Blog de Bismart: Data Analytics y Business Intelligence

Visualización de datos para la toma de decisiones

Escrito por Borja Martín | 18-jun-2019 9:59:00

A finales del año 2017 tuve la ocasión de ver un concierto de Katy Perry perteneciente a su cuarta gira mundial, Witness. En ese concierto se interpretaban sus éxitos y se presentaban sus nuevas canciones, mientras se desplegaba un ejercicio de producción impactante del que formaban parte decenas de bailarines vestidos de mil maneras, ríos de colores, cielos estrellados presididos por una boca gigante, androides con cabeza de pantalla, pistas de baloncesto, montañas rusas, tigres y diosas montándolos. Todo ello sucediendo a una altísima velocidad y sin solución de continuidad en una gran fiesta de impactos visuales inapelables donde no existía ni un segundo de espacio para tragar saliva. Pasada media hora desde la finalización del concierto, aún estaba asimilando ese ejercicio de contenidos que, creí resolver, perseguía contarme una historia no solo a través de letras y melodías, sino también a través de una imagen que recreaba universos, formas de pensar, opiniones y, como resultado, decisiones.

¿Cuántas veces hemos oído eso de “ver para creer”…? ¿O eso otro de… “más vale una imagen que mil palabras”? Sentencias propias de nuestro imaginario colectivo que se van apoderando de nuestra manera de pensar y, finalmente, de ser. Pues bien, más allá de ser un dicho común en nuestra cultura, lo visual, la visualización está en el centro de las inercias que nos moldean y entre las que nos encontramos muchos de nosotros y de muchas maneras. No solo a la hora de querer ver lo que compramos y poder escudriñarlo de mil maneras en la pantalla de nuestros dispositivos móviles, sino también en lo que respecta al consumo de contenidos, el entretenimiento o el aprendizaje. Nos estamos acostumbrando a entender desde la imagen y, mediante ella, a sustanciar lo que es clave y esencial para divertirnos, adquirir conocimientos o sentir. La imagen como estímulo siempre ha sido relevante en estos ámbitos, pero ¿antes lo era tanto como ahora?

En ese mismo orden de cosas, lo visual también se ha convertido en la plataforma sobre la cual poder decidir mejor. La visualización de un pensamiento abstracto mediante una representación gráfica del mismo o disponer de un esquema ordenado de las piezas que lo componen y la importancia de cada una, nos ayuda a entenderlo mejor, a tomar partido, a posicionarnos, a opinar. Lo vemos en las visualizaciones que se presentan en los periódicos durante el periodo electoral, en las gráficas que explican el rendimiento de los tenistas en la final de Roland Garros y nos llevan a pensar quién está jugando mejor al margen de las sensaciones, o en los gráficos sobre la evolución de nuestra actividad física que aparecen en nuestro móvil o reloj inteligente. De ahí a la toma de decisión hay bien poco.

Estos ejemplos que apelan a cualquier ámbito cotidiano de nuestras vidas, proyéctenlos al mundo empresarial, ahí donde las decisiones son continuas e imprescindibles. A eso únanle que el contexto que envuelve a muchos de los negocios actuales en los que se toman decisiones es volátil, incierto, complejo y ambiguo (VUCA, según las siglas en inglés) y ello implica que los profesionales y las organizaciones requieran desarrollar sus capacidades para decidir mejor. Y eso hace enfocar la mirada hacia los datos, su análisis y por supuesto la posibilidad de visualizarlos de una manera fácil y estratégica.

 

¿Qué se entiende por visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de representar información de manera gráfica o visual para facilitar la comprensión y el análisis. Consiste en tomar conjuntos de datos y transformarlos en gráficos, diagramas, mapas u otras formas visuales que permitan identificar patrones, tendencias, correlaciones o anomalías de manera más intuitiva que simplemente examinando los datos en forma de números o texto.

La visualización de datos es una herramienta poderosa en campos como la ciencia de datos, la investigación, el análisis de negocios, la ingeniería, entre otros, ya que ayuda a comunicar de manera efectiva la información contenida en los datos y a tomar decisiones informadas basadas en la comprensión visual de los mismos.

Ver para decidir

Visualización de datos para tomar data-driven decisions

En la era del 5G, y en pleno desarrollo del internet de las cosas cada paso que demos generará información que podrá usarse, una vez capturada, ordenada y enriquecida, para tomar una decisión. Por darle un orden de magnitud a esta afirmación podemos decir que las proyecciones a 2025 del informe Data Age indican que el volumen de datos anual en la datasfera será de 175 Zettabytes y el número de interacciones por persona susceptibles de generar datos será de más de 4.900 al día.

Las empresas van a contar con un activo en bruto cada vez más valioso al que poder aplicar una solución que le saque brillo. Esa solución es la analítica y la visualización de la información de manera inteligente. De hecho, no hay más que mirar lo que está ocurriendo en el mercado de adquisiciones por parte de los grandes jugadores tecnológicos para tener claro de un vistazo hacia donde se dirigen los próximos tiempos. Google compra por 2.600 millones de dólares Looker, firma especializada en el análisis de datos; días más tarde Salesforce compra Tableau, una de las plataformas referentes en el mismo ámbito por unos 15.700 millones de dólares, y Microsoft y Oracle firman un acuerdo para conectar sus nubes (además de la apuesta declarada de Microsoft por su solución Power BI, considerada por Gartner como la plataforma líder del mercado en analítica y visualización para el Business Intelligence).

Parece que estas grandes compañías vislumbran que el poder de gestionar grandes cantidades de datos, analizarlos y entregar una visualización que ayude a decidir va a ser esencial en el liderazgo de los negocios. Desde ahí podemos reflexionar qué hace tan esenciales estas funciones en el contexto actual. Pues bien, si las decisiones que se están tomando hoy en día desde cualquier área de negocio deben ser:

  • En tiempo real
  • Eficientes
  • Integradas con las diferentes áreas / canales de la compañía
  • Orientadas a la acción

Disponer de la posibilidad de analizar información en tiempo real, identificar cuáles son las variables que más influyen en las ventas, eficiencia, calidad, satisfacción, felicidad, valor para nuestros clientes y empleados a partir de un cuadro de mando sencillo, agradable y manejable aumenta las capacidades de cualquier profesional, departamento o empresa. En definitiva, la visualización ayuda a:

  • Colocar al cliente en el centro de las decisiones de la compañía y convertirlas en consumer centric
  • Entender mejor qué ocurre en la organización
  • Permite medir y analizar impactos
  • Permite identificar problemas con agilidad
  • Identificar insights y oportunidades de negocio
  • Permite crear historias
  • Fomentar entornos Lean
  • Escalabilidad
  • Disponer de organizaciones más conectadas y que escapen de los silos
  • Activar la transparencia en la organización y la consolidación de “verdades” frente a las hipótesis o inercias
  • Alimentar un modelo de liderazgo ágil

En la era de los datos donde todo es medible, la visualización de los mismos es el mejor vehículo para poder tener organizaciones más capaces, que trasladen mejor sus ideas, sean más justas, huyan de las falsas creencias, dialoguen con sus clientes y colaboren con mayor facilidad desafiando las reglas de nuestros mercados, cada vez más volátiles e impredecibles.

 

¿Cuáles son los tipos de visualizaciones de datos?

Hay una amplia variedad de tipos de visualizaciones de datos, cada uno adecuado para diferentes tipos de datos y propósitos de análisis. Algunos de los tipos más comunes incluyen:

  1. Gráficos de barras: Representan datos utilizando barras rectangulares de diferentes longitudes, donde la longitud de cada barra corresponde al valor de la variable que está siendo medida.

  2. Gráficos de líneas: Muestran la relación entre dos variables utilizando líneas que conectan puntos de datos en un eje XY.

  3. Gráficos circulares (o de pastel): Dividen un círculo en secciones proporcionales para representar la proporción de cada categoría en un conjunto de datos.

  4. Histogramas: Representan la distribución de frecuencia de un conjunto de datos dividido en intervalos (bins), mostrando la frecuencia con la que ocurren los valores dentro de cada intervalo.

  5. Diagramas de dispersión: Muestran la relación entre dos variables mediante la disposición de puntos en un gráfico XY, donde cada punto representa una observación.

  6. Diagramas de caja y bigotes (boxplots): Representan la distribución de un conjunto de datos a través de cuartiles, mostrando la mediana, los cuartiles y los valores atípicos.

  7. Mapas de calor: Visualizan la densidad o la intensidad de los valores de datos en una matriz bidimensional utilizando colores.

  8. Diagramas de dispersión 3D: Similar a los diagramas de dispersión 2D, pero con una tercera variable representada por el tamaño o el color de los puntos, además de su posición en el espacio tridimensional.

  9. Diagramas de redes (network plots): Representan las relaciones entre diferentes entidades mediante nodos (nodos) y conexiones (bordes) entre ellos.

  10. Diagramas de área: Son similares a los gráficos de líneas, pero el área debajo de la línea se rellena con un color para resaltar la magnitud total.

  

¿Cuáles son las herramientas de visualización de datos?

Hay una amplia gama de herramientas disponibles para la visualización de datos, desde opciones gratuitas y de código abierto hasta herramientas comerciales más avanzadas. Aquí tienes algunas de las herramientas más populares:
  1. Tableau: Es una de las plataformas líderes en visualización de datos, que permite crear visualizaciones interactivas y tableros de control de manera intuitiva.

  2. Microsoft Power BI: Es una herramienta de análisis de negocios que proporciona capacidades avanzadas de visualización de datos y permite conectarse a una variedad de fuentes de datos.

  3. Google Data Studio: Es una herramienta gratuita de Google que permite crear informes y visualizaciones interactivas utilizando datos de varias fuentes, como Google Analytics, Google Sheets y bases de datos.

  4. Python con bibliotecas como Matplotlib, Seaborn y Plotly: Python es un lenguaje de programación ampliamente utilizado en ciencia de datos, y estas bibliotecas proporcionan herramientas poderosas para crear una amplia gama de visualizaciones de datos.

  5. R con ggplot2: R es otro lenguaje popular en análisis de datos, y ggplot2 es una biblioteca de visualización de datos altamente flexible y poderosa.

  6. D3.js: Es una biblioteca de JavaScript que permite crear visualizaciones de datos dinámicas y altamente personalizables utilizando HTML, SVG y CSS.

  7. Excel: Aunque no es tan avanzado como algunas de las otras herramientas mencionadas, Excel sigue siendo ampliamente utilizado para crear visualizaciones básicas de datos, como gráficos de barras y gráficos circulares.

  8. Qlik Sense: Es otra plataforma líder en análisis de datos que proporciona capacidades avanzadas de visualización de datos y descubrimiento guiado.

Visualización de datos con Power BI

Power BI es una potente herramienta de visualización de datos desarrollada por Microsoft que permite a los usuarios conectar, transformar y visualizar datos de una variedad de fuentes. Aquí hay un resumen de cómo se puede trabajar con visualización de datos con Power BI:

  1. Conexión de datos: En Power BI, puedes conectarte a una amplia gama de fuentes de datos, como bases de datos, archivos locales, servicios en la nube, APIs y más. Puedes importar datos directamente en Power BI o conectar en tiempo real a fuentes de datos externas.

  2. Transformación de datos: Una vez que hayas conectado tus datos, Power BI te permite realizar transformaciones para limpiar, dar forma y preparar los datos para su análisis. Puedes realizar operaciones como filtrado, combinación de tablas, creación de columnas calculadas y más utilizando la interfaz de usuario intuitiva de Power BI.

  3. Creación de visualizaciones: Una vez que los datos estén preparados, puedes comenzar a crear visualizaciones utilizando una variedad de tipos de gráficos y elementos visuales en Power BI. Puedes arrastrar y soltar campos de datos en un lienzo y elegir entre una amplia gama de visualizaciones, como gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de líneas, mapas, tablas y más.

  4. Interacción entre visualizaciones: Power BI permite crear paneles interactivos donde las visualizaciones están vinculadas entre sí. Por ejemplo, puedes hacer clic en una barra en un gráfico de barras para filtrar los datos mostrados en un gráfico circular o una tabla.

  5. Formato y personalización: Power BI ofrece una amplia gama de opciones de formato y personalización para tus visualizaciones. Puedes cambiar colores, estilos, etiquetas, leyendas y más para adaptar las visualizaciones a tus necesidades y preferencias.

  6. Creación de informes y paneles: Una vez que hayas creado tus visualizaciones, puedes organizarlas en informes y paneles de Power BI. Los informes pueden contener múltiples visualizaciones y páginas, mientras que los paneles son vistas más resumidas que muestran visualizaciones clave.

  7. Publicación y uso compartido: Después de crear tus informes y paneles, puedes publicarlos en el servicio Power BI para que otros usuarios puedan acceder a ellos en línea. También puedes compartir informes y paneles con colegas mediante la generación de enlaces compartidos o la inserción en sitios web o aplicaciones.

En resumen, Power BI ofrece una amplia gama de herramientas y funcionalidades para la visualización de datos, lo que la convierte en una opción popular para empresas y profesionales que buscan analizar y comunicar datos de manera efectiva.

Bismart es un partner Power BI de Microsoft, lo que significa que colaboramos estrechamente con Microsoft para ofrecer soluciones avanzadas de visualización de datos y análisis empresarial utilizando la plataforma líder en el mercado, Power BI.