En la época del Big Data, las tecnologías de la información y auge del tratamiento de datos, se ha vuelto indispensable para las empresas saber no solo recopilar datos sino poder visualizarlos para interpretarlos de la manera correcta. Dedícame unos minutos y descubre porqué una buena visualización de tus bases de datos puede beneficiarte y cómo encontrar la herramienta de análisis de datos que mejor se adapta a tus negocio.
Ventajas de la visualización de datos
La visualización de datos tiene un montón de beneficios para tu proyecto. Si eres de los que tiene fijación por extraer datos sabrás que sino puedes interpretarlos eso no sirve de nada. Por ello te aporto solo algunas de las ventajas que te proporcionará tener un buena medición de los datos presentados de forma accesible con unas herramientas de data:
- Empezarás a fijar y medir objetivos de forma clara.
- Tendrás control de todas la áreas de un proyecto.
- Aprenderás a comparar la marcha de tu negocio en diferentes periodos.
- Te convertirás en un oráculo capaz de prever tendencias de venta.
- Podrás entender mejor como se comporta tu cliente con tu producto.
- Compartirás de manera más sencilla y clara tus datos frentes a compañeros, inversores, clientes…
Si te apuntas a mostrar tus datos de manera más visual, te muestro cómo y que herramientas de data utilizar para exprimirlos al máximo.
Cómo mostrar visualmente los datos
Es clave para la buena visualización de datos tener claros unos objetivos y por tanto el qué enseñar cuando se muestre un reporte de datos. En función de qué se quiera ver se variarán los tipos de visualización de datos. Te explico como funcionan para que elijas cual se adapta mejor a lo que quieres representar:
Tablas
Esta es la forma más clásica de agrupación de datos, utilizada por la mayoría de bases de datos y seguramente sea como recopilas los tuyos. Aunque los recursos visuales estén más limitados en este caso puedes utilizar negritas, cursivas, colores o filtros para lograr trabajarlos de forma más eficaz y mejorar su visualización. Ejemplos: de texto y De resaltado.
Gráficos
Son los más utilizados y sirven para visualizar desde periodos temporales hasta categorizaciones de producto, de zona geográfica, intervalos de valores, etc. Estos son algunos ejemplos que pueden darte ideas.
- De Barras
- De Barras apiladas
- De Vista Circular
- De Bala
- De Gantt
- De Nube y Burbujas
- Histograma
- De Área Polar
- De Árbol Radial
- De Red
- De Dispersión
Mapas
Se usan para representar datos en bloques geográficos. Esta representación es muy visual y te permitirá echar un vistazo claro a los datos más relevantes por localización, ya sea por métrica de Calor, de Puntos o con Modelo de Cartograma,
También puedes utilizar Infografías y Dashboards para presentar mejor tu visualización de datos
Descubre las herramientas de visualización de datos
Pasemos a la parte más práctica de todo esto. Lo importante es que selecciones las herramientas de visualización de datos que mejor se acople a tus necesidades de visualización, por lo que te presento las mejores del mercado:
Looker Studio
Si estás empezando es la forma más rápida e intuitiva de obtener visualizaciones de datos. No requiere de descargarse ningún programa y la principal ventaja es que lo puedes conectar con otros datos de la compañía como Google Analytics o Google Ads, por lo que es fácil tener todas las fuentes de datos en un mismo lugar.
Power BI
La alternativa de Microsoft es muy fiable pero algo compleja si eres un usuario poco experimentado por lo que suele utilizarse para entornos empresariales más técnicos. Puedes realizar desde recogida de datos hasta análisis y visualización de datos.
Tableau
Es una de herramientas de visualización de datos muy personalizable a distintos modelos, pudiendo crear desde gráficos hasta mapas interactivos. Una de sus grandes ventajas es la posibilidad de inspiración como comunidad, donde puedes descargar una visualización de datos de terceros y eso puede darte ideas para aplicarlo a tu propio proyecto.
Infogram
Su facilidad de uso a la hora de que puedas crear composiciones de datos es la mayor ventaja entre estas herramientas de análisis de datos. Puedes lograr crear diseños muy rápido y de forma clara por lo que es una alternativa muy buena en caso de que quieras crear infografías para mostrar en presentaciones o redes sociales. Además permite crear plantillas con los colores de tu empresa para que sea más fácil seguir el tono de la marca en tus publicaciones.
Entender, seleccionar y mostrar los datos que necesites.
Piktochart
Consigue crear infografías, posters, presentaciones…todo tipo de contenidos visuales donde mostrar tus datos. Estéticamente recuerda un poco a Canva, con plantillas predeterminadas para agilizar los diseños y con integración de datos mediante Excel o Google Sheets.
Datawrapper
Es una herramienta de análisis de datos que te permite utilizar muchos tipos de gráficos distintos para el muestreo de datos y además es muy sencilla para volcar los datos. Permite vincular datos desde un simple “copiar y pegar” manual hasta una importación con lo principales formatos de archivos como .csv o bases de datos externas.
Otras herramientas de data para visualizar tus datos
Existen otras alternativas en el mercado con algunas diferencias, que tal vez sean el empujón que te haga seleccionar las visualizaciones con herramientas de data ideales para tu proyecto:
Visualiza e interpreta
Tras consultarlas te habrás dado cuenta que para manejar los datos no solo hacen falta unas buenas visualizaciones con herramientas de data sino también un trabajo de medición e interpretación de los datos. Para ello es importante tener una estrategia bien definida y métricas claras para medir los datos que resuman con eficacia los objetivos de tus acciones.
Por ello te recomiendo consultar el Master en Big Data donde aprenderás herramientas de análisis de datos de la mano de profesionales de empresas como PwC, Iberia Express ,GFT y Trivago. Descubrirás cómo analizar e interpretar los datos, creando tu propia visualización de datos, seleccionando las fuentes de extracción de datos, y mostrándolas de tal forma que los datos hablen por si solos.
