Pinta tu visualización de datos: Categorías de gráficos y tips de diseño

Keep it simple y el principio de los 5W+1H. El primer eslogan rige proyectos de diseño que se basan en la simplificación para potenciar la efectividad y, el segundo, proviene del mundo de la comunicación donde estas 6 preguntas aúnan las claves de cualquier mensaje (what, who, when, where, why + how). Y te preguntarás, ¿qué tiene esto que ver con la visualización de datos? Los dashboards, que te ayudan en el análisis de grandes cantidades de datos, usan estas ideas para comunicar eficazmente resultados.

¿Qué explicarás? ¿A quién y en qué contexto? ¿Con qué objetivos? ¿Y qué indicadores o gráficos usarás? Debes responder a estas preguntas antes de empezar a construirlo. No es la primera vez que hablamos del mundo de la visualización de datos, por ejemplo, hace algunos meses profundizábamos en la preparación previa del dato. No obstante, aquí te invitamos a descubrir pequeñas recomendaciones que quizás te ayudan a sorprender a tu jefe con dashboards más coherentes y explicativos. ¿Te lo perderás?

Visualización de datos

Primeros pasos: En cualquier visualización de datos…

Representar visualmente información compleja no sólo te facilita explicarla, sino que también te permite descubrir patrones, tendencias o anomalías relevantes para tu negocio que se esconde en tablas y tablas de datos sin sentido ni relación aparente. La visualización de datos, a veces, es la única opción para desbloquear insights ocultos que no puedes imaginar sin dimensionar, contrastar, comparar o distribuir a nivel visual.

Afortunadamente, existen distintos mecanismos que nos ayudan a dar forma a nuestras representaciones pero, antes de empezar, puede irte muy bien conocer cómo sacar partido a las tipografías, formas y colores, así como contar con un borrador inicial en papel o ppt que te facilite agilizar el trabajo. Ponte de acuerdo con tu equipo, evita cualquier elemento que pueda generar dobles lecturas y céntrate en los KPIs básicos.

Ten en cuenta que tus datos quizás necesitan pasar por un proceso de preparación previo, especialmente si se combinan distintas fuentes y variables para enriquecerlos. Además, si quieres contar con un dashboard que se actualice automáticamente, deberás configurar conexiones y establecer procesos técnicos que pueden ser muy complejos. Eso sí, tener datos al instante te permitirá tomar decisiones al momento.

Escoge un gráfico que pueda mostrarte aquello que quieres

La elección del tipo de gráfico que mejor se adapte a tus necesidades variará en función del número de dimensiones o métricas, las relaciones que quieras representar, las posibilidades de la herramienta de visualización (Data Studio, por ejemplo, tiene un catálogo limitado pero Tableau abarca más opciones), etc. Con todo, se suele hablar de distintas familias visuales según qué se quiera reflejar:

* Correlación

Estos gráficos te ayudan a comprender la relación entre 2 o más variables pero recuerda que correlación no siempre implica causalidad. Aquí se incluirían los diagramas de dispersión (los scatterplot o connected scatterplot utilizan ejes con valores numéricos para representar, por ejemplo, qué categorías de productos se comportan mejor según nuestros objetivos), los gráficos de burbujas (el tamaño de la burbuja facilita añadir una dimensión adicional para destacar valores específicos) o los heatmaps (son habituales en las soluciones para analizar el avance del usuario en el sitio web pero, también, nos permitirían mostrar la evolución de una campaña de SEO con distintas keywords).

* Distribución

Estas representaciones muestran cómo se distribuyen los valores de las distintas variables y nos pueden ayudar a entender sus propiedades con la forma. En esta familia podríamos situar los diagramas de caja (la línea que divide las “cajas” representa la mediana, muestran todo el rango de datos y pueden utilizarse para detectar valores atípicos) o los histogramas (visualizan valores de una variable en forma de barras y, quizás, el más conocido está en los programas de edición donde se relacionan valores de luminosidad con el número de píxeles en una fotografía).

* Comparaciones y rankings

Como indica la propia palabra, estos gráficos están pensados para comparar variables o sus valores entre sí, así como para establecer rankings donde se jerarquice (y se establezca la diferencia entre unos y otros). Estaríamos hablando de gráficos de barras y de columnas en sus distintas variantes (ofrecen una imagen clara y rápida de las variables en un período de tiempo específico, con puntos altos y bajos), gráficos de barras sumadas (o proportional stacked bar, nos ayudan a comparar la suma de los distintos valores de cada uno de los segmentos diferenciados), gráficos radiales (son representaciones de valores de un elemento en múltiples categorías, por ejemplo, podría ser el comportamiento de una métrica dentro de un período temporal determinado) o lollipop chart (se parece al gráfico de barras pero pone más atención al valor del dato, es útil si tienes varias barras de la misma altura, por ejemplo).

* Part-to-whole

Estos gráficos nos permiten visualizar datos que forman parte de un total, es decir, nos ayudan a entender la contribución y la relevancia de las distintas partes dentro de un conjunto (por ejemplo, la distribución de tu presupuesto de marketing en los distintos canales). Encajarían en esta categoría los gráficos circulares (tanto pie chart como donut chart, no optes por ellos si tienes muchas variables pero pueden ir bien para representar usuarios nuevos vs. recurrentes), los treemaps (son áreas proporcionales donde se jerarquizan los valores a partir de un código de tamaño o de color, pueden permitirte analizar tus campañas por países según inversión – tamaño – y retorno – gama de colores –) o los diagramas de Venn (se basan en la superposición de círculos que representan las distintas variables, se usan en los informes cross-device de Google Analytics para analizar la superposición de canales, por ejemplo).

* Cambios temporales

Estas representaciones nos facilitan detectar tendencias, en períodos cortos de tiempo o a través de distintos años. Aquí podríamos hablar de los gráficos de líneas en sus distintas formas (son muy utilizados en la solución de analítica de Google para ver la evolución de las sesiones, por ejemplo), los gráficos de áreas (funcionan bien con pocas variables y, si se sobreponen, hay que trabajar con transparencias para evitar que nos oculten información relevante) o los gráficos de columnas (funcionan mejor para comparar pero también podrían mostrar una evolución si se combinan con un gráfico de líneas, por ejemplo, el gasto en inversión publicitaria vs. la previsión inicial de este mismo presupuesto).

En realidad, podríamos incluir otras categorías como los mapas o las visualizaciones de conexiones (diagramas de arco, redes…), así como se podrían añadir algunos tipos en varias familias. Si te interesa obtener ejemplos y conocer otras opciones, encontrarás información ampliada en el diccionario visual de Andy Kriebel en Tableau o en este recopilatorio de Yan Holtz y Conor Healy.

Captura de "From data to viz" de Yan Holtz y Conor Healy

Fuente: Captura de “From data to Viz”, un catálogo de recursos de Yan Holtz y Conor Healy.

Dedica tiempo a familiarizarte con las distintas visualizaciones ya que equivocarse es uno de los errores más habituales. Opta por aquel gráfico que te permita explorar los datos que necesitas y dar respuesta a las preguntas de negocio que te facilitarán actuar y plantear acciones de optimización.

Tricks & Tips: Diseña con sentido común

¿Tu visualización lo explica todo sin ayuda? Es muy fácil mejorar su eficacia con leyendas adecuadas que aclaren el por qué de cada color, por ejemplo (se buscan explicaciones por cualquier decisión así que no dejes que sólo sean preferencias estéticas). Además, considera añadir etiquetas claras que eliminen otras interpretaciones (“tráfico” puede indicar un crecimiento del tráfico de tu web o referirse al incremento generado por una campaña) y contextualicen la información (si sabes que una caída se debe a un problema técnico, menciónalo con una anotación).

También puede ayudarte establecer una jerarquía visual situando aquello más importante en la parte superior o, si combinas varios gráficos, optar por distintos tipos para romper la monotonía. Puedes seguir la dirección lógica de lectura, esquina izquierda y en diagonal, para establecer un orden de presentación de los distintos datos. Ten en cuenta que algunos colores se sobreponen (las tonalidades saturadas suelen ser mala idea si no es para destacar), así como algunas tipografías tienen mejor legibilidad.

Además, te irá bien seguir los convencionalismos, es decir, si dibujas un gráfico circular, todos los números deben sumar el 100%, así como si usas un gráfico de líneas no puedes intercambiar la posición de las variables ya que se suele suponer que se avanza en el tiempo hacia la derecha. Puede irte bien dejar espacio blanco para darle aire a toda la visualización pero aprovecha tus recursos. Con un par de colores, puedes convertir métricas en una leyenda o cambiarle la ruta de lectura a tu dashboard.

Si te interesa este ámbito, te recomendamos echarle un vistazo a nuestra guía de Visualización de datos.

¿Qué nos aconsejarías para construir un dashboard eficaz? ¿Cuáles son tus trucos para potenciar su capacidad comunicativa?

Periodista de formación y especializada en la creación de contenido digital. Jordina forma parte del equipo de Marketing de DBi by Havas y, cuando no está escribiendo o siguiendo las últimas tendencias, la encontrarás viendo una buena serie o compartiendo un café.

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