Definir objetivos concretos o asignar diferentes
colores a cada categoría son dos de las recomendaciones que aporta Qlik a la
hora de analizar información.
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.
Fuente:
Silicon Week.es