Sin embargo, si no tienes un doctorado en ciencia de datos, los datos en bruto pueden ser difíciles de comprender. Aquí es donde entra en juego la visualización de datos. Los macrodatos se combinan a menudo con algoritmos para desarrollar análisis predictivos para diversos métodos de aprendizaje que siguen poniendo de relieve el valor de los datos. Nos permite cambiar la forma en que percibimos los datos para obtener una comprensión más vertical de la información presentada e identificar nuevos patrones y tendencias. La visualización de datos realmente capacita a los usuarios de casi cualquier tipo porque les ofrece perspectivas específicas y procesables.
Modelado de datos gráficos
El modelado de datos es el proceso de convertir sus ideas sobre los datos en un modelo lógico que pueda utilizarse para darles sentido. Durante el proceso de modelado de datos de grafos, usted decide qué entidades de su conjunto de datos deben ser nodos, cuáles deben ser enlaces, cuáles deben descartarse, etc. El resultado es un esquema de los elementos fundamentales, las relaciones, el orden y las propiedades de los datos. A partir de ese esquema, se puede crear un modelo de visualización de gráficos.
"Puedes añadir un valor significativo a la experiencia de tus usuarios simplemente añadiendo interactividad personalizada a tus visualizaciones de datos mediante una API y un marco integrado". - João Matos, científico de datos, Walgreens
Inteligencia de negocio flexible
El esquema resultante permite flexibilidad a la hora de crear visualizaciones de datos. Los sistemas de inteligencia empresarial son de dos tipos: uno es para la elaboración de informes, y el otro es para hacer que el análisis sea divertido y fácil con herramientas gráficas interactivas. En la narración de datos, las visualizaciones cuentan historias sobre cómo se llega a las conclusiones analíticas y por qué son esenciales para el usuario. Esto ayuda a las personas a trabajar juntas. Cuantas más personas utilicen soluciones de análisis visual de autoservicio, más oportunidades tendrán de descubrir por qué ocurre algo. Esto puede ayudar a las personas a salvar la distancia entre los sistemas de BI empresariales centrados en la elaboración de informes y los sistemas de análisis más avanzados. Las herramientas pueden realizar cambios a medida que cambian sus necesidades. ¿Están obteniendo la información adecuada en el momento adecuado, en el formato adecuado y para la persona adecuada?
Métodos comunes de visualización
Elegir el estilo de visualización adecuado
Con tantos métodos disponibles, elegir el mejor puede ser fundamental. Algunos tipos de visualización de datos se adaptan de forma única al funcionamiento de nuestra mente, y empezamos a darles sentido al instante. Por ejemplo, mientras que los humanos somos exactos y eficientes a la hora de estimar la longitud y la ubicación de los objetos en un espacio bidimensional, somos menos adeptos a la hora de estimar con rapidez y precisión los ángulos, el área o el color.
Para este tipo de cosas, los gráficos circulares no son prácticos. Toman números enteros y los codifican como rebanadas circulares. Esto implica que los datos numéricos se muestran de tres formas. El ángulo del corte, el área y la longitud del arco de la circunferencia exterior. Es más fácil comparar longitudes en líneas rectas que en líneas curvas, especialmente cuando no empiezan en el lugar exacto. Eso implica que estos gráficos son menos eficaces para comparar estadísticas con cierto grado de precisión. Si el tamaño de algunos trozos del gráfico es drásticamente diferente, no pasa nada, pero su interpretación requiere mucho más esfuerzo que la de un gráfico de barras con los mismos datos.
En el caso de un cuadro de mando, es probable que haya varios de estos en la misma página. Por lo tanto, el impacto acumulativo es que es mucho más difícil discernir la información. Además, como las estadísticas de un cuadro de mando cambian rápidamente, se producirán cambios frecuentes y minúsculos.
Eligiendo la Librería JavaScript de Visualización de Datos Correcta
JavaScript tiene una gran cantidad de bibliotecas que facilitan la visualización de datos, gráficos, tablas, animaciones, e incluso añadir interactividad. Estas son algunas razones importantes por las que la elección de la biblioteca correcta es fundamental para la forma en que construimos las cosas y lo que vamos a ser capaces de hacer con ellos en el desarrollo futuro. Una cosa en particular a tener en cuenta al hacer su selección final de una biblioteca JavaScript de visualización de datos es la capacidad de personalizar el contenido.
He aquí una lista de las bibliotecas de visualización de datos JavaScript más populares.
Elección del tipo de visualización adecuado
Como se mencionó anteriormente, hay muchos tipos de visualización de datos. Algunos métodos son más adecuados para la personalización o la facilidad de uso, mientras que otros pueden proporcionar una interactividad más avanzada. Decidir qué método se adapta mejor a sus necesidades es esencial. A continuación se enumeran algunos aspectos a tener en cuenta.
Personalización - ¿Qué tipo de características de estilo y diseño están disponibles? Algunas situaciones requieren un riguroso control del color y el estilo para cumplir las normas de la marca.
Métodos de representación - El método de renderizado dibuja el gráfico en la página. Es el método primario que debe ser llamado después de configurar las opciones.
Fácil de usar - Un aspecto que a menudo se pasa por alto es la curva de aprendizaje asociada a la biblioteca. Es importante tener en cuenta la capacidad de añadir nuevos miembros al equipo y transferir conocimientos.
Soporte y documentación - En la era actual de constantes cambios en las tendencias de desarrollo, la documentación es más crítica que nunca. Sin un buen soporte, los desarrolladores ven limitado el valor que pueden extraer de los datos.
Interactividad - Considera si los datos deben ser interactivos para el usuario. Algunas de las bibliotecas son mucho más robustas en sus capacidades interactivas.
En conclusión
Hoy en día existen muchas soluciones para integrar tus datos en potentes herramientas de visualización de datos personalizadas. Es fundamental elegir la herramienta adecuada y comprender plenamente cómo pretenden utilizarla los usuarios. Este tipo de productos tienen procesos de UX y problemas técnicos exclusivos de las tareas con las que pretenden ayudar a la gente.
A lo largo de este artículo, hemos introducido varios factores importantes a tener en cuenta antes de emprender un proyecto de diseño de productos de visualización y análisis de datos. Entre ellos se incluyen el modelado de datos, las bibliotecas, los requisitos y mucho más. Espero que en tu próximo proyecto, puedas hacer las preguntas correctas y utilizar tus herramientas centradas en el usuario para ayudar a las personas a aprender.
