En el año 2020 la pandemia del COVID19 ha redibujado el escenario socioeconómico. La mayoría de nosotros hemos vivido un bombardeo constante de cifras de afectados, hospitalizados, fallecidos, recuperados …. segmentada por diversos criterios como edad provincia, país etc. Datos en cantidades ingentes y difíciles de entender, que apenas nos permitían comprender lo que estaba sucediendo.
No solo los medios de comunicación , sino también los profesionales de visualización de datos, docentes y varias instituciones a nivel mundial han creado cientos y cientos de gráficos para mirar de comprender esos datos. Algunos ejemplos covid19spain.org o information is beautiful por lo que queda claro que este año está siendo el año del boom de la visualización de datos.
La visualización de datos es una práctica interdisciplinaria que combina el diseño gráfico, la estadística, la gestión de datos y las interfaces. Se ha convertido en un punto clave para analizar y comunicar datos, impactando en las decisiones de las empresas. Como profesional de la visualización de datos he vivido varias experiencias de las ideas preconcebidas que se tienen en las empresas cuando piensan en visualizar datos, y que muchas veces, no coinciden con la realidad.
Se tiene la creencia de que la visualización de datos se trata de crear gráficos bonitos. Ignasi, “ponme estos gráficos en bonito” he oído muchas veces. Es cierto que la visualización de datos puede generar gráficas visualmente atractivas y elaboradas. Sin embargo, no se trata solo de hacerlo bello, sino comprensible. Un buen diseño no es solo elegir colores y fuentes o crear una estética para los gráficos. La parte del diseño, es clave pero de ninguna manera es la parte más importante. Muchas veces “la belleza” en el diseño de visualización de datos, tan solo sirve como gancho para llamar la atención sobre las características clave de los datos.
Otra idea preconcebida es que la buena visualización de datos es fácil de lograr con las herramientas de visualización actuales. Existen múltiples herramientas de visualización de datos con más o menos complejidad, como Tableau, Power BI, Qlik ,R , D3.js… que permiten visualizar datos de un forma más o menos rápida en solo unos pocos clics, pero esto digamos que solo es el último paso de múltiples etapas iterativas. Llegar a la visualización final, implica una serie de toma de decisiones previas en cada etapa del proceso de visualización de datos. Los pasos técnicos como adquirir, analizar y refinar los datos son parte del proceso. Además un profesional de la visualización de datos debe asegurarse de no ocultar, distorsionar o sesgar involuntariamente los datos sus gráficas. En todo proceso de decisión, visualizar correctamente no solo los datos, sino su correcto significado, cambiará nuestra experiencia como usuarios, clientes o consultores. Leer un gráfico estático de una infografía no es lo mismo que interactuar con la información de un cuadro de mando.
Aquí entra la tercera idea preconcebida: se piensa que visualizar los datos es una competencia de los analistas de datos de la empresa, pero visualizar datos con todo el proceso que implica, abarca a todos los empleados. Todos ellos deben tener esa data literacy o alfabetización de datos. La podemos definir como la capacidad de leer, escribir y comunicar datos en contexto, incluida la comprensión de las fuentes y modelos de datos, los métodos analíticos , la representación gráfica de los mismos y cómo leerlos para tomar decisiones.
Las empresas deben empezar a entender los datos como forma de pensar o como nuevo lenguaje empresarial. Es como aprender un idioma extranjero: realmente no has aprendido ese nuevo idioma hasta que comienzas a pensar en él y a hablarlo. La visualización de datos es solo el disparador de este nuevo lenguaje y ha venido para quedarse.