“La visualización de datos y el análisis visual (Data Visualization & Visual Analytics) son áreas que se enfocan en la representación gráfica de información y datos para facilitar su comprensión, análisis y toma de decisiones. La visualización de datos se centra en la creación de gráficos y elementos visuales para comunicar información compleja de manera clara y concisa, mientras que el análisis visual va un paso más allá, utilizando técnicas interactivas para explorar y analizar los datos en profundidad”.
Visualización de datos y análisis visual
Todo el mundo quiere sacar más partido de sus datos, pero cómo hacerlo exactamente puede dejarnos a todos rascándonos la cabeza. Nuestras buenas prácticas desmitifican en cierta medida el campo de la analítica y tratan de proporcionarnos una guía práctica para que podamos comprender qué pueden hacer por nosotros y cómo sacarle el máximo partido.
En un mundo cada vez más dominado por los datos, los usuarios de todo tipo recopilan, gestionan, visualizan y analizan los datos de formas muy diversas. Una de las desventajas del papel que desempeñan los datos en el mundo empresarial moderno es que los usuarios pueden verse abrumados por la jerga y el lenguaje técnico.
La visualización de datos y el análisis visual son dos términos que aparecen con frecuencia cuando los analistas, tanto los noveles como los más experimentados, se adentran en el mundo de los datos en su búsqueda por tomar decisiones más inteligentes.
En este post profundizaremos en estos conceptos, sus diferencias, sus puntos fuertes y cómo funcionan juntos.
Generando una imagen de los datos
En pocas palabras, la visualización de datos significa mostrar los datos en un formato visual para facilitar a los usuarios la comprensión rápida de lo que reflejan. Los datos suelen visualizarse en forma gráfica, como gráficos, listas, mapas y cuadros de mando completos que combinan estos múltiples formatos visuales.
El objetivo principal de la visualización de datos es comunicar con claridad lo que dicen los datos, ayudar a explicar tendencias y estadísticas y mostrar patrones que, de otro modo, serían imposibles de ver. La visualización de datos se utiliza para simplificar al máximo el consumo, la interpretación y la comprensión de los datos, y para facilitar la obtención de información a partir de ellos. Cuando los usuarios de BI y los analistas quieren ver los resultados de los análisis y aprender de ellos rápidamente, confían en las visualizaciones.
El análisis visual hace el “trabajo pesado” con los datos, utilizando una serie de procesos —mecánicos, algoritmos, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, etc.— para identificar y revelar patrones y tendencias. Prepara los datos para el proceso de visualización, lo que permite a los usuarios examinarlos, comprender su significado, interpretar los patrones que ponen de manifiesto y ayudarles a encontrar significado y obtener información útil a partir de conjuntos de datos complejos.
Análisis y visualizaciones, la clave de las organizaciones basadas en datos
La relación entre la visualización de datos y el análisis visual es simbiótica. En un estudio para el Departamento de Seguridad Nacional de EE.UU., James J. Thomas y Kristin A. Cook ilustran esta relación en lo que describen como “The Sense-Making Loop” del proceso de razonamiento analítico:
Según los autores, “este proceso se recorre sistemática y cíclicamente para llegar a comprender un conjunto amplio y complejo de datos, y se caracteriza por el uso de representaciones externas como ayudas o subsidios para la memoria y la inferencia”.
Su relevancia cobra mayor sentido a medida que se producen algunas de las siguientes circunstancias:
– la incertidumbre y la ambigüedad son elevadas
– la situación es diferente de lo esperado, ininteligible o confusa
– la situación no es familiar y no existen rutinas, hábitos o normas que sirvan de guía
– los proyectos o rutinas se interrumpen
– la acción se distribuye entre múltiples actores
Por tanto, una buena visualización permite que el análisis visual sea más eficaz y muestre a los usuarios una mejor perspectiva, y una mejor perspectiva se traduce en una visualización más convincente. La combinación de ambos en el análisis visual de datos facilita a los usuarios una mejor comprensión de sus datos.
Juntos, ayudan a organizaciones e individuos a identificar cómo pueden ser más eficientes, aumentar los ingresos y obtener una ventaja competitiva sobre sus competidores.
El papel de las visualizaciones en la analítica
La visualización de datos puede ser estática o interactiva.
Las visualizaciones estáticas ofrecen a los usuarios una visión única, como una foto fija de lo que los usuarios tienen delante. En cambio, las visualizaciones interactivas permiten a los usuarios profundizar en los datos, extraer y examinar varias vistas o perspectivas del mismo conjunto de datos, con la posibilidad de seleccionar los puntos de datos específicos que desean ver en un formato visualizado.
Y, por tanto, es la que aporta claridad a las perspectivas basadas en datos y lo que mejora la comprensión en toda la organización.
En resumen, la analítica visual es una herramienta poderosa para transformar datos en conocimiento accionable, significativo y útil permitiendo a los usuarios explorar, comprender y tomar decisiones basadas en información visual e interactiva.
Como se observa en este diagrama, la analítica visual se muestra como la base de los datos interactivos, demostrando así cómo ambos están conectados.
La analítica actúa como fuente para la visualización de datos y contribuye a la salud de cualquier organización al permitir identificar modelos y patrones subyacentes y predecir necesidades.
Visualizaciones: pasado, presente y futuro
En términos generales, existen cuatro tipos de análisis: descriptivo, de diagnóstico, predictivo y prescriptivo.
Análisis descriptivo
El más sencillo y el más común es el análisis descriptivo; como su propio nombre indica describe algo que ya ha sucedido; suele ser el punto inicial en el análisis de datos de la mayoría de las empresas.
Análisis de diagnóstico
Mientras que el análisis descriptivo nos dice qué fue lo que sucedió, el análisis de diagnóstico investiga las causas, trata de profundizar en los datos históricos en busca de información valiosa para encontrar el razonamiento que subyace a determinados resultados.
Análisis predictivo
El análisis predictivo es el más beneficioso, pero posiblemente el más complejo. Ayuda a los usuarios a identificar patrones que sugieren situaciones y comportamientos futuros. Mediante el análisis predictivo, las organizaciones pueden planificar escenarios futuros, anticiparse a las nuevas tendencias y prepararse para ellas de la forma más eficaz y rentable. Predecir las tendencias futuras sienta las bases para optimizar los beneficios que una organización obtiene de ellas.
Análisis prescriptivo
El análisis prescriptivo va un paso más allá: Además de ayudar a las organizaciones a entender las causas, les ayuda a aprender de lo que ha ocurrido y a dar forma a tácticas y estrategias que pueden mejorar su rendimiento actual y su rentabilidad. Un ejemplo sencillo sería el análisis de las campañas de marketing.
Análisis visual y visualización de datos en acción
Uno de los casos más relevantes en la visualización de datos —más allá de la simple exploración visual— es la capacidad de analizar efectos reputacionales de marca o del impacto de determinadas incidencias en operaciones —en este caso, de aerolíneas comerciales—, a partir de los comentarios de los usuarios en Twitter, incluido el análisis de sentimiento.
En una de nuestras experiencias, nuestro cliente utilizaba un modelo basado en informes estáticos construidos en Excel que ofrecía datos obsoletos con un desfase de un par de días, mientras que el departamento de operaciones quería cuadros de mando más dinámicos, preconfigurados y con narrativas de análisis de causalidad y predicciones, que podían cruzarse al mismo tiempo con los datos de las incidencias operativas implicadas y las decisiones tomadas; pero en el mismo día, casi en tiempo real.
Con Sisense, podrían obtener toda esta información identificando, además, tendencias y previsiones sobre los efectos de sus decisiones operativas en los usuarios.
Otro caso muy interesante es su aplicación en la industria de viajes y reservas de hoteles, donde es posible mostrar una representación visual en tiempo real, basado en mapas interactivos, que combinan todo tipo de datos relevantes para que los usuarios puedan tomar decisiones sobre, entre otras, zonas turísticas más demandadas, precios medios de las reservas de hoteles. Las posibilidades de incluir y desarrollar casos de uso es infinita.
En el sector minorista, por ejemplo, los datos de ventas pueden ser valiosos según la ubicación, y pueden dar a las empresas un mayor contexto a la hora de tomar decisiones estratégicas sobre dónde asignar más recursos.
Combinando datos de ventas y de localización, podemos crear mapas que muestren las zonas más rentables y aquellas en las que deberíamos actuar, estableciendo alianzas o impulsando un desarrollo orgánico adecuado. Aparte de las ventas, las empresas pueden utilizar sus datos de localización comparándolos con las métricas de satisfacción del cliente para determinar las preferencias regionales, las estrategias de venta y los periodos de máxima compra para planificar sus esfuerzos globales, sobre todo en las campañas estacionales.
Conclusiones
Para obtener la mejor información de los datos y optimizar los beneficios de los actuales análisis provenientes de tu solución de BI, necesitarás una combinación perfecta del análisis visual y de la visualización de datos.
Ambos son importantes, pero cada uno no puede ser tan eficaz sin el otro. ¡Debes tenerlo en cuenta!
Juntos, juegan un papel vital en el análisis y la comprensión de los datos, y su capacidad para dar forma a una estrategia futura exitosa para tu organización, utilizando los conocimientos que revelan.
¿Quieres saber cómo tu organización puede utilizar Sisense para mejorar tu estrategia de visualización y combinar con eficiencia ambas disciplinas para transformar y mejorar tus resultados?
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Parapentex Studios, July 2025