Cómo la visualización de Big Data puede ayudarlo a contar la historia de sus datos

Hoy en día, la mayoría de las organizaciones generan una enorme cantidad de información y los analistas tienen que lidiar con el examen e interpretación de los detalles más finos.

Pero con herramientas de visualización de big data bien diseñadas, este flujo continuo de información se puede desentrañar de manera ordenada y lógica . Y las empresas pueden revelar información que, de otro modo, permanecería críptica.

A través de esta comprensión más profunda de conjuntos de datos complejos, las empresas ilustradas pueden tomar decisiones valiosas y rentables .

De hecho, esta tecnología innovadora permite que una empresa cuente su historia de datos de una manera que no solo es sencilla sino visualmente atractiva.

Este artículo explorará la esfera de la visualización de big data y cómo se modifica y mejora la forma en que se analizan y procesan los datos. Se considerará el valor de esta herramienta en el mundo actual basado en datos, así como las técnicas para explotar su tremendo potencial.

Comprender el concepto de visualización de Big Data

En pocas palabras, la visualización de datos transforma conjuntos de datos complejos en una configuración sencilla que es fácil de leer e interpretar .

Las técnicas de visualización de big data utilizan herramientas y métodos que comunican la interconexión entre los puntos de datos.

A diferencia de los métodos de visualización típicos, como gráficos circulares, histogramas y gráficos corporativos, la visualización de big data utiliza representaciones más complejas, como mapas de calor y gráficos de fiebre.

Los sistemas informáticos efectivos son necesarios para la visualización de big data para recopilar datos sin procesar, clasificarlos y modificarlos en una representación visual. Luego, las personas pueden derivar inmediatamente una comprensión de estos puntos de datos.

Ventajas de analizar Big Data

El proceso de visualización de datos se ha vuelto estándar en el mundo de los negocios. A pesar de esto, a muchos todavía les resulta un desafío apreciar lo que la visualización de datos es completamente capaz de lograr .

Cualquier empresa que adopte la visualización de datos en sus actividades diarias podrá tomar decisiones informadas que impulsarán y mantendrán su rendimiento en su conjunto.

En una industria empresarial que cambia constantemente, la visualización permite a las empresas navegar con flexibilidad a través de tales desarrollos cambiantes .

Las organizaciones pueden convertir los datos sin procesar en conocimientos y conceptos esenciales y, como resultado, refinar su inteligencia comercial. Sin duda, el desarrollo vertiginoso y el progreso de la tecnología ha creado un amplio espacio para que la visualización de datos avance en el sector empresarial.

Y lo que es más, las empresas que explotan la visualización de datos son más hábiles para identificar oportunidades de mercado .

Esto les permite obtener una parte sustancial del mercado y aumentar sus flujos de ingresos con el tiempo.

Además, un gerente comercial que busca identificar información fundamental de manera más efectiva y rápida hace bien en utilizar herramientas de visualización. Además de eso, obtienen una ventaja competitiva en el mundo de los negocios.

Mejores prácticas para la visualización de Big Data

Tenga en cuenta que el desarrollo de una visualización de datos absorbente e impactante es una actividad desafiante.

Exige una preparación, un diseño y una implementación exhaustivos, así como un análisis inteligente de los datos. Este artículo examinará más a fondo una variedad de excelentes técnicas para ayudar a crear técnicas de datos impresionantes e informativas.

Estos puntos cubrirán:

Elegir la visualización adecuada

Existe una variedad de gráficos, y elegir el ideal para visualizar datos es una habilidad en sí misma .

Un gráfico adecuado no solo complementará la simplicidad de los datos, sino que también los mostrará con la mayor precisión posible. Para tomar una decisión adecuada, evalúe cuidadosamente el conjunto de información que desea comunicar e identifique a su público objetivo.

Diseñando con Propósito

Los científicos de datos pueden aprovechar una herramienta de visualización de big data para proporcionar respuestas a consultas estratégicas valiosas, agregar valor auténtico y descubrir soluciones a los obstáculos.

Esta herramienta se puede utilizar para seguir los hábitos de los consumidores, realizar un seguimiento de la eficiencia y evaluar la productividad.

Describa los objetivos y prioridades al comienzo del proyecto para crear resultados más beneficiosos y evitar la causa perdida de crear imágenes no esenciales.

Garantía de Uniformidad y Autenticidad

Las visualizaciones convincentes de big data deben ser objetivas y coherentes . Para lograr esto, asegúrese de que cada visualización presente uniformidad y autenticidad.

Diseñe visualizaciones atractivas con herramientas y tecnología

Es posible que necesite una variedad de herramientas, como un software de visualización de datos específico, para diseñar y compartir representaciones de datos visuales.

La dirección del diseño podría basarse en el tipo y tamaño de los datos, la interactividad requerida y los usuarios previstos.

Aclare y cree un punto focal para su visualización

Para que la visualización de datos sea importante y significativa para una empresa, la ciencia de datos interviene y facilita la búsqueda y comprensión de lo que la visualización intenta comunicar.

Esto se hace creando una visualización simple con un fuerte punto focal.

Técnicas y herramientas de visualización de Big Data

Hay disponible una variedad de herramientas para la visualización de big data según el tipo de datos, el tamaño y el objetivo previsto, algunas de las cuales se describen a continuación:

Gráficos y cuadros : un gráfico circular y un gráfico de líneas son dos ejemplos comunes de gráficos y tablas que representan visualmente datos estadísticos.

Gráfico circular creado con wpDataTables

Estas herramientas son simples pero poderosas, y pueden comparar, contrastar o resumir datos de manera efectiva en varios grupos, escalas y medidas, o marcos de tiempo.

Mapas y análisis espacial : para visualizar grandes datos con un elemento geográfico (ubicación del cliente y territorio de ventas), haga uso de mapas y análisis espacial.

Tableros y tarjetas de puntuación : los tableros y las tarjetas de puntuación se pueden usar para analizar datos como un medio efectivo para mostrar KPI o métricas que rastrean el progreso o la condición de un negocio, empresa u operación.

Mapas de calor y mapas de árboles : los mapas de calor y los mapas de árboles son técnicas eficaces para visualizar datos jerárquicos, lo que permite la identificación de patrones y conexiones entre conjuntos de datos complejos.

Realidad virtual y aumentada : la tecnología emergente, como la realidad virtual y aumentada, posee el potencial de transformar la visualización de grandes conjuntos de datos, aprovechando las capacidades del cerebro humano y su capacidad para procesar grandes cantidades de información.

Esquiva los errores habituales de visualización de Big Data

Al crear una representación visual de datos, el objetivo debe ser presentar la información de una manera que sea fácilmente comprensible para el público objetivo. Es igualmente importante saber qué obstáculos podrían interponerse en el camino de este objetivo.

Visualizaciones al revés

Las visualizaciones que contienen elementos visuales excesivos, incluidos numerosos cuadros de texto y capas gráficas, pueden terminar confundiendo a la audiencia que no entenderá cuántos puntos de datos se presentan.

Si le preocupa crear una visualización que parezca un laberinto, concéntrese en un punto focal y simplifique su presentación .

Distorsión de datos

Un error común en la visualización de big data es la distorsión de los datos. Esto implica falsificar o tergiversar datos para promover un resultado específico.

Resultados como conclusiones inexactas y mala toma de decisiones enfatizan la necesidad de una presentación auténtica de los datos a través de técnicas como los gráficos de barras.

Elegir la visualización incorrecta

A veces, se usa una visualización inadecuada para presentar datos, como usar un gráfico de líneas para datos categóricos o un gráfico circular para información con numerosas categorías.

Esto puede terminar en confusión y mala interpretación de los datos.

Descuidar el contexto y la audiencia

La visualización de datos sin contexto puede contar solo la mitad de la historia y engañar a su audiencia. Es importante diseñar visualizaciones efectivas que tengan en cuenta a la audiencia y brinden una imagen completa para evitar que lleguen a conclusiones equivocadas.

Estética exagerada

Un énfasis excesivo en la estética significa que el atractivo visual de su visualización de datos se vuelve más importante que los datos reales en sí. Ahí es cuando terminas con una visualización ineficaz que confunde a tu audiencia.

El uso de tipos de gráficos apropiados, como un gráfico de barras bien diseñado o gráficos de líneas completos, puede garantizar que la atención brille en la comunicación real de los datos .

Aplicaciones convencionales de visualización de datos

Estos son algunos casos de uso comunes para la visualización de datos:

Ventas y marketing

Para aumentar sus ingresos, los equipos de ventas y marketing deben usar análisis de big data para monitorear el tráfico web. Luego pueden entregar fácilmente datos sobre la influencia de sus esfuerzos de marketing en las tendencias del tráfico.

Política

La política suele utilizar mapas geográficos para presentar los partidos políticos por los que se ha votado en cada estado o distrito.

Cuidado de la salud

Los analistas de datos en el cuidado de la salud a menudo usan mapas de coropletas para visualizar datos de salud esenciales al mostrar regiones con diferentes colores según una variable numérica.

Con los mapas de coropletas, los profesionales pueden observar los cambios en variables como las tasas de mortalidad por enfermedades cardíacas en territorios específicos. Estos mapas ayudan a identificar rápidamente tendencias y patrones.

Científicos

Los investigadores y científicos ahora pueden extraer información más valiosa de sus fuentes de datos no estructurados por medio de visualizaciones de datos científicos. SciVis, por ejemplo, es una forma útil de obtener una mayor claridad y comprensión de los datos experimentales.

Finanzas

Al visualizar big data, los profesionales financieros confían en los gráficos de velas japonesas para analizar los movimientos de precios a lo largo del tiempo y monitorear el desempeño de sus decisiones de inversión. Tales herramientas efectivas se pueden usar para mostrar puntos de datos importantes, como valores, derivados, divisas, acciones, bonos y materias primas.

Logística

Las compañías navieras pueden utilizar un gráfico de barras, por ejemplo, como una herramienta de visualización para identificar las rutas de envío globales más eficientes.

Científicos e investigadores de datos

Un científico de datos crea visualizaciones principalmente para su propio uso o para presentar información a audiencias específicas. Pueden usar un método de visualización y bibliotecas dentro de los lenguajes y herramientas de programación elegidos para representar big data.

Visualización de Big Data y Estrategia de Negocio

El mundo de los grandes datos, con su cantidad cada vez mayor de información, hace que sea un desafío mantenerse al día. Una estrategia de datos es crucial para asegurar el éxito de un negocio. La visualización de datos es un recurso importante en su caja de herramientas estratégica.

Para empezar, ayuda a clarificar sus datos y destacar información relevante . Estas herramientas le permiten monitorear su estrategia en tiempo real y tomar decisiones basadas en datos. A medida que visualiza tanto los datos como sus resultados, puede impulsar mejor su estrategia mientras está en pleno apogeo.

Lo que se avecina para la visualización de Big Data

La evolución de la visualización de big data con el avance de la tecnología seguirá ofreciendo formas novedosas de visualizar conjuntos de datos complejos .

Estos son algunos de los pronósticos para el futuro de la visualización de big data:

• Más organizaciones comenzarán a adoptar procesos de toma de decisiones basados ​​en datos. Habrá un aumento en la demanda de profesionales que puedan identificar efectivamente patrones en un conjunto de datos y comunicar efectivamente sus conocimientos a la organización interesada.
• La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) revolucionarán la visualización de datos a través de la automatización del análisis de datos y la generación de conocimientos. Estas tecnologías introducirán nuevas técnicas de visualización que crean una sensación de vitalidad e individualidad para el usuario.
• La integración de la visualización de big data con realidad aumentada (AR) y realidad virtual (VR) dará como resultado representaciones de datos más complejas que permitirán experiencias interactivas e inmersivas en un espacio tridimensional.
• La aplicación de plataformas y servicios basados ​​en la nube facilitará la escalabilidad de la visualización de big data, lo que le permitirá manejar fuentes de datos diversas y más grandes al tiempo que ofrece a los usuarios alternativas mejoradas de accesibilidad y colaboración.
• Con la evolución de nuevos protocolos y mejores prácticas viene la garantía de que se mantendrán los estándares de calidad, autenticidad y ética relacionados con la visualización de datos. Al mismo tiempo, garantizará los estándares, la precisión y la moralidad de la visualización de datos a gran escala, al mismo tiempo que abordará las dificultades relacionadas con la privacidad, la seguridad y la regulación de los datos.

Avances tecnológicos en la visualización de Big Data

El futuro de la visualización de big data estará determinado por los avances tecnológicos, que darán lugar a métodos innovadores que utilicen variables numéricas y representaciones visuales . Por ejemplo, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático analizan datos e identifican patrones para ofrecer visualizaciones fácticas y esclarecedoras.

Estas tecnologías también permiten la automatización de la visualización y la creación, ahorrando tiempo y recursos. Y la realidad virtual y aumentada puede ofrecer experiencias interactivas fascinantes, lo que permite a los usuarios dar sentido a los datos de formas novedosas y estimulantes.

Preguntas frecuentes sobre la visualización de Big Data

¿Qué es la visualización de big data?

La visualización de big data, ya sabes , es una forma de representar conjuntos de datos grandes y complejos a través de elementos visuales, como tablas, gráficos o mapas.

Ayuda a las personas a comprender patrones, tendencias y correlaciones en los datos que, de otro modo, podrían ser difíciles de entender. Es súper útil para la toma de decisiones, el análisis de datos y la comunicación de resultados.

¿Por qué es importante visualizar Big Data?

Bueno, la cuestión es que los grandes datos pueden ser súper abrumadores. Visualizarlo hace que sea mucho más fácil de comprender, y déjame decirte que puede ayudar a descubrir ideas ocultas que de otra manera no serían obvias. Al transformar datos sin procesar en representaciones visuales, podemos captar información compleja y tomar decisiones más informadas.

Además, es una excelente manera de comunicar los hallazgos a los demás.

¿Qué herramientas puede usar para la visualización de big data?

¡Oh, hay toneladas de herramientas! Algunos populares incluyen Tableau, Power BI, D3.js y Google Charts.

Cada uno tiene sus propias fortalezas y debilidades, por lo que es posible que desee elegir según sus necesidades específicas. Algunos factores a considerar: facilidad de uso, flexibilidad, escalabilidad y funciones disponibles.

Investigue un poco, pruebe algunos y elija el que más le convenga.

¿Cómo elige el cuadro o gráfico adecuado para sus datos?

Elegir el cuadro o gráfico adecuado depende de lo que desee mostrar. Por ejemplo, los gráficos de líneas son excelentes para mostrar tendencias a lo largo del tiempo, mientras que los gráficos de barras son perfectos para comparar categorías.

Los gráficos circulares, por otro lado, son ideales para mostrar partes de un todo. La clave es pensar en sus datos y sus objetivos, luego elija la imagen que mejor represente la historia que desea contar.

¿Cuáles son algunos desafíos en la visualización de big data?

¿Desafíos? Ah, hay algunos. Uno de los principales es simplemente lidiar con el gran volumen de datos. Puede ser complicado presentar toda esa información de una manera que sea fácil de entender.

Además, está el problema de la calidad de los datos, como valores faltantes o incorrectos. Y no olvide elegir las visualizaciones correctas y asegurarse de que sean precisas y claras. Es un poco un acto de equilibrio, de verdad.

¿Cómo puede garantizar la precisión de los datos en sus visualizaciones?

Para asegurarse de que sus visualizaciones sean precisas, debe comenzar con datos limpios y confiables. Por lo tanto, dedique algún tiempo a la limpieza y validación de datos.

Compruebe si faltan valores, son incoherentes o están duplicados, y solucione cualquier problema que encuentre. Además, utilice herramientas y técnicas de visualización bien establecidas y verifique dos veces su trabajo. Se trata de ser minucioso y prestar atención a los detalles.

¿Qué papel juega el color en la visualización de big data?

El color es muy importante en la visualización de big data. Puede ayudarlo a distinguir entre diferentes puntos de datos, resaltar patrones y guiar la atención del espectador.

Pero tenga cuidado: usar demasiados colores o elegir colores que sean difíciles de diferenciar puede hacer que sus imágenes sean confusas. Cíñete a una paleta de colores simple y usa colores que contrasten para enfatizar los puntos importantes.

¿Cómo puede hacer que sus visualizaciones sean accesibles para todos?

La accesibilidad es clave, amigo mío. Para que sus visualizaciones sean accesibles, use etiquetas, leyendas y títulos claros para explicar lo que está pasando.

Además, considere usar tamaños de texto más grandes y combinaciones de colores de alto contraste, para que todos puedan ver y comprender sus imágenes.

Y no se olvide de las personas con deficiencias en la visión del color: use paletas para daltónicos para asegurarse de que también puedan captar sus datos.

¿Cómo puede mejorar el aspecto narrativo de la visualización de big data?

La narración es crucial en la visualización de big data. Para mejorarlo, primero, identifique el mensaje clave o la conclusión que desea que obtenga su audiencia. Luego, use elementos visuales como el color, el tamaño y la posición para enfatizar ese mensaje.

Cree un flujo narrativo claro y guíe a su audiencia a través de los datos paso a paso. Use anotaciones o subtítulos para proporcionar contexto y asegúrese de que sus imágenes estén bien organizadas y sean fáciles de entender. Recuerde, el objetivo es ayudar a su audiencia a comprender los puntos principales y dar sentido a los datos de una manera significativa.

La visualización de Big Data cuenta historias más grandes

La visualización de datos juega un papel central en la trama de la narrativa en big data . Sería un error subestimar un paso tan esencial que podría hacer o deshacer un proyecto de ciencia de datos.

Si elige el método de visualización incorrecto, puede terminar perdiendo de vista patrones y tendencias valiosos o una visión revolucionaria. El correcto asegura que un negocio se mantenga a la vanguardia entre los competidores. Comunica con éxito datos complejos para que las personas puedan tomar decisiones informadas que tengan un impacto en el resultado final.

Cualquier empresa considerará que vale la pena priorizar el cultivo de este conjunto de habilidades que transforma los datos en un recurso poderoso, razón por la cual es tan importante invertir en las herramientas adecuadas de visualización de big data.

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