La visualización de datos se está convirtiendo en el principal aliado de quienes toman decisiones empresariales. Las estrategias impulsadas por datos, que ya atraviesan todos los departamentos y líneas de negocio (LOB), dependen de la capacidad de la empresa para activar registros y transformarlos rápidamente en ideas, sugerencias e indicaciones útiles que orienten las decisiones corporativas.
No faltan datos: son abundantes y, a menudo, proliferan sin control. Sin embargo, se vuelve cada vez más complejo entender cuáles son realmente útiles, seleccionarlos, agregarlos y convertirlos en respuestas concretas para las necesidades de la organización. Una forma eficaz de entender estos datos y hacerlos utilizables de inmediato es traducirlos a contenido visual.
La visualización de datos, con sus histogramas, tablas y mapas, convierte los números en “fotografías” que facilitan la comprensión de los fenómenos que afectan a la empresa.
Índice de temas
¿Qué es y para qué sirve la visualización de datos?
La visualización de datos abarca técnicas que comunican información y registros, codificándolos en barras, líneas y puntos, organizados en tablas, gráficos e infografías.
Las tablas capturan los números de un fenómeno, mientras que los gráficos sirven para definir patrones y relaciones entre variables. Esta representación visual permite comprender fácilmente, muchas veces “de un vistazo”, la magnitud del fenómeno y resalta sus aspectos clave.
La visualización de datos es esencial para maximizar el valor del Big Data, porque el resultado suele ser una imagen intuitiva que resalta las relaciones entre los fenómenos observados. Esta comunicación se logra mediante la medición de valores y su mapeo.
El mapeo, en particular, destaca cómo se representarán las cantidades examinadas (puntos, líneas, círculos) y cómo los colores o dimensiones deben variar para reflejar los cambios.
Las ventajas de la visualización de datos para pymes y grandes empresas
Representar los datos de forma gráfica permite realizar comparaciones y entender las relaciones causa-efecto entre las acciones realizadas y los resultados obtenidos. Pero, ¿cuáles son las principales ventajas de la visualización de datos?
La capacidad de explorar los datos de forma interactiva mejora los procesos de toma de decisiones de varias maneras:
- Describe fenómenos complejos de forma simplificada.
- Orienta la toma de decisiones de forma más eficaz.
- Permite hacer pronósticos más precisos.
- Promueve la colaboración entre distintas áreas.
- Muestra rápidamente las tendencias más relevantes.
- Asegura mayor coherencia incluso con conjuntos de datos complejos.
- Motiva a evaluar el fenómeno desde diferentes puntos de vista.
- Resalta datos resumidos y facilita pasar de una visión general a los detalles.
Técnicas de visualización de datos
La visualización de datos destaca tendencias emergentes, el rendimiento, la evolución de fenómenos observados y las relaciones causa-efecto.
Estas son las principales técnicas de representación gráfica:
- Series temporales: Observa una sola variable en su evolución durante un período y se muestra, por ejemplo, en gráficos de líneas.
- Clasificación: Ordena datos de forma ascendente o descendente, generalmente con gráficos de barras.
- Probabilidades: Representa la participación de un fenómeno en el total, típicamente con un gráfico circular.
- Desviación: Compara una categoría de datos con un valor de referencia en un tiempo determinado, usualmente en gráficos de barras.
- Distribución de frecuencias: Muestra el número de observaciones de una variable en un intervalo de tiempo; el histograma y el diagrama de caja y bigote son ejemplos.
- Correlación: Compara dos variables (X e Y) para ver si se mueven en la misma dirección o en direcciones opuestas; el diagrama de dispersión es ideal para esto.
- Comparación nominal: Compara categorías de objetos sin un orden determinado, comúnmente representada con gráficos de barras.
- Representación geográfica o geoespacial: Usa cartogramas para comparar datos estadísticos en un mapa geográfico.
Los usuarios pueden tener necesidades específicas, llamadas tareas analíticas, como comparar o entender la conexión entre cantidades, y el diseño gráfico debe contemplar estas particularidades.
Las tareas analíticas determinarán qué datos analizar, cómo hacerlo y con qué frecuencia.
¿Para qué sirve la visualización de datos?
La visualización de datos permite superar las barreras interpretativas del Big Data. A través de gráficos, infografías, informes o tablas, es posible entender mejor los registros y generar ideas útiles para mejorar la toma de decisiones.
La representación gráfica de los datos permite, en particular, realizar cinco tareas fundamentales.
Comprender mejor los datos
Las imágenes resumen mucho mejor las dimensiones de un fenómeno o su tendencia que las palabras, las listas o las tablas. Además, son fácilmente comprensibles, incluso para el personal no técnico.
Un gráfico de barras que muestra las tendencias de ventas, por ejemplo, brinda una comprensión inmediata: ¿las ventas suben o bajan? Desde allí, se puede profundizar y entender las razones detrás del desempeño en uno u otro caso.
Compartir datos e información
Los paneles y los informes visuales reúnen toda la información relevante sobre un fenómeno en un único punto de consulta. Así, todos en la organización que los necesiten pueden “interactuar” con estos datos, consultarlos y actualizarlos sin tener que recurrir necesariamente a expertos en inteligencia de negocios o, incluso de manera más básica, al departamento de TI o científico de datos.
El beneficio inmediato es que la información es más accesible y puede compartirse tanto dentro como fuera de la organización.
Apoyar los procesos empresariales de forma más eficaz
Hoy en día, muchos gerentes toman decisiones basadas en datos. De hecho, solo al guiarse por los datos es posible identificar las fortalezas y debilidades de la oferta, las oportunidades de crecimiento y los problemas críticos del mercado. Esto permite intervenir no solo con mayor rapidez (y la rapidez, en el contexto competitivo actual, es uno de los principales factores de éxito) sino también con mayor precisión.
Predecir fenómenos y tendencias
La visualización de datos permite conectar diferentes conjuntos de información, destacando rápidamente las tendencias que rigen incluso los fenómenos más complejos, y posibilitando hacer pronósticos para el futuro.
Lluvia de ideas
Los gráficos, tablas e infografías permiten observar un fenómeno desde nuevos puntos de vista, estimulando el debate abierto y la resolución de problemas. En este sentido, se trata de una auténtica innovación basada en datos.
La visualización en el contexto de estrategias basadas en datos
La visualización de datos cumple un rol central en el análisis empresarial y cada vez son más las empresas que buscan perfiles especializados en diseño de visualización de datos. El mercado mundial de la visualización de datos, según un estudio reciente de Mordor Intelligence, alcanza los 9.840 millones de dólares y se espera que llegue a los 16.540 millones en 2029, con un crecimiento anual promedio del 10,95 % entre 2024 y 2029.
Principales aplicaciones de la visualización de datos en la empresa
Los casos de uso más frecuentes para la visualización de datos dentro de una organización incluyen tres áreas:
Marketing y ventas
Desde el análisis del rendimiento de campañas hasta el retorno de inversión, pasando por el tráfico web y la rentabilidad de los productos, la visualización en gráficos permite a los equipos de ventas y marketing monitorear el comportamiento de múltiples variables en el tiempo.
Finanzas
Los profesionales de control de gestión encuentran en la visualización de datos un apoyo esencial para su trabajo. La observación de valores como el flujo de caja, la posición de endeudamiento, la exposición financiera neta o los gastos por intereses permite al CFO y a su equipo implementar acciones para mejorar los resultados financieros, reducir cargas y fomentar el crecimiento empresarial de manera efectiva.
Logística y cadena de suministro
Desde la evaluación de las mejores rutas de transporte hasta el control de puntualidad en las entregas, pasando por la optimización del espacio de almacenamiento, la observación de mapas y gráficos permite comprender rápidamente la evolución de los principales fenómenos que afectan la cadena de suministro e intervenir con rapidez para mitigar problemas críticos.
Cómo convertirse en un experto en visualización de datos: cursos y habilidades
La visualización de datos necesita el soporte esencial de un software que permita transformar los datos en imágenes y gráficos. Por eso, además de la habilidad para manejar números y la creatividad, el experto en visualización de datos debe conocer las principales herramientas y aplicaciones de modelado de datos, inteligencia empresarial y análisis.
En internet, podés encontrar información sobre una gran variedad de cursos de formación en el tema. Los cursos más generales están dirigidos a directores de proyectos, analistas, directores de marketing y, en general, a profesionales que necesitan informar de forma sistemática sobre sus actividades y las de su equipo o departamento. Estas propuestas buscan mejorar la eficacia comunicativa de los informes empresariales a través de cuadros de mando que sintetizan cantidades de datos más o menos significativas.
Por otro lado, los cursos de diseño de datos, orientados a científicos de datos y expertos en el área, tienen como objetivo desarrollar las habilidades necesarias para analizar y transformar los registros en ideas e indicaciones estratégicas para la empresa.
La visualización de datos y la IA, una combinación ganadora
La visualización de datos es un caso de uso clave para la inteligencia artificial, en particular para la IA generativa (GenAI). Las herramientas tradicionales de inteligencia y analítica empresarial presentan limitaciones claras cuando se trata de transformar los datos en representaciones visuales, lo que suele dar lugar a infografías y gráficos complejos y poco intuitivos para quienes no son especialistas en el tema.
GenAI cambia de forma radical la manera en que se generan visualizaciones, imágenes y modelos para representar información gráfica. A diferencia de las herramientas de visualización de datos convencionales, GenAI permite personalizar el resultado con instrucciones o comandos escritos en lenguaje natural. Además, las visualizaciones se pueden hacer interactivas, también a través de comandos sencillos.
Por último, la IA generativa identifica automáticamente los datos relevantes para una audiencia específica, generando el texto o las imágenes más pertinentes para ese perfil de usuario. Esta misma tecnología permite analizar visualizaciones para encontrar tendencias o relaciones significativas y acelerar la comprensión de un fenómeno.
Casos de uso de GenAI en la visualización de datos
El rendimiento de las herramientas de visualización de datos se potencia con la integración de GenAI en varias formas:
Generación de gráficos
Las funciones generativas de la IA crean tablas, gráficos y otros elementos visuales útiles para ilustrar tendencias y fenómenos. Las herramientas de GenAI pueden recomendar la visualización óptima de los datos y reducir significativamente el nivel de habilidad necesario para elegir si conviene un gráfico de barras, de líneas o un diagrama de Sankey.
Análisis de macrodatos
GenAI es capaz de analizar grandes conjuntos de datos de forma automática para identificar patrones y tendencias. También permite actualizar y modificar las vistas en tiempo real con configuraciones de actualizaciones dinámicas.
Exploración de datos
Combinada con el enriquecimiento de datos, GenAI puede acelerar la exploración de datos para tareas como el análisis de registros no estructurados, la geocodificación, la traducción o la combinación de datos con fuentes externas.
Convertir conocimientos en acciones
Las herramientas de IA generativa aplicadas a la visualización de datos aceleran el proceso de transformar información en acciones, facilitando la detección de similitudes, anomalías y diferencias.
Simplificación de procesos de análisis
Con el apoyo de herramientas de automatización inteligentes, es posible simplificar tareas como la segmentación y categorización de datos, que suelen ser muy demandantes en términos de tiempo.
El mejor software y herramientas de visualización de datos
En general, las capacidades gráficas de visualización de datos están incluidas en el software de inteligencia empresarial y análisis de datos, aunque esta actividad a menudo requiere la intervención de especialistas, como científicos de datos, expertos en visualización de datos o analistas de negocios.
Existen numerosas herramientas que permiten crear gráficos y mapas, «dando forma» a los datos para que los responsables de la toma de decisiones los entiendan mejor y los puedan aprovechar.
Un buen experto en visualización de datos debe manejar con soltura los principales lenguajes de programación, como Python, SQL y ER, y las bibliotecas de análisis de datos, como Pandas, SciPy o NumPy. Estas habilidades son esenciales para sacar provecho del potencial de procesamiento visual que ofrecen los programas de BI y análisis.
Algunas herramientas de visualización de datos gratuitas, como Tableau Public, Zoho Analytics, Chartbuilder, Google Charts y Google Data Studio, permiten crear gráficos y cuadros de mando intuitivos, con plantillas listas para usar.
Para necesidades más complejas, se emplean herramientas empresariales gestionadas por expertos en visualización de datos, como IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI, SAS Visual Analytics, SAP Analytics Cloud, Tableau, Oracle Analytics Cloud o Qlikview, entre otras.
Fuente: Digital4.biz, Network Digital360
La visualización de datos se está convirtiendo en el principal aliado de quienes toman decisiones empresariales. Las estrategias impulsadas por datos, que ya atraviesan todos los departamentos y líneas de negocio (LOB), dependen de la capacidad de la empresa para activar registros y transformarlos rápidamente en ideas, sugerencias e indicaciones útiles que orienten las decisiones corporativas.
No faltan datos: son abundantes y, a menudo, proliferan sin control. Sin embargo, se vuelve cada vez más complejo entender cuáles son realmente útiles, seleccionarlos, agregarlos y convertirlos en respuestas concretas para las necesidades de la organización. Una forma eficaz de entender estos datos y hacerlos utilizables de inmediato es traducirlos a contenido visual.
La visualización de datos, con sus histogramas, tablas y mapas, convierte los números en “fotografías” que facilitan la comprensión de los fenómenos que afectan a la empresa.
¿Qué es y para qué sirve la visualización de datos?
La visualización de datos abarca técnicas que comunican información y registros, codificándolos en barras, líneas y puntos, organizados en tablas, gráficos e infografías.
Las tablas capturan los números de un fenómeno, mientras que los gráficos sirven para definir patrones y relaciones entre variables. Esta representación visual permite comprender fácilmente, muchas veces “de un vistazo”, la magnitud del fenómeno y resalta sus aspectos clave.
La visualización de datos es esencial para maximizar el valor del Big Data, porque el resultado suele ser una imagen intuitiva que resalta las relaciones entre los fenómenos observados. Esta comunicación se logra mediante la medición de valores y su mapeo.
El mapeo, en particular, destaca cómo se representarán las cantidades examinadas (puntos, líneas, círculos) y cómo los colores o dimensiones deben variar para reflejar los cambios.
Las ventajas de la visualización de datos para pymes y grandes empresas
Representar los datos de forma gráfica permite realizar comparaciones y entender las relaciones causa-efecto entre las acciones realizadas y los resultados obtenidos. Pero, ¿cuáles son las principales ventajas de la visualización de datos?
La capacidad de explorar los datos de forma interactiva mejora los procesos de toma de decisiones de varias maneras:
- Describe fenómenos complejos de forma simplificada.
- Orienta la toma de decisiones de forma más eficaz.
- Permite hacer pronósticos más precisos.
- Promueve la colaboración entre distintas áreas.
- Muestra rápidamente las tendencias más relevantes.
- Asegura mayor coherencia incluso con conjuntos de datos complejos.
- Motiva a evaluar el fenómeno desde diferentes puntos de vista.
- Resalta datos resumidos y facilita pasar de una visión general a los detalles.
Técnicas de visualización de datos
La visualización de datos destaca tendencias emergentes, el rendimiento, la evolución de fenómenos observados y las relaciones causa-efecto.
Estas son las principales técnicas de representación gráfica:
- Series temporales: Observa una sola variable en su evolución durante un período y se muestra, por ejemplo, en gráficos de líneas.
- Clasificación: Ordena datos de forma ascendente o descendente, generalmente con gráficos de barras.
- Probabilidades: Representa la participación de un fenómeno en el total, típicamente con un gráfico circular.
- Desviación: Compara una categoría de datos con un valor de referencia en un tiempo determinado, usualmente en gráficos de barras.
- Distribución de frecuencias: Muestra el número de observaciones de una variable en un intervalo de tiempo; el histograma y el diagrama de caja y bigote son ejemplos.
- Correlación: Compara dos variables (X e Y) para ver si se mueven en la misma dirección o en direcciones opuestas; el diagrama de dispersión es ideal para esto.
- Comparación nominal: Compara categorías de objetos sin un orden determinado, comúnmente representada con gráficos de barras.
- Representación geográfica o geoespacial: Usa cartogramas para comparar datos estadísticos en un mapa geográfico.
Los usuarios pueden tener necesidades específicas, llamadas tareas analíticas, como comparar o entender la conexión entre cantidades, y el diseño gráfico debe contemplar estas particularidades.
Las tareas analíticas determinarán qué datos analizar, cómo hacerlo y con qué frecuencia.
¿Para qué sirve la visualización de datos?
La visualización de datos permite superar las barreras interpretativas del Big Data. A través de gráficos, infografías, informes o tablas, es posible entender mejor los registros y generar ideas útiles para mejorar la toma de decisiones.
La representación gráfica de los datos permite, en particular, realizar cinco tareas fundamentales.
Comprender mejor los datos
Las imágenes resumen mucho mejor las dimensiones de un fenómeno o su tendencia que las palabras, las listas o las tablas. Además, son fácilmente comprensibles, incluso para el personal no técnico.
Un gráfico de barras que muestra las tendencias de ventas, por ejemplo, brinda una comprensión inmediata: ¿las ventas suben o bajan? Desde allí, se puede profundizar y entender las razones detrás del desempeño en uno u otro caso.
Compartir datos e información
Los paneles y los informes visuales reúnen toda la información relevante sobre un fenómeno en un único punto de consulta. Así, todos en la organización que los necesiten pueden “interactuar” con estos datos, consultarlos y actualizarlos sin tener que recurrir necesariamente a expertos en inteligencia de negocios o, incluso de manera más básica, al departamento de TI o científico de datos.
El beneficio inmediato es que la información es más accesible y puede compartirse tanto dentro como fuera de la organización.
Apoyar los procesos empresariales de forma más eficaz
Hoy en día, muchos gerentes toman decisiones basadas en datos. De hecho, solo al guiarse por los datos es posible identificar las fortalezas y debilidades de la oferta, las oportunidades de crecimiento y los problemas críticos del mercado. Esto permite intervenir no solo con mayor rapidez (y la rapidez, en el contexto competitivo actual, es uno de los principales factores de éxito) sino también con mayor precisión.
Predecir fenómenos y tendencias
La visualización de datos permite conectar diferentes conjuntos de información, destacando rápidamente las tendencias que rigen incluso los fenómenos más complejos, y posibilitando hacer pronósticos para el futuro.
Lluvia de ideas
Los gráficos, tablas e infografías permiten observar un fenómeno desde nuevos puntos de vista, estimulando el debate abierto y la resolución de problemas. En este sentido, se trata de una auténtica innovación basada en datos.
La visualización en el contexto de estrategias basadas en datos
La visualización de datos cumple un rol central en el análisis empresarial y cada vez son más las empresas que buscan perfiles especializados en diseño de visualización de datos. El mercado mundial de la visualización de datos, según un estudio reciente de Mordor Intelligence, alcanza los 9.840 millones de dólares y se espera que llegue a los 16.540 millones en 2029, con un crecimiento anual promedio del 10,95 % entre 2024 y 2029.
Principales aplicaciones de la visualización de datos en la empresa
Los casos de uso más frecuentes para la visualización de datos dentro de una organización incluyen tres áreas:
Marketing y ventas
Desde el análisis del rendimiento de campañas hasta el retorno de inversión, pasando por el tráfico web y la rentabilidad de los productos, la visualización en gráficos permite a los equipos de ventas y marketing monitorear el comportamiento de múltiples variables en el tiempo.
Finanzas
Los profesionales de control de gestión encuentran en la visualización de datos un apoyo esencial para su trabajo. La observación de valores como el flujo de caja, la posición de endeudamiento, la exposición financiera neta o los gastos por intereses permite al CFO y a su equipo implementar acciones para mejorar los resultados financieros, reducir cargas y fomentar el crecimiento empresarial de manera efectiva.
Logística y cadena de suministro
Desde la evaluación de las mejores rutas de transporte hasta el control de puntualidad en las entregas, pasando por la optimización del espacio de almacenamiento, la observación de mapas y gráficos permite comprender rápidamente la evolución de los principales fenómenos que afectan la cadena de suministro e intervenir con rapidez para mitigar problemas críticos.
Cómo convertirse en un experto en visualización de datos: cursos y habilidades
La visualización de datos necesita el soporte esencial de un software que permita transformar los datos en imágenes y gráficos. Por eso, además de la habilidad para manejar números y la creatividad, el experto en visualización de datos debe conocer las principales herramientas y aplicaciones de modelado de datos, inteligencia empresarial y análisis.
En internet, podés encontrar información sobre una gran variedad de cursos de formación en el tema. Los cursos más generales están dirigidos a directores de proyectos, analistas, directores de marketing y, en general, a profesionales que necesitan informar de forma sistemática sobre sus actividades y las de su equipo o departamento. Estas propuestas buscan mejorar la eficacia comunicativa de los informes empresariales a través de cuadros de mando que sintetizan cantidades de datos más o menos significativas.
Por otro lado, los cursos de diseño de datos, orientados a científicos de datos y expertos en el área, tienen como objetivo desarrollar las habilidades necesarias para analizar y transformar los registros en ideas e indicaciones estratégicas para la empresa.
La visualización de datos y la IA, una combinación ganadora
La visualización de datos es un caso de uso clave para la inteligencia artificial, en particular para la IA generativa (GenAI). Las herramientas tradicionales de inteligencia y analítica empresarial presentan limitaciones claras cuando se trata de transformar los datos en representaciones visuales, lo que suele dar lugar a infografías y gráficos complejos y poco intuitivos para quienes no son especialistas en el tema.
GenAI cambia de forma radical la manera en que se generan visualizaciones, imágenes y modelos para representar información gráfica. A diferencia de las herramientas de visualización de datos convencionales, GenAI permite personalizar el resultado con instrucciones o comandos escritos en lenguaje natural. Además, las visualizaciones se pueden hacer interactivas, también a través de comandos sencillos.
Por último, la IA generativa identifica automáticamente los datos relevantes para una audiencia específica, generando el texto o las imágenes más pertinentes para ese perfil de usuario. Esta misma tecnología permite analizar visualizaciones para encontrar tendencias o relaciones significativas y acelerar la comprensión de un fenómeno.
Casos de uso de GenAI en la visualización de datos
El rendimiento de las herramientas de visualización de datos se potencia con la integración de GenAI en varias formas:
Generación de gráficos
Las funciones generativas de la IA crean tablas, gráficos y otros elementos visuales útiles para ilustrar tendencias y fenómenos. Las herramientas de GenAI pueden recomendar la visualización óptima de los datos y reducir significativamente el nivel de habilidad necesario para elegir si conviene un gráfico de barras, de líneas o un diagrama de Sankey.
Análisis de macrodatos
GenAI es capaz de analizar grandes conjuntos de datos de forma automática para identificar patrones y tendencias. También permite actualizar y modificar las vistas en tiempo real con configuraciones de actualizaciones dinámicas.
Exploración de datos
Combinada con el enriquecimiento de datos, GenAI puede acelerar la exploración de datos para tareas como el análisis de registros no estructurados, la geocodificación, la traducción o la combinación de datos con fuentes externas.
Convertir conocimientos en acciones
Las herramientas de IA generativa aplicadas a la visualización de datos aceleran el proceso de transformar información en acciones, facilitando la detección de similitudes, anomalías y diferencias.
Simplificación de procesos de análisis
Con el apoyo de herramientas de automatización inteligentes, es posible simplificar tareas como la segmentación y categorización de datos, que suelen ser muy demandantes en términos de tiempo.
El mejor software y herramientas de visualización de datos
En general, las capacidades gráficas de visualización de datos están incluidas en el software de inteligencia empresarial y análisis de datos, aunque esta actividad a menudo requiere la intervención de especialistas, como científicos de datos, expertos en visualización de datos o analistas de negocios.
Existen numerosas herramientas que permiten crear gráficos y mapas, «dando forma» a los datos para que los responsables de la toma de decisiones los entiendan mejor y los puedan aprovechar.
Un buen experto en visualización de datos debe manejar con soltura los principales lenguajes de programación, como Python, SQL y ER, y las bibliotecas de análisis de datos, como Pandas, SciPy o NumPy. Estas habilidades son esenciales para sacar provecho del potencial de procesamiento visual que ofrecen los programas de BI y análisis.
Algunas herramientas de visualización de datos gratuitas, como Tableau Public, Zoho Analytics, Chartbuilder, Google Charts y Google Data Studio, permiten crear gráficos y cuadros de mando intuitivos, con plantillas listas para usar.
Para necesidades más complejas, se emplean herramientas empresariales gestionadas por expertos en visualización de datos, como IBM Watson Analytics, Microsoft Power BI, SAS Visual Analytics, SAP Analytics Cloud, Tableau, Oracle Analytics Cloud o Qlikview, entre otras.
Fuente: Digital4.biz, Network Digital360
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