En la analítica de datos, la visualización es el hilo conductor que define el estilo, semblanza y carácter de la comunicación. Es el medio predilecto para consumir información y, asimismo, el menos estudiado.[1]
A través de nuestros ojos: «esos que a ustedes les permiten leer estas palabras», podemos dilucidar algo que, bajo otras alternativas de interacción, hubiesen sido mucho más lentas y difíciles de comprender.
En este artículo, nos sumergiremos en la belleza de la visualización de datos en el mundo de las organizaciones.
Potencia y creatividad
Con la aparición de Power BI, no vamos a decir hayamos descubierto el uso de los cuadros de mando o reportes que van más allá de tablas con altos niveles de precisión visual. Pero al ser un programa que mezcla la potencia del análisis de grado empresarial, y asimismo, una hoja en blanco para expresar nuestros hallazgos, ha surgido un interés en trasladar las comunicaciones de análisis en las organizaciones a partir de un mix de gráficos u objetos visuales.
Esto, permite incrustar en un mismo lugar, elementos que pueden llegar a ser más intuitivos en conjunto que, por separado. Sin embargo, la ebullición o masificación de herramientas con capacidades de visualización de datos han dejado en evidencia nuestro desconocimiento en aquellos aspectos que rigen este interesante campo de estudio.
Y si, la visualización de datos por si misma, tiene el mismo carácter e importancia que la programación o la búsqueda de resultados a partir de la ejecución de funciones o técnicas de modelamiento de datos.
Un medio de comunicación
Cuando entendemos que la visualización de datos funge como medio de comunicación; todo cambia. Y esto sucede porque al estudiar sobre sus aspectos de una manera más profunda, dejaras de ver un gráfico estrictamente por su representación física.
Comienzas a leerlo, a entenderlo y unirlo con la visión total del evento.
Por ejemplo, el éxito de compartir análisis a partir de tablas se debe a la sencillez y facilidad de comprender (leer) lo allí planteado para la gran mayoría de personas.
Sin embargo, en ocasiones la precisión podría no ser lo más conveniente. Pensar que todos vemos el mundo de la misma forma, –aún con la bondad de nuestros ojos-, no sería lo adecuado.
Allí entra la fuerza de la palabra escrita, sintetizando aquello que los gráficos nos están presentando; pero dándole voz, y llegando a un público que no esta interesado en lo minucioso, sino en ver el panorama de manera general.
Y, por último, al presentar de manera simultánea distintos objetos visuales, llámese matrices, textos, series de tiempo, mapas, etcétera. Entramos en la saturación mental o perceptiva que requerirá de toda nuestra atención para identificar y procesar lo allí expresado.
No importa el estilo, los colores ni las formas. Usted, al utilizar diferentes medios de representación visual se está comunicando.
Esto es importante recordarlo en las etapas de diseño, y pensarlo en calma para identificar si lo que estamos compartiendo cumple con la naturaleza del análisis, el contexto y las personas.
Lo complejo se diluye en el conocimiento
Lo más probable, es que a muchos de ustedes al igual que yo, nos hayamos detenido en agregar cierto tipo de gráfico al momento de diseñar un reporte o cuadro de mando. En ocasiones, no tanto por lo inadecuado del objeto; por el contrario: es la manera correcta o conveniente de visualizarlo, pero al colocarnos en los zapatos de quienes verán los resultados, nos damos cuenta de que seria complicado comprenderlo.
No obstante, allí entra la educación como rol al momento de utilizar programas de visualización de datos. No debemos confundirnos y, pensar que esto se trata solo de contar con las últimas herramientas, o decir: «¿Vistes?, ¡Nosotros también utilizamos Power BI!», pero en el día a día sub-utilizamos la herramienta, carecemos de bases sobre el entendimiento o las reglas del campo de la visualización de datos, y terminamos creando reportes, digamos, «bonitos», pero que carecen de esencia; es decir, apenas se rasguña el potencial visual de la herramienta; ni hablar de aplicación de estándares ni postulados académicos.
Pongamos en contexto el comprender un evento a partir de una tarjeta KPI:
A primera impresión podemos ver que se trata de una totalización en un periodo de tiempo con dos (2) comparaciones en horizontes diferentes, tanto interanual (SPLY) como mensual (SPLM), siendo una comparación estricta día por día; no mes actual vs total mes anterior. Ambas, tienen una representación tanto porcentual como nominal, y de la misma forma, un formato condicional que cambiará en caso de encontrarse en un rango preestablecido.
En la parte inferior vemos un gráfico de área con solo tres (3) etiquetas de datos: rojo para el mínimo, verde para el máximo, y azul para el presente. Por último, la tarjeta KPI siempre estará filtrada por el año en curso: nace el 1ero de enero y muere el 31 de diciembre.
Como te habrás dado cuenta, es muy diferente abordar un proceso de discernimiento, después de que nos hayan explicado sobre su funcionamiento.
La educación, la guía y las razones del por qué estamos presentando datos de esta forma, elimina la duda, eleva la comprensión y destruye lo abstracto.
El color y la atmósfera en el diseño
Entre todos los elementos que hacen vida en una visualización, el color es el principal detonante que define su atmosfera. Tiene la capacidad de cambiar nuestra percepción, no solo por su naturaleza (atributos del color), sino por lo que significa en nuestra cultura, el contexto de negocio y el significado que tiene en cada uno de nosotros.
Pregúntese: ¿Cuál es el color del éxito?
Comprender la teoría del color permite alinear algo que no puede ser codificado tan fácilmente por otros elementos. Por esa razón, piensa por un momento si estamos encasillando el rol del analista netamente desde su lado técnico. Cuando en realidad, si vamos a crear un reporte o cuadro de mando, sucede que la capa de visualización requiere de otra clase de conocimientos para comunicarnos adecuadamente.
Olvida lo rocambolesco: no copies estilos provenientes de aquellos demos con imágenes, colores intensos e intenciones de marketing.[2] Simplifica al máximo, y utiliza el color con celo extremo en cada uno de sus puntos. Te darás cuenta de que, en la sencillez, también existe belleza, precisión y funcionalidad.
De lo general a lo específico
Un modelo analítico contiene una estructura o esqueleto (tablas, columnas, relaciones y medidas), que nos permiten reducir y manipular los datos a conveniencia. Y un comportamiento que es posible precisamente por tener esos huesos, viene siendo la facilidad de ir viajando a distintos niveles de agregación entre gráficos.
Si el análisis lo amerita, cada elemento que será analizado puede tener esa capacidad. Esto no debe confundirse con la identificación de sus influenciadores (causales), siendo posible alcanzarlo en primera instancia, a partir un objeto visual que utiliza Inteligencia Artificial para establecer conexiones, también conocido como Key Influencers.
En otros casos, utilizando librerías de R o Python, podemos usar scripts especializados en entrelazar los datos e identificar los principales promotores de un resultado.
Cuando subestimar es parte del problema
Si usted le pregunta a un especialista de control de gestión, sea de enfoque financiero o de negocio: ¿Qué es más importante, la precisión o la visualización?, lo más probable el resultado se incline a la primera opción. Y es de esperarse, porque si vamos al caso, es preferible tener precisión analítica que, presentar de la manera más conveniente los datos.
En consecuencia, esa tolerancia a no cumplir necesariamente con lo ideal, o realizar el mínimo esfuerzo para empujar la calidad visual a sus límites, hacen que en la mayoría de los casos no se aproveche el potencial del programa por cuestiones de interés y desconocimiento.
Por ese motivo, al iniciar el viaje sobre la comprensión visual; nada se da por sentado, todo tiene un motivo, un por qué, para justificar ser incorporado en un reporte o cuadro de mando.
Nos convertimos en personas más suspicaces al ver objetos visuales o gráficos, e intentamos entrelazar su apariencia física con el objetivo comunicacional.
[1] En comparación a la aplicación de funciones que deben cumplir con una serie de parámetros preestablecidos. [2] La prueba es comenzar en blanco e ir agregando poco a poco lo necesario.Recomiendo leer:
Hola José , gracias por la información como siempre , te quiero consultar ¿que herramientas manejas a la hora diseñar el modelo de datos y en el diseño del dashboard , me refiero a ese espacio donde decimos » vamos a pintar lo que el usuario requiere» , la funcionabilidad , gráficos , interacciones y demás … ?
Si se trata de crear un diagrama o bosquejo, puedes utilizar lápiz y papel como primera opción. En caso de querer trasladarte a lo digital, con una tableta gráfica puedes dibujar. También existen paginas para crear diagramas con solo arrastrar y soltar campos. En el mismo programa Power BI Desktop puedes ir probando (creo que es lo que la mayoría hace), a mi también me sirve así, solo que, en ocasiones es conveniente tener una idea más elaborada antes de comenzar a trabajar en el programa. Al final se trata de crear tu propio estilo o metodología de diseño o desarrollo.