La analítica visual: la clave para dominar los 'big data'

En la era de los datos, las corazonadas tienen los días contados. La digitalización de la economía ha provocado que cada acción que hace cualquier usuario —desde buscar en Google hasta dejar un ‘Me gusta’ en las redes sociales o comprar unos zapatos en un marketplacegenere una inmensa cantidad de datos. Bien utilizada, esta información puede transformar totalmente una industria.

Netflix es el paradigma del uso eficaz de los big data. Esta empresa de entretenimiento recoge y analiza ingentes cantidades de datos sobre el comportamiento de millones de usuarios: los géneros que buscan, el número de capítulos que ven seguidos, el tiempo que tardan en decidirse hasta que seleccionan un contenido, etc. A partir de estos datos, Netflix no solo predice qué querrá ver cada usuario la semana que viene, sino qué tipo de series debe producir y qué actores tienen mejor acogida entre el público.

La comprensión de estos datos es más importante que su mera acumulación. Del mismo modo que el hecho de contar con una amplia gama de óleos de la máxima calidad no significa que vayamos a pintar la Gioconda como Leonardo da Vinci, la mera posibilidad de recopilar cantidades ingentes de datos de diversas fuentes no va a transformar una empresa o una industria si no sabemos cómo visualizarlos correctamente para facilitar su comprensión, el análisis y, por ende, la toma de decisiones.

La visualización de los datos se ha convertido, desde la irrupción de los big data en nuestras sociedades, en un campo de estudio de especial interés para los profesionales de cualquier sector

La visualización de los datos se ha convertido, desde la irrupción de los big data en nuestras sociedades, en un campo de estudio de especial interés para los profesionales de cualquier sector. Principalmente, por un motivo: al cerebro humano le resulta complicado asimilar series de datos cuando estos se presentan en grandes cantidades. Veamos un ejemplo: a los humanos, nos cuesta hacernos a la idea de qué suponen 71 hectáreas y, por ello, preferimos su equivalente en campos de fútbol (100, concretamente).

La generación de imágenes mentales, es decir, la expresión gráfica de una realidad, sirve para comprender mejor esa “información cruda” que difícilmente se pueda transmitir por sí sola. Y, lo que es más importante, facilita la comunicación, la exploración y el análisis de esos mismos datos.

Entre la explicación correcta y el engaño al lector hay una divisoria muy fina que hay que saber trazar. Por ello, es fundamental que comuniquemos los datos para poder entenderlos de forma adecuada y contextualizada, pues tan contraproducente es no saber explicar un buen análisis como explicarlo sin su contexto.

Se estima que los ingresos que genera el mercado de los big data en todo el mundo en software y servicios pasen de los 42.000 millones de dólares de 2018 a 103.000 millones en 2027

Un conjunto de datos bien organizados y presentados puede servir al lector para que realice su propia exploración. Mediante el uso de herramientas que le permitan navegar por el conjunto de datos, el usuario podrá “bucear” entre ellos de diferentes formas, para que pueda responder a inquietudes personales y a preguntas adaptadas a su contexto y a sus necesidades.

Además de explicar una historia y facilitar su exploración, una visualización óptima de los datos es especialmente útil para su análisis y para una correcta toma de decisiones. No en vano se ha dicho en muchas ocasiones que los datos son el petróleo del siglo XXI. Incluso la Unión Europea lanzó, en 2015, el programa para un Mercado Único Digital y una de sus acciones más relevantes fue la creación de una economía de datos europea.

Tanto los organismos públicos como las empresas privadas son conscientes de la importancia de los datos. Se estima que los ingresos que genera el mercado de los big data en todo el mundo en software y servicios pasen de los 42.000 millones de dólares de 2018 a 103.000 millones en 2027. Sin embargo, tan solo el 17% de los ciudadanos europeos poseen las habilidades necesarias para comprender su significado e impacto.

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Este es un porcentaje ínfimo, si tenemos en cuenta el amplio horizonte de oportunidades que la capacidad de utilizar y de explotar los datos abre en ámbitos tan diversos como la educación, el periodismo, el marketing, las finanzas, la sanidad o el deporte. Estudiar casos reales suele ser una de las mejores formas de aprendizaje. Así lo creen y lo han plasmado Pere Rovira y Víctor Pascual en su libro Analítica visual: cómo explorar, analizar y comunicar datos.

Rovira y Pascual, pioneros en el análisis y la visualización de datos en España y creadores de OneTandem, una de las mayores consultoras de analítica digital de Europa, han elaborado un vademécum para quien quiera acercarse a los big data. Además de hacer una introducción general a la disciplina de la visualización de datos —donde se presenta un caso de estudio real de una multinacional—, el libro enumera una serie de buenas prácticas y consejos de diseño para la elaboración de cuadros de mando y presentaciones de datos, con numerosos ejemplos sobre la visualización de datos en distintas áreas.

Se generan datos constantemente. El uso correcto de los big data se antoja imprescindible para los profesionales y para las empresas. Pero tan importante es que estos datos sean variados, estén actualizados y se cuenten en un volumen suficiente como que puedan manejarse de forma eficaz y que esa información “nos entre por los ojos”, como suele decirse. A fin de cuentas, el 90% de la información que recibe nuestro cerebro es visual.

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