Cómo conseguir análisis de Big Data más visuales en 6 pasos

La información que manejamos hoy en día es más amplia y más variada que en épocas anteriores. Esto permite que, con un buen análisis, se puedan tomar decisiones de negocio más acertadas, pero también complica su gestión.

Y en esta gestión entra también la propia visualización de los datos.

Desde Qlik consideran que hay cinco cuestiones fundamentales a la hora de potenciar este proceso, ya sea con “gráficos, tablas, mapas” o cualquier otro elemento, porque los “datos no tienen valor por sí mismos si no se pueden visualizar”:

1. “Tener claros los objetivos”. Lo primero es centrarse. No se puede emprender un proceso de análisis de Big Data y de visualización de la información con que trabaja la empresa sin saber antes qué es lo que se quiere conseguir. Esto es, qué es lo que se está estudiando y para qué. Qlik habla de manejar menos de diez datos con una cantidad limitada de indicadores. “Cuanto menos haya que interpretar”, dice, “más fácil es que el usuario entienda lo que está viendo”.

2. “Elegir el gráfico adecuado”. Otro aspecto clave sería ir a por un formato que case con la información a tratar. Hay diferentes modos de representar la información, pero no todos ellos son igual de efectivos para cualquier caso. Así, por ejemplo, los expertos recomiendan cambiar las visualizaciones circulares por la representación en barras cuando se superen las cinco categorías. El resultado será más limpio.

3. “El uso del color para facilitar la comprensión y la percepción”. Además del formato, hay otro elemento que ayuda a interpretar mejor los datos a simple vista. Ese elemento no es otro que el color. Al asignarle un tono diferente a cada categoría que se haya incluido en el análisis, será más fácil mantener la mente centrada y asimilar los resultados, identificando tendencias y puntos destacados. Eso sí, Qlik desaconseja usar por defecto “colores corporativos en las visualizaciones”.

4. “Elegir con cuidado los datos”. La representación final puede antojarse vistosa, fácil de leer o llamativa, pero no tendrá valor alguno si no se han seleccionado los datos correctos desde un principio. ¿Cómo elegir información de valor? Recurriendo a fuentes solventes, teniendo “especial cuidado con los procesos de obtención de los datos” y, como ya dijimos antes, siendo fiel a unos objetivos concretos.

5. “Colaboración y movilidad se presentan como elementos clave en la evolución de la visualización de datos”. Cuando se trabaja en procesos de manipulación de datos hay que tener en cuenta a quién va dirigido el análisis. Teniendo en cuenta que el mundo en el que vivimos es cada vez más móvil, habrá que soportar el acceso de usuarios desde dispositivos móviles como smartphones y tabletas, por ejemplo. Y, a partir de ahí, favorecer el trabajo en grupo para generar más valor.

6. “Data Storytelling”. Más allá de definir objetivos, mostrar precaución en la recogida de la información, darle a la visualización un formato adecuado entre gráfico elegido y color, y favorecer la movilidad y la colaboración, también parece importante apostar por el denominado “Storytelling”. Éste se podría definir como “una nueva forma de contar y presentar lo que hemos visualizado y analizado sobre nuestros datos”. Qlik propone permitir comentarios e interactividad.