¿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
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.