10 consejos para crear una visualización de datos eficaz

Todo el mundo habla de las bondades del “big data”, entendido como el proceso de recolección de grandes cantidades de datos y su inmediato análisis para encontrar información “oculta”. Datos, datos y más datos, pero los mejores datos del mundo no valen nada si nadie puede entenderlos. Existen nuevos roles profesionales como el analista de datos , que se dedica a recopilar y analizar datos principalmente. Pero su rol no acaba ahí puesto que debe entonces presentar su análisis a los usuarios finales que actuarán sobre esos datos. Ahí es donde entra la visualización de datos como disciplina clave.

La mayoría de los analistas de datos o también llamados “data scientist” no son necesariamente diseñadores gráficos o expertos en comunicación de datos, por lo que muchas veces se puede perder mucho conocimiento del generado en el análisis al traducir esos datos en gráficas, si esas no se seleccionan adecuadamente para permitir su comprensión rápida.

Como docente de visualización de datos, me encuentro impartiendo cada vez más cursos de visualización de datos a equipos “data scientist” que han identificado la visualización de datos como un área de debilidad. Normalmente se confía en que la herramienta de visualización nos resuelva de “forma automática la gráfica” , pero debemos pensar más allá de la herramienta y aprender claves metodológicas que nos permitan crear visualizaciones efectivas.

Estos son diez consejos clave que deberíamos tener en mente, para convertir los datos en conocimiento y así permitir la comprensión parte de nuestros usuarios.

Piensa siempre en el público objetivo

• Es vital personalizar cualquier visualización de datos para satisfacer las necesidades de información de nuestra audiencia. Debemos tener siempre en mente a nuestro público objetivo. Piensa siempre quién es y como es ese público, y a que las preguntas que les gustaría que la visualización de datos les respondiera.

Elige el gráfico adecuado

• No todos los gráficos sirven para todo. Cada uno de los gráficos está pensado para mostrar un tipo de información de forma eficaz, en función de lo que queramos hacer. Una buena guía puede ser el diagrama de flujo de ¿Qué gráfico elegir?.

La forma sigue la función

• La forma que aporta la gráfica va en función de lo que “quiero hacer” con los datos. Por ejemplo para comparar una categoría con categorías más pequeñas en la cuales hay un relación de cada parte con la parte global, la gráfica ideal sería la gráfica de barras apiladas ,ya que muestran el porcentaje del total de cada grupo y se representan por el porcentaje de cada valor en la cantidad total . Un buen catálogo de gráficas forma función lo encontramos en el dataviz catalogue.

Resalta la información más importante

• Al diseñar una visualización debemos facilitar la lectura con principios como color, tamaño, fuente … que permitan dirigir la atención a los puntos más importantes de información.

Usa las tablas lo menos posible

• Las tablas por mi experiencia solo deben usarse cuando necesitemos mostrar valores precisos. Los gráficos deben utilizarse para mostrar información sobre relaciones entre los datos, patrones, tendencias , cómo cambia la información con la variable tiempo …. Siempre que podamos debemos reducir el uso de tablas y aumentar el uso de gráficos.

Proporciona contexto a los datos

• Una buena visualización siempre requerirá algún tipo de interacción con los datos que se presentan, por lo que es muy importante proporcionar contexto para que esta se pueda llevar con éxito. Por ejemplo jugando con el color, el tamaño e incluyendo pequeñas descripciones cortas que resalten las ideas clave.

Alinea los gráficos de datos correctamente

• Asegúrate que los diferentes gráficos y pantallas de la visualización estén alineadas horizontal y verticalmente para que puedan compararse con precisión y no crear ninguna ilusión óptica engañosa.

Usa el color de forma inteligente

• El color es poderoso. Podemos usarlo para llamar la atención sobre las zonas clave de los datos , pero debemos tener cuidado al seleccionar combinaciones de colores, ya que por ejemplo si usamos el rojo y verde en el mismo gráficos las personas daltónicas los verán como marrón.

El título del gráfico proporciona información

• Debemos elegir un buen titular para ayuda a contextualizar, enfocar y atraer la atención del lector. Pero en paralelo debemos tener en cuenta detalles como las etiquetas de los ejes, las unidades numéricas, los rangos etc.

 Interactividad siempre que puedas

• La mayoría de las herramientas de visualización de datos permiten crear un cierto nivel de interactividad con los datos. Si proporcionamos interactividad para permite aclarar cierta información en más detalle, podremos facilitar la comprensión del lector.

Si sigues estas pautas aumentarás la eficacia de las presentaciones y visualizaciones de datos, permitiendo a tu audiencia tomar decisiones mas precisas sobre los datos que has recopilado y presentado.