Para analistas, economistas y líderes empresariales, la visualización de datos no sólo es una herramienta adicional, sino que esta se ha convertido en una habilidad importante para una comunicación eficaz.
Ahora no basta con acceder a grandes cantidades de datos o crear presentaciones de PowerPoint. Lo más importante es la capacidad de sintetizar y presentar esos datos de una manera que resalte claramente los temas clave y oriente las decisiones estratégicas.
Muchos profesionales del mundo de la economía están acostumbrados a sumergirse en extensas tablas y complejas ecuaciones matemáticas. Pero un gráfico bien elaborado puede comunicar lo que cientos de páginas de texto y tablas no pueden: esto significa brindar claridad, contexto y guía visual para tomar decisiones informadas.
En pocas palabras, dominar la visualización de datos no sólo mejora su comprensión, sino que también la capacidad para influir positivamente en la toma de decisiones económicas.
¿De qué tratan los gráficos?
Un gráfico que muestra relaciones entre variables muestra una relación causal. Esto significa que el valor de una variable afecta directamente al valor de la otra variable.
En este punto, la variable que causa el movimiento se llama variable independiente y la variable que causa el cambio se llama variable dependiente. Cuando las variables están interconectadas, descubrimos una relación directa. Es decir, a medida que uno crece, el otro también.
Pero también tenemos el caso contrario. En otras palabras, cuando una variable aumenta, otra variable disminuye, esto se llama feedback.
Algunas de las visualizaciones de datos más populares son:
Características más comunes que tienen las herramientas de visualización de datos
Cada herramienta de visualización de datos es diferente, pero la mayoría tiene algunas características comunes y muy útiles. Podemos describir estas características y por qué son importantes al elegir la herramienta ideal.
Plantilla de gráfico
Estos son diseños prediseñados que se pueden utilizar para crear rápidamente visualizaciones atractivas. Esto es muy útil si no eres diseñador gráfico o analista de datos porque todo lo que tienes que hacer es ingresar datos en el gráfico. La mayoría de las plantillas de gráficos también nos permiten personalizar los colores, las fuentes y los títulos de los gráficos.
Historial de versiones
El historial de versiones nos permite ver y restaurar versiones anteriores de las vistas de datos. Esto significa que se pueden solucionar los problemas que existan sin perder los datos.
Gráficos interactivos
Los gráficos interactivos son los que reaccionan cuando interactuamos con ellos. Esto significa que podemos resaltar números, tendencias o variables clave sin tener que crear vistas diferentes para cada análisis.
API de importación de datos
Muchas herramientas incluyen interfaces de programación de aplicaciones (API) que nos dan la posibilidad de importar datos desde la herramienta de recopilación de datos a la herramienta de visualización.
El uso de una API acelera el proceso de visualización, porque sin ella habría que descargar los datos, cargarlos en la herramienta y formatearlos manualmente.
Optimización móvil
Como sugiere el nombre, la optimización móvil nos da acceso a la personalización de la presentación de visualización para poder adaptarla en dispositivos móviles.
¿Qué importancia tienen los gráficos en la economía?
Nuestros ojos se sienten atraídos por los colores y patrones, podemos distinguir rápidamente entre rojo y azul, cuadrados y círculos. Nuestra cultura es visual e incluye todo, desde arte y publicidad hasta televisión y películas. La visualización de datos es otra forma de arte visual que despierta nuestro interés y centra nuestro mensaje.
Al observar los gráficos, podemos ver rápidamente tendencias y fluctuaciones. Si podemos ver algo, podemos absorber rápidamente, esta es simplemente una historia con un propósito. Si en algún momento has podido observar una tabla grande de datos y no lograste detectar tendencias, sabe lo poderosas que pueden ser las visualizaciones.
La visualización de gráficos es un campo propio en el mundo de la ciencia de datos en la economía. Esta práctica ha marcado hitos importantes en el análisis de datos a lo largo de la historia.
Al hacer gráficos estamos haciendo una representación plana de la relación entre dos o más variables. Por lo general, se muestra utilizando el sistema de coordenadas del eje como referencia.
En la economía, un gráfico es una herramienta visual que se utiliza para representar e interpretar datos en información procesable. Son utilizados de formas bastante diversas y nos permiten estudiar y explicar fenómenos económicos, acercándonos un poco más a la realidad de estos fenómenos. Sin ellos, es posible que se tengan problemas para administrar la información, comprender lo que significa y qué se puede obtener de ella.
En el sector financiero, la visualización de datos es esencial para monitorear los mercados, analizar tendencias económicas y realizar pronósticos financieros en tiempo real. Los gráficos interactivos ayudan a los analistas a explorar datos complejos y comprender el impacto de diferentes variables en los mercados globales.
Existe una variedad de herramientas de visualización de datos, cada una con sus características únicas. Algunos factores para considerar al elegir uno: ¿Cuál es su experiencia con la visualización de datos? ¿Qué tipo de información veo? ¿Quieres compartir información, explorar datos y crear visualizaciones interactivas?
Big data y la visualización de datos en la economía
Big Data y visualización de datos son dos tecnologías estrechamente relacionadas. Big data hace referencia a los conjuntos de datos que son demasiado grandes o complejos para analizarlos utilizando métodos tradicionales.
La visualización de datos es el proceso de presentar datos visualmente para que sean más fáciles de entender. La visualización de datos es una herramienta importante para el análisis de big data. Los gráficos y visualizaciones ayudan a las personas a comprender mejor todos estos datos complejos, detectar tendencias y patrones y tomar decisiones informadas.
Hay varias formas de analizar el big data mediante la visualización de datos. Por ejemplo, se pueden utilizar gráficos de barras y gráficos circulares para mostrar comparaciones entre diferentes categorías de datos.
También, se pueden utilizar gráficos de líneas y de dispersión para mostrar tendencias a lo largo del tiempo o una relación entre dos variables. Otra opción es utilizar visualizaciones para crear conversaciones con los datos. Por ejemplo, las infografías combinan texto, imágenes y gráficos para contar una historia de una manera atractiva y eficaz.
¿Cuáles son los desafíos y consideraciones de la visualización de datos en la economía?
Uno de los principales desafíos en la visualización de datos es elegir el gráfico o elemento visual adecuado. Hay muchos tipos diferentes de gráficos y visualizaciones, y elegir el tipo correcto depende del tipo de datos mostrados, como también del propósito de la visualización y el nivel educativo de su audiencia.
Otro desafío en la visualización de datos en el mundo de la economía es crear un diseño que sea claro. Las visualizaciones de datos deben ser fáciles de entender y los símbolos y etiquetas deben ser claros y concisos. Para garantizar que los datos se destaquen y sean fácilmente visibles, es importante utilizar suficiente contraste y una paleta de colores eficaz.
Por último, es importante considerar la audiencia que apreciará esta visualización de datos: ¿quiénes son? ¿Cuál es su nivel de alfabetización en datos? ¿Qué información están buscando? Al comprender a su audiencia, puede crear imágenes efectivas y relevantes.
El proceso de creación general es el siguiente, no hay una forma "única" de crear los datos:
Si hablamos de datos, debemos tener en cuenta que la "confianza" y "validez" son cosas diferentes. La "confiabilidad" significa lo bueno que es comprender la metodología de los datos que lo evalúan, y "validez" significa cuán precisos son los datos.
La visualización de datos en la economía es una herramienta con mucho poder, pero su eficacia dependerá de cómo ésta sea utilizada. Entender el contexto, eliminar la confusión, optar por el elemento visual apropiado, centrar la atención donde nos importa, pensar como un diseñador y narrar una historia son los aspectos clave para ampliar el impacto que queremos en nuestras visualizaciones de datos.