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Data Visualization

Qué es y por qué es importante

La visualización de datos es la presentación de datos en formato ilustrado o gráfico. Por siglos, las personas han dependido de representaciones visuales como diagramas y mapas para entender la información de manera más fácil y rápida.

Conforme se reúnen y conjuntan más y más datos, los encargados de tomar decisiones en todos los niveles dan la bienvenida a software de visualización de datos que les permite ver resultados analíticos que se presentan de modo visual, hallar relevancia entre los millones de variables, comunicar conceptos e hipótesis a otros, e incluso predecir el futuro.

Por la forma en que el cerebro humano procesa la información, es más rápido para las personas captar el significado de muchos puntos de datos cuando se muestran en diagramas y gráficas y no separados en pilas de hojas de cálculo o leyendo páginas y páginas de reportes.

Visualización interactiva

La visualización interactiva de datos va un paso adelante, va más allá de la presentación de gráficos estáticos y hojas de cálculo al uso de computadoras y dispositivos móviles para profundizar en diagramas y gráficas para obtener más detalles, y cambiar de forma interactiva e inmediata, los datos que ve y cómo se procesan.

¿Por qué es importante la visualización de datos?

Visual Analytics - Screen 3

Las visualizaciones ayudan a las personas a ver cosas que no eran tan obvias para ellos antes. Incluso cuando los volúmenes de datos son muy grandes, y pueden detectar patrones fácil y rápido. Las visualizaciones conllevan información de manera universal y simplifican compartir ideas con otros. Permiten a las personas preguntar a otros, “¿Ven lo que yo veo?” E incluso pueden responder preguntas como, “¿Qué pasaría si hiciéramos un ajuste a esa área?”

Considere al director de manufactura de confiabilidad de productos de una compañía internacional que produce pequeños motores vibratorios para teléfonos celulares. Una de las principales responsabilidades del director es determinar qué tan confiables serán los motores para teléfonos celulares con cada año que pase. Si la confiabilidad del producto no cumple con los estándares establecidos por los fabricantes de teléfonos celulares que usan los motores, su compañía podría perder contratos importantes.

Las hojas de cálculo son difíciles de visualizar

Debido a la cantidad de datos que se recopilan sobre la edad y la confiabilidad de los motores para teléfonos celulares, una hoja de cálculo electrónica tradicional no puede representar la información de manera visual debido a limitaciones en la presentación de datos. Y, si se imprimen, las hojas de cálculo crearían una enorme pila de papel en el escritorio del director. En ambos casos, el director dedicaría horas a hacer búsquedas entre miles de filas y columnas de datos sin una respuesta concreta a la pregunta original acerca de la relación entre la edad del motor y su confiabilidad.

La visualización de datos facilita la interpretación

La visualización de datos presenta los datos en una forma que el director puede interpretar con facilidad, ahorrándole tiempo y energía. Por ejemplo, la gráfica anterior muestra el número de unidades que corresponden a cada edad -representada por el degradado de color-, así como también la confiabilidad conforme aumenta la edad. En cuestión de segundos, el director puede ver que las unidades que se acercan a los 10 años de edad son aproximadamente 40% confiables. Este elemento visual simplifica los datos, aclarando al instante los factores que afectan la confiabilidad de los motores de teléfonos celulares.

Los diagramas y gráficos interactivos como los que se muestran arriba facilitan a los encargados de tomar decisiones en todas las organizaciones:

  • Identificar áreas que necesitan atención o mejoras.
  • Entender qué factores influencian el comportamiento de sus clientes.
  • Saber qué productos colocar dónde.
  • Predecir volúmenes de ventas.
  • Descubrir cómo aumentar los ingresos o reducir los gastos.

Visualización de datos simplificada

Técnicas comunes

Existen varios conceptos básicos que le pueden ayudar a generar los mejores elementos visuales para presentar sus datos:

  • Entienda los datos que intenta visualizar, incluyendo su tamaño y cardinalidad, la unidad de valores de datos en una columna.
  • Determine lo que intenta visualizar y qué clase de información desea comunicar.
  • Conozca su audiencia y entienda cómo procesa ésta la información visual.
  • Use un elemento visual que conlleve la información en la forme mejor y más simple para su audiencia.

La visualización de datos es un arte y una ciencia por sí misma, y existen muchas técnicas gráficas que se pueden emplear para ayudar a las personas a entender la historia que cuentan sus datos.

Visualización de Big Data

El Big Data impone nuevos retos a la visualización porque se deben tomar en cuenta grandes volúmenes, diferentes variedades y velocidades diversas. Y, en muchos casos hoy día, los datos se generan más rápido de lo que se pueden digerir. Hay bastantes factores a considerar.

La cardinalidad de las columnas que intenta visualizar es un factor. La cardinalidad es la unidad de valores de datos contenidos en una columna. Alta cardinalidad significa que hay un gran porcentaje de valores totalmente únicos (por ejemplo, números de cuentas bancarias, porque cada elemento debe ser único). Baja cardinalidad significa que una columna de datos contiene un gran porcentaje de valores repetidos (como se podría ver en una columna de “género”).

Software de visualización de datos de SAS

Sustentándose en técnicas básicas de graficación y visualización, SAS Visual Analytics ha empleado un enfoque innovador para hacer frente a los retos asociados con la visualización de datos. Utilizando capacidades en memoria combinadas con SAS Analytics y descubrimiento de datos, SAS provee nuevas técnicas basadas en fundamentos centrales del análisis de datos y la presentación de resultados. Con SAS Visual Analytics, usted puede:

  • Preparar datos. Gestione datos, cargue y una datos, y cree columnas calculadas.
  • Explorar datos. Realice exploración de datos ad hoc e interactiva para descubrir nueva información relevante.
  • Diseñar sus elementos visuales. Cree reportes y gráficas que conllevan sus descubrimientos de manera visual.
  • Distribuir visualizaciones a dispositivos móviles. Comparta fácilmente visualizaciones con otros a través de la Web, PDFs o dispositivos móviles.

Aprenda a usar SAS Visual Analytics para entender sus Big Data.

¿Cómo decide qué elemento visual es el mejor?

Uno de los mayores retos para los usuarios no técnicos y de negocios al producir visualizaciones de datos es decidir qué elemento visual se debe utilizar para representar los datos con precisión. SAS Visual Analytics utiliza la creación automática de diagramas inteligentes para producir el mejor elemento visual posible basado en los datos seleccionados. Es importante observar que la creación automática de diagramas quizá no cree siempre la visualización exacta que tenía en mente. En ese caso, puede seleccionar un elemento visual específico para crear.

Bar Chart

La generación automática de diagramas en SAS Visual Analytics produce un gráfico de barras para mostrar la distribución de una medida.




La adición de una segunda medida produce una gráfica de dispersión generada automáticamente.

Scatter Plot



Geographic Chart

Si SAS Visual Analytics determina que los datos son geográficos, se utiliza un diagrama de frecuencia de mapa.

 

Cuando explora un nuevo conjunto de datos por vez primera, los diagramas generados automáticamente son de especial utilidad porque proveen una vista rápida de grandes cantidades de datos. Esta capacidad de exploración de datos es útil incluso para estadísticos experimentados cuando buscan acelerar el proceso del ciclo de vida analítico porque elimina la necesidad de muestreos repetidos para determinar qué datos son apropiados para cada modelo.

Pruebe SAS® Visual Analytics gratis

Para aprender más sobre visualización de datos de SAS, puede explorar reportes de ejemplo u obtener acceso a demostraciones para explorar por su cuenta.

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