Las herramientas para visualizar datos son un gran aliado en las estrategias de datos, pero requieren de una alfabetización para evitar sesgos y trampas.

Según un estudio del Capgemini Research Institute, el 50% de las empresas a nivel global ya son data driven, mientras que en España ese número trepa a 30%. Con la transformación digital a toda marcha y el big data como gran protagonista, existen grandes oportunidades de convertir esa enorme fuente de información disponible en potencial diferencial competitivo para el negocio.

Una de las mejores maneras para poder sacar jugo de esos grandes volúmenes son las herramientas de visualización de datos. Debido a la manera en que funciona el cerebro, el uso de diagramas, cuadros o gráficos hace más sencilla la comprensión de grandes cantidades de datos complejos que por ejemplo hojas de cálculo u otro tipo de reportes.

El impacto cognitivo de lo visual hace que colores, formas y patrones llamen más rápidamente la atención, sean más eficientes para la decodificación y lo interioricemos mejor. De esta forma, distinguimos con mucha más precisión tendencias y/o indicadores atípicos.

La visualización de datos se convierte así en una manera ágil, veloz, sencilla de transmitir conceptos y permite “jugar” con distintos escenarios tan solo con pequeños ajustes. Una buena visualización de datos es una herramienta que permite identificar de primera vista áreas de mejora, factores que modifican ciertas variables, predicción de situaciones, comparaciones, entre otros beneficios.

Ahora quisiera detenerme en este punto para señalar que tal como ya explicaba Darrell Huff en su clásico y célebre “Cómo mentir con estadísticas”, existen “múltiples maneras de torturar los datos hasta obligarlos a confesar lo que uno quiere escuchar”, y esto bien vale para su visualización.

Si bien empresas, negocios, anunciantes, entienden el enorme poder de la visualización de los números y las estadísticas, desafortunadamente también existen maneras de utilizarlos para crear resultados e interpretaciones sesgadas: el sesgo puede estar en el tipo de gráfico elegido, en la forma en que están construidos los ejes o bien en las preguntas que guían la construcción de la propia visualización. Si alguno de ellos cambia, también puede cambiar – en su totalidad – la interpretación de los mismos y en ello reside su potencial peligro.

Volviendo a citar a Huff: “Los ladrones ya conocen estos trucos, los hombres honestos deben aprenderlas en defensa propia”. ¿Qué nos quiere decir esto? El punto es poder descubrir cuáles son esas trampas antes de interpretar una visualización de datos y en especial, antes de utilizar esos inputs para nuestra estrategia de negocio.

Una visualización eficaz de datos debe equilibrar forma y función y – como expliqué anteriormente – cuando hablo de forma, me refiero a detenerse en el marco y el contexto de construcción de toda esa visualización antes de sacar conclusiones anticipadas de lo que allí se expresa. Los datos y los elementos visuales deben trabajar juntos y en su conjunción hay un punto central que debe guiar el análisis.

Quisiera agregar también que poder comprender y leer las visualizaciones de datos es hoy una habilidad que emprendedores, líderes de equipos y decisores de negocios deben manejar. Son muchas las herramientas y también el material disponible y los expertos que pueden echar luz acerca de cómo poder abordar esta parte tan importante de una estrategia de datos.
Estamos en un momento donde aumenta claramente la cantidad de datos y su peso en el negocio y con ello, una necesidad de lo que se llama “alfabetización de datos”.

La importancia de la educación sobre datos está creciendo en todo el mundo por el simple hecho que quienes mejor estén formados en cómo comprender estos volúmenes de información, en mejores condiciones estarán de poder crear y consolidar estrategias que beneficien a empresas y clientes.

 Julio Cesar Blanco – 9 de Mayo del 2022