¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es la presentación de datos en un formato pictórico o gráfico.

Permite a los tomadores de decisiones ver los análisis presentados visualmente, para que puedan captar conceptos difíciles o identificar nuevos patrones. Con la visualización interactiva, puede tomar el concepto un paso más allá mediante el uso de la tecnología para profundizar en gráficos y gráficos para obtener más detalles, interactivamente cambiar los datos que vea y cómo se procesa.

La visualización de datos describe la presentación de la información abstracta en forma gráfica. Permite detectar patrones, tendencias y correlaciones que de otro modo podrían pasar desapercibidos en los informes, tablas o hojas de cálculo tradicionales.

Se utiliza como medio para entregar informes visuales a los usuarios para el rendimiento, las operaciones o las estadísticas generales de una aplicación, red, hardware o prácticamente cualquier activo de TI.

La visualización de datos se logra típicamente extrayendo datos del sistema de TI subyacente. Estos datos son generalmente en forma de números, estadísticas y actividad general. Los datos se procesan utilizando software de visualización de datos y se muestran en el tablero de mandos del sistema.

Generalmente se hace para ayudar a los administradores de TI a obtener información rápida, visual y fácil de entender sobre el rendimiento del sistema subyacente. La mayoría de las aplicaciones de supervisión de rendimiento de TI utilizan técnicas de visualización de datos para proporcionar información estadística sobre el rendimiento del sistema supervisado.

¿Por qué es importante la visualización de datos?

Debido a la forma en que el cerebro humano procesa la información, utilizar gráficos para visualizar grandes cantidades de datos complejos es más fácil que examinar las hojas de cálculo o los informes. La visualización de datos es una manera rápida y fácil de transmitir conceptos de una manera universal - y puede experimentar con diferentes escenarios haciendo pequeños ajustes.

La visualización de datos también puede:

• Identificar las áreas que necesitan atención o mejora.
• Aclarar qué factores influyen en el comportamiento del cliente.
• Ayuda a entender qué productos colocar en dónde.
• Predecir volúmenes de ventas.

Las bases para la visualización de datos

Antes de implementar la nueva tecnología, hay algunos pasos que usted necesita tomar. No sólo necesita tener una sólida comprensión de sus datos, sino que también necesita entender sus metas, necesidades y audiencia. Primero necesita:

• Comprender los datos que está intentando visualizar, incluyendo su tamaño y cardinalidad.
• Determine qué está intentando visualizar y qué tipo de información desea comunicar.
• Conozca a su audiencia y comprenda cómo procesa la información visual.
• Utilice un visual que transmita la información en la mejor y más simple forma para su audiencia.

Visualización de datos y Big Data

Con la llegada de Big Data existen grandes oportunidades, pero muchas empresas minoristas se enfrentan al desafío de encontrar valor en su inversión en big data.

Por ejemplo, ¿Cómo pueden usar big data para mejorar las relaciones con los clientes? ¿Cómo y en qué medida deberían invertir en big data?

La visualización de datos ayuda a representar datos que no son útiles en forma cruda, lo que es de particular ayuda para las grandes bases de datos. Le ofrece a los empresarios gráficos y visualizaciones de analíticas útiles para predecir y auditar procesos de negocios. Usualmente se requiere el desarrollo de un dashboard de negocios para la representación de estas visualizaciones.

Otros elementos del procesamiento de datos

• Entrada de datos
• Captura de datos
• Tipos de datos
• La depuración de los datos
• Integridad de los datos
• Codificación (cifrado) de datos
• Transformación de datos
• Traducción de datos
• Resúmenes de datos
• Agregación de datos
• Validación de datos
• Modelado de datos
• El análisis de datos
• El análisis de datos estadístico
• Visualización de datos
• Almacenamiento de datos
• Minería de datos
• Interpretación de datos