Visualización de Datos: Qué es, para qué sirve y sus diferentes tipos Visualización de Datos: Qué es, para qué sirve y sus diferentes tipos

Visualización de Datos: Qué es, para qué sirve y sus diferentes tipos


La Visualización de Datos, también conocida como DataViz, por su nombre en inglés, es la representación efectiva de datos donde convergen el diseño y los datos. Se trata de una herramienta poderosa de la Ciencia de Datos, que permite traducir los esfuerzos y resultados de la analítica de datos, por ejemplo, desde cualquier fuente de información y aplicar técnicas de visualización de datos para identificar visualmente tendencias, generar narración visual y optimizar el análisis de datos. En otras palabras, es una manera efectiva de presentar información de forma innovadora y accesible a cualquier usuario. ¿Por qué es tan importante el DataViz? La respuesta es sencilla: el 90% de la información transmitida al cerebro es visual, lo que hace que el esta sea imprescindible en cualquier proyecto que busque la óptima presentación de datos.


Los principales objetivos del DataViz son:

  1. Compartir información de manera verídica: una de las ventajas es que los datos siempre están sostenidos por datos con fines informativos. Por lo tanto, es una manera efectiva y precisa para comunicar de manera veraz, evitando confusiones y malinterpretaciones.
  2. Democratizar información: uno de los problemas más grandes que puede enfrentar una organización es la inequidad en el acceso a los datos. Sin embargo, el DataViz permite hacer la información accesible a cualquier usuario, incluso aquellos que no tienen un conocimiento técnico específico.
  3. Abarcar más espacios de difusión: los datos son importantes para hacer visible una problemática. No obstante, para hacer esta visibilización efectiva se necesita llegar a más espacios y a más público. Esto permite lograr este objetivo de forma innovadora y amigable.
  4. Contar historias: la capacidad de contar historias que tiene el DataViz es una de sus mejores cualidades. A través de imágenes, se pueden mostrar tendencias y patrones que podrían pasar desapercibidos. Además, facilita transmitir sensaciones y conectar con la audiencia. La visualización de datos puede ser utilizada para hacer propuestas innovadoras, dar soluciones en tiempo real, o bien, para mostrar los avances en una campaña.

Existen diferentes ramas del Dataviz:


Data Journalism
Data Journalism

En el mundo del periodismo, la visualización de datos se ha convertido en una herramienta clave para presentar cualquier tipo de información de una manera clara y concisa. El Data Journalism se ha vuelto cada vez más popular en los últimos años, y la visualización de datos juega un papel esencial en la presentación de historias y noticias de manera efectiva. Además, el arte de datos, Data Art, es una rama creativa que utiliza datos para crear obras artísticas visualmente impresionantes.


Data Art
Data Art

El humanismo de datos, Data Humanism, se centra en la importancia de poner a las personas en el centro de la visualización de datos. La presentación de datos debe ser comprensible y significativa para las personas que los ven. De esta manera, se pueden abordar cuestiones éticas y fomentar el diálogo y la comprensión de la información presentada.


En el mundo empresarial, la inteligencia empresarial, Business Intelligence, y el marketing de datos, Data Marketers, se benefician enormemente del DataViz. Con la capacidad de procesar grandes cantidades de datos, las empresas pueden identificar tendencias y patrones que les ayuden a mejorar y optimizar la toma de decisiones. La visualización de datos también se utiliza en marketing para presentar información relevante y significativa a los consumidores de manera efectiva.


Dataviz
Dataviz

En resumen, el DataViz es un gran aliado para cualquier organización que busque presentar información de forma innovadora, accesible y verídica. En X-DATA contamos con un grupo de expertos para cada proyecto, permitiendo que la representación de los datos sea óptima y efectiva.


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Texto original: Regina Jiménez López