al representar múltiples dimensiones de datos de forma simultánea sin abrumar al espectador. Pueden codificar una tercera variable al usar el tamaño de cada marcador. Por ejemplo, una operación de cadena de suministro podría comparar la distancia de envío (eje x) y el tiempo de entrega (eje y) con el tamaño de la burbuja que representa el volumen de envío, lo que ayudaría a los equipos de logística a encontrar los cuellos de botella. 

Otros tipos comunes de visualización

Más allá de los gráficos fundamentales mencionados anteriormente, una variedad de otros formatos de visualización admiten casos de uso más especializados:

• Mapas de calor: estos utilizan gradientes de color para representar la intensidad o magnitud de los valores dentro de una matriz y pueden ser útiles para resaltar los patrones de concentración. Por ejemplo, un equipo de ciberseguridad puede utilizar mapas de calor para registrar los intentos fallidos de inicio de sesión por hora y por región, lo que facilita la detección de grupos de anomalías o patrones de ataque.
• Mapas coropléticos: al sombrear regiones geográficas según un valor numérico, los usuarios pueden ver rápidamente variaciones en los datos por intensidad de color. Estos mapas habitualmente se utilizan para informar resultados electorales o mostrar la densidad de población, mientras que los servicios financieros pueden utilizarlos para visualizar las tasas de aprobación de préstamos por estado y así identificar disparidades geográficas.
• Diagramas de Sankey: este patrón visualiza los flujos, lo que los hace ideales para mostrar cómo las cantidades se dividen, fusionan o se mueven a través de las etapas. Una organización puede realizar un seguimiento de cómo se distribuye el consumo de energía entre calefacción, iluminación y otras máquinas.
• Gráficos de embudo: al representar etapas secuenciales en un proceso, estos gráficos pueden revelar dónde ocurre una caída. Un equipo de ventas B2B podría utilizar un gráfico de embudo para rastrear la progresión de los clientes desde el alcance inicial hasta el cierre del acuerdo, y revelar dónde es mayor la tasa de abandono en la cadena.
• Tabulación cruzada (Cross-Tabs): presenta los datos en una tabla que desglosa una variable por otra, lo que la hace útil para examinar cómo interactúan las categorías. Este tipo de tabla es útil para los proveedores de telefonía celular, que pueden usar una tabla cruzada para examinar las tasas de abandono de clientes desglosadas por tipo de plan y región geográfica para identificar dónde se necesitan estrategias de retención.

Mejores prácticas para una visualización eficaz de datos

La visualización efectiva de datos depende no solo de seleccionar el gráfico correcto, sino también de presentar la información de una manera que sea clara, precisa y fácil de interpretar para su audiencia. Los principios a continuación describen algunas de las mejores prácticas comunes que ayudan a transformar imágenes sin procesar en información significativa.

Adaptación de las visuales para la audiencia: diferentes audiencias requieren diferentes niveles de detalle. Un científico de datos puede querer distribuciones completas, marcadores de varianza o intervalos de confianza, mientras que un stakeholder ejecutivo puede necesitar una tendencia simplificada y de alto nivel. Adaptar la complejidad a la audiencia asegura que la visualización respalde el proceso de toma de decisiones.

Haz coincidir el tipo de gráfico con la pregunta: cada tipo de visualización se presta a tareas analíticas específicas. Un gráfico de barras es ideal para comparar categorías, un gráfico de líneas para mostrar tendencias y un diagrama de dispersión para representar relaciones entre variables. Alinear el formato del gráfico con la pregunta específica del stakeholder previene la mala interpretación y permite que la información surja naturalmente.

Evita el desorden y la decoración superflua: uno de los principios principales de diseño de Tufte es que los datos se deben representar de forma fácil de ver a simple vista, aunque lo suficientemente precisos como para resistir el escrutinio. Los elementos decorativos superfluos, como líneas de cuadrícula gruesas, distorsiones 3D, íconos innecesarios o variaciones excesivas de color, pueden ocultar los datos subyacentes. Un diseño limpio y minimalista mantiene el enfoque del espectador en lo que es importante. Prioriza las características como las etiquetas de ejes claras, fuentes legibles y leyendas concisas para mejorar la interpretabilidad.

Usa el color y el contraste sabiamente: el color debe resaltar el significado en toda tu visualización. Aplica una paleta coherente para ayudar a los espectadores a distinguir entre categorías sin introducir ambigüedad. Los colores de alto contraste también deben usarse con moderación para llamar la atención sobre anomalías, umbrales o valores clave, mientras que los tonos apagados ayudan a mantener la legibilidad general.

Proporciona contexto con títulos y etiquetas: los títulos, subtítulos, etiquetas de eje y anotaciones proporcionan un contexto vital para interpretar una visualización. Un título sólido debe ser simple y directo para ayudar a los espectadores a comprender rápidamente las unidades, escalas y categorías.

Prueba de claridad: finalmente, antes de que una visualización se comparta ampliamente, es importante probarla con espectadores representativos. Si el objetivo previsto no es inmediatamente obvio, el diseño puede necesitar un refinamiento.

Técnicas y herramientas modernas de visualización de datos

A medida que los ecosistemas de datos se han vuelto más complejos, las prácticas de visualización han evolucionado más allá de los gráficos estáticos. Las herramientas de visualización ahora admiten la interactividad en tiempo real, la automatización inteligente y experiencias inmersivas, todo para ayudar a las organizaciones a analizar conjuntos de datos cada vez más grandes y dinámicos.

Visualizaciones interactivas y en tiempo real

Las plataformas modernas de visualización de datos ofrecen paneles interactivos en los que los usuarios pueden profundizar en los detalles, filtrar categorías y explorar vistas alternativas sin modificar el conjunto de datos subyacente. La interactividad transforma una visualización de un resultado fijo en una interfaz por la que se puede navegar con facilidad para realizar una exploración más profunda y un reconocimiento de patrones más rápido.

En entornos operativos como el análisis de seguridad o el seguimiento de la cadena de suministro, las imágenes también se actualizan en tiempo real. Las fuentes de datos de transmisión ayudan a que los paneles reflejen nuevos eventos a medida que ocurren y brindan a los equipos visibilidad inmediata de los cambios en el comportamiento del usuario, el rendimiento del sistema o las operaciones comerciales.

Técnicas avanzadas (IA, RA/RV)

La visualización de datos también se ha visto influenciada por los avances en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático. Las características de IA en herramientas tradicionales de BI ahora pueden recomendar tipos óptimos de gráficos basados en la estructura del conjunto de datos, detectar automáticamente anomalías que merecen ser destacadas e incluso generar paneles completos e información visual sin necesidad de realizar una configuración manual. Estos sistemas aceleran el paso de los datos brutos a la información visual y ayudan a garantizar que las visualizaciones se ajusten a las mejores prácticas analíticas. 

Aunque estas ofertas son prometedoras en concepto, ante los datos confusos, el lenguaje ambiguo y las complejidades matizadas del análisis real de datos, estas experiencias de IA tienen dificultades para ofrecer respuestas útiles y precisas.

La realidad es que no basta con apuntar un LLM a un esquema de base de datos y esperar grandes resultados de inmediato. Esto se debe a que el esquema en sí carece de una cantidad significativa de conocimiento, como definiciones de procesos y métricas del negocio, u orientación sobre el manejo de datos desordenados. El otro enfoque es capturar esta comprensión en modelos semánticos formales, pero requieren una inversión inicial significativa, no pueden capturar todos los matices y no son prácticos para mantenerse actualizados a medida que los datos y los procesos de negocios evolucionan.

Lo que estamos viendo ahora es un nuevo tipo de solución de BI que utiliza un conjunto de agentes de IA para razonar sobre preguntas comerciales y generar respuestas útiles a cambio. Cada agente es responsable de una tarea estrecha, pero importante, como la planificación, generación de SQL, explicación, visualización de datos y certificación de resultados. 

El sistema está diseñado para aprender continuamente y mejorar su rendimiento basándose en los comentarios de los usuarios. Además, incluye las funciones estándar de BI esperadas, como visualizaciones de datos elegantes, el filtrado cruzado e instantáneas periódicas en PDF por correo electrónico.

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Más allá de la IA, las técnicas de visualización emergentes incluyen entornos de realidad aumentada (RA) y realidad virtual (RV) Estas tecnologías permiten crear conjuntos de datos espaciales más complejos en formatos inmersivos. Aunque aún se encuentran en una fase inicial de adopción, estos métodos pueden resultar útiles en situaciones como el análisis de datos de sensores 3D, la visualización de información geoespacial o la interacción con resultados de simulaciones a gran escala.

Herramientas y bibliotecas populares

Una amplia gama de herramientas y librerías admiten flujos de trabajo modernos de visualización. Algunas plataformas se centran en paneles de inteligencia empresarial y ofrecen interfaces de arrastrar y soltar para los informes interactivos. Otros ofrecen bibliotecas de visualización programática para desarrolladores y científicos de datos que necesitan un control detallado sobre el diseño de gráficos o que trabajan en cuadernos analíticos y entornos basados en código.

En términos generales, las herramientas de visualización se agruparon en categorías como:

1. Plataformas de BI y dashboarding: proporcionan informes interactivos y capacidades de monitoreo en tiempo real.
2. Bibliotecas de gráficos de código abierto: se suelen utilizar en entornos Python o JavaScript para el desarrollo visual personalizado.
3. Herramientas orientadas al diseño: enfatizan la estética y el control preciso del diseño para presentaciones o publicaciones.

Ahora, estamos viendo el surgimiento de un nuevo tipo de herramientas de visualización, una que está construida desde cero con IA. A esto lo llamaríamos BI agéntico. Se trata de soluciones de inteligencia empresarial que utilizan la inteligencia artificial para mejorar el análisis de datos. Es una IA que comprende los datos únicos de una organización, los patrones de uso y los conceptos de negocio tan bien que se puede utilizar para crear conjuntos de datos y elementos visuales rápidamente mediante el lenguaje natural. Esta nueva BI agéntica está cambiando la forma en que la gente piensa sobre la BI y también está democratizando el acceso a la BI. En lugar de que las solicitudes de visualización de datos permanezcan en un acumulado de solicitudes de análisis, los analistas ahora pueden publicar y compartir rápidamente paneles y visualizaciones de datos con un conjunto más amplio de partes interesadas. 

A medida que las organizaciones continúan adoptando flujos de trabajo más intensivos en datos y herramientas de IA, el panorama del software de visualización seguirá expandiéndose y ofreciendo opciones flexibles para equipos de diversas disciplinas.

Conclusión

La visualización de datos desempeña un papel central para que los datos sean comprensibles, utilizables y accionables. Al transformar la información bruta en formatos visuales intuitivos, permite a los equipos identificar patrones, comparar valores y supervisar cambios de forma mucho más eficiente que mediante la simple inspección de tablas. Ya sea en análisis exploratorios, informes de inteligencia empresarial o monitorización operativa en tiempo real, la visualización ayuda a convertir conjuntos de datos complejos en conocimientos que permiten una comunicación más clara y una toma de decisiones más rápida. A medida que los volúmenes de datos continúan creciendo, la visualización efectiva sigue siendo esencial para garantizar que las organizaciones puedan interpretar su información con precisión y convertir esa comprensión en acciones significativas.

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