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Visualización de datos

por Amanda Hahn-Peters
La visualización de datos utiliza ayudas visuales como gráficos o diagramas para presentar información. Aprende más sobre sus tipos y mejores prácticas.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos se refiere a la práctica de comunicar información compleja en formatos visuales como gráficos, tablas o mapas. Las mejores visualizaciones descomponen estos datos para que sea fácil para el público objetivo entenderlos y utilizarlos. La visualización de datos juega un papel clave en muchas industrias, incluyendo la ciencia, la tecnología, la economía y la salud. 

Las empresas utilizan software de visualización de datos y a veces software de paneles para traducir datos cuantitativos en gráficos y tablas que ayuden a rastrear métricas empresariales e indicadores clave de rendimiento (KPIs) en tiempo real. Estos pueden entregarse en varios formatos, incluyendo informes y paneles, permitiendo a las empresas entender su rendimiento y objetivos de manera más significativa. 

Tipos de visualizaciones de datos

Existen varios tipos de visualizaciones de datos que se pueden utilizar. Algunos de los formatos más comunes son: 

  • Gráficos de barras, también llamados gráficos de columnas, son datos de visualización gráfica usando barras de diferentes alturas. Las barras pueden ser trazadas verticalmente (también conocido como gráfico de columnas) u horizontalmente. Se utilizan para presentar datos categóricos. 
  • Gráficos de líneas, una de las formas más populares de visualización de datos, son altamente efectivos para resaltar cambios menores, pero también pueden usarse para rastrear cambios a lo largo de largos períodos.
  • Gráficos de pastel utilizan gráficos estadísticos circulares divididos en porciones para mostrar los tamaños relativos de los datos. Los gráficos de pastel son efectivos para comparar partes de un todo. 
  • Diagramas de dispersión comparan la relación entre dos variables e intentan mostrar cuánto una variable es afectada por la otra. 

Beneficios de la visualización de datos

Cuando se utiliza correctamente, la visualización de datos puede resolver muchos problemas empresariales, tales como:

  • Corregir ineficiencias de datos. Una visualización de datos efectiva puede identificar rápidamente y ajustar ineficiencias de datos mientras absorbe grandes cantidades de datos y los presenta en un formato visual. 
  • Aumentar la velocidad de toma de decisiones. Tener una representación visual y comprensible de los datos permite a los usuarios entender rápidamente los datos, lo que también puede aumentar la velocidad de toma de decisiones. 
  • Contar una historia. ¿Cuál es el mensaje o historia más significativa que la visualización de datos transmite a su audiencia? Esta es una pregunta crucial que el creador debe responder antes de crear la visualización. 
  • Ayudar a las empresas a descubrir las últimas tendencias. Estas herramientas permiten a las empresas mantenerse a la vanguardia al revelar las últimas tendencias. 
  • Disminuir las tareas de los empleados. Cuando las empresas no utilizan herramientas de visualización de datos, los empleados pasan tiempo realizando tareas que las herramientas realizan instantáneamente, como personalizar informes u optimizar paneles

Mejores prácticas de visualización de datos

La visualización de datos facilita la identificación de patrones, tendencias y valores atípicos en grandes conjuntos de datos y, en última instancia, ayuda en la toma de decisiones. Las empresas deben centrarse en las siguientes mejores prácticas para crear visualizaciones de datos efectivas: 

  • Hablar a una audiencia específica. Recuerda el público objetivo para la visualización de datos. Asegúrate de que se ajuste a sus necesidades y aborde sus preocupaciones. El objetivo final es motivar a las personas a tomar acción dentro de sus roles. 
  • Saber qué tipo de visual funciona mejor. Como se discutió anteriormente, diferentes visuales explican diferentes tipos de datos. Es esencial que las ayudas visuales ayuden a la audiencia a entender el mensaje principal de los datos. 
  • Proporcionar contexto para impulsar la acción. Explica a la audiencia por qué los datos son importantes y por qué deberían importarles.
  • Usar color. El color es una forma sutil pero efectiva de hacer un punto en un conjunto de datos. Por ejemplo, gráficos con todos los puntos negros podrían usar un punto rojo para llamar la atención sobre un punto de datos y diferenciarlo de otros. 
  • Mantener las visualizaciones simples. Las herramientas de visualización de datos de hoy en día facilitan la adición de mucha información. Mantente enfocado en usar solo datos que ilustren un punto. Para un impacto máximo, minimiza las distracciones eliminando cualquier cosa que pueda confundir o abrumar a tu audiencia objetivo.  
  • No alterar los datos. Los tomadores de decisiones deben poder interpretar los datos fácilmente. Una buena visualización de datos debe contar una historia y reducir las interpretaciones erróneas.
Amanda Hahn-Peters
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Amanda Hahn-Peters

Amanda Hahn-Peters is a freelance copywriter for G2. Born and raised in Florida, she graduated from Florida State University with a concentration in Mass Media Studies. When she’s not writing, you’ll find Amanda coaching triathletes, cuddling up with a good book, or at the theater catching the latest musical.

Software de Visualización de datos

Esta lista muestra el software principal que menciona visualización de datos más en G2.

Tableau Server es una aplicación de inteligencia empresarial que proporciona análisis basados en navegador que cualquiera puede aprender y usar.

Power BI Desktop es parte del conjunto de productos de Power BI. Power BI Desktop para crear y distribuir contenido de BI. Para monitorear datos clave y compartir paneles e informes, el servicio web de Power BI. Para ver e interactuar con tus datos en cualquier dispositivo móvil, la aplicación Power BI Mobile en la AppStore, Google Play o la Microsoft Store. Para incrustar informes y visuales impresionantes y totalmente interactivos en tus aplicaciones Power BI Embedded.

Looker apoya una cultura impulsada por el descubrimiento en toda la organización; su plataforma de descubrimiento de datos basada en la web proporciona el poder y la delicadeza requeridos por los analistas de datos mientras empodera a los usuarios de negocios en toda la organización para encontrar sus propias respuestas.

Además de nuestro software de ciencia de datos de código abierto, RStudio produce RStudio Team, una plataforma modular única de productos de software profesional listos para empresas que permiten a los equipos adoptar R, Python y otros software de ciencia de datos de código abierto a gran escala.

Google Data Studio (beta) convierte tus datos en paneles informativos e informes que son fáciles de leer, fáciles de compartir y totalmente personalizables. Comienza a contar grandes historias con tus datos y toma mejores decisiones empresariales.

Las aplicaciones móviles de Office ofrecen una interfaz de usuario familiar optimizada para su uso en tus dispositivos móviles. Revisa y edita documentos en el trabajo, en casa o en cualquier lugar intermedio.

Smartsheet es una plataforma moderna de gestión de trabajo que ayuda a los equipos a gestionar proyectos, automatizar procesos y escalar flujos de trabajo, todo en una plataforma central.

Descubrimiento de datos de autoservicio. Más rápido hacia una visión accionable. Análisis de datos colaborativo, predictivo y orientado a eventos, libre de TI.

Sisense es un software de análisis empresarial de extremo a extremo que permite a los usuarios preparar y analizar fácilmente datos complejos, cubriendo todo el alcance del análisis desde la integración de datos hasta la visualización.

Qlik Sense es una aplicación revolucionaria de visualización y descubrimiento de datos de autoservicio diseñada para individuos, grupos y organizaciones.

Amplitude es una solución de análisis diseñada para equipos de producto modernos.

Domo es una plataforma todo en uno que te ayuda a lograr un mejor y más rápido retorno de inversión en tus inversiones en IA y datos. Integración de datos en tiempo real Conéctate a más de 1,000 fuentes de datos, incluidos sistemas heredados, CRMs, ERPs y plataformas de almacenamiento en la nube como Google BigQuery y Snowflake. Centraliza tus datos mientras los mantienes seguros en su lugar para obtener información en tiempo real sin latencia. IA generativa y automatización Utiliza herramientas de vanguardia como DomoGPT para análisis conversacionales, informes generados automáticamente y flujos de trabajo inteligentes, lo que permite una toma de decisiones más rápida. Construye, gestiona y despliega modelos de aprendizaje automático de manera segura. Preparación de datos de bajo código Empodera a usuarios de todos los niveles técnicos con Magic ETL, un entorno de arrastrar y soltar que simplifica la transformación de datos, eliminando cuellos de botella de TI y acelerando el análisis de autoservicio. Informes y visualización avanzados Descubre fácilmente patrones e insights a través de visualizaciones dinámicas. Crea potentes paneles y gráficos que apoyan una toma de decisiones más inteligente y la colaboración. Aplicaciones de datos personalizadas Construye aplicaciones específicas para roles que optimicen los flujos de trabajo, aumenten la productividad del equipo y ofrezcan soluciones de datos dirigidas que se adapten a tus procesos únicos. Analítica embebida Entrega insights directamente a tus interesados. Utiliza paneles embebidos y acceso seguro basado en roles para extender la analítica a tu equipo, socios o clientes. Automatización de flujos de trabajo Ahorra tiempo automatizando operaciones comerciales complejas con flujos de trabajo intuitivos e integrados. Enfoca la energía de tu equipo en iniciativas que generen el mayor impacto.

Chart.Js es una forma de incluir gráficos animados e interactivos en el sitio web de forma gratuita.

Google Workspace permite a equipos de todos los tamaños conectarse, crear y colaborar. Incluye herramientas de productividad y colaboración para todas las formas en que trabajamos: Gmail para correo electrónico empresarial personalizado, Drive para almacenamiento en la nube, Docs para procesamiento de texto, Meet para conferencias de video y voz, Chat para mensajería de equipo, Slides para creación de presentaciones, Calendarios compartidos, y muchos más.

Mode es una plataforma de análisis que ayuda a los equipos orientados a los datos a analizar, visualizar y compartir datos.

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