Liberando conocimiento: el poder de la visualización de datos

Analizas periódicamente el rendimiento de tus redes sociales y obtienes información interesante. Pero, ¿cómo se comunican esos conocimientos a las partes interesadas relevantes? No todo el mundo es un analista que pueda entender fácilmente los datos para extraer información procesable. Ahí es donde entra en juego la visualización de datos, que le ayuda a hacer que los datos sean más comprensibles para todos los involucrados.

La visualización de datos ayuda a transformar grandes conjuntos de datos (piense en big data) en algo que se pueda procesar fácilmente de un vistazo. Esto lo convierte en una parte crucial de sus esfuerzos de informes en las redes sociales. En esta publicación, profundizamos en de qué se trata la visualización de datos y qué papel desempeña en su negocio. Empecemos.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es el proceso de presentar datos e información en un formato visual. Implica el uso de cuadros, gráficos, mapas y otros elementos visuales para traducir datos. Estas visualizaciones facilitan el procesamiento y la comprensión de tendencias y patrones en un conjunto de datos determinado.

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la visualización de datos?

La visualización de datos mejora la comprensión y la comunicación en todos los ámbitos. Teniendo esto en cuenta, es difícil imaginar que esto tenga desventajas. La visualización de información a veces puede dar lugar a malentendidos, por lo que es importante considerar tanto las ventajas como las desventajas antes de profundizar en ella.

Ventajas

Comprensión de datos mejorada

Los datos visualizados son más fáciles de entender para personas de todos los niveles de habilidades y experiencia. No es necesario ser analista para interpretar lo que dicen los datos.

Identificación rápida de patrones y tendencias.

Con las visualizaciones de datos, los valores atípicos en los conjuntos de datos se resaltan de manera destacada. Esto le permite detectar rápidamente patrones, relaciones y tendencias sin tener que examinar montañas de datos.

Comunicación efectiva

Como los datos visualizados son más fáciles de entender, existe un menor riesgo de confusión y mala interpretación. De este modo, podrá compartir información de forma eficaz con las partes pertinentes, lo que mejorará la comunicación.

Mejora de la toma de decisiones

La visualización traduce rápidamente enormes conjuntos de datos en conocimientos prácticos. Esto hace que sea más fácil decidir qué hacer con los datos de sus redes sociales.

Narración mejorada basada en datos

La visualización de datos permite contar historias de forma eficaz con big data. Los colores, patrones y otros elementos visuales ayudan a las personas a visualizar la historia que sus datos intentan contar.

Desventajas

Mala interpretación de las imágenes.

Si no tiene cuidado con la forma en que presenta los datos, es posible que la visualización no transmita su mensaje de manera efectiva. Esto deja más espacio para que las personas malinterpreten los datos y lleguen a conclusiones incorrectas.

Pasando por alto el contexto y los detalles

A veces, la visualización da como resultado una simplificación excesiva de los datos. Entonces la gente saca conclusiones inexactas porque pasan por alto el contexto y los detalles esenciales.

Sesgo de selección y distorsión.

Por sí sola, la visualización de datos deja la interpretación en manos de la audiencia. Eso significa que cada individuo aplica su propio sesgo de selección para comprender los datos. Esto enturbia las aguas, dando lugar a percepciones distorsionadas.

Visualización de datos y big data.

Big data se refiere a enormes volúmenes de datos que son demasiado complejos para gestionarlos mediante herramientas de procesamiento tradicionales. Este tipo de datos es extremadamente diverso y llega a gran velocidad, lo que hace que su análisis sea aún más difícil.

Al mismo tiempo, las organizaciones no pueden darse el lujo de ignorar los big data. Debido a su gran volumen, alta velocidad y gran variedad, tiene el potencial de generar una gran cantidad de conocimientos utilizando las herramientas de análisis adecuadas.

Ahí es donde entra en juego la visualización de datos, que le ayuda a dar sentido a los billones de datos disponibles a su disposición. El análisis de datos avanzado filtra el ruido del big data para extraer la información más importante. Luego, la visualización le ayuda a contar historias resaltando esos detalles clave. Por tanto, los dos conceptos trabajan en estrecha colaboración para impulsar la toma de decisiones basada en datos.

¿Cuáles son las 3 C de la visualización de datos?

Si va a aprovechar al máximo la visualización de datos, un paso esencial es evitar los inconvenientes destacados anteriormente. Siga las tres C de la visualización de datos para presentar sus datos de forma clara y precisa.

Claridad

Sea claro sobre el mensaje que está transmitiendo con su visualización. ¿Qué significan los datos? ¿Cómo aporta valor a la audiencia? Puede ser bueno ver gráficos llamativos, pero no son de utilidad para las partes interesadas a menos que presenten información importante.

Consistencia

Es fácil leer e interpretar mal la información cuando no hay coherencia en la visualización. Las mismas reglas y estilos visuales deben aplicarse en todos los ámbitos.

Si utiliza un color para representar algo en un gráfico de barras, el significado debe ser similar en otros gráficos y tablas. Por ejemplo, si el verde representa un aumento en las ventas en un gráfico, debería representar una disminución del sentimiento negativo en otro gráfico.

Contexto

Por sí solos, los datos no pueden decir mucho. No te dice si un número es bueno o malo. Por ejemplo, si su tasa de clics es del 4,5%, ¿es una buena cifra? Agregar contexto a su visualización es crucial para una comprensión más completa de los datos.

Las partes interesadas deberían tener algo con qué comparar los datos para entenderlos mejor. En el ejemplo anterior, los puntos de referencia de la industria y las cifras del trimestre anterior pueden agregar contexto.

¿Cuáles son los 5 pasos en la visualización de datos?

Teniendo en cuenta lo anterior, aquí hay cinco pasos para crear mejores visualizaciones de datos.

Paso 1: Sea claro en la pregunta

¿Qué pregunta pretende responder tu visualización? Tenga una idea clara de su propósito para poder identificar la audiencia a la que desea llegar y los tipos de datos y análisis que necesita. Luego podrá comprender los tipos de visualizaciones que serán más efectivas para transmitir su mensaje. Este paso sirve como base para sus esfuerzos de visualización.

Paso 2: conozca sus datos y comience con visualizaciones básicas

Una vez que haya establecido su propósito, decida qué datos necesita para responder su pregunta. En base a esto, comprenderá si puede recopilar datos existentes o si necesitará crear los suyos propios.

Independientemente del tipo de datos, comience con visualizaciones básicas para reunirlos todos. Esto le ayuda a mantener las cosas lo más simples posible para que sea más fácil obtener información procesable.

Paso 3: Identificar los mensajes de la visualización y generar el indicador más informativo.

El siguiente paso consiste en limpiar sus datos y analizarlos para extraer información vital. ¿Qué significan esos números? ¿Existen patrones o tendencias reconocibles? ¿Qué mensajes puedes transmitir con los datos?

Este es uno de los pasos más importantes, ya que determina la precisión y relevancia de sus visualizaciones de datos.

Paso 4: elija el tipo de gráfico correcto

La claridad y eficacia de su visualización dependen en gran medida del tipo de gráfico que utilice. Decida cuál es el mejor tipo de gráfico entendiendo el mensaje que desea transmitir.

Algunos gráficos muestran patrones en los datos, mientras que otros hacen comparaciones entre diferentes variables. Pero hablaremos más de eso en la siguiente sección.

Paso 5: Dirigir la atención a los mensajes clave

Ahora es el momento de crear su gráfico. Asegúrese de incluir contexto relevante para que sea más fácil interpretar el mensaje.

Y no se limite a exponer números. Conviértalos en conocimientos prácticos. Si hay mensajes o conclusiones clave, asegúrese de resaltarlos para que la gente sepa en qué centrarse.

Los mejores tipos de visualización de datos

¿Se pregunta qué tipos de gráficos debería utilizar para su visualización? Estos son algunos de los mejores tipos de visualización de datos y sus casos de uso.

• Tablas: datos presentados en filas y columnas. Lo mejor para admitir otros tipos de visualización más complejos.

• Gráficos: presentación tabular y gráfica de datos, generalmente a lo largo de dos ejes. Algunos ejemplos incluyen gráficos de barras, gráficos circulares y diagramas de Gantt. Lo mejor para presentar datos categóricos.

• Gráficos: diagrama que presenta datos con líneas, curvas, áreas, puntos o segmentos. Algunos ejemplos incluyen gráficos de viñetas, gráficos de líneas, diagramas de dispersión y gráficos de red. Lo mejor para detectar correlaciones o desviaciones.

• Mapas: datos presentados en forma de mapa. Algunos ejemplos incluyen mapas de calor, mapas de árbol y mapas geográficos. Lo mejor para demostrar relaciones jerárquicas y datos específicos de la ubicación.

• Infografía: una combinación de palabras y elementos visuales que representan datos. Lo mejor para agregar contexto y detalles adicionales.

Los mejores ejemplos de visualización de datos.

¿No estás seguro de cómo debería ser una excelente visualización de datos? Echa un vistazo a algunos de estos mejores ejemplos para inspirarte.

Demografía de selfies en Londres

Selfiecity reunió la siguiente visualización de datos interesantes sobre la demografía de selfies en Londres. Como parte de un proyecto más amplio que estudia los selfies del mundo, la siguiente visualización muestra un gráfico que compara los selfies de Londres. Compara la cantidad de selfies tomadas por hombres y mujeres en diferentes rangos de edad. Hay aspectos destacados de los hallazgos clave en el panel de la izquierda para facilitar la comprensión.

Fuente de la imagen: Selfiecity

Índice de Percepción de la Corrupción

Transparency.org desarrolló un mapa interactivo que muestra el Índice de Percepción de la Corrupción global. Si pasa el cursor sobre cada país en el mapa, obtendrá una descripción general de su puntuación del IPC y cómo ha cambiado desde el último año. Al hacer clic en el país, obtendrá un informe detallado que describe cómo ha cambiado la puntuación a lo largo del tiempo.

Fuente de la imagen: Transparencia.org

La población mundial es de 8 mil millones

En 2022, la población mundial alcanzará los 8 mil millones. Visual Capitalist presentó los datos utilizando la siguiente visualización. Las líneas separan países y los colores separan continentes. Es una forma sencilla pero completa de visualizar la información para que todos la comprendan.

Fuente de la imagen: Capitalista visual

Herramientas y software de visualización de datos.

La mejor manera de visualizar sus datos de forma clara y precisa es utilizando las herramientas y el software de visualización adecuados. Esto puede incluir plataformas con análisis integrados que proporcionan informes de datos visualizados. También puede incluir software diseñado específicamente para la visualización de datos. Aquí hay algunas opciones que debes considerar.

Brote Social

Sprout Social es una herramienta de gestión de redes sociales todo en uno con sólidas capacidades de visualización. Los análisis integrados miden automáticamente su desempeño en las principales plataformas de redes sociales. Luego, la plataforma presenta los datos en un formato visual para simplificar el análisis de datos. Utiliza una combinación de gráficos, tablas, tablas y mapas para crear visualizaciones cautivadoras de su desempeño.

Sprout te permite crear una amplia variedad de visualizaciones de datos que se pueden compartir para respaldar tus informes de redes sociales. Esto incluye visualizaciones del rendimiento general de su cuenta y la actividad del perfil. Puede crear informes específicos del equipo con visualizaciones que presenten métricas relevantes para cada equipo. Incluso le permite desglosar informes para realizar un seguimiento de tipos específicos de desempeño, como el compromiso y la productividad.

Cuadro

Tableau es una plataforma de análisis visual para crear visualizaciones de datos procesables y fáciles de entender. Le permite desbloquear conocimientos completos al conectarse a datos integrados de cualquier fuente.

La plataforma procesa estos datos para ofrecer predicciones y recomendaciones utilizando Einstein AI. Esto minimiza la necesidad de escribir sus propios algoritmos, lo que agiliza su proceso de análisis de datos. Luego puede crear visualizaciones con solo unos pocos clics utilizando el editor de arrastrar y soltar.

Fuente de la imagen: Tableau

Gráficos de Google

Google Charts es un conjunto de herramientas para crear gráficos interactivos para mostrar datos en vivo en su sitio. Elija entre diferentes opciones de gráficos que mejor se ajusten a los datos que desea presentar. Luego personalice los diseños existentes para que coincidan visualmente con su sitio web. Google Charts le permite conectarse a sus datos en tiempo real para que pueda presentar datos dinámicos a los visitantes del sitio.

Fuente de la imagen: Gráficos de Google

Recursos adicionales

¿Interesado en aprender más sobre la visualización de datos? Consulte los siguientes recursos para mejorar sus habilidades de visualización.

• Publicación del blog de Sprout sobre visualización de datos para especialistas en marketing
• Visualización de datos de Coursera con especialización en Tableau
• Hermosa visualización: mirar los datos a través de los ojos de expertos

Hacer que los datos hablen con la visualización

La visualización es una forma poderosa de traducir sus datos en un mensaje que todos puedan entender. Al mismo tiempo, es importante presentar los datos de forma clara y coherente para minimizar el riesgo de interpretaciones erróneas. Esto le ayuda a transmitir su mensaje de forma más eficaz para convertir los datos en acción.

Aproveche al máximo las herramientas de análisis de redes sociales de Sprout para convertir datos complejos de desempeño social en imágenes. Obtenga una visión completa del rendimiento de sus perfiles y contenidos sociales. Luego, junte estas visualizaciones en informes procesables para compartir con su equipo.