Kit de herramientas de Smb: cómo elegir la visualización de datos correcta

Las hojas de cálculo han sido un pilar en los negocios durante tanto tiempo que algunas personas tienen problemas para dejarlas ir. Sin embargo, la mayoría de las empresas hoy han superado la fugaz atracción de la nostalgia en favor de herramientas de inteligencia empresarial (BI) de autoservicio más potentes. Hay muchas razones por las que estas herramientas son superiores a una hoja de cálculo, pero la más obvia es la capacidad de producir fácilmente visualizaciones de datos efectivas y convincentes. Ese factor supera en gran medida cualquier argumento en apoyo de las hojas de cálculo por una simple razón: los cerebros humanos absorben y procesan representaciones visuales de información más rápido y mejor que los números.

Esta inclinación humana por las imágenes sobre los números está lejos de ser un descubrimiento reciente. La historia nos muestra que el concepto se ha probado con éxito a lo largo del tiempo, desde los primeros dibujos de cuevas hasta las modernas señales de tráfico universales reconocidas en todo el mundo, independientemente del idioma. Un vistazo a los mensajes basados ​​en imágenes y la información se entiende sin importar su idioma o sus habilidades matemáticas. Las visualizaciones de datos modernas llevan ese poderoso medio de comunicación a un nivel completamente nuevo, infundiendo las ricas tablas y gráficos generados con datos ricos.

Sin embargo, elegir la visualización de datos correcta no es simplemente una cuestión de elegir un gráfico circular sobre un gráfico de barras o un diagrama de dispersión. No es tan simple como elegir visualizaciones tradicionales sobre vanguardias, como las representaciones de realidad virtual (VR) en 3D. Hay mucho más que gustos y preferencias personales en el juego.

Cada elemento de una visualización transmite una parte del mensaje general. Desde las elecciones de color y la proporción de tinta hasta los datos en sí (y todas las capas que puede profundizar en él), las visualizaciones de datos son una representación simple y engañosamente simple de ideas comerciales complejas basadas en datos.

Entonces, ¿qué visualización debes elegir? En última instancia, la elección depende de usted para identificar la representación visual que mejor se adapte al mensaje que está tratando de enviar con los datos que está presentando. Estas son las cosas que necesita saber para tomar una decisión informada y estratégica.

Tipos de visualizaciones

No te aburriré recapitulando todas las pruebas. Si ha estado en el negocio durante un tiempo considerable o ha trabajado con datos más allá de simplemente ingresarlos en el software, entonces ya está familiarizado con los formularios de visualización tradicionales: gráficos circulares, gráficos de barras, gráficos de líneas, diagramas de dispersión y mapas con símbolos Estas, entre otras representaciones gráficas, generalmente están organizadas por dos o tres características que incluyen tiempo, número de unidades y costos o ventas.

No hay nada malo con este grupo de visualizaciones. Han estado en uso durante mucho tiempo por una buena razón: funcionan.

De hecho, su propia familiaridad significa que su audiencia no tiene que detenerse y descifrar el formulario antes de que puedan entender el mensaje. Eso es exactamente lo que quieres que suceda. Entonces, ¿por qué no te detienes aquí y eliges uno de estos? O, como es una opción en muchas aplicaciones de BI, ¿deja que el software elija una para usted?

Porque no todos los resultados analíticos pueden o deben expresarse en una transmisión tan simplificada. Un semáforo se reduce a tres funciones porque solo hay tres mensajes para transmitir: ir, reducir la velocidad y detenerse. Si quiere decir algo más, debe agregar otra imagen. Tal vez una señal que dice "No gire a la derecha en rojo" o tal vez agregará otro semáforo solo para el carril de giro. En los paneles e informes, todas esas imágenes agregadas pueden acumularse y, cuando su audiencia llega al final del montón, se han olvidado de cómo esa información se relaciona con la primera u otras imágenes en la pila. Eso no es eficiente ni instructivo. Además, el uso de demasiadas visualizaciones puede causar fatiga al usuario. El mensaje se pierde en la mente que deambula.

En cualquier caso, ya conoces estas visualizaciones. Sigamos adelante y consideremos nuevas formas.

'Twixt y' Tween

Esta clase de visualizaciones muestra más características que el grupo tradicional, pero el mensaje tiende a tener un solo impulso. Por ejemplo, considere la "nube de palabras". Esta visualización mide muchas palabras en relación entre sí, por lo que cada palabra se representa en tamaño en proporción a su uso en comparación con las otras palabras. Los colores se pueden usar para representar subgrupos dentro del grupo u otra información, o simplemente para que sea más fácil ver los tamaños de palabras individuales de un vistazo.

¿Cuándo podría ser bueno usar una visualización de nube de palabras? Hay varios casos de uso que incluyen el estado de ánimo del cliente / usuario en las redes sociales, problemas de clientes cada vez mayores o menores en los centros de llamadas, consultas de clientes sobre productos específicos, ventas de productos y otros casos. Otros ejemplos de este tipo se ven con frecuencia en las infografías, ya que representan datos basados ​​en un tema.

Amigable con el vendedor pero reacio al usuario

Luego están las visualizaciones que los proveedores de BI están orgullosos de ofrecer, pero pocos compradores y usuarios entienden. Pero espera, podrías decir. Si no puedo ver una visualización y decir cómo funciona, ¿cómo puede mi audiencia averiguar qué les están diciendo los datos?

Es cierto que a veces la visualización contiene la información pero no la entrega. Tomemos, por ejemplo, "La noche estrellada" de Vincent van Gogh que pintó en 1889. La obra icónica representa con precisión la turbulencia del viento, pero ningún matemático o científico reconoció esa comprensión hasta siglos después. Hable acerca de no entregar la información.

"Los científicos han luchado durante siglos para describir el flujo turbulento; se dice que algunos consideraron el problema más difícil que la mecánica cuántica", según un informe publicado en Nature. "Varias de las obras de van Gogh muestran la escala de Kolmogorov en sus distribuciones de probabilidad de luminancia. A simple vista, este patrón puede verse como remolinos de diferentes tamaños, incluidos remolinos grandes y pequeños remolinos creados por el pincel".

Si bien el éxito de cualquier visualización depende, al menos en parte, de la perspectiva y el conocimiento del espectador, a veces la información es tan compleja que requiere visualizaciones más sofisticadas y exactas. De lo contrario, la información se pierde en el transporte o la traducción.

Algunos proveedores de BI ofrecen ese nivel de sofisticación en sus paletas de visualización. Un diagrama de Sankey, que es muy útil para describir el flujo de información dentro de un conjunto de datos, es un ejemplo.

"Por ejemplo, esta visualización puede mostrar el proceso a través del cual un cliente bancario transfiere dinero, midiendo el flujo de efectivo por transacción. Los diagramas de Sankey son útiles en cualquier momento que desee mostrar el flujo de información a través de distintos pasos en un proceso", explicó Daphne Tan, Product Marketing Manager en MicroStrategy, que produjo la visualización del diagrama de Sankey a continuación.

Puede tomar un poco de esfuerzo enseñarle a su audiencia cómo leer algunas de las visualizaciones más sofisticadas. Sin embargo, vale la pena si necesita transmitir regularmente más información que generalizada y no quiere tirar de un Van Gogh. Sin embargo, encontrará muchas audiencias que ya están familiarizadas con estas métricas y representaciones de datos más exactas, incluidos estadísticos, ingenieros y muchos profesionales que trabajan en las ciencias.

Aquí hay una breve descripción de algunas de las visualizaciones en esta categoría que vale la pena considerar y dónde desea usarlas:

1. Diagramas de arco: estos diagramas tienen la capacidad única de representar patrones complejos en datos de cadena, es decir, secuencias que a menudo también contienen subsecuencias repetitivas. Piense en el ADN y la transmisión de datos desde Internet de las cosas (IoT). Encontrará más información detallada sobre diagramas de arco en este documento de IBM Research.

2. Gráfico Sunburst: también llamados gráficos circulares multinivel, se utilizan principalmente para visualizar datos jerárquicos utilizando círculos concéntricos. Puede crearlos en Microsoft Excel, por ejemplo. A continuación se muestra un ejemplo:

3. Streamgraph: Microsoft y GitHub describen un streamgraph como "un gráfico de área apilada con una interpolación uniforme, que a menudo se usa para mostrar valores a lo largo del tiempo". En este gráfico se forma una forma orgánica que fluye y el resultado puede ser exacto y exasperante. Aún así, tiene usos muy válidos, como mostrar conjuntos de datos de gran volumen para encontrar tendencias y patrones a lo largo del tiempo en una amplia gama de categorías. Sí, esta es una visualización de código abierto para que pueda obtenerla en la tienda de Microsoft Office o en GitHub.

4. Árbol hiperbólico: también llamado hipertree, esta visualización está inspirada en la geometría hiperbólica y es básicamente una forma de dibujar un árbol muy grande en un espacio limitado, evitando al mismo tiempo hacer una gota. Pones todo en un disco en lugar de hacerlo en un plano plano para que las ramas más alejadas parezcan más pequeñas. Pero puede arrastrarlos hacia usted, haciéndolos más grandes y fáciles de examinar. Los árboles hiperbólicos muestran gran información con detalles y contexto dentro de una vista (a diferencia de la paginación o de otra manera convocar y retratar detalles granulares en otra vista).

Visualizaciones surgidas de la nueva tecnología

Hay tantos tipos diferentes de visualizaciones disponibles hoy en día, que es de esperar que todos los medios concebibles para representar visualmente los datos ya estén disponibles. Por desgracia no. Las nuevas tecnologías y los casos de uso inevitablemente generan nuevas formas de visualización también.

Los sistemas de realidad aumentada (AR) y de realidad virtual (VR) vienen inmediatamente a mi mente. Los proveedores de BI ya están trabajando en visualizaciones únicas para estos sistemas. Un ejemplo es el nuevo sistema de visualización de datos de Vantage Data Centers en un sistema de recorrido virtual 3D habilitado para VR. Se parece a esto:

"Lanzamos por primera vez la plataforma concept3D en mayo de 2017 para ayudarnos a promover nuestra nueva instalación de centro de datos en Santa Clara que, en ese momento, estaba en construcción. La plataforma es increíble cuando intentas comercializar un edificio que no existe ", dijo Steve Lim, vicepresidente y jefe de marketing de Vantage Data Centers.

Los datos aparecen como una superposición en la pantalla en realidad virtual, pero ese lugar solo sería demasiado limitante.

"En el corto plazo, anticipamos que la mayoría de nuestros clientes y empleados usarán el sistema sin VR en su computadora de escritorio o dispositivo móvil. Es impresionante ver por primera vez, y hay un gran potencial de cómo este sistema puede ayudarnos con las operaciones y el acceso real en tiempo real desde cualquier parte del mundo ", agregó Lim.

Elija según la tarea

Cada tipo de visualización se crea para una tarea analítica específica, como distribución, composición, relación o comparación. Asegúrese de comprender cada tarea y elija las visualizaciones en consecuencia. Por ejemplo, comprender las ventas de productos en días festivos como Navidad es un estudio de relación. Las buenas opciones de visualización para eso serían diagramas de dispersión, nubes de palabras y diagramas de Venn.

Comprender si los abrigos o las llantas se venden mejor es una representación comparativa. Los gráficos de barras, gráficos circulares, viñetas y gráficos de líneas son buenas opciones aquí. Representar la cuota de mercado y el análisis competitivo es una tarea de composición. Considere los gráficos de barras / áreas apiladas, gráficos circulares, cascadas o cualquiera de los mapas de árboles, dependiendo de la cantidad de información en contexto que necesite mostrar.

Las tareas de distribución implican comprender qué tipos de bienes se envían a qué tiendas y / o almacenes en qué almacenes, así como visualizar cómo los gobiernos distribuyen los recursos según la demografía. Las buenas opciones de visualización incluyen histogramas, diagramas de bandas y diagramas de cajas.

"En este caso, queremos una vista en la que podamos ver todos los datos a la vez e intentar encontrar el rango de valores, formas o valores atípicos", explica Patrik Lundbald, Visualization Advocate en BI y la compañía de software de visualización Qlik.

Lista de verificación para elegir una visualización

1. Conozca a su audiencia: elija una visualización que su audiencia sea más probable que encuentre relatable y atractiva. Por lo tanto, si los perritos calientes divertidos en una infografía representan la mejor venta de su vendedor en la acera, vaya con eso. Pero no escatime en información si la está transmitiendo a un público inmerso en estadística, ciencia de datos, ingeniería u otras habilidades de primer nivel. Elija una visualización que brinde los detalles y el contexto que necesitan para actuar sobre la información, sin tener que clasificar un montón interminable de visualizaciones relacionadas.

2. Haga de la claridad su prioridad principal: Sea claro y conciso, incluso con información altamente detallada y compleja. Su objetivo es producir visualizaciones fáciles de leer, incluso si el contenido es cualquier cosa menos.

3. Preste atención a cada detalle: por lo tanto, le gustaría que el gráfico de barras en esta aplicación de BI transmita esta información. Pero, ¿las barras se relacionan correctamente entre sí o la escala está apagada? Los detalles importan. Todo en cada visualización cuenta una historia. Asegúrate de contar la historia que querías contar.

4. Plan para evitar la fatiga del usuario: demasiadas visualizaciones cansan al espectador, al igual que las representaciones desconocidas o los gráficos demasiado complejos. Entregue la información en una narración breve y precisa para que el espectador se mantenga interesado y recuerde lo que aprendió. Limite el número de visualizaciones en paneles e informes.

5. Prueba de formularios de visualización: las visualizaciones son como bromas. Si tienes que explicarlos, entonces fallaste. Tiene que poder transmitir la información con un texto mínimo. Antes de comenzar a usar una visualización de forma rutinaria, pruébela en personas que no estén cerca del tema. Elija personas que deben encontrar la información en la visualización en lugar de aquellas que ya la conocen. ¿Están iluminados o confundidos? Si está confundido, elija otro formulario de visualización o prepárese para educar a su audiencia.

"A menos que se trate de información especializada que requiera un conocimiento profundo en inteligencia artificial, blockchains, hemorragia petequial o física cuántica, la visualización sirve mejor al lector cuando se puede interpretar por sí sola, no solo con el contexto del artículo", dijo Mark Nicholson, vicepresidente de Marketing y Desarrollo de Negocios en NiceJob, una empresa de construcción de reputación de redes sociales / revisión de clientes.

6. Recuerde Van Gogh: la información compleja se puede perder en una representación engañosamente simple. Por lo tanto, una visualización simple puede no ser la elección correcta. Concéntrese en transmitir la información, eso es lo importante. Además, van Gogh nos enseñó que los colores no son la única o la mejor manera de transmitir información rápidamente. La "magnífica pincelada de Van Gogh hizo uso de una propiedad conocida como luminancia, una medida del brillo relativo entre diferentes puntos. El ojo es más sensible al cambio de luminancia que al cambio de color, lo que significa que respondemos más rápidamente a los cambios de brillo que a los colores, "informó NPR. Use niveles variables de brillo y color para resaltar información o mostrar movimiento.

7. Aprenda las visualizaciones de nuevos proveedores: solicite tutoriales, ejemplos y otra información sobre cualquier visualización ofrecida por un proveedor que no comprenda. Es mejor aprender en el trabajo que seguir con las visualizaciones que ya conoce. ¿Por qué? Debido a que la tecnología está cambiando y, como lo hace, aparecerán incluso nuevas formas de visualización. Es como nunca actualizar o actualizar su teléfono. Tarde o temprano no podrá comunicarse con nadie.

8. A veces, automatizar es lo mejor: algunos proveedores de BI piensan mucho en su función de visualización automatizada. Un ejemplo que viene a la mente es Salesforce Einstein Analytics. La compañía tiene años de experiencia en análisis de clientes, ventas y marketing, desde sus primeros días de gestión de relaciones con clientes (CRM). Sus visualizaciones automatizadas reflejan esa experiencia. Por lo tanto, si está revisando las ventas y los datos de los clientes día tras día, confiar en Einstein para manejar las visualizaciones es una solución inteligente y práctica. No hay razón para reinventar la rueda.

9. Considere la narrativa: elija visualizaciones que mejoren su narrativa, que cuenten una historia. De lo contrario, volverá a representar números y sus colegas o jefes de negocios tampoco van a absorber y retener la información. Asegúrese de que las representaciones estén en contexto, use las medidas correctas (p. Ej., Valores absolutos versus relativos) y verifique la escala. Use colores para resaltar puntos importantes pero limite la cantidad de colores que usa. La visualización en sí no debería ser el foco del espectador, el contenido debería serlo.

10. Tenga en cuenta su tarea: recuerde que las visualizaciones están diseñadas para ciertas tareas y úselas en consecuencia. Sin embargo, simple es casi siempre mejor que complejo. El objetivo es encontrar el mejor, más rápido y más claro medio para transferir información de máquinas a humanos.