Visualización de datos

Qué es y por qué es importante

La visualización de datos es la presentación de datos en formato ilustrado o gráfico. Permite a los tomadores de decisiones ver la analítica presentada de forma visual, de modo que puedan captar conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. Con la visualización interactiva, usted puede llevar el concepto un paso adelante utilizando tecnología para profundizar en diagramas y gráficas para observar mayor detalle, cambiando de forma interactiva qué datos ve y cómo se procesan.

Historia de la visualización de datos

El concepto de utilizar imágenes para entender datos se ha utilizado durante siglos, desde mapas y gráficas en el siglo 17 hasta la invención del diagrama de sectores a principios del 1800. Varias décadas más tarde, uno de los ejemplos más citados de los gráficos estadísticos se dio cuando Charles Minard trazó en un mapa la invasión de Napoleón a Rusia. El mapa representaba el tamaño del ejército y también la ruta de la retirada de Napoleon de Moscú – y vinculaba esa información a escalas de temperatura y tiempo para poder entender más a fondo el acontecimiento.

Sin embargo, fue la tecnología la que realmente incitó el interés en la visualización de datos. Las computadoras hicieron posible procesar grandes cantidades de datos a velocidades muy altas. Hoy día, la visualización de datos se ha vuelto una mezcla de ciencia y arte en rápida evolución que ciertamente habrá de cambiar el panorama corporativo en los próximos años.

Visualización de datos: Una sabia inversión en su futuro del big data

Con el big data existe el potencial de que se presenten grandes oportunidades, pero muchos bancos pequeños enfrentan desafíos cuando se trata de encontrar valor en su inversión en big data. Por ejemplo, ¿cómo pueden utilizar el big data para mejorar sus relaciones con clientes? ¿Cómo – y hasta qué punto – deben invertir en el big data?

En esta sesión de preguntas y respuestas con Simon Samuel, director de modelos de valor de clientes de un banco importante del Reino Unido, examinamos éstos y otros aspectos del big data que confrontan los bancos de menor tamaño.

 

The Importance of Data Visualization

¿Por qué es importante la visualización de datos?

Por la forma en que el cerebro humano procesa la información, el uso de diagramas o gráficas para visualizar grandes cantidades de datos complejos es más fácil que vaciarlos en hojas de cálculo o reportes. La visualización de datos es una forma fácil y rápida de transmitir conceptos de manera universal – y puede experimentar con diferentes escenarios haciendo ajustes ligeros.

Asimismo, la visualización de datos puede:

  • Identificar áreas que necesitan atención o mejoras.
  • Esclarecer qué factores influencian el comportamiento de los clientes.
  • Ayudarle a entender qué productos colocar en qué lugar.
  • Predecir volúmenes de ventas.

Visualización de datos en el mundo actual

¿Cuál es el impacto que ha tenido la visualización de datos en el mundo corporativo – y qué hay reservado para el futuro? Esto es lo que dicen los expertos.

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Las empresas medianas apenas comienzan a utilizar la visualización de datos

Con presupuestos reducidos y recursos de TI limitados, muchas compañías medianas no están seguras de dónde comenzar cuando se trata de obtener el mayor provecho del big data.

Este documento técnico ofrece siete recomendaciones prácticas sobre cómo obtener resultados reales del análisis y la visualización de datos.    

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Técnicas para la visualización de datos

Una imagen dice más que mil palabras – en especial cuando intenta hallar relaciones y entender sus datos, lo que podría incluir miles o incluso millones de variables.

Este documento técnico proporciona algunas recomendaciones y técnicas básicas para crear elementos visuales significativos de sus datos.

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Cómo puede la visualización de datos incrementar los resultados

Creamos perfiles de seis organizaciones que utilizan la exploración visual de autoservicio para hacer grandes mejoras a su manera de trabajar – sin importar el tamaño de sus organizaciones. 

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Info-Tech: Encuentre la solución de inteligencia de negocios indicada

Encontrar la tecnología indicada para sus necesidades de inteligencia de negocios y analítica puede parecer una labor abrumadora. En este reporte, Info-Tech desglosa el proceso de buscar y seleccionar la solución correcta para usted.

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La visualización de datos cambiará la forma en que nuestros analistas trabajan con datos. Se esperará que respondan a problemas con mayor rapidez. Y necesitarán poder encontrar más insights – observe los datos de manera diferente, de una forma más imaginativa. La visualización de datos promoverá esa exploración de datos creativa. Simon Samuel Head of Customer Value Modeling for a large bank in the UK



La visualización de datos cambiará la forma en que nuestros analistas trabajan con datos. Se esperará que respondan a problemas con mayor rapidez. Y necesitarán poder encontrar más insights – observe los datos de manera diferente, de una forma más imaginativa. La visualización de datos promoverá esa exploración de datos creativa.

Simon Samuel, director de modelos de valor de clientes de un banco importante del Reino Unido

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Example of visual analytics technology on desktop screen

SAS® Visual Analytics


Data visualization technology from SAS delivers fast answers to complex questions, regardless of the size of your data.

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¿Cómo se utiliza?

Sin que importe la industria o el tamaño, todos los tipos de empresas utilizan la visualización de datos para entenderlos. Así lo hacen.

Comprenda la información con rapidez

Mediante el uso de representaciones gráficas de información de negocios, las empresas pueden ver grandes cantidades de datos de formas claras y cohesivas – y sacar conclusiones a partir de esa información. Y puesto que es considerablemente más rápido analizar información en formato gráfico (en contraste con analizar información en hojas de cálculo), las empresas pueden abordar problemas o responder a preguntas de una manera más oportuna.

Identifique relaciones y patrones

Incluso muy grandes cantidades de datos complicados comienzan a tener sentido cuando se presentan de manera gráfica; las empresas pueden reconocer parámetros con una correlación muy estrecha. Algunas de las correlaciones serán obvias, pero otras no lo serán. Identificar esas relaciones ayuda a las empresas a enfocarse en áreas que más probablemente influenciarán sus metas más importantes.

Identifique tendencias emergentes

El uso de la visualización de datos para descubrir tendencias – en los negocios y en el mercado – puede dar a las empresas una ventaja sobre la competencia, y eventualmente tener un impacto en la base de operación. Es fácil detectar valores atípicos que afectan la calidad de los productos o la diversidad de clientes, y abordar problemas antes de que se hagan más grandes.

Comunique la historia a otras personas

Una vez que una empresa ha descubierto nuevos insights a partir de la analítica visual, el paso siguiente consiste en comunicar esos insights a otras personas. En este paso es importante utilizar diagramas, gráficas u otras representaciones visualmente impactantes de los datos porque motiva la participación y transmite el mensaje con rapidez.

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Cómo funciona

Visualización de datos en acción

Aunque quizá sea fácil entender el concepto de que la visualización de datos le ayuda a comprender grandes cantidades de datos, no es tan fácil entender lo que sucede después. ¿Qué tipo de tecnología necesita y cómo la utiliza?

Este video práctico le da una descripción de SAS Visual Analytics y SAS Visual Statistics, demostrando con ello cómo es posible explorar miles de millones de filas de datos en segundos, utilizando diferentes configuraciones. La tecnología SAS le ayuda a preparar datos, crear reportes y gráficas, descubrir nuevos insights y compartir esas visualizaciones con otras personas a través de la Web, PDFs o dispositivos móviles.

Preparación del terreno para la visualización de datos

Antes de implementar nueva tecnología, hay algunos pasos que necesita seguir. No sólo necesita tener un sólido entendimiento de sus datos, sino que también necesita entender sus metas, necesidades y audiencia. Preparar a su organización para la tecnología de visualización de datos requiere que usted primero:

  • Entienda los datos que intenta visualizar, incluyendo su tamaño y cardinalidad (la singularidad de los valores de datos en una columna).
  • Determine lo que intenta visualizar y qué tipo de información desea comunicar.
  • Conozca a su audiencia y entienda cómo procesa ésta la información visual.
  • Utilice un elemento visual que transmite la información de la mejor y más simple forma para su audiencia.

Una vez que haya dado respuesta a esas preguntas iniciales acerca del tipo de datos que tiene y la audiencia que consumirá la información, necesita prepararse para la cantidad de datos con la cual trabajará. El big data trae consigo nuevos retos para la visualización porque se deben tomar en cuenta grandes volúmenes, diferentes variedades y velocidades distintas. Además, a menudo los datos se generan más rápido de lo que se pueden gestionar y analizar.

Existen factores que debe considerar, como la cardinalidad de columnas que intenta visualizar. Una alta cardinalidad significa que hay un gran porcentaje de valores únicos (por ejemplo, números de cuentas bancarias, porque cada elemento debe ser único). Una baja cardinalidad significa que una columna de datos contiene un gran porcentaje de valores repetidos (como podría verse en una columna “género”).

Decidir cuál elemento visual es el mejor

Uno de los más grandes retos para los usuarios de empresas es decidir qué elemento visual se debe utilizar para representar la información de la mejor forma. SAS Visual Analytics utiliza una función de generación automática de diagramas inteligente para crear el mejor elemento visual posible basado en los datos que se seleccionan.

Cuando explora por primera vez un nuevo conjunto de datos, los diagramas automáticos son de especial utilidad porque proporcionan 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 de la analítica porque elimina la necesidad de usar muestras en repetidas ocasiones para determinar qué datos son apropiados para cada modelo.

Ejemplo de diagrama de barras de visualización de datos
Ejemplo de diagrama de dispersión de visualización de datos
Ejemplo de diagrama geográfico de visualización de datos

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