Estamos rodeados de datos todos los días: desde los pasos que cuenta nuestro celular hasta las compras que hacemos en línea. Pero, ¿cómo podemos aprovechar toda esa información para tomar decisiones inteligentes?
La visualización de datos es la clave, ya que convierte números y estadísticas en gráficos y mapas fáciles de interpretar, ayudándonos a ver patrones y tomar decisiones con mayor claridad.
En México, las empresas de distintos sectores necesitan cada vez más personas que sepan analizar datos y comunicar resultados de forma efectiva. Por eso, estudiar la Maestría en Big Data de UNIR México (RVOE 2023-08-04, Nº de acuerdo 20232249) es altamente recomenbdable pues es la única con la que comprenderás el ciclo completo de un proyecto de big data, desde la recolección y captura de datos hasta el almacenamiento, procesamiento, análisis e interpretación y visualización de los mismos. De igual modo, si cumples con un perfil más orientado al negocio, la Maestría en Inteligencia de Negocios es muy recomenbdable.
Pero debes saber que aprender a manejar la visualización de datos no se trata solo de crear gráficos bonitos. Se trata de contar historias que conecten, explicar resultados de manera simple y respaldar decisiones importantes con datos sólidos.
Qué es la visualización de datos y en qué consiste
Es una técnica que transforma cifras y datos complejos en gráficos, tablas, mapas y otros elementos visuales que facilitan la interpretación de la información.
Pero, ¿en qué consiste la visualización de datos exactamente? En pocas palabras, se trata de organizar y representar la información de forma visual para que sea más fácil de analizar. Así, en lugar de solo leer datos, puedes «ver» las historias que cuentan esos datos.
Y si te preguntas, para qué sirve la visualización de datos, debes saber que su propósito es facilitar la toma de decisiones. Al ver los datos de manera visual, se pueden identificar con rapidez oportunidades y problemas, lo que permite a empresas, investigadores y profesionales actuar con base en información clara y precisa.
Herramientas y programas de visualización de datos
Contar con las herramientas de visualización de datos adecuadas puede marcar la diferencia entre simplemente mostrar números y contar una historia que conecte.
Por fortuna, existen diversas opciones, desde programas de fácil uso hasta plataformas más avanzadas. Estas son algunas de las más utilizadas:
— Tableau: es uno de los programas más populares gracias a su facilidad de uso y su capacidad para crear gráficos interactivos. Perfecto para quienes buscan una solución intuitiva para explorar datos sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.
— Power BI: este programa de Microsoft se destaca por su integración con otras herramientas del ecosistema Microsoft, como Excel. Es ideal para crear paneles interactivos y visualizar datos empresariales de forma eficiente.
— Python: si te gusta la programación, la visualización de datos con Python es una excelente opción. Utilizando bibliotecas como Matplotlib y Seaborn, puedes personalizar gráficos y manejar grandes volúmenes de datos de manera flexible.
— R: la visualización de datos en R es muy apreciada por científicos de datos y estadísticos. Este lenguaje ofrece poderosas herramientas como ggplot2, que permiten crear gráficos complejos y detallados para análisis avanzados.
Además, en el mundo de los datos, las herramientas de big data como Apache Hadoop y Spark se han vuelto indispensables para manejar grandes volúmenes de información, permitiendo su análisis predictivo y visualización efectiva.
Tipos de visualización de datos y ejemplos
Existen diferentes tipos de visualización de datos, cada uno pensado para contar una historia específica con los números. Estos son algunos de los más utilizados, junto con ejemplos para que veas cómo se aplican en la práctica:
— Gráficos de barras y líneas: estos son los más comunes y efectivos para mostrar comparaciones y cambios a lo largo del tiempo. Ejemplo: el gráfico de ventas mensuales, donde cada barra representa el rendimiento de un mes.
— Mapas de calor: son útiles para identificar patrones y tendencias en grandes conjuntos de datos. Ejemplo: para visualizar datos estadísticos sobre la densidad de población en diferentes regiones, mostrando áreas más densas con colores más oscuros.
— Diagramas de dispersión: ideales para visualizar la relación entre dos variables y encontrar posibles correlaciones. Ejemplo: un diagrama que muestra la relación entre la inversión en publicidad y el aumento de ventas.
— Gráficos circulares o de pastel: se utilizan para mostrar proporciones dentro de un todo. Ejemplo: pueden mostrar el desglose del presupuesto de una empresa, indicando qué porcentaje se destina a cada área.
Como puedes ver, la clave está en elegir el tipo que mejor se adapte a lo que deseas comunicar. Así, podrás comprender mejor la información y tomar decisiones informadas.
Importancia de la visualización de datos
Su importancia radica en su capacidad para simplificar información compleja y hacerla comprensible para todos. Cuando trabajamos con grandes volúmenes de datos, puede ser abrumador encontrar patrones o tendencias.
Aquí es donde entra en juego el análisis y visualización de datos, un proceso que no solo organiza la información, sino que la presenta de manera clara a través de gráficos y diagramas fáciles de interpretar. Este enfoque es especialmente valioso en el contexto del big data, donde se generan cantidades enormes de información a diario. Esto permite identificar rápidamente valores atípicos, detectar tendencias emergentes y tomar decisiones informadas. Por ejemplo, al analizar datos de ventas, la visualización ayuda a ver qué productos están funcionando mejor y cuáles necesitan ajustes, sin necesidad de revisar largas hojas de cálculo.
