9 ejemplos de visualización de datos y cómo pueden ayudar a su empresa

Todo el mundo habla de visualización de datos.

¿Por qué? Porque las cifras brutas no pueden brindarle la satisfacción de comprender los datos con un solo vistazo.

Y dado que el cerebro humano procesa imágenes 60 000 veces más rápido que el texto, desea aprovechar todas las oportunidades que ofrece la visualización de datos para su negocio.

Prueba Slingshot

Visualización de datos explicada

La visualización de datos es el proceso de mostrar datos a través de cuadros, mapas, gráficos y otros tipos de elementos visuales. Con ellos, los datos se representan claramente y toda la información y los hechos se presentan de forma fácil de entender.

Las empresas suelen confiar en la visualización de datos para analizar y planificar sus próximos pasos basándose en la lógica. Los especialistas en marketing y gerentes de proyectos confían en esos elementos visuales para descubrir patrones que sean útiles para su desempeño y estrategia generales.

Los datos cuentan una historia y las visualizaciones están ahí para ayudarnos a comprenderla.

A través de la visualización también obtenemos muchas ideas que de otro modo no habrían surgido: es una táctica que aporta alineación, control de calidad y eficiencia al proceso de toma de decisiones.

Tipos de visualización de datos

Uno de los tipos más comunes de visualización de datos son las infografías, que normalmente se utilizan para transmitir grandes cantidades de información de forma rápida y eficiente. Sin embargo, las empresas dependen cada vez más de los paneles: una visualización personalizable que se puede mostrar de diversas formas. Entonces, echemos un vistazo a algunos de los tipos de visualización de datos que quizás desee utilizar y sus propósitos específicos.

Cuadros y gráficos

A través de cuadros y gráficos, la historia general de las tendencias de los datos se cuenta de una manera mucho más rápida. Proporcionan comparaciones y relaciones rápidas entre eventos, muestran la distribución y brindan una mejor manera de realizar análisis de datos a largo plazo.

Gráficos de caja y bigotes

Con este tipo de visualización, puede ver rápidamente si los valores atípicos están arrastrando un proceso hacia arriba o hacia abajo. También son valiosos para comparar promedios y desviaciones estándar y responder preguntas como "¿Son estos dos procesos estadísticamente iguales?"

medidores

. Puede ayudarle a descubrir rápidamente el rendimiento de un determinado proyecto, campaña o cifras en comparación con el rendimiento esperado.

Histogramas

Los histogramas muestran la distribución de sus datos y ayudan a generar resultados de probabilidad. Pueden demostrar rápidamente si un proceso ronda la media correcta o si los valores atípicos están sesgando los resultados de los datos o resultados.

Gráficos circulares

Puede utilizar varias variaciones de gráficos circulares si necesita ver si cada parte del todo está aportando su peso o si desea ver qué factores son más importantes en un proceso o resultado.

Gráficos de mapa de árbol

Con los gráficos de mapa de árbol, los datos jerárquicos se muestran a través de nodos anidados (rectángulos) de diferentes tamaños y colores, lo que facilita detectar patrones de datos o comparar cantidades de datos.

Con los paneles, tenemos la ventaja de contar con herramientas de análisis integradas que pueden ayudar a su equipo a profundizar en las métricas y nunca perder de vista lo más importante.

Los 9 mejores ejemplos de visualización de datos

Las visualizaciones de datos pueden ser tan útiles como creativas, y existe una amplia gama de ejemplos que podemos señalar que resaltan esas dos cosas. A continuación enumeramos los usos más populares y contemporáneos de las visualizaciones con ejemplos.

Visualización de datos de rendimiento de marketing

Los especialistas en marketing generan una gran cantidad de datos a través de campañas de marketing digital y esas métricas son la base de la visualización de datos del rendimiento del marketing. A través de ellos, podemos comprobar el ROI y la eficacia de un proyecto/campaña, nivel de rendimiento, SEO, PPC, correo electrónico, rendimiento de las redes sociales y consecución de objetivos. En marketing (y el muy popular marketing ABM), los paneles se utilizan principalmente para verificar cosas como interacciones y conversiones, visitas, rendimiento de la página de destino, tráfico del sitio web y otros. El uso de cuadros, gráficos, gráficos circulares y tablas es más frecuente aquí.

Visualización de datos financieros

El volumen de datos generados en finanzas puede resultar abrumador para alguien que no está acostumbrado a lidiar con ese tipo de evaluación. Las visualizaciones de datos financieros pueden ser útiles para brindar a otros miembros del equipo información útil a través de los datos sin que tengan que tener conocimientos de tecnología para comprenderlos. Las visualizaciones financieras suelen realizar un seguimiento de la nómina, los presupuestos, el flujo de caja, la liquidez, los gastos y otras métricas financieras. Los directores financieros pueden involucrar a muchas más personas en sus análisis financieros sin depender únicamente de archivos de Excel, establecer objetivos financieros fácilmente, analizar KPI y ser intuitivos con los datos.

Visualización de datos de ventas

Es necesario realizar un seguimiento de todo en las ventas y el rendimiento y los objetivos alcanzados dependen en gran medida de los datos, por lo que el negocio sigue creciendo y se toman las decisiones correctas. La visualización de datos de ventas suele incluir:

• Crecimiento y retención de clientes
• Valor de vida del cliente
• Costo de adquisición de clientes
• Avenida promedio por unidad
• La duración promedio del ciclo de ventas.
• Cuota de cumplimiento

Obtener información sobre los KPI de ventas a través de la visualización es esencial para tomar las acciones necesarias en cada trimestre del año.

Visualización de datos de recursos humanos

Con visualizaciones de datos, RR.HH. puede contar historias como nunca antes. Como se trata de una narrativa estructurada que va directo al grano, puede resultar increíblemente beneficioso mostrar la retención o rotación de empleados en un gráfico. De esa manera, se puede persuadir mucho más fácilmente a una audiencia particular, como el director general o los altos directivos, para que den un paso concreto o se les informe de una situación actual de forma rápida y eficiente.

Visualización de datos en contabilidad

La contabilidad puede utilizar visualizaciones de datos para comparar rápidamente diferentes métricas, identificar patrones y mantener un registro de los eventos. También puede identificar tendencias futuras y pronosticar nuevos patrones a través de datos históricos. Luego, los auditores pueden evaluar y elegir rápidamente un curso de acción para lograr resultados con un riesgo mínimo, comprender mejor al cliente y comunicarse no solo a través de hojas de cálculo, sino también conectarse con datos de una manera esclarecedora.

Visualización de datos de la hoja de ruta del producto

Para una hoja de ruta del producto, necesitarás medir diferentes puntos del proyecto: hitos y campañas que se ejecutan. La visualización de datos aquí proporciona los recursos para una evaluación rápida a través de imágenes de la etapa en la que se encuentra y cómo avanza hacia sus objetivos.

Visualización de datos de gestión de proyectos

Los datos complejos prosperan en las visualizaciones y su gerente de proyecto prosperará con los conocimientos que se obtengan de ellos. Variables como el desempeño del equipo, el presupuesto y el progreso objetivo se pueden traducir a un lenguaje visual que brinde un propósito claro y revele detalles que ayudarán a largo plazo.

Visualización de datos de rendimiento SEO

Las buenas visualizaciones pueden contar una gran historia cuando se trata de informes sobre SEO y campañas de marketing. Si trabaja con especialistas internos en SEO o una agencia externa, los líderes de equipo necesitan saber cómo se desempeña el sitio web en la búsqueda orgánica. Pero eso no es una tarea fácil ya que la mayoría de los datos de SEO provienen de múltiples fuentes: Google Analytics, Google Search Console y rastreadores de clasificación.

En el siguiente ejemplo del panel de SEO, mostramos los KPI más importantes para canales orgánicos (clientes potenciales/ventas) en comparación con el mes anterior y en una línea de tiempo. Datos de ventas, en una combinación de métricas de participación como tasa de rebote y promedio. La duración de la sesión puede brindar una excelente descripción general de cómo los usuarios consumen el contenido del sitio y puede identificar problemas o áreas de mejora. Dependiendo del tipo de negocio y, en particular, de los negocios afectados por la estacionalidad, las comparaciones mensuales pueden no ser la mejor opción. Para ello, la comparación año tras año (YoY) podría ser la mejor opción. Las anotaciones que destacan eventos específicos pueden agregar claridad a los paneles (días festivos, actualizaciones de algoritmos de Google, correcciones técnicas).

Visualización de datos para desarrolladores

Las visualizaciones utilizadas por los desarrolladores realmente cierran la brecha en el entendimiento entre ellos y otros departamentos. Visualizar datos para desarrolladores significa presentar un proyecto, seguimiento de errores en tiempo real, ejemplos, progreso y resultados, para comenzar realmente a tomar decisiones basadas en datos más rápido.

Gestión SEO

Administre y realice un seguimiento de sus proyectos de SEO con este panel y plantilla de proyecto.

Usar plantilla →

Ejemplos de visualización de datos de Python

Las visualizaciones de datos escritas en lenguajes como Python ayudan a identificar tendencias, patrones y correlaciones que de otro modo nunca habría descubierto. Las secuencias de comandos Python abren la puerta a una serie de opciones para visualizar datos y obtener información que los datos sin procesar por sí solos no pueden proporcionarles.

Usar Python para crear visualizaciones de datos le ayudará con:

• Ayudar a sus usuarios a obtener información valiosa sobre los datos en milisegundos para analizar y comprender grandes conjuntos de datos sin formato
• Le permite agregar color, líneas de tendencia, marcadores, anotaciones y muchas más señales visuales para comprender instantáneamente la historia de los datos.
• Admite visualización de datos interactiva: Bokeh es una biblioteca de visualización interactiva que representa sus gráficos utilizando HTML y JavaScript. Sin embargo, Bokeh proporciona una API de Python para crear visualizaciones interactivas en D3.js con o sin la necesidad de escribir código JavaScript.

A medida que las empresas sigan dependiendo de los datos para tomar mejores decisiones basadas en hechos, la importancia de la visualización de datos crecerá aún más. Y dado que las técnicas de visualización como cuadros y gráficos son más eficientes en términos de comprensión de datos en comparación con las hojas de cálculo tradicionales y los informes de datos obsoletos, usar herramientas como Python para crear visualizaciones de datos es una necesidad para todo equipo multifuncional. Para profundizar más en el tema, consulte nuestro artículo sobre visualización de datos con Python.

Ejemplos de visualización de datos R

El uso de scripts R permite a los desarrolladores y científicos de datos crear varios tipos de visualizaciones para representar datos complejos y sin procesar con una codificación mínima. Para crear visualizaciones de datos, R proporciona varias bibliotecas de visualización, incluido ggplot2, que es uno de los paquetes más utilizados.

Si queremos comparar R con Python, podemos señalar algunas diferencias, como el hecho de que R es un lenguaje que se usa principalmente para el análisis de datos, mientras que Python es un lenguaje de programación de propósito general que también se puede usar para el análisis de datos. , pero este no es su propósito principal.

Ambos están bien equipados para la visualización de datos, pero personalizar gráficos en R es generalmente más fácil e intuitivo. R fue creado para demostrar los resultados del análisis estadístico con el módulo de gráficos base que le permite crear gráficos y diagramas con facilidad, y también puede usar ggplot2 para pilotos más avanzados.

Para obtener más información, consulte nuestro artículo sobre visualización de datos en R.​

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