Las empresas suelen utilizar gráficos, diagramas o ilustraciones para facilitar la comprensión de ciertos informes, proyectos, evolución de sus ventas, etc. No es fácil retener mentalmente números y cifras, si no se presentan de la manera adecuada. Sobre la visualización de datos, ejemplos hay bastantes para entender la importancia de estos elementos visuales. A continuación, vamos a explicar en qué consiste y cómo se procesa esta información.
Qué es la visualización de datos
La visualización de datos es un proceso que suelen implementar las empresas y profesionales para expresar visualmente un conjunto de datos. Es una manera de emplear la lógica para planificar adecuadamente, con el apoyo de una estrategia que mejore la comunicación. Como se suele decir, «una imagen vale más que mil palabras», por eso, su impacto en el mundo corporativo es indiscutible.
La importancia de la visualización de datos en el mundo empresarial
El uso de las imágenes o representaciones gráficas para comprender los datos se lleva utilizando desde hace algunos siglos. Con el paso del tiempo, esta herramienta ha adquirido un gran protagonismo y es muy útil, siempre y cuando la información sea simple y legible.
Hay muchas formas de generar infografías, cuados de mando o contar historias que nos sirven para tomar mejor decisiones. No se trata únicamente de que este recurso capte la atención, aunque influye, sino de la funcionalidad del mismo. El objetivo principal es el entendimiento de los datos, puesto que de ello depende el éxito de un acuerdo, negociación, proyecto empresarial y evolución de un negocio.
Datos estructurados y no estructurados
Un aspecto clave es diferenciar los tipos de datos para poder implementar la metodología más efectiva. Este lenguaje debe ser fácilmente entendible para mejorar la rentabilidad, productividad y competitividad de las empresas. Cuando se analizan grandes cantidades de información es fundamental diferenciar entre datos estructurados y no estructurados para agruparlos correctamente. De esta manera, es más fácil localizarlos para hacer el análisis correcto.
Los datos estructurados
Los datos estructurados se caracterizan por ser una información organizada y que sigue cierto orden. Los elementos individuales se presentan a modo de filas y columnas, como esquemas relacionales, que facilitan la conexión y manipulación. Las consultas y operaciones se realizan con un lenguaje de consulta estructurado, como SQL (Structured Query Language). Sirve para procesar adecuadamente el contenido, como podemos observar en algunos de los ejemplos más comunes:
- Hojas de cálculo (Excel)
- Bases de datos
- Cuestionarios tipo test
- Formularios web
- Encuestas sobre los servicios de una empresa
- Inventarios de productos
La gestión de los datos es mucho más fácil, gracias a esta estructura ordenada, independientemente de que sea digital o manual. Incluso, esta organización es de gran ayuda para ser más predictivos y reducir los riesgos en el análisis de big data.
Los datos no estructurados
Los datos no estructurados se trata de una información sin un método previamente definido por una herramienta convencional. Es decir, no contiene una estructura comprensible por el lenguaje humano, además, no se puede almacenar en la base de datos relacionales. Por eso, se acude a la base de datos NoSQL, porque ofrece mayor flexibilidad y es más fácil comprender este contenido. Aquí dejamos algunos de los ejemplos más habituales:
- Documentos en archivos de texto (publicaciones en las redes sociales, correos electrónicos, artículos)
- Archivos PDF
- Contenido multimedia (imágenes, videos, archivos de audio)
- Datos de geolocalización
Esta información es importante para la empresa porque ofrece una visión más completa del mercado. El uso del machine learning o la inteligencia artificial son muy favorables, porque permiten conocer los patrones de comportamiento y los hábitos de compra de los clientes.
Ejemplos de la visualización de datos
En los últimos tiempos, se ha avanzado para conseguir que la visualización de datos sea igual de funcional como creativa. Para conocer los usos más populares, daremos algunos de los ejemplos que se emplean diariamente en el entorno empresarial.
- Marketing digital. Los expertos en marketing digital tienen que manejar muchos datos a diario para mejorar el rendimiento de sus campañas. Para lograr que una empresa tenga mayor visibilidad y alcance es muy importante el entorno SEO. Por eso, el uso de gráficos de tarta, mapa de árboles, tablas o el gráfico de embudos son muy frecuente en ese sector.
- Entorno financiero. Los análisis financieros son de gran ayuda para ofrecer datos del negocio a nivel interno, clientes, inversores, proveedores, etc. La información puede ser abrumadora, anteriormente las empresas solían emplear archivos de Excel para establecer objetivos más claros, no obstante, la implementación de la inteligencia del negocio ha permitido que las mismas puedan detectar patrones, identificar tendencias y tomar decisiones con base en evidencia
- Sector de las ventas. En el ámbito comercial, también es necesario hacer un seguimiento correcto a las ventas para conocer los intereses de los clientes, la duración del ciclo de venta y todos los detalles para aumentar los beneficios.
- Recursos humanos. Este departamento también se apoya en esta herramienta para generar información sobre la rotación de los empleados o proporcionar informes sobre la situación actual del equipo humano.
- Gestión de proyectos. Durante la gestión de un proyecto intervienen varios agentes o departamentos que deben trabajar coordinadamente. Hay variables que influyen en el resultado final y progreso del mismo, como el presupuesto, las etapas, los plazos, etc. Es importante traducirlo a un lenguaje visual para comprender el propósito.
En definitiva, esperamos haber esclarecido algunas de las principales dudas sobre la visualización de datos y ejemplos. Para obtener más información sobre su funcionalidad y las ventajas en el entorno empresarial, contacta con nosotros. En The Information Lab nos caracterizamos por ser una empresa con amplia experiencia, que acompaña al empresario en la implantación y desarrollo de una cultura de datos sólida, que le permita dar sentido a su contenido.
