Visualización de datos 101. Guía rápida para principiantes.

En este artículo te explicaré de forma sencilla el ciclo para crear visualizaciones de datos de manera efectiva siguiendo 6 simples pasos, en cada uno encontrarás una serie de preguntas que te ayudaran a definir mejor cada fase. No nos adentraremos en detalles técnicos, lo haré simple, eso lo dejaremos para otra oportunidad donde hablaremos de cada fase en profundidad. En un mundo impulsado por datos, la capacidad de comunicar la complejidad de estos de manera clara y efectiva es más importante que nunca, una habilidad invaluable.

Ya sea que estés creando una visualización para un informe, una presentación o para publicar en línea, es fundamental seguir ciertas prácticas para asegurarte que esta sea comprensible y tengan el impacto que buscas. A lo largo de este artículo, exploraremos diferentes aspectos del proceso de creación de visualizaciones de datos efectivas, desde la definición de los objetivos hasta la elección de los tipos de gráficos que la componen, a través de algunas preguntas guías que te ayudarán en tu proceso de creación. ¡Comencemos!

¿Qué es una visualización de datos?

Una visualización hace referencia al proceso y resultado de transformar datos complejos, a menudo abstractos, a una forma visual, de modo que se puedan comprender, interpretar y analizar más fácilmente. Las visualizaciones pueden adoptar muchas formas, entre estas: tablas, gráficas, mapas, diagramas o animaciones. En conjunto, estos elementos, te pueden ayudar a identificar de forma visual el comportamiento de los datos, patrones, tendencias, anomalías, relaciones, agrupaciones o distribuciones; que de otra manera podrían pasar desapercibidos.

Ciclo para crear una visualización de datos.

El poder de la visualización de datos radica en su capacidad para simplificar la complejidad. Al presentar los datos de manera visual, facilitas a las personas, sin importar su experiencia en análisis de datos, la comprensión rápida de información relevante. Desde gráficos de barras y líneas hasta visualizaciones interactivas y complejas infografías, la visualización de datos utiliza la percepción visual para contar historias y revelar verdades ocultas en los datos.

1. Definir Objetivos y Audiencia

El primer paso es definir claramente el objetivo qué quieres lograr con tu visualización, esto te ayudará a identificar a tu audiencia, elegir el tipo de gráficos más adecuados e iniciar con la construcción de una historia impactante y con recordación.

Objetivo

• ¿Qué información quieres comunicar?
• ¿Qué preguntas específicas debe de responder tu visualización?
• ¿Buscas informar, educar, persuadir o entretener?
• ¿Quieres enseñar una tendencia, una comparación, detectar un patrón o comunicar una relación causa-efecto?
• ¿El tiempo de exposición es limitado o es de libre consulta? (reuniones vs. publicaciones)

Audiencia.

• ¿Quién verá tu visualización?
• ¿Qué nivel de compresión tienen sobre el tema a tratar y de los datos?
• ¿Qué información es más relevante para ellos?
• ¿Qué decisión esperas que tome tu audiencia después de ver la visualización?
• ¿Están familiarizados con la tecnología? ¿Van a interactuar con ella?

2. Recopilar y preparar los Datos

Los datos son el corazón de cualquier visualización, su calidad depende directamente de la calidad de los datos. La recopilación y preparación de los datos implica: recolectar, limpiar (eliminar errores o datos irrelevantes), organizar y estructurar los datos de manera que faciliten su análisis y sean aptos para el diseño de la visualización. Este paso requiere atención al detalle, ya que incluso un pequeño error puede llevar a conclusiones erróneas. Recuerda que la integridad y precisión de los datos son fundamentales para garantizar la fiabilidad de las visualizaciones.

• ¿De dónde obtendrás los datos, son de calidad y relevancia?
• ¿Qué tipo de limpieza y transformación necesitan los datos para ser útiles?
• ¿Los datos son una muestra representativa de lo que estás tratando de analizar o requieren ser fortalecidos con información adicional?
• ¿Existe alguna limitación en tus datos que debas de tener en cuenta al interpretarlos?
• ¿El tratamiento de tus datos tienen un costo-beneficio bajo?

3. Selección de Gráficos

El siguiente paso es elegir el tipo de gráfico o diagrama que mejor represente tus datos y objetivos y facilite la compresión de tu audiencia. Por ejemplo, los gráficos de barras son excelentes para comparaciones, mientras que los mapas de calor pueden ser ideales para mostrar distribuciones. La clave aquí es la simplicidad: elige un gráfico que haga que tu propuesta y análisis sean claras y directas, evitando sobrecargar al espectador con información innecesaria. Considera también el costo beneficio de embarcarse en la construcción de algunos gráficos que son más arte que cualquier otra cosa.

• ¿Qué tipo de gráfico o diagrama comunica más eficazmente el objetivo principal?
• ¿Los gráficos seleccionados permiten destacar el comportamiento de los datos?
• ¿Los gráficos seleccionados son accesibles para mi audiencia?
• ¿Cuentas con una clasificación de la información entre esencial y no esencial para evitar sobrecargar la visualización?
• ¿La relación costo-beneficio de los gráficos seleccionados es baja?

4. Diseño Visual, Comunicación e Interactividad

El diseño visual es donde ocurre la magia. Aquí decides cómo presentar tus datos de manera que sean atractivos y fáciles de entender. Esto incluye: la elección de colores, tipografía y la disposición de los elementos en tu visualización para facilitar su accesibilidad. La interactividad puede ser una poderosa herramienta para mejorar la experiencia de la audiencia, permitiéndoles explorar diferentes aspectos de los datos de manera intuitiva.

• ¿Tu esquema de colores y tipografía facilitará la lectura y comprensión de la visualización? (piensa en distancia y luminosidad)
• ¿El diseño te ayuda a guiar al espectador a través de la historia que quieres contar?
• ¿Mi audiencia, el tiempo disponible y el espacio me permite incorporar interactividad?
• ¿Se han incorporado elementos visuales, como íconos o etiquetas, para mejorar la claridad y el impacto del mensaje?
• ¿Está tu visualización equilibrada en su estética, es simple, limpia y legible?

5. Crea una Historia

Cada conjunto de datos cuenta una historia. Tu trabajo es encontrarla y contarla de manera efectiva. Esto significa destacar los puntos clave, usar un lenguaje claro y asegurarte de que cada elemento de tu visualización contribuya a la comprensión general del tema. Una buena historia no solo informa, sino que también involucra y motiva a la audiencia.

• ¿Cuál es la historia que tus datos están tratando de contar? (Una correlación, tendencia, un patrón, una anomalía u otra)
• ¿La estructura de tu visualización es apropiada para desarrollar la historia de manera lógica y atractiva?
• ¿Qué datos o hallazgos son cruciales e importantes resaltar para el desarrollo de la historia?
• ¿Tu lenguaje y los elementos visuales se conectan emocionalmente con tu audiencia?
• ¿Es la historia lo suficientemente comprensible y memorable?

6. Testear y Ajustar

Finalmente, es esencial probar tu visualización con lagunas personas, preferiblemente con características similares a tu audiencia. Esto te ayudará a identificar áreas de confusión o elementos que podrían mejorarse. Basándote en la retroalimentación, realiza los ajustes necesarios. Este paso es primordial para asegurarte de que tu visualización no solo sea estéticamente agradable, sino también funcional y eficaz.

• ¿Es claro el valor que estás ofreciendo con tu visualización?
• ¿Puede alguien entender y explicar a otros, después de ver tu visualización, la historia que quieres contar?
• ¿Qué aspectos de la visualización resultaron ser más o menos efectivos en comunicar y en contribuir con la historia?
• ¿Cuáles con las confusiones o malentendidos más comunes hallados al interactuar con la visualización?
• ¿Qué mejoras puedo hacer basándome en la retroalimentación recibida?

Puntos claves

• Crear visualizaciones de datos efectivas es tanto un arte como una ciencia. Requiere comprender a tu audiencia como a los datos que estás presentando, de manera que puedas transformar los datos en historias visuales que informen, enganchen y persuadan.
• La creación de visualizaciones efectivas no tiene un solo camino, aquí hay una forma de hacerlo. Puedes crear tu propio proceso, con sus respectivas buenas prácticas, para que se adapte a tus necesidades y recursos.
• Recuerda, la clave está en la claridad, simplicidad y relevancia. Cada gráfico, cada color y cada elemento, deben de tener un propósito. Al final, lo más importante es que tu visualización comunique efectivamente la historia detrás de los datos y sea comprensible por todos.

Te animo a poner en práctica estos pasos en tu próximo proyecto de visualización de datos. ¡Espero verte de nuevo pronto! Te leo en los comentarios.