¿Qué es la Visualización de datos - DataViz?

Enviado por Albert Obiols en Vie, 19/05/2017 - 10:49
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Objetivo de la visualización de datos

El objetivo principal de la visualización de datos es comunicar información o ideas complejas de forma clara, precisa y eficiente, de forma que ayude a los usuarios a analizar y razonar sobre datos y evidencias.

La visualización de datos es a la vez un arte y una ciencia, como dice el refrán "una imagen vale más que mil palabras", o adaptada a nuestros tiempos "una imagen vale más que mil líneas de datos".

Características de las visualizaciones de datos

El ritmo de creación de datos va aumentando año tras año de manera muy notable y se espera que aumente aún mucho más gracias a la gran cantidad de sensores y dispositivos que irán enviando información a toda hora. Todos estos datos hay que recogerlos, explorarlos, procesarlos, almacenarlos, analizarlos y finalmente convertirse en información de valor. Tenemos que saber mostrar esta información de valor de manera adecuada y comprensible para que la entienda todo el mundo al que va dirigida y pueda ayudar a la toma de decisiones.

De forma resumida, podríamos indicar que los cuatro puntos clave para hacer una visualización serían:

  • Tener un Dataset limpio: Disponer de un conjunto de datos limpio en el formato adecuado para la mayoría de herramientas de visualización.
  • Único mensaje comunicativo: Seleccionar un único mensaje, que destacaremos en cada gráfico. Según la audiencia, el tipo de gráfico y el nivel de precisión necesario.
  • Elegir la gráfica adecuada: La forma que adopta una gráfica va en función de lo que queremos transmitir: por ejemplo comparar, distribuir, etc.
  • Diseño y color: Destacar lo que interesa y lo que no, mediante el uso del color.

Añadiendo interacción en las vistas

Siempre que podamos, es recomendable añadir interacción en nuestras visualizaciones de datos, ya que este hecho facilita y amplía la comprensión de la información que queremos transmitir.

Los objetivos que nos marcamos a la hora de hacer una visualización interactiva, son los de:

  1. Poner los datos en contexto
  2. Que el usuario sea capaz de explorar los datos
  3. Que el usuario tenga la posibilidad de encontrar patrones y outliers

Como ejemplo de cómo podemos encontrar patrones, Eric Fisher creó mapas de las ciudades más turísticas del mundo basándose en la geolocalización de Tweets en un trabajo llamado "Locals and Tourits" que nos da una idea muy precisa de por dónde se mueven (hacen Tweets ) los turistas respecto a los barceloneses.

Title: Locals vs. Tourists Visualized Through Geotagged Images  
Credits: Courtesy of Eric Fischer, under a Creative Commons Attribution-ShareAlike license. Base map data © OpenStreetMap contributors.

Utilidad de la visualización de datos en la FIB

El inLab FIB ha desarrollado un Cuadro de Mando para la Facultad de informática que ayuda a la toma de decisiones del equipo directivo.

Una de las visualizaciones que tenemos para el cuadro de mando y con la que puede interactuar, es el estudio por países sobre la movilidad de nuestros estudiantes, tanto de los que vienen a estudiar a la FIB (los que llamamos "in") como los que van a estudiar fuera (los que llamamos "out").

Las herramientas que hemos utilizado para hacer esta visualización de datos interactiva son:

  • HTML, JavaScript, JQuery,  Bootstrap
  • La librería Leaflet  para dibujar los mapas
  • Django REST Framework para la API que obtiene los datos en formato JSON. 

Referencias:

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