El cerebro humano no está diseñado para interpretar el código binario o comprender rápidamente la información escrita; por eso la visualización de datos es crucial para la comunicación de ideas y conceptos complejos. Sin embargo, apenas hay algo más aburrido y que consuma más tiempo que la construcción de gráficos y diagramas desde cero. Nuestro Colección de Gráficos (Parte 1) ofrece una variedad de gráficos, barras y diagramas 100% personalizables, que le ahorrarán horas de trabajo y le permitirán concentrarse en tareas más importantes.
Si necesita entender y explicar los valores atípicos, la tendencia normal y el rango de información en sus valores, los gráficos de distribución son sus amigos. Los gráficos de dispersión, Mekko, de línea, de columna y de barras sirven mejor a estos propósitos.
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Es bastante posible que en su presentación, necesite demostrar cómo se comportó un dato durante un período de tiempo específico. Esta tarea requiere tipos de gráficos específicos como Pirámide, Línea, Línea de doble eje o Columna.
Para comparar y contrastar uno o varios conjuntos de valores y comunicar los valores bajos y altos en los conjuntos de datos a su equipo y a los interesados, los gráficos como Columna, Mekko, Barra, Pastel, Línea, Dispersión y Bala son la elección óptima.
Scott Berinato, editor senior de Harvard Business Review (HBR) y autor de Good Charts Workbook, desvela los secretos de las visualizaciones de datos que realmente funcionan.
Aunque los gerentes no necesariamente piensan en la visualización como una herramienta para apoyar la generación de ideas, Berinato dice, la utilizan para hacer lluvia de ideas todo el tiempo, ya sea en pizarras blancas o en papel de carnicero. "Al igual que la ilustración de ideas, la generación de ideas se basa en metáforas conceptuales, pero tiene lugar en entornos más informales, como reuniones fuera del sitio, sesiones de estrategia y proyectos de innovación en fase inicial. Se utiliza para encontrar nuevas formas de ver cómo funciona el negocio y para responder a desafíos gerenciales complejos: reestructurar una organización, idear un nuevo proceso de negocio, codificar un sistema para tomar decisiones", dice.
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El descubrimiento visual es el cuadrante más complicado porque consta de dos categorías: probar una hipótesis y buscar patrones, tendencias y anomalías. Berinato dice: "El primero es enfocado, mientras que el segundo es más flexible. Cuanto más grande y complejos sean los datos, y menos sepas al principio, más abierta será la tarea."
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En la fase de confirmación visual, está buscando respuestas a estas preguntas: ¿Es cierto lo que sospecho? y ¿Cuáles son algunas otras formas de representar esta idea? Según Berinato, adquirir habilidades de manipulación de hojas de cálculo y conocimientos de herramientas de prototipado rápido son útiles en esta fase.
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Como ejemplo, Berinato utiliza a Anmol Garg, científico de datos de Tesla Motors. Garg ha utilizado la exploración visual para aprovechar la gran cantidad de datos de sensores que producen los coches Tesla. Desarrolló un gráfico interactivo que muestra la presión en los neumáticos de un coche a lo largo del tiempo. "En verdadera forma exploratoria, [Grag] primero creó las visualizaciones y luego encontró una variedad de usos para ellas: para ver si los neumáticos están correctamente inflados cuando un coche sale de la fábrica, cuántas veces los clientes los reinflan, y cuánto tiempo tardan los clientes en responder a una alerta de baja presión; para encontrar tasas de fugas; y para hacer un poco de modelado predictivo sobre cuándo es probable que los neumáticos se desinflen. La presión de los cuatro neumáticos se visualiza en un gráfico de dispersión, que, aunque incomprensible para un público general, es claro para su público objetivo", escribe Berinato.
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La plataforma de soluciones empresariales, CSG, ha recopilado estadísticas importantes que demuestran el poder de la visualización de datos:
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