Mejores prácticas de visualización de datos

20 de septiembre de 2024

En el día a día, estamos totalmente impactados por infinidad de datos que nos llegan desde diferentes fuentes; periódicos, noticias, redes sociales… pero estos datos no siempre se expresan de la mejor manera posible, haciendo a veces confusa su comprensión para todos nosotros. Aprender a comunicarlos de manera efectiva se ha convertido en una habilidad esencial en la visualización de datos.

Definición de visualización de datos

La visualización de datos es una forma de representar datos complejos de manera efectiva para facilitar su interpretación y comprensión y así mejorar su análisis. La visualización de datos puede realizarse desde diferentes programas y empleando diversas formas, como gráficos, diagramas de barras, matrices, mapas de dispersión…

Elegir bien la forma en la que se representan los datos, es una cualidad fundamental para que, al interpretarlos, quede todo claro y conciso.

6 mejores prácticas de visualización de datos

El objetivo es garantizar que la visualización sea adecuada, atractiva y clara para la audiencia, para lo que hay que seguir una serie de pasos clave:

1. Conoce a tu audiencia

Conocer bien a quien va dirigida la información es clave para elegir la forma en la entrega de los datos. Saber el conocimiento que tiene la audiencia sobre el tema (si se tratan de expertos o por el contrario va a una demografía más general) y que clase de datos esperan encontrar y como, es una buena estrategia para decidir que información se va a incluir y en que tipo de gráfico se va a expresar.

Por ejemplo, no es lo mismo hacer un informe para un equipo de expertos en un tema en concreto que tienen ya gran información previa y una base amplia sobre el tema y que requerirán de una visualización de datos más detallada y compleja, que para un alto directivo de una empresa cuya visión va a estar más enfocada en los resultados y que va a requerir información más clara, concisa y fácil de interpretar.

2. Elige el tipo de gráfico adecuado

El tipo de gráfico que se emplea tiene una función específica dependiendo de los datos que queremos mostrar y en algunas situaciones será más adecuado mostrar un tipo que otro. Algunos ejemplos:

Los gráficos de barras se emplean para comparar categorías.
Los gráficos de líneas para mostrar puntos de información conectada.
Los mapas para proporcionar información en diferentes países o regiones.
Los diagramas de dispersión para observar la relación entre dos variables.
Las gráficas de radar o araña nos sirven para ver varias variables cuantitativas.
Los mapas de calor son útiles para mostrar la intensidad de valores dentro de un área determinada.

3. Simplicidad y claridad

Seguirte por un principio de simplicidad y claridad es lo mejor que puedes hacer a la hora de visualizar datos. Crear gráficos limpios que expliquen la información de forma ordenada, con una leyenda bien explicada y etiquetas en los ejes de la gráfica, allana el camino a un mejor entendimiento para el público.

Evita usar colores confusos, efectos gráficos que ensucien la gráfica y no sobrecargar de información las cosas. A veces dos gráficas son mejor que una si la información se interpreta mejor.

4. Uso de colores y tipografía

Usar colores y tipografías adecuadas para destacar el interés del público y evitar confusiones o distracciones también es fundamental a la hora de realizar gráficos.

Los colores deben tener contrastes para poder diferencias los datos de una sola pasada, además de intentar que sean adecuados para personas con daltonismo o problemas visuales.

En cuanto a la tipografía, se debe usar un tamaño de letra adecuado y evitar fuentes ilegibles que crean confusión y que sobrecargan la gráfica.

5. Incorporación de interactividad

En ocasiones el formato en el que se exponen los datos no va a permitir incorporar la interactividad, pero en aquellos que sí se pueda, supone una mejora enorme en su visualización de datos. Crear un dashboard ofrece al publico poder jugar con las diferentes opciones que proporcionan los gráficos e interactuar para poder ver diferentes perspectivas y niveles de detalles en tiempo real y como ellos quieran.

Es importante tener en mente a la hora de crear dashboards que deben mantener la simplicidad y no agregar complejidad al modelo.

Algunas de las herramientas más conocidas de visualización de datos entre muchas otras son:

Power BI
Google Data Studio
Tableau
Excel
R

6. Validación de datos y fuentes

Por supuesto, previa a la visualización, debemos encargarnos de que nuestros datos provengan de fuentes confiables y que sean precisos, puesto que cualquier error en ellos va a provocar conclusiones erróneas y va a comprometer la credibilidad del análisis.

Estudiar análisis de datos

En los últimos años, ha habido una creciente demanda de expertos en el análisis y divulgación de los datos. Para convertirse en uno de estos expertos, es recomendable especializarse estudiando un Máster.

El Máster Universitario en Análisis y Divulgación de Datos de la Universidad CEU San Pablo, promete formarte en todos los aspectos relevantes dentro del área de la visualización de datos, para lo cual ha creado un programa excepcional que aborda desde la comunicación, la estadística, algunos aspectos básicos de programación, así como te prepara para la toma de decisiones data-driven y para identificar la mejor manera de visualizar las variables de interés y de conectar el contenido gráfico con el desarrollo de la historia, en función del público al que se pretende alcanzar.

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