La visualización de datos es el proceso de representar datos de forma visual, utilizando elementos como gráficos, diagramas, mapas o infografías; que se ha vuelto fundamental para mejorar la comprensión de la información, identificar tendencias y patrones y comunicar información de forma efectiva.
Su importancia y transcendencia en las empresas, hizo que su mercado creciera cada vez más. De acuerdo a investigaciones de Mordor Intelligence, el mercado de visualización de datos en 2024 se estimó en aproximadamente 9,84 mil millones de dólares, con una tasa compuesta anual de crecimiento (CAGR) proyectada del 10,95% hasta 2029, cuando se espera que alcance los 16,54 mil millones de dólares.
“En muchas industrias, las empresas se están dando cuenta de los beneficios de la toma de decisiones basada en datos. Extraer información útil de bases de datos grandes y complicadas es cada vez más importante. La visualización de datos es esencial para desmitificar información compleja y presentarla de una manera visualmente atractiva que sea fácil de comprender y analizar”, explican desde la consultora de investigación.
De esta manera -comparten en el informe- que, a medida que las empresas buscan formas de extraer información valiosa de sus datos, se confirma que el mercado de herramientas de visualización de datos seguirá creciendo: “Los tomadores de decisiones pueden encontrar patrones, tendencias y correlaciones visualizando datos de manera eficiente, lo que les ayuda a tomar decisiones estratégicas mejor informadas”, comparten.
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¿Qué es la visualización de datos?
La visualización de datos es una disciplina que va más allá de simples gráficos y diagramas: es la clave para desbloquear la riqueza contenida en conjuntos masivos de información. Se trata de un proceso creativo y analítico que transforma datos abstractos en representaciones visuales claras y llamativas.
Esta práctica no sólo facilita la comprensión de datos complejos, sino que también revela patrones, tendencias y conexiones que de otra manera podrían pasar desapercibidos.
Los profesionales que se dedican a la recopilación, análisis y visualización de la información son los científicos de datos. En su labor, según afirma el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad Rice, la visualización de datos constituye una herramienta esencial que les permite comunicar eficazmente las tendencias, patrones y relaciones presentes en los datos.
Utilizan sus habilidades y conocimientos para extraer información valiosa, que puede utilizarse para tomar decisiones informadas, resolver problemas o comunicar sus hallazgos a otros, identificar tendencias y patrones en los datos y, sobre todo, tomar decisiones informadas.
Historia y evolución de la visualización de datos
La visualización de datos tiene una larga historia que se remonta a la antigüedad. Los primeros ejemplos de visualización de datos se encuentran en las pinturas rupestres, en las que se representaban datos demográficos o información sobre el clima.
En la Edad Media, la visualización de datos se utilizaba para representar información sobre el comercio, la agricultura y la religión. En el siglo XVI, se desarrollaron nuevos tipos de gráficos, como los gráficos de barras y los gráficos circulares.
En el siglo XIX, la visualización de datos se utilizó para representar datos sobre la población, la economía y la ciencia. En el siglo XX, se desarrollaron nuevos tipos de gráficos, como los gráficos de dispersión y los mapas de calor.
Importancia y beneficios de la visualización de datos
En general, la visualización de datos es una herramienta valiosa para comprender mejor los datos, identificar tendencias y patrones, y comunicar información de forma efectiva. La información se presenta en forma de gráficos, diagramas o infografías. Es más fácil para las personas ver patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos si se presentan en forma de tablas o números.
Antony Unwin, Profesor de la Universidad de Augsburgo, Alemania, y cuya investigación se centra en la visualización de datos, especialmente en gráficos interactivos, comparte en su artículo en la revista Harvard Data Science Review del MIT, que la visualización de datos resulta útil para limpiar datos, explorar su estructura y detectar grupos o valores inusuales, lo que hace más fácil para las personas ver patrones y tendencias que pueden pasar desapercibidos si se presentan en forma de tablas o números.
Al presentar los datos de manera gráfica, se vuelve más sencillo identificar tendencias y patrones que si se presentan de forma textual. Los diagramas de dispersión, por ejemplo, pueden ayudar a las personas a ver la relación entre dos variables.
Al mismo tiempo, se trata de comunicar información de forma efectiva a un público amplio. Las infografías, por ejemplo, pueden combinar texto, imágenes y gráficos para contar una historia con datos.
Ventajas que aporta la visualización de datos
Es innegable que la información expresada de manera visual aporta a una mejor comprensión de esa información, y facilita la optimización de procesos y la obtención de insights valiosos.
Desde la capacidad de condensar información compleja en representaciones gráficas comprensibles hasta la rápida identificación de patrones y tendencias, es una herramienta estratégica imprescindible en diversos campos.
Estas representaciones visuales no solo agilizan la interpretación de grandes conjuntos de datos. Así lo confirma la Oficina de Servicios Digitales del Gobierno de EE. UU., que afirma que la visualización de datos revela patrones, tendencias y relaciones que respaldan decisiones basadas en evidencias, además de facilitar la detección de anomalías y la toma de decisiones informadas.
En definitiva, no solo es una herramienta de análisis, sino un aliado clave para la planificación estratégica, la identificación de oportunidades y la mejora continua.
Principios y conceptos clave de la visualización de datos
Los principios de la visualización de datos son una serie de pautas que se pueden seguir para crear visualizaciones de datos efectivas. Estos principios se basan en la comprensión de cómo el cerebro humano procesa la información visual.
Algunos de los principios más importantes incluyen:
| Principio | Descripción |
|---|---|
| Sencillez | Las visualizaciones deben ser simples y fáciles de interpretar. Se recomienda usar lenguaje claro, evitar símbolos o colores complejos y organizar los datos de forma directa. |
| Claridad | Es esencial emplear un lenguaje preciso y sin ambigüedades para que el mensaje sea comprendido sin confusiones. |
| Legibilidad | Los gráficos deben ser fáciles de leer: tipografía clara, tamaños adecuados y diseño limpio. La legibilidad garantiza que el público acceda a la información sin esfuerzo. |
| Relevancia | Cada visualización debe servir al propósito de la comunicación. Solo se deben mostrar datos pertinentes al mensaje que se busca transmitir. |
| Precisión | Los datos deben reflejar la realidad con exactitud, sin errores ni manipulaciones. Representar fielmente la información es clave para la credibilidad. |
| Objetividad | Las visualizaciones deben evitar sesgos. Es recomendable usar elementos visuales de forma neutral, sin exagerar o distorsionar la información. |
Componentes de la visualización de datos
Los componentes de la visualización de datos son los elementos visuales que se utilizan para representar datos. La selección de los componentes adecuados depende de factores como el tipo de datos que se van a representar, el público objetivo y el propósito de la visualización. Pero en general, incluyen:
| Componente | Descripción |
|---|---|
| Ejes | Líneas guía que estructuran la visualización y permiten ubicar los datos en un espacio gráfico. Deben estar claramente etiquetados y usar escalas apropiadas al rango de valores. |
| Escalas | Relacionan los valores numéricos con su representación visual (por ejemplo, la altura de una barra o la posición en un eje). Deben ser fáciles de interpretar y con unidades adecuadas al contexto. |
| Símbolos | Elementos visuales (como puntos, barras, líneas) que representan los datos. Su elección depende del tipo de variable y del gráfico (por ejemplo: barras para cantidades, líneas para series temporales). |
| Colores | Se usan para codificar información adicional, agrupar categorías, destacar elementos o representar magnitudes. Deben seleccionarse con criterio, evitando combinaciones que dificulten la lectura o introduzcan sesgos. |
| Formas | Pueden complementar o sustituir a los colores en la representación de categorías o tipos de datos. |
Estos componentes se pueden utilizar de diversas maneras para crear visualizaciones de datos efectivas. Por ejemplo, los ejes y las escalas se pueden utilizar para organizar los datos y facilitar su comprensión. Los símbolos, los colores y las formas se pueden utilizar para representar los datos de forma visual y atractiva.
Herramientas y tecnologías para visualización de Datos
En la actualidad, la cantidad de información que se genera a diario es cada vez mayor. Esto ha llevado al desarrollo de herramientas y tecnologías para la visualización de datos, que permiten comunicar y comprender la información de manera más efectiva.
Es sencillo encontrar en Internet una gran variedad de aplicaciones de software para crear visualizaciones de datos a partir de datos almacenados en una computadora. Estas herramientas pueden ser de uso general o específicas para un tipo de datos o aplicación en particular. En entornos industriales o científicos, suelen utilizarse dispositivos para visualizar datos en tiempo real.
En general, la elección de la herramienta o tecnología adecuada para la visualización de datos depende de factores como el tipo de datos que se van a visualizar, el objetivo de la visualización y el nivel de conocimiento del usuario.
Tipos de gráficos y representaciones visuales
Los tipos de gráficos y representaciones visuales se pueden clasificar en función de varios criterios, en función del tipo de datos que representan, el propósito de la visualización y el público objetivo. Según el tipo de datos, los gráficos y representaciones visuales se pueden clasificar en los siguientes tipos:
- Gráficos de datos cuantitativos: Estos gráficos se utilizan para representar datos numéricos. Algunos ejemplos de gráficos de datos cuantitativos incluyen los gráficos de barras, los gráficos circulares, los gráficos de líneas y los gráficos de dispersión.
- Gráficos de datos cualitativos: Estos gráficos se utilizan para representar datos no numéricos. Algunos ejemplos de gráficos de datos cualitativos incluyen los gráficos de barras, los gráficos circulares, los diagramas de árbol y los mapas.
Según se trate de público en general o especializado, las representaciones visuales se pueden categorizar de la siguiente manera:
- Gráficos informativos: Para comunicar información sobre los datos. Algunos ejemplos de gráficos informativos incluyen los gráficos de barras, los gráficos circulares, los gráficos de líneas y los gráficos de dispersión.
- Gráficos de comparación: Incluyen los gráficos de barras, circulares, de líneas y los gráficos de dispersión.
- Gráficos de tendencia: Abarca a los gráficos de líneas, los de dispersión y los gráficos de barras.
Diseño efectivo para la visualización de datos
La visualización de datos es una herramienta poderosa para comunicar información de manera efectiva. Sin embargo, para ser eficaz, debe estar bien diseñada. Aquí hay siete principios para lograr un diseño efectivo:
Considera a tu audiencia
Antes de comenzar a diseñar una visualización de datos, debes considerar a tu audiencia. ¿Quiénes son? ¿Qué nivel de conocimiento tienen de los datos? ¿Qué información buscan? Al comprender a tu audiencia, podrás diseñar una visualización que sea clara, concisa y fácil de entender.
Elige el gráfico o representación visual adecuada
Hay muchos tipos diferentes de gráficos y representaciones visuales, cada uno con sus propias ventajas y desventajas. Al elegir el gráfico o representación visual adecuada, debes considerar el tipo de datos que estás visualizando, el objetivo de la visualización y el nivel de conocimiento de tu audiencia.
Utiliza un diseño claro y conciso
Los gráficos y las representaciones visuales deben ser claros. Los datos deben ser fáciles de entender y las etiquetas y leyendas deben ser claras y concisas.
Proporciona un contraste adecuado
El contraste ayuda a que los datos destaquen y sean fáciles de ver. Utiliza colores, tamaños y tipos de letra contrastantes para ayudar a que los datos sean más fáciles de entender.
Elige una paleta de colores efectiva
Los colores pueden ser una herramienta poderosa para comunicar información. Sin embargo, es importante utilizar una paleta de colores efectiva. Una buena paleta de colores es consistente, armoniosa y fácil de leer.
Usa etiquetas y leyendas claras
Las etiquetas y leyendas son esenciales para que los datos sean comprensibles. Utiliza etiquetas y leyendas claras y concisas que proporcionen información importante sobre los datos.
Proporciona contexto
Los datos no siempre hablan por sí mismos. Proporciona contexto para los datos para ayudar a los usuarios a comprender su significado. El contexto puede incluir títulos, explicaciones, análisis o conclusiones.
Más allá de estos puntos, el Portal Europeo de Datos Abiertos establece que una visualización accesible debe cumplir tres condiciones esenciales: ser perceptible, comprensible y adaptable. Esto implica utilizar paletas de colores adaptadas para personas con problemas de visión, mantener contrastes adecuados y proporcionar alternativas textuales descriptivas.
Las herramientas modernas como Datawrapper ofrecen funcionalidades específicas para crear visualizaciones accesibles, incluyendo la posibilidad de probar paletas de colores inclusivas y generar descripciones alternativas automáticas. La implementación de estándares como SVG y HTML semánticamente correcto garantiza que las visualizaciones sean accesibles para lectores de pantalla y dispositivos de asistencia.
Perspectivas futuras en visualización de datos
En un mundo cada vez más impulsado por datos, su visualización se convierte en el lenguaje esencial para traducir la complejidad en comprensión.
A medida que juega un papel más crítico en la toma de decisiones, se espera un enfoque más ético y responsable en su desarrollo y uso, con combinaciones muy prometedoras.
Inteligencia Artificial
Por ejemplo, la integración con la inteligencia artificial (IA) promete revolucionar la visualización de datos. Algoritmos avanzados pueden ofrecer análisis predictivos y sugerencias automáticas, llevando la toma de decisiones a un nuevo nivel.
Realidad Aumentada y Virtual
Aunque no son tan populares, también la Realidad Aumentada (RA) y la Realidad Virtual (RV), aparecen como herramientas innovadoras.
Información en tiempo real
Por otro lado, la demanda de información en tiempo real está en aumento. Herramientas que permiten la visualización instantánea de datos cambiantes se vuelven esenciales para sectores como finanzas, salud y seguimiento de tendencias.
Las herramientas futuras buscarán garantizar que las visualizaciones sean comprensibles y útiles para una audiencia más amplia, incluidas aquellas con discapacidades visuales.
“La visualización de datos en 2025 estará dominada por herramientas que procesen datos en tiempo real, permitiendo a las empresas responder rápidamente a cambios en el mercado, el comportamiento del cliente o condiciones operativas”, comparte Ricardo Gabriel Rodríguez, experto en diseñar e implementar modelos de gestión de información, en su artículo escrito para LinkedIn.
Aplicaciones y casos de uso de la visualización de datos
La visualización de datos no es solo una herramienta estética; es un medio poderoso para desentrañar patrones complejos y tomar decisiones fundamentadas. Algunas aplicaciones y casos de uso demuestran cómo esta disciplina está transformando diversas industrias:
Salud
En el campo de la salud, la visualización de datos se utiliza para analizar grandes conjuntos de datos clínicos y genómicos. Desde la identificación de patrones epidemiológicos hasta la exploración de datos de ensayos clínicos, la visualización ayuda a los profesionales de la salud a tomar decisiones informadas y a comunicar hallazgos de manera efectiva.
“A través de gráficos, dashboards y mapas interactivos, la visualización de datos permite transformar cifras complejas en información comprensible. Un gráfico bien diseñado puede ayudar a los médicos a detectar patrones en la evolución de un paciente, a los epidemiólogos a rastrear brotes de enfermedades y a los gestores de salud a optimizar la distribución de recursos”, explica en su artículo, Marta Gan, especialista en Health Data Science y Big data,
Sector financiero
En el sector financiero, la visualización de datos es esencial para monitorear mercados en tiempo real, analizar tendencias económicas y realizar proyecciones financieras. Gráficos interactivos permiten a los analistas explorar datos complejos y comprender el impacto de diversas variables en los mercados globales.
Educación
En el ámbito educativo, la visualización de datos facilita la comprensión de estadísticas y tendencias educativas. Desde el rendimiento estudiantil hasta la eficacia de programas académicos, las instituciones educativas utilizan visualizaciones para evaluar y mejorar la calidad de la educación.
Comercio electrónico
En el mundo del comercio electrónico, la visualización de datos ayuda a comprender el comportamiento del consumidor. Desde el análisis de la trayectoria del usuario en un sitio web hasta la optimización de estrategias de marketing, las empresas pueden tomar decisiones más informadas para mejorar la experiencia del cliente.
Gobiernos
Los gobiernos emplean la visualización de datos para comunicar información relevante a la ciudadanía. Desde el seguimiento de la ejecución de políticas públicas hasta la presentación de datos demográficos, las visualizaciones ayudan a construir una comprensión más clara y transparente de los asuntos gubernamentales.
Ciudades
Por otro lado, cada vez son más las ciudades que utilizan visualizaciones de datos para gestionar eficientemente recursos y servicios. Desde el monitoreo del tráfico hasta la gestión de la energía, las visualizaciones permiten a las autoridades urbanas tomar decisiones basadas en datos para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.
Estos son apenas algunos ejemplos. A medida que la tecnología avanza, no es difícil anticipar que la visualización continuará desempeñando un papel central en la toma de decisiones y la comprensión del mundo que nos rodea.
Software de visualización de datos
Hay muchas herramientas de visualización de datos disponibles, cada una con sus propias características.
Algunos factores a considerar al elegir una son: ¿Cuál es tu nivel de experiencia con la visualización de datos? ¿Qué tipo de datos se va a visualizar? ¿Se quiere comunicar información, explorar datos o crear una visualización interactiva? En función de estos parámetros, algunas de las herramientas más populares son:
Tableau
Es una herramienta de visualización de datos que ofrece una amplia gama de funciones y capacidades. Es una buena opción para usuarios de todos los niveles de experiencia.
QlikView
Es una buena variante para usuarios que desean crear visualizaciones interactivas y personalizadas.
Microsoft Power BI
Integra datos de diferentes fuentes. Power BI es una buena posibilidad para usuarios empresariales que necesitan crear visualizaciones para una audiencia amplia.
Google Charts
Es una biblioteca de JavaScript que permite crear visualizaciones de datos en la web. Una buena opción para usuarios que desean crear visualizaciones web sencillas.
Big data y visualización de datos
El big data y la visualización de datos son dos tecnologías que están cada vez más entrelazadas. El big data se refiere a los conjuntos de datos masivos que son demasiado grandes o complejos para ser analizados con las técnicas tradicionales. La visualización de datos es el proceso de representar datos de forma visual para facilitar su comprensión.
La visualización de datos es una herramienta esencial para el análisis de big data. Los gráficos y las representaciones visuales pueden ayudar a las personas a comprender mejor los datos complejos, identificar tendencias y patrones, y tomar decisiones informadas.
Hay muchas formas de utilizar la visualización de datos para el análisis de big data. Por ejemplo, los gráficos de barras y los gráficos circulares se pueden utilizar para mostrar comparaciones entre diferentes categorías de datos. Los gráficos de líneas y los gráficos de dispersión se pueden utilizar para mostrar tendencias a lo largo del tiempo o la relación entre dos variables.
La visualización también se puede utilizar para crear historias con datos. Las infografías, por ejemplo, pueden combinar texto, imágenes y gráficos para contar una historia de forma atractiva y efectiva.
Desafíos y consideraciones en la visualización de datos
Uno de los principales desafíos de la visualización de datos es elegir el gráfico o representación visual adecuada. Hay muchos tipos diferentes de gráficos y representaciones visuales, y elegir la adecuada depende del tipo de datos que se están visualizando, el objetivo de la visualización y el nivel de conocimiento de la audiencia.
Otro desafío de la visualización de datos es crear un diseño claro. Las visualizaciones de datos deben ser fáciles de entender y las etiquetas y leyendas deben ser claras y concisas. Es importante utilizar un contraste adecuado y una paleta de colores efectiva para ayudar a que los datos destaquen y sean fáciles de ver.
Finalmente, es importante considerar la audiencia de la visualización de datos. ¿Quiénes son? ¿Qué nivel de conocimiento tienen de los datos? ¿Qué información buscan? Al comprender a la audiencia, se puede diseñar una visualización que sea efectiva y relevante.
Cursos y capacitaciones
Existen muchos cursos y capacitaciones disponibles para aprender sobre visualización de datos. Estos cursos pueden ser ofrecidos por universidades, instituciones privadas o proveedores de cursos en línea.
Al elegir un curso o capacitación de visualización de datos es importante considerar sus necesidades y objetivos. Si eres nuevo en la visualización de datos, es posible que desees comenzar con un curso básico que cubra los conceptos fundamentales.
Si ya tienes experiencia en visualización de datos, puedes optar por un curso más avanzado que te enseñe técnicas más sofisticadas y convertirte en un científico de datos.
Las universidades iberoamericanas han desarrollado programas académicos especializados que abordan la visualización de datos desde perspectivas multidisciplinarias.
La Universidad Abierta de Cataluña (UOC), por ejemplo, ofrece cursos que combinan principios fundamentales de visualización con el manejo de herramientas como Tableau, enfocándose en la presentación de información a usuarios de negocio.
El Tecnológico de Monterrey imparte programas que integran storytelling con visualización, enseñando cómo los datos pueden transformarse en narrativas convincentes para la toma de decisiones empresariales.
La Universidad de La Sabana, en Colombia, ha creado diplomados que combinan análisis de datos con inteligencia artificial, preparando profesionales para el futuro de la visualización automatizada.
Preguntas frecuentes sobre visualización de datos
¿Cuáles son los indicadores clave para medir la efectividad de una visualización de datos en entornos empresariales?
Los KPIs más utilizados incluyen el nivel de comprensión del usuario, la tasa de interacción, la precisión en la interpretación y el impacto en la toma de decisiones. Medir estos indicadores asegura la alineación con objetivos de negocio y usuarios clave.
¿Cómo se integran las visualizaciones de datos en dashboards de Business Intelligence?
Las visualizaciones se integran mediante herramientas como Power BI o Tableau, que permiten conectar múltiples fuentes de datos y mostrar insights en tiempo real. Esta integración es clave para monitorear KPIs y apoyar decisiones ágiles.
¿Qué buenas prácticas se deben seguir para aplicar storytelling en visualización de datos?
Identificar un mensaje central, usar visuales secuenciales y aportar contexto son claves del data storytelling. Incluir comparaciones y conclusiones ayuda a transformar datos en narrativas con impacto estratégico.
¿Qué certificaciones profesionales fortalecen las habilidades en visualización de datos?
Certificaciones como Microsoft Power BI Data Analyst, Tableau Desktop Specialist y Data Visualization de Coursera son altamente valoradas. Mejoran la empleabilidad y validan competencias técnicas y de negocio.
