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Una de las partes más importantes en el proceso de análisis de datos se produce cuando se quieren mostrar los resultados. Los datos necesitan ser mostrados de una forma fácil de entender y diseñados en función del destinatario al cual van dirigidos.
La Visualización de Datos es la disciplina que se encarga de identificar las mejores formas de representar los datos de forma gráfica, utilizando instrumentos que hacen que el dato sea aprovechable y accesible en cualquier momento. En este artículo descubriremos una serie de herramientas de visualización de datos extremadamente simples, baratas y rápidas que podrás utilizar, destacando los principales problemas relacionados con la visualización de datos.
“See the Data. Show the Visual. Tell the Story. Engage the Audience”
Hoy el enorme número de datos disponibles lleva a la necesidad de disponer de instrumentos que logren transformar datos en información que apoye cualquier tipo de análisis o decisiones empresarial. Las herramientas son el único modo de transformar la ingente cantidad de datos en información comprensible. Mostrar información de forma visual aporta un valor añadido a un contenido meramente numérico o escrito. En efecto, la representación gráfica permite una asimilación rápida y eficaz de los datos, la comprensión de los datos clasificados por color y no por división cristaliza la comprensión de la información extraída de los datos.
Los datos proceden cada vez de más fuentes y lo importante es saber seleccionarlos y agregar< de tal manera que puedan dar claves útiles y respuestas rápidas a las preguntas diarias que pueden plantearse en cualquier negocio.
Google Data Studio es una herramienta completamente gratuita de Visualización de Datos de Google. Desde que se lanzó ha tenido muchas modificaciones e integraciones que hoy en día la convierten en un un instrumento inmediato y fácil de utilizar.
Data Studio se conecta a las plataformas externas y visualiza datos de informes, con conectores extremadamente simples de utilizar y un sistema intuitivo para la elección de gráficos y la colocación de los mismos en el Dashboard. La herramienta es totalmente gratuita y abierta a todo el mundo.
La interfaz de usuario es simple e intuitiva, formada por un dashboard en el que es posible introducir los diferentes elementos: gráficos, indicadores, imágenes, filtros y textos. Cada elemento puede personalizarse por fuente y color: crear informes y dashboards se convierte en un auténtico juego. Además, gracias a la posibilidad de crear métricas personalizadas a partir de las presentes en el Data Set, es posible presentar los propios KPI yendo más allá de las métricas extraídas de cada fuente de datos.
Los colectores disponibles de momento son los siguientes:
Klipfolio es una plataforma que permite tener una visión en tiempo real de datos y KPI. Klipfolio también está presente como aplicación, que puede descargarse y consultarse desde cualquier smartphone para leer los diferentes dashboard en tiempo real en cualquier lugar y momento del día.
Para construir un dashboard se usan los llamados Klips, cada uno de los elementos gráficos que constituyen el informe concreto. Cada Klip dispone de su propio panel de configuración y modificación, permitiendo personalizar la creación del grafico al 100%.
Klipfolio permite conectarse a centenares de fuentes: Semrush, Ahrefs, Search Console, Google Analytics, AdWords, Mail Chimp, Google Sheets, Twitter, Facebook, archivos del ordenador, como Excel, CSV, XML, y muchas más aplicaciones.
Para cada conector disponible los creadores de Klipfolio han puesto a disposición del usuario un elevado número de Klips ya configuradas que pueden adaptarse con pocos clics.
En cambio, para quienes quieran crear un Klip partiendo de cero, las posibilidades son realmente increíbles: es posible utilizar el lenguaje HTML y Javascript para construir el Klip preferido. Sin dejar de lado la posibilidad de utilizar elementos gráficos preconstruidos, como tablas, gráficos de sectores, gráficos de barras, mapas y muchos más..
A diferencia de Data Studio, Klipfolio permite utilizar varios Data Sets para construir un único Klip. En efecto, con la ayuda de funciones como Look Up es posible relacionar dos o más Datas Set diferentes. Los datos pueden combinarse para crear métricas y visualizaciones personalizadas.
Otras Plataformas
Realmente las plataformas de visualización de datos son muchas, a las citadas se añaden soluciones como:
Python es un lenguaje de programación, orientado a los objetos, indicado para desarrollar aplicaciones y especialmente utilizado para la resolución numérica de problemas complejos (motivo por el cual, gracias a sus excelentes librerías de visualización y a una serie de módulos de cálculo interesantes, Python se utiliza mucho en el ambiente científico y académico. ¡Numpy, Scipy y Pandas son sólo algunas de las librerías que permiten llevar a cabo trabajos de alto nivel!
Crear Informes y Dashboards claros y eficaces
Los dashboards encajan perfectamente en este escenario, mostrando con un solo vistazo todos los KPI relevantes. A través de instrumentos específicos es posible disponer de dashboards actualizados que se nutren en tiempo real de diferentes fuentes de datos. ¿Pero cuáles son los pasos para crear un dashboard claro y eficaz? Sin duda la base de cada dashboard es el análisis pormenorizado de las fuentes de datos disponibles. Como profesional en esta fase debes plantearte las siguientes preguntas: ¿Cuáles son los datos a disposición? ¿Cuáles son las métricas que queremos visualizar? ¿Qué métricas pueden representar mejor el desarrollo y el avance del negocio? ¿Qué gráficos destacan mejor la evolución de los KPI elegidos? ¿Quién deberá leer el dashboard? ¿Desde qué dispositivo se verá el dashboard? Cada gráfico, cada dashboard y, en general, cada visualización necesariamente tiene que estar pensada para quienes van a leerla. No puedes olvidarte que la finalidad es que los datos sean comprensibles para quienes vayan a utilizarlos. El mismo dato puede presentarse de muchas maneras diferentes y entre éstas hay que elegir la más clara y apropiada para el usuario final. Una vez que tengas las ideas claras sobre qué visualizar y cómo visualizarlo se puede pasar a la preparación de los datos y al desarrollo de los conectores, fundamentales para conectar los datos con las diferentes herramientas de Visualización de Datos. No cabe duda de que la fase de proyección, a menudo menospreciada, es en este caso la fase más importante.¿Cuáles son las herramientas para desarrollar y compartir Informes y Dashboards?
Google Data Studio
- AdWords 2. Attribution 360 3. Big Query 4. Cloud SQL 5. DCM 6. Google Analytics 7. Fogli di Google 8. MySQL 9. Search Console 10. Youtube Analytics
Klipfolio
- Power BI, de Microsoft. Barata, de elevado impacto gráfico y con una gran cantidad de conectores 2. Tableau, plataforma profesional para la visualización de datos y la inteligencia de negocios; el coste sube pero las funcionalidades son casi infinitas y permiten introducir datos de forma extremadamente profunda 3. Chartio 4. SiSense 5. Domo
Desarrollo y Programación para la Visualización de Datos
Para visualizar y sobre todo para analizar datos los instrumentos disponibles son realmente muchos. Merece la pena citar aquí dos: R y Python. Estos dos instrumentos son dos lenguajes diferentes de programación que permiten analizar y visualizar los datos a través de librerías de funciones ya construidas. R es un ambiente de desarrollo para el análisis estadístico de datos. La utilidad de este instrumento es la posibilidad de consultar el Data Set y llevar a cabo análisis estadísticos, y en base a éstos producir gráficos mucho más complejos y de alto valor analítico.
Python es un lenguaje de programación, orientado a los objetos, indicado para desarrollar aplicaciones y especialmente utilizado para la resolución numérica de problemas complejos (motivo por el cual, gracias a sus excelentes librerías de visualización y a una serie de módulos de cálculo interesantes, Python se utiliza mucho en el ambiente científico y académico. ¡Numpy, Scipy y Pandas son sólo algunas de las librerías que permiten llevar a cabo trabajos de alto nivel!
Librerías para Python y R
R es un lenguaje de programación y entorno de desarrollo que nació para el análisis de datos; a través de R es posible extraer los datos de muchas fuentes diferentes y elaborar los diferentes datasets obteniendo agrupamientos de datos, regresiones de diferentes tipos e investigando a fondo sobre la correlación entre los diferentes datos. El entorno es extremadamente flexible y también permite trabajar con varias fuentes de datos al mismo tiempo, obteniendo informes y visualizaciones de datos muy diferentes de las que pueden obtenerse habitualmente mediante las herramientas que ofrecen Google, Facebook y las demás plataformas publicitarias. Con R es posible extraer datos de Google Analytics, BigQuery, Search Console, Facebook, Facebook ADS, Twitter y muchas más. Los datos pueden visualizarse posteriormente a través de los plots ofrecidos en el entorno de desarrollo R Studio o a través de los más interesantes gráficos en Plotly. Las posibilidades no acaban aquí y se llega hasta el desarrollo de dashboards en HTML y Javascript con datos elaborados mediante lenguaje de programación. En cambio, cuando queremos desarrollar aplicaciones más complejas, como web based (gracias al framework Django, por ejemplo) podemos elegir el lenguaje de programación Python, que integra una buena cantidad de librerías de géneros diferentes, ya sea para el análisis de datos como para otras actividades de apoyo extremadamente útiles. Entre las librerías que destacar sin duda se encuentra Scrapy, que permite extraer datos de las páginas web y manejar toda una serie de datos útiles para muchos análisis en entorno web. Una librería Scrapy resulta especialmente útil por ejemplo en entorno SEO, donde puede utilizarse con éxito para el análisis competitivo y el desarrollo de scripts y aplicaciones de análisis que integren datos procedentes de API y datos obtenidos a través del scraping de páginas web. Con paneles de este tipo todo resulta más fácil y una vez configurados podemos concentrarnos en la estrategia y la mejora continua.
Artículo actualizado el: 09 agosto 2023
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