Así que ahora quiere transformar grandes cantidades de datos en un formato visual fácil de digerir, pero ¿por dónde empezar? Uno de los mayores escollos de la capacidad actual de tantas empresas para acceder a tanta información es la experiencia de sentir que uno se «ahoga en datos». Para ayudar a combatir esto, lo mejor es dar un paso atrás en la gran cantidad de información que puede tener y centrarse en por qué está buscando estos datos en primer lugar, puntualiza la productora Leovel. Esencialmente, hay dos usos principales de la visualización de datos: exploratorio (para proporcionar información) y explicativo (para comunicar ideas).
Consideraciones sobre la visualización de datos:
- ¿Quién es el público?
- ¿Cuál es el objetivo?
- ¿Cuál es el mensaje?
En pocas palabras, ¿qué queremos hacer? ¿Qué queremos mostrar? Empezar con estas preguntas tan básicas puede ayudar a empezar a pensar en las consideraciones mucho más profundas a las que habrá que responder. Por ejemplo, cuando trabajamos en un análisis de informes de medios para clientes, algunas de las consideraciones que tenemos en cuenta son:
- ¿Se trata de un uso interno o de un uso de cara al cliente?
- ¿Intentamos obtener métricas de rendimiento detalladas de los KPI en los canales de comunicación o examinar los medios de comunicación en la evaluación de los objetivos de marketing del cliente?
- ¿Hay datos históricos que deban incorporarse y/o datos en tiempo real que deban estructurarse para alimentar nuestros informes y visualizaciones?
Esta última pregunta nos conducirá al siguiente gran paso cuando nos preparemos para crear visualizaciones: ¿cómo conseguimos los datos que necesitamos en el formato que queremos? Un ejemplo de esto es la utilización de un almacén de datos para ayudar al almacenamiento y la seguridad de los datos de un cliente. Si está interesado en saber más sobre cómo acceder a los datos de los clientes, consulte nuestro artículo sobre la automatización de los extractos de las bases de datos. Además, cuando sea posible, la creación de una integración API (interfaz de programación de aplicaciones) para agilizar el proceso de recopilación de datos de diferentes fuentes y plataformas puede reducir exponencialmente la necesidad de carga manual y la actualización constante de los datos extraídos. La configuración de la capacidad de acceso a datos importantes para crear informes y visualizaciones puede suponer mucho trabajo, por lo que es esencial asegurarse de que se han tomado en serio algunas de las cuestiones básicas al considerar cuáles son sus objetivos.
Una vez que tenga los datos que necesita y una comprensión de lo que está tratando de lograr, hay casi infinitas maneras de convertir esa información en visualizaciones que cumplan con su objetivo específico. La visualización de datos ayuda a comprender grandes cantidades de datos aplicando representaciones visuales a los mismos.
Los tipos generales de visualizaciones de datos incluyen
- Gráficos
- Tablas
- Gráficos
- Mapas
- Infografía
- Cuadros de mando
Una de las ventajas de utilizar un cuadro de mando es la posibilidad de combinar múltiples imágenes de diferentes datos en un solo informe. Algunos de los elementos visuales más utilizados son los gráficos de área, los gráficos de barras, los diagramas de caja y bigotes, los gráficos circulares, los diagramas de Gantt, los mapas de calor, los gráficos de líneas, los gráficos de dispersión, los mapas de árbol y muchos más. Aquellos que trabajan en analítica están familiarizados con Excel y las formas fundamentales de ordenar y pivotar los datos en formas de análisis. El mayor obstáculo cuando se utiliza este método es que los datos en sí son estáticos, tanto hasta que se actualizan como desde la perspectiva de la interactividad. Hoy en día, casi todas las empresas de diversos sectores están inundadas de tantos datos que puede ser difícil saber qué es importante, qué es valioso y qué no.