Visualización de datos: mejores prácticas y fundamentos

“El desorden y la confusión no son atributos de los datos, son deficiencias del diseño”. – Edward Tufte

¿Qué es la visualización de datos?

Michael Friendly define la visualización de datos “como información que ha sido resumida en alguna forma esquemática, incluidos atributos o variables para las unidades de información”. En otras palabras, es una forma coherente de comunicar visualmente contenido cuantitativo. Dependiendo de sus atributos, los datos se pueden representar de muchas maneras diferentes, como un gráfico de líneas, un gráfico de barras, un gráfico circular, un diagrama de dispersión o un mapa.

Es importante que los diseñadores gráficos se adhieran a las mejores prácticas de visualización de datos y determinen la mejor manera de presentar un conjunto de datos visualmente. Las visualizaciones de datos deben ser útiles, visualmente atractivas y nunca engañosas. Especialmente cuando se trabaja con conjuntos de datos muy grandes, desarrollar un formato cohesivo es vital para crear visualizaciones que sean útiles y visualmente atractivas.

Por qué usar la visualización de datos

Según IBM, cada día se crean 2,5 quintillones de bytes de datos. El científico investigador Andrew McAfee y el profesor Erik Brynjolfsson del MIT señalan que “cada segundo cruzan Internet más datos de los que estaban almacenados en todo Internet hace solo 20 años”.

A medida que el mundo se conecta cada vez más con un número cada vez mayor de dispositivos electrónicos, el volumen de datos seguirá creciendo exponencialmente. IDC predice que habrá 163 zettabytes (163 billones de gigabytes) de datos para 2025.

Todos estos datos son difíciles de comprender para el cerebro humano; de hecho, es difícil para el cerebro humano comprender números mayores de cinco sin dibujar algún tipo de analogía o abstracción. Los diseñadores de visualización de datos pueden desempeñar un papel vital en la creación de esas abstracciones.

Después de todo, los grandes datos son inútiles si no se pueden comprender y consumir de una manera útil. Es por eso que la visualización de datos juega un papel importante en todo, desde la economía hasta la ciencia y la tecnología, pasando por la atención médica y los servicios humanos. Al convertir números complejos y otras piezas de información en gráficos, el contenido se vuelve más fácil de entender y usar.

Cuándo usarlo

Dado que los números grandes son tan difíciles de comprender de manera significativa, y muchos de los conjuntos de datos más útiles contienen grandes cantidades de datos valiosos, la visualización de datos se ha convertido en un recurso vital para los responsables de la toma de decisiones. Para aprovechar todos estos datos, muchas empresas ven el valor de las visualizaciones de datos en la comprensión clara y eficiente de información importante, lo que permite a los responsables de la toma de decisiones comprender conceptos difíciles, identificar nuevos patrones y obtener información basada en datos para mejorar. decisiones

Vale la pena gastar recursos en soluciones de diseño de visualización de datos . Comprender grandes conjuntos de datos es necesario para tomar una decisión informada, ya sea en negocios, tecnología, ciencia u otro campo. Las visualizaciones claras hacen que los datos complejos sean más fáciles de comprender y, por lo tanto, más fáciles de tomar.

Principios

Definir un propósito claro

La visualización de datos debe responder preguntas estratégicas vitales, proporcionar valor real y ayudar a resolver problemas reales. Se puede utilizar para realizar un seguimiento del rendimiento, controlar el comportamiento del cliente y medir la eficacia de los procesos, por ejemplo. Tomarse el tiempo desde el comienzo de un proyecto de visualización de datos para definir claramente el propósito y las prioridades hará que el resultado final sea más útil y evitará perder el tiempo creando imágenes innecesarias.

Conozca a la audiencia

Una visualización de datos es inútil si no está diseñada para comunicarse claramente con el público objetivo. Debe ser compatible con la experiencia de la audiencia y permitir que los espectadores vean y procesen los datos con facilidad y rapidez. Tenga en cuenta qué tan familiar está la audiencia con los principios básicos que presentan los datos, así como si es probable que tengan experiencia en los campos STEM, donde es más probable que se vean cuadros y gráficos de manera regular.

Use funciones visuales para mostrar los datos correctamente

Hay tantos tipos diferentes de gráficos. Decidir qué tipo es mejor para visualizar los datos que se presentan es un arte en sí mismo. El gráfico correcto no solo hará que los datos sean más fáciles de entender, sino que también los presentará de la manera más precisa. Para tomar la decisión correcta, considere qué tipo de datos necesita transmitir y a quién se los está transmitiendo.

Estos son los tipos de gráficos más populares para la visualización de datos:

Gráficos de líneas: los gráficos de líneas deben usarse para comparar valores a lo largo del tiempo y son excelentes para mostrar cambios grandes y pequeños. También se pueden usar para comparar cambios en más de un grupo de datos.

Gráficos de barras: los gráficos de barras deben usarse para comparar datos cuantitativos de varias categorías. También se pueden usar para realizar un seguimiento de los cambios a lo largo del tiempo, pero es mejor usarlos solo cuando esos cambios son significativos.

Diagramas de dispersión: los diagramas de dispersión deben usarse para mostrar los valores de dos variables para un conjunto de datos. Son excelentes para explorar las relaciones entre los dos conjuntos.

Gráficos circulares: los gráficos circulares deben usarse para mostrar partes de un todo. No pueden mostrar cosas como cambios a lo largo del tiempo.

Manténgalo organizado y coherente

La coherencia es especialmente importante cuando se compila un gran conjunto de datos en una visualización. Un diseño coherente se desvanecerá efectivamente en el fondo, lo que permitirá a los usuarios procesar fácilmente la información. Las mejores visualizaciones ayudan a los espectadores a llegar a conclusiones sobre los datos que se presentan sin estar "en su cara" o llamar la atención de otra manera. Simplemente muestran los datos de la mejor manera posible.

La creación de una jerarquía de datos muestra los distintos puntos de datos de forma relevante para los responsables de la toma de decisiones. Puede ordenar de mayor a menor para enfatizar los valores más grandes o mostrar una categoría que es más importante para los usuarios de manera destacada.

Incluso el orden en que se muestran los datos, los colores utilizados (como los colores más brillantes para los puntos más importantes o el gris para los datos de referencia) y el tamaño de varios elementos de un gráfico (como expandir ciertas porciones de un gráfico circular más allá del borde normal del gráfico) puede ayudar a los usuarios a interpretar los datos más fácilmente. Tenga cuidado de crear sesgos donde no debería haber ninguno al usar estas técnicas.

Haga que la visualización de datos sea inclusiva

El color se usa ampliamente como una forma de representar y diferenciar información. Según un estudio reciente realizado por Salesforce, también es un factor clave en las decisiones de los usuarios.

Analizaron cómo respondían las personas a las diferentes combinaciones de colores utilizadas en los gráficos, asumiendo que tendrían preferencias más fuertes por las paletas que tenían sutiles variaciones de color, ya que serían más atractivas estéticamente.

Sin embargo, descubrieron que, aunque atractivas, las paletas sutiles hacían que los gráficos fueran más difíciles de analizar y obtener información. Eso anula por completo el propósito de crear una visualización para mostrar datos.

Si los gráficos con colores similares y menos contraste son difíciles de leer para la persona promedio, son aún más difíciles para las personas que no tienen una visión perfecta, y representan una parte importante de la población. Según la OMS, se estima que 253 millones de personas viven con discapacidad visual.

Afortunadamente, existen herramientas disponibles para comprobar cómo las personas con estas deficiencias visualizarán una imagen, como las pruebas de daltonismo en Photoshop e Illustrator. Otras cosas, como usar tamaños de fuente lo suficientemente grandes y un contraste adecuado entre el tipo y el fondo, también son útiles.

Si las herramientas de simulación revelan problemas con la paleta de colores, existen técnicas que pueden mejorar la legibilidad del gráfico:

• Utilice colores que tengan un alto contraste.
• Complemente el uso del color con patrones o texturas para transmitir diferentes tipos de información.
• Utilice texto o iconos para etiquetar elementos.

La elección de la fuente puede afectar la legibilidad del texto, mejorando o restando valor al significado previsto. Debido a esto, es mejor evitar las fuentes de visualización y ceñirse a los tipos de letra serif o sans serif más básicos.

Asegúrese de que la visualización de datos tenga un tamaño de fuente legible para su medio. Smashing Magazine sugiere que "16 píxeles generalmente deberían ser el tamaño mínimo para el cuerpo del texto en el diseño web moderno".

No distorsione los datos

Una excelente visualización de datos debe contar la historia con claridad, evitando distorsiones. Evite el uso de representaciones visuales que no representen con precisión el conjunto de datos, como gráficos circulares en 3D.

Las visualizaciones de datos pueden llevar a los espectadores a ciertas conclusiones sin distorsionar los datos en sí. Esto puede ser particularmente útil en el diseño de cosas como infografías para el consumo público, generalmente creadas para respaldar una conclusión específica en lugar de solo transmitir datos en general. Cosas como la elección de colores y la indicación de puntos de datos específicos se pueden usar para este fin sin crear gráficos que sean engañosos (lo que podría poner en duda la credibilidad de un diseñador).

Ejemplos de visualizaciones de datos incorrectos

Ejemplos de buenas visualizaciones de datos

Conclusión

Una buena visualización de datos debe comunicar un conjunto de datos de manera clara y efectiva mediante el uso de gráficos. Las mejores visualizaciones facilitan la comprensión de los datos de un vistazo. Toman información compleja y la desglosan de una manera que hace que sea fácil de entender para el público objetivo y sobre la cual basar sus decisiones.

Como señaló Edward R. Tufte, “la prueba esencial del diseño es qué tan bien ayuda a comprender el contenido, no qué tan elegante es”. Las visualizaciones de datos, especialmente, deben adherirse a esta idea. El objetivo es mejorar los datos a través del diseño, no llamar la atención sobre el diseño en sí.

Tener en cuenta estas mejores prácticas de visualización de datos simplifica el proceso de diseño de infografías que son realmente útiles para su audiencia.

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