¿Qué es la visualización de datos?

La práctica de colocar información en un contexto visual, como un mapa o un gráfico, para que al cerebro humano le resulte más fácil absorber y extraer ideas de él.
El objetivo principal de Dataviz es facilitar la identificación de patrones, tendencias y valores atípicos en grandes conjuntos de datos. La frase se utiliza a menudo indistintamente con otros términos como gráficos de información, visualización de información y gráficos estadísticos.

Dataviz, ¿qué es exactamente?

Dataviz es uno de los procesos de la ciencia de datos que establece que los datos deben visualizarse una vez que se han recopilado, procesado y modelado para poder sacar conclusiones. La visualización de datos también es un componente de la disciplina más amplia de la arquitectura de presentación de datos (DPA), que se esfuerza por descubrir, extraer, modificar, formatear y transmitir datos de la manera más adecuada y eficiente posible.

La visualización de datos es esencial en prácticamente todas las profesiones. Los profesores pueden usarlo para mostrar los puntajes de las pruebas de los estudiantes, los profesionales de TI pueden usarlo para mejorar la inteligencia artificial (IA) y los ejecutivos pueden usarlo para compartir información con las partes interesadas. También es muy importante en grandes proyectos de datos. Las empresas necesitaban una forma de obtener información rápida y sencilla sobre sus datos cuando acumularon grandes cantidades de ellos durante los primeros años de la tendencia del big data. El uso de herramientas de visualización fue algo natural.

Por razones similares, la visualización es esencial en el análisis avanzado. Cuando un científico de datos desarrolla análisis predictivos complejos o algoritmos de aprendizaje automático, es esencial mostrar los resultados para monitorearlos y confirmar que los modelos están funcionando como se esperaba. Esto se debe a que las representaciones de algoritmos complejos suelen ser más fáciles de entender que los resultados numéricos.

¿Por qué es importante Dataviz?

La visualización de datos es un enfoque rápido y eficaz para presentar información de forma universal mediante el uso de datos visuales.
Este método también puede ayudar a las empresas a determinar qué aspectos influyen en el comportamiento del cliente, identificar áreas que deben abordarse o prestarse más atención, hacer que los datos sean más memorables para las partes interesadas, comprender cuándo y dónde implementar productos específicos y pronosticar volúmenes de ventas.

Estos son algunos beneficios adicionales de Dataviz:

• la capacidad de digerir información rápidamente, desarrollar ideas y tomar decisiones más rápidamente; mejor conocimiento de los próximos pasos a seguir para mejorar el negocio; y una mejor capacidad para mantener a la audiencia interesada con información que puedan entender.
• distribución simple de información que aumenta el potencial de todos los participantes para aportar ideas;
• Los científicos de datos ya no son necesarios porque los datos son más accesibles e inteligibles; y hay una mayor capacidad de actuar rápidamente sobre los resultados y, por tanto, alcanzar el éxito con mayor rapidez y menos errores.

Dataviz y big data

La creciente popularidad de las iniciativas de big data y análisis de datos ha hecho que la necesidad de visualización sea más fuerte que nunca. Las empresas están utilizando rápidamente el aprendizaje automático para recopilar grandes volúmenes de datos que pueden resultar difíciles y llevar mucho tiempo clasificar, interpretar y explicar. La visualización proporciona un mecanismo para acelerar este proceso y comunicar información a los propietarios de empresas y a las partes interesadas de una manera que puedan captar.

La visualización de big data a menudo va más allá de los enfoques de visualización tradicionales, como gráficos circulares, histogramas y gráficos comerciales. Utiliza herramientas visuales más complejas, como mapas de calor y gráficos de fiebre. La visualización de big data requiere el uso de potentes sistemas informáticos para recopilar datos sin procesar, procesarlos y convertirlos en representaciones gráficas que los humanos puedan utilizar para sacar conclusiones rápidamente.

Si bien la visualización de big data puede resultar ventajosa, también puede presentar una serie de desventajas para las empresas. A modo de ejemplo, aquí hay algunos:

• Debe contratar a un especialista en visualización para aprovechar al máximo las tecnologías de visualización de big data.
  Este profesional debería poder determinar los conjuntos de datos y los métodos de visualización óptimos para garantizar que las empresas maximicen el uso de sus datos.
• Debido a que la visualización de big data requiere hardware informático potente, sistemas de almacenamiento eficientes y posiblemente un traslado a la nube, TI y la administración a menudo participan en iniciativas de visualización de big data.
• La visualización de big data no puede proporcionar información tan precisa como los datos presentados.
  Por lo tanto, es fundamental contar con personas y sistemas para supervisar y controlar la calidad de los datos, metadatos y fuentes de datos de la empresa.

Algunos ejemplos de Dataviz

Inicialmente, la estrategia de visualización más común era utilizar una hoja de cálculo de Microsoft Excel para traducir la información en una tabla, un gráfico de barras o un gráfico circular. Si bien los enfoques básicos de visualización todavía se utilizan ampliamente, también se encuentran disponibles técnicas más complejas, como las siguientes:

• infografias
• nubes de burbujas
• gráficos de viñetas
• Mapas de calor
• gráficos de fiebre
• gráficos de series de tiempo

Otras técnicas populares incluyen las siguientes.

Gráficos de líneas
Este es uno de los procedimientos más básicos y utilizados con frecuencia.
Los gráficos de líneas muestran cómo las variables cambian con el tiempo.

Gráficos de área.
Esta es una variación de un gráfico de líneas que muestra muchos valores en una serie de tiempo, o una sucesión de datos recopilados en períodos consecutivos e igualmente espaciados en el tiempo.

Gráficos con dispersión.
Este método permite demostrar el vínculo entre dos variables.
Un diagrama de dispersión tiene un eje x y un eje y con puntos que representan puntos de datos.

Mapas de árboles.
Este enfoque permite que los datos jerárquicos se muestren de forma anidada.
El tamaño del rectángulo de cada categoría es proporcional a su porcentaje del total.
Los mapas de árbol funcionan bien cuando hay varias categorías y el objetivo es comparar diferentes aspectos de un todo.

Pirámides de población
Esta técnica utiliza un gráfico de barras apiladas para mostrar la compleja narrativa social de una población.
Es particularmente útil cuando se describe la distribución de una población.

Casos de uso comunes de visualización de datos

Ejemplos de casos de uso comunes para la visualización de datos incluyen:

Marketing y ventas.
Según un estudio de Magna, en 2020 el 50% de todo el dinero destinado a publicidad global se gastará online.
Por lo tanto, los equipos de marketing deben prestar mucha atención a sus fuentes de tráfico web y al dinero generado por sus dominios web.
La visualización de datos facilita ver las tendencias del tráfico resultantes de los esfuerzos de marketing a lo largo del tiempo.

Política.
Un mapa geográfico que muestra por qué partido votó cada estado o distrito es un uso típico de la visualización de datos en política.

Salud.
Los profesionales de la salud suelen utilizar mapas de coropletas para ilustrar datos de salud vitales.
Un mapa de coropletas representa áreas o regiones geográficas que han sido codificadas por colores según un valor numérico.
Los profesionales pueden utilizar mapas de coropletas para ver cómo una variable, como la tasa de mortalidad por enfermedades cardíacas, cambia en diferentes territorios.

Los cientificos.
La visualización científica, abreviada como SciVis, permite a los científicos e investigadores comprender sus datos experimentales mejor que nunca.

Finanzas.
Al determinar si comprar o vender un activo, los profesionales financieros deben monitorear el desempeño de sus decisiones de inversión.
Les graphiques en chandelier sont utilisés comme outils de négociation, aidant les professionnels de la finance à analyser les mouvements de prix dans le temps et affichant des informations essentielles telles que les titres, les produits dérivés, les devises, les actions, les obligations et les materias primas.
Los analistas de datos y los expertos financieros pueden detectar tendencias evaluando cómo han cambiado los precios a lo largo del tiempo.

La logística.
Las empresas navieras pueden utilizar herramientas de visualización para descubrir rutas de envío óptimas en todo el mundo.

Investigadores y científicos de datos.
Los científicos de datos suelen crear visualizaciones para su propio uso o para difundir información a un pequeño grupo de personas.
Las representaciones visuales se crean utilizando paquetes de visualización de lenguajes de programación y herramientas de su elección.
Los científicos e investigadores de datos suelen utilizar lenguajes de programación de código abierto, como Python, o herramientas patentadas de análisis de datos.
Estos científicos e investigadores utilizan la visualización de datos para analizar mejor conjuntos de datos y encontrar patrones y tendencias que de otro modo no se informarían.

La ciencia de Dataviz

Comprender cómo los humanos recopilan e interpretan información es la base de la ciencia de la visualización de datos.
Amos Tversky y Daniel Kahn trabajaron en una investigación que destacó dos enfoques distintos para adquirir y analizar información.

Sistema 1 Se refiere al procesamiento mental rápido, automático e inconsciente.
Esta estrategia se utiliza comúnmente en la vida diaria y logra los siguientes objetivos:

• Leer el lenguaje de una señal.
• resolver problemas matemáticos elementales, como 1+1,
• identificar la fuente de un sonido
• ir en bicicleta
• determinar la diferencia entre colores.

Sistema 2 Se centra en el procesamiento cognitivo que es lento, racional, calculador y escaso.
Este enfoque se utiliza en cualquiera de las siguientes circunstancias:

• recordar un número de teléfono
• realizar problemas matemáticos complicados, como 132 x 154
• distinguir el significado de varios signos colocados uno al lado del otro
• Comprender señales sociales complejas.

https://www.youtube.com/watch?v=DlG7ZzRaJLc

Herramientas y proveedores de Dataviz

Las herramientas de visualización de datos se pueden utilizar de diversas formas.
Hoy en día, la aplicación más extendida es la herramienta de generación de informes de inteligencia empresarial (BI).
Los usuarios pueden configurar herramientas de visualización para crear paneles automáticos que rastrean y evalúan gráficamente el desempeño empresarial en función de indicadores clave de desempeño (KPI). Las imágenes creadas también pueden tener capacidades interactivas, lo que permite a los usuarios modificarlas o profundizar en los datos para su investigación y análisis. También se pueden incluir indicadores que alerten a los usuarios cuando se actualizan los datos o cuando se cumplen condiciones predeterminadas.

Para controlar sus propias iniciativas, varios departamentos de la empresa utilizan software de visualización de datos. Un equipo de marketing, por ejemplo, puede utilizar el programa para realizar un seguimiento del rendimiento de una campaña de correo electrónico, rastreando datos como la tasa de apertura, la tasa de clics y la tasa de conversión.

A medida que las empresas de visualización de datos amplían la funcionalidad de sus productos, estos se utilizan cada vez más como interfaces para entornos de big data más sofisticados. En este contexto, el software de visualización de datos ayuda a ingenieros y científicos a rastrear fuentes de datos y realizar investigaciones exploratorias básicas sobre conjuntos de datos antes o después de realizar más investigaciones.

Microsoft, IBM, SAP y SAS son algunos de los nombres más conocidos en el mercado de herramientas de big data.
Otros fabricantes ofrecen herramientas especializadas de visualización de big data, siendo los nombres más conocidos en este sector Tableau, Qlik y Tibco. Si bien Microsoft Excel sigue siendo una aplicación popular para la visualización de datos, han surgido otras que ofrecen capacidades más sofisticadas:

• Análisis de IBM Cognos
• Qlik Sense y QlikView
• Microsoft PowerBI
• Analizador visual de Oracle
• SAP Lumira
• Análisis visual SAS
• Tibco Spotfire
• Análisis Zoho
• D3.js
• Jupyter
• Microestrategia
• Gráficos de Google