La finalidad del arte es dar cuerpo a la esencia secreta de las cosas, no el copiar su apariencia.

La estrategia de visualización de datos es cómo relacionamos el análisis o proceso de datos con la comunicación. Lo hemos comentado muchas veces, no se puede fallar en la comunicación del resultado, es una oportunidad para sacarle realmente partido al análisis.

Ya hemos hablado por ejemplo de las distintas herramientas sobre las que podemos construir un dashboard. Pero hay que ir más allá de la parte técnica:

El conocimiento de negocio o de los datos, no se suele enseñar en la universidad. Cualquier visualización debe empezar por la comprensión de los datos . El problema suele venir porque se da la circunstancia de que el diseñador no entiende los números y el analista no entiende los colores.

Es un reto el poder tener una habilidad, en el caso del analista, de integrar la visualización en sus procesos. Cómo hacer que esa comunicación realmente funcione y sacar partido a los recursos que la visualización pone a disposición de uno. El receptor de los análisis debe ser capaz de tomar decisiones en base a esta transmisión de conocimiento. Y esto no es fácil transmitirlo adecuadamente.

Este receptor, con el tiempo y el volumen de datos que tenemos continuamente, se va volviendo cada vez más exigente en cuanto a estética en cualquier dispositivo, ya no vale con presentar un dato en un gráfico. La exigencia no es solamente en la comprensión, sino también la estética. No solamente el conocimiento sino también la forma de presentarlo.

El proceso de visualización debe empezar por entender qué se ha de comunicar y el contexto del mismo: cuánto de esa información es lo importante, quién lo recibe y para qué. Organizar la información es vital, detectar patrones, identificar los puntos que tenemos que comprender para esa toma de decisiones. Por lo que hay que filtrar la información, organizar la jerarquía (tipografía, color, espacios…) y aplicar una narración, porque sin historia o contexto, el análisis no funciona.

No es fácil atender algo que no nos interesa, de ahí que lo importante es que los receptores tengan la percepción de que lo que comunicamos es lo que realmente es importante. El branding visual de la marca es vital para que se sienta parte del resultado. También sirve para marcar el camino que tendremos que seguir para llegar a buen puerto. Todo tiene un propósito, de ahí que el objetivo de la visualización es generar una acción vinculada al análisis presentado.

En relación a una infografía o un dashboard, son diferentes en cuanto a la utilidad que le da el receptor. La infografía comunica unos datos y un análisis, pero un dashboard es más abierto y caben distintas formas de interpretación.

Los elementos están convenientemente estudiados para que aumente la velocidad de identificar la información, y sea más comprensible y evidente el resultado. Cualquier elemento que pongamos tiene su sentido. Los principios visuales son imprescindibles, son obvios pero no se suelen aplicar:

– Elementos conceptuales : lo que no es visible, el uso del punto, línea, plano, volumen y su asociación con imágenes que no están presentes.
– Elementos de relación : ubicación e interrelación de los elementos.
– Elementos visuales : gráficos, formas y cada elemento que colocamos en la visualización:
Colores: forma de utilizarlos, la combinación, la relación, la diferenciación de elementos en base a dichos colores.
Proporción: Uso del espacio, de tamaños, de tipología, etc…

El analista puede estudiar diversos materiales para poder sacarle provecho a la visualización de datos, depende del perfil de la persona pero si empezamos de cero no podemos perdernos:

Lecturas para distintos perfiles:

Cómo detectar historias en los datos –> Alberto Cairo | The Functional Art | @albertocairo
Principios de percepción para optimizar el proceso visual –> Colin Ware | Information Visualization: Perception for Design
Cómo funcionan las técnicas de visualización de información –> Isabel Meirelles | La Información en el Diseño | @IsabelMeirelles
Comunicar datos de forma efectiva –> Cole Nussbaumer Knaflic | Storytelling with data | @storywithdata
Cultura de datos visuales en la empresa –> Lindy Ryan | The Imperative Visual | @Lindy_Ryan
Visualización científica –> Tamara Munzner | Visualization Analysis and Design | Talks | @tamaramunzner
Algoritmos avanzados de minería de datos y visualización con código abierto –> Katy Börner & David E. Polley | Visual Insight | @katycns