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La visualización de datos y el Big Data

mayo 12, 2020

El Big Data está aquí y se encuentra en apogeo, se ha convertido en una herramienta de primera mano para comprender el mundo, cómo se comporta la gente, hacia dónde se mueven las tendencias y cómo preparar nuestras estrategias para el futuro.

Pero para entender la inmensa cantidad de información que nos arroja este análisis del mundo, necesitamos algo que la presente de forma inteligible y sencilla; para eso está la visualización de datos.

Anteriormente hemos hablado de las infografías, y ciertamente están relacionadas con nuestro tema presente, pero no debemos confundirlas. Mientras las infografías son la presentación completa de nuestro tema, incluyendo datos, narrativa, ilustraciones, referencias, instrucciones y gráficas; la visualización de datos se concentra en éste último aspecto.

Puede que todos estemos familiarizados con las hojas de cálculo o las interminables tablas en las que acumulamos nuestros datos y estadísticas, como nos puede suceder con el big data; y es seguro que muchos no sabríamos cómo navegar a través de todas esas líneas de información, ni obtener hechos concretos, menos aún sentirnos siquiera interesados en echarle un vistazo, porque una tabla, rígida y aburrida, poco nos puede decir.

Los humanos entendemos mejor las cosas cuando hay colores y formas que nos explican el mundo, y somos capaces de un pensamiento abstracto que nos permite sacar conclusiones, como que un círculo rojo y grande significa algo muy distinto a un círculo pequeño y azul. Nuestra cultura es visual.

La visualización de datos es una representación gráfica que capta nuestro interés y mantiene nuestros ojos en el mensaje, nos permite identificar rápidamente las tendencias, los movimientos y los valores atípicos. Si podemos ver algo, lo interiorizamos rápidamente. Una buena visualización cuenta una historia, eliminando el ruido de los datos y resaltando la información útil.

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Lo primero que uno pensaría es en barras o círculos fragmentados con números aquí y allá, pero no es algo tan simple, sólo esas figuras a las que estamos acostumbrados en la estadística podrían resultar aburridas y sin sentido.

Tampoco se trata de decorarlo; como ya dijimos, los humanos le atribuimos significado a las cosas que observamos, como que tendemos a ligar el color rojo con algo negativo y el color verde con algo positivo, o una línea ascendente con la idea de una cantidad que incrementa, así que la selección de formas, tamaños y colores en nuestra gráfica deberá estar ligada con el tipo de información que estamos presentando: la visualización más sorprendente podría fallar por completo a la hora de transmitir el mensaje correcto o podría decir mucho.

Los datos y los elementos visuales deben trabajar juntos, es el arte de combinar análisis y narración.

Teniendo esto en cuenta, se da pie a la creación del Data Storytelling o narración de datos, su importancia radica en que convertimos las cifras en historias que la gente puede comprender, dando valor real a los datos presentados, y con las que puede empatizar rápidamente, volviendo nuestra marca y nuestra información, más afines a su vida personal, y abriendo puerta a una relación entre nosotros y los usuarios. Es un elemento que además puede sumar a nuestra estrategia de narrativa transmedia.

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Para hacer esto posible y tener una visualización de datos eficaz, hay algunos factores que debemos tener en cuenta:

  • Pensar en el público objetivo. No todos los gráficos son para todos y debemos considerar cómo facilitar la lectura de datos a nuestros usuarios.
  • Elige el gráfico adecuado. Cada gráfica está pensada para un tipo de información diferente, a veces es mejor usar un mapa de calor si estamos hablando de datos con contexto geográfico, pero quizá es mejor un treemap si queremos hacer una comparación inmediata de información entre una región y otra, con énfasis en las cantidades.
  • “La forma sigue la función”. Piensa en qué quieres hacer con los datos: ¿Mostrar el crecimiento de un fenómeno? ¿Señalar las tendencias musicales del año pasado? ¿Saber cuáles son las estrategias de campañas para diferentes rangos de edades, o cómo reaccionaron personas de distintas edades a una campaña en especial? Todo depende de qué quieres saber.
  • Usa tablas lo menos posible. Recuerda que las tablas no nos permiten entender la relación entre los datos presentados, resérvalas sólo para datos muy específicos o de referencia.
  • Da contexto a los datos. Un montón de números no explicará a las personas lo que quieres decir, piensa en la narrativa y pregúntate: ¿Quiénes son los personajes?, ¿Cuáles son los cambios que atraviesan? ¿Cómo es su evolución?
  • Alinea los gráficos. Particularmente cuando tenemos gráficas de barras, es importante mantener el orden para evitar una visualización engañosa que termine en datos falsos.
  • Usa el color de forma inteligente. Aplicar la psicología del color ayuda a reforzar nuestro discurso y facilita entender una relación entre los elementos.
  • Agrega interactividad. En medida de lo posible, permite que tus visualizaciones tengan algún elemento para interactuar con él. Hoy en día es común encontrar mapas que al dar click en una región, despliegan más información respecto a ésta; o tenemos gráficas que nos permiten aislar categorías en particular y tener panoramas más limpios. Es una manera infalible de despertar la curiosidad del usuario y hacerlo sentirse parte de la investigación.

Por lo tanto, es importante considerar que invariablemente tendremos que partir de una tabla de datos y que nos exigirán, en mayor o menor medida, un conocimiento sobre javascript, html y fundamentos de diseño, por lo que no debemos descartar buscar la ayuda de profesionales para tener resultados óptimos.

Ser capaz de manejar este tipo de conversiones, puede ayudar a convertirte en un todo un Data Driven.

Si estás interesado en sumergirte en el mundo del Big Data y sacar el máximo provecho de la visualización de datos, no dudes en contactar a uno de nuestros especialistas.

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