Diseño de visualización de datos

Cómo mejorar la visualización de datos

Knaflic argumenta con bastante fuerza por qué los gráficos circulares son, desde el punto de vista científico, una mala forma de visualizar los datos (a lo que nos referiremos más adelante), pero esta afirmación tan contundente plantea una pregunta inicial interesante. Si los gráficos circulares son tan criticados por expertos como Knaflic, ¿por qué se utilizan con tanta frecuencia?

La respuesta se reduce a lo que se intenta conseguir con la visualización de datos. En esencia, el acto de visualizar los datos es un ejercicio de narración: tomar puntos de datos dispares y convertirlos en gráficos que transmitan un mensaje e impulsen la acción.

Contar historias con datos es un equilibrio entre el arte y la ciencia. Este acto de equilibrio puede llevar a circunstancias específicas en las que un gráfico circular es vital para el arte de transmitir el significado detrás de los datos, a pesar de que científicamente no es necesariamente la mejor manera de visualizar los datos. Para navegar por este acto de equilibrio, es necesario entender los elementos de una buena visualización de datos y cinco de las mejores prácticas que le ayudarán a conseguirlo.

Desde 2007, hemos creado y ayudado a otros a crear muchos, muchos cuadros de mando llenos de grandes visualizaciones de datos. En ese tiempo, hemos sido capaces de identificar cuatro características que todas las grandes visualizaciones de datos comparten. Las llamamos ACES.

Trabajos de diseño de visualización de datos

Mostrar los datos de forma visual nos permite contar una historia que sea fácilmente digerible e impactante. La utilización de estilos y formatos coherentes en toda la universidad proporciona un aspecto uniforme y elimina la carga que supone para el usuario interpretar tipos de datos similares presentados en distintos formatos. También garantiza la incorporación de las mejores prácticas al considerar la experiencia de todos los usuarios. Estas directrices y mejores prácticas tienen en cuenta la accesibilidad, la usabilidad, la marca y las decisiones de estilo. La aplicación de estos principios a sus visualizaciones de datos mejorará su mensaje y permitirá que los datos cuenten una historia clara.

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Para comunicar eficazmente la historia representada en los datos, elija los gráficos que mejor transmitan la información que desea proporcionar y aplique el estilo cuidadosamente para apoyar ese mensaje. Además, tenga en cuenta el contexto y las preferencias de su público.

La accesibilidad a la web es una prioridad y tiene en cuenta todas las discapacidades que afectan al acceso a la web, incluidas las auditivas, cognitivas, neurológicas, físicas, del habla y visuales. Las limitaciones pueden ser permanentes (como el daltonismo), temporales (como un brazo roto) o situacionales (como un entorno ruidoso y con distracciones). Para diseñar visualizaciones de datos que sean accesibles para el mayor número posible de usuarios, es especialmente importante tener en cuenta la experiencia de las personas que tienen una deficiencia visual o que utilizan tecnologías como lectores de pantalla, teclados en Braille o navegación sólo con teclado.

Libro de diseño de visualización de datos

El proceso de visualización de datos siempre comienza con un conjunto de datos, una pregunta y el análisis de los datos para encontrar la respuesta. Cada visualización debe centrarse en responder a una sola pregunta sobre el conjunto de datos. Por ejemplo, «¿Cuáles son mis ventas a lo largo del tiempo?».

Una visualización de datos eficaz logra el equilibrio adecuado entre los cinco rasgos principales: precisión, intuición, compromiso, enfoque y granularidad de los datos. Es importante ser intencional acerca de cuáles de ellos se centran en, y que son menos importantes, con el fin de responder a su pregunta específica de la mejor manera para su público objetivo. Comprender estos rasgos le ayudará a elegir entre las muchas formas de visualizar los datos, ya que le proporcionará un lenguaje para evaluar la eficacia de una visualización.

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La exactitud se refiere a la fidelidad con la que la visualización se ajusta al conjunto de datos original. ¿Qué grado de precisión se necesita para transmitir el mensaje? No siempre es necesario un alto nivel de precisión para transmitir una tendencia o un patrón.

La intuición tiene que ver con la facilidad de interpretación de la visualización. ¿Los comerciantes entenderán inmediatamente lo que se representa o necesitarán instrucciones? Lo más intuitivo suele ser lo mejor, pero a veces se produce a costa de la flexibilidad.

Visualización de datos con diseño de materiales

¿Cómo sabes si tus visualizaciones de datos tienen el impacto deseado o si hacen que tu punto de vista sea lo más efectivo posible? ¿Son más fáciles de entender tus ideas como resultado de tu visualización, o hay tanto desorden que tu punto se pierde? En este artículo compartiremos 6 consejos que le ayudarán a crear visualizaciones de datos más eficaces con ejemplos claros de errores comunes. Al poner en práctica estas prácticas recomendadas, reforzarás el mensaje de tu visualización y crearás una llamada más fuerte al cambio o a la acción basada en los datos.

El objetivo de la visualización de datos es comunicar la visión de los datos más rápidamente al espectador y hacer que las tendencias sean más evidentes. Con demasiada frecuencia, las visualizaciones no logran comunicar la información porque no se crean con un propósito y una audiencia claros.

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Tanto si la visualización es para uno mismo como para un público interno o externo, hay que limitar el propósito de la visualización y entender el público al que va a impactar. Esto debería guiar tanto la exploración como la presentación de los datos. Un propósito claro te ayudará a saber por dónde empezar a la hora de seleccionar diferentes conjuntos de datos para explorar, decidir cómo comparar diferentes categorías de datos o crear la visualización final y decidir qué toques finales añadir.

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