¿Qué es el Dataviz o visualización de datos?

"Los números tienen una historia que contar, depende de ti
darles una voz clara y convincente"

- Stephen Few. Experto en visualización de datos

El auge de la Ciencia del Dato

Como es público y notorio, no hay suficientes científicos del dato para cubrir la demanda originada por tecnologías como el Big Data o el aprendizaje automático (Machine Learning). Como respuesta ha surgido la “Ciencia del Dato ciudadana” un conjunto emergente de capacidades y prácticas que permite a usuarios -de fuera del campo de la estadística o de la analítica- obtener perspectivas predictivas y prescriptivas.

Estos usuarios son conocidos como “Científicos del Dato ciudadanos”, y hacia 2020, su número crecerá cinco veces más rápido que el número de Científicos del Dato puros. Las empresas van a usar a estos “ciudadanos del dato” para cubrir el hueco de talento causado por la escasez y alto coste de los científicos del dato.

Sería un profundo error creer que tecnologías como el Big Data o el Machine Learning están reservados a las grandes corporaciones. La Transformación Digital de las empresas lleva a una cada vez mayor importancia de los datos y de su análisis, con el concepto de “Data Driven” (Dirigido por los datos) como objetivo final de la Transformación Digital o “Nirvana” organizativo. 

Se trata de democratizar el uso del ‘big data’ en las compañías, acercando esta tecnología a través de la formación de empleados que podrán realizar tareas analíticas simples y otras moderadamente sofisticadas, para las que hace unos años se hubiera requerido una gran preparación y experiencia. En la práctica, estos empleados no asumen tareas complejas propias de científicos de datos, sino que se encargan de labores complementarias a las de estos expertos. Así pueden crear oportunidades de negocio gracias a que no sólo conocen a fondo sus áreas de negocio, sino que además entienden la forma de trabajar con cantidades de información ingentes y las posibilidades de la analítica de datos.

La democratización de los datos ha cambiado la forma en que las empresas y las marcas abordan la información. Lo que solía ser una ciencia reservada para las grandes empresas con el tiempo y los recursos para dedicar a la recopilación de datos a gran escala se ha convertido en algo disponible para todas las empresas. La figura del “Científico de Datos Ciudadano” es la forma de suplir la carencia de Científicos de Datos puros. Este tipo de profesional, apoyado por herramientas asequibles de Analítica Avanzada y Visualización de Datos como Microsoft Power BI, es una solución más que plausible para que cualquier empresa sea capaz de lograr ventajas de la Analítica de Big Data.

Steve Banker, de Forbes, describe el perfil y funciones del Ciudadano Científico de Datos como aquella persona capaz de generar oportunidades a partir de herramientas que tratan la información mediante capacidades predictivas y prescriptivas, aunque sus funciones principales dentro de la empresa estén fuera del campo de la estadística y la analítica.

Responsabilidad:

Profundiza en nuevos datos y mejora los modelos existentes. Crea e implementa modelos básicos para obtener información adicional.

Propiedad:

Muchos proveedores de soluciones están abordando esta función a través de servicios. Algunos también están incorporando herramientas dentro de sus soluciones dirigidas a usuarios que tienen experiencia con estadísticas y modelos, como ingenieros, pero que no requieren experiencia en matemática de ciencia de datos. A medida que las iniciativas de análisis pasen de ser piloto para convertirse en competencias dentro de la empresa, esta función de usuario final aumentará en importancia para la empresa.

De la misma forma en que tanto PYMES como los profesionales son conscientes de las posibilidades del software y de cómo usarlo sin necesidad de ser programadores, lo mismo ocurrirá con los datos. Y hablamos de una auténtica explosión del dato, ya que las tecnologías como el Internet de las Cosas o los dispositivos móviles, por ejemplo, están disparando los datos generados a todos los niveles de forma exponencial.

Según Cisco, las personas, máquinas y objetos conectados a Internet generarán mundialmente 600 zettabytes (ZB) de datos en 2020, frente a los 145 ZB de 2015. De hecho, la inmensa mayoría de esos 600 ZB será información efímera por naturaleza y solo un 10% (unos 60 ZB) será almacenada. Asimismo, de esos 60 ZB, solamente otro 10% de datos (es decir, 6 ZB) serán procesados y convertidos en valor para los negocios mediante analítica de ‘big data’.

Las tecnologías de visualización de datos, y en especial la de grandes volúmenes de datos (Big Data Visualization o Dataviz) se enfocan a representar de forma comprensible y medible los datos obtenidos del procesamiento y modelización de grandes volúmenes con el objetivo de, no sólo de mostrar de forma más atractiva los datos, sino de comunicar esta información de forma clara y entendible a través de gráficos, diagramas o infografías.

¿Cuáles son las mejores aplicaciones de Business Intelligence para Visualización de Datos y análisis de Big Data? A final de 2019, y según Gartner Group, los tres principales fabricantes de herramientas de Visualización de Datos son Microsoft Power BI, Tableau y Qlik (Qlik View y Qlik Sense), como podemos ver en el clásico “Cuadrante Mágico” de Gartner Group:

Mientras que Tableau y Qlik son excelentes en BI, se centran únicamente en esa área. Power BI tiene la enorme ventaja de que Microsoft desarrolla todo tipo de soluciones de negocio (ERPs, CRMs, Bases de Datos, Machine Learning, Infraestructura Cloud, etc.) y está conectando Power BI con todas sus soluciones creando un entorno de soluciones empresariales sin igual en el mercado, y además con un precio muy reducido. Hay que destacar las continuas actualizaciones y mejoras del producto, con una evolución espectacular. Además, cuenta con grandes capacidades de personalización, como la posibilidad de que los desarrolladores agreguen fácilmente objetos visuales a Power BI para usarlos en los paneles e informes. También es destacable, además de un gran diferencial, la disponibilidad de funciones de “Data Storytelling” lo que destaca Power BI enormemente frente a los otros dos productos tratados. A destacar:

• Evolución arrolladora, gran apuesta e inversión del gigante Microsoft
• Enfoque para convertirse en estándar de mercado, con conectores estándar para múltiples soluciones del mercado, desde Amazon WS a Salesforce, SAP u otras
• Posibilidad de que los desarrolladores agreguen fácilmente objetos visuales a Power BI para usarlos en paneles e informes
• Precio asumible y gran escalabilidad

Al final, la mejor forma de presentación y visualización de datos es que “cuenten una historia”, ni más ni menos. Los datos no son más que un apoyo para presentar una conclusión, mostrar una tendencia o ilustrar variaciones en el tiempo o en otro tipo de series. En definitiva, dar sentido a la información para tomar decisiones correctas.

Nuestro “Ciudadano Científico de Datos” tendrá éxito si -como decíamos al principio del artículo- es capaz de dar voz a los datos, contando “su historia”.

Y hay uno de los tres fabricantes que ha entendido esto muy bien e incorpora una herramienta diferencial: Power BI con su Timeline Storyteller.

Timeline Storyteller es un entorno visual de “storytelling” desarrollado por un equipo de desarrolladores de Microsoft Power BI, concebido para presentar líneas de tiempo a través de una paleta exclusiva de elementos y plantillas, así como controles para filtrar, resaltar o incluir notas con los datos.

Desde la aparición en 2007 del libro de Robert Salmon “Storytelling, la máquina de fabricar historias y formatear los espíritus”, el concepto ha ganado fuerza en la cultura corporativa. Y Power BI facilita con esta extensión la construcción y narración de historias creíbles, basadas en datos. Con Timeline Storyteller, Power Bi ha facilitado a periodistas nuevas formas de ilustrar las noticias, a empresas modos de interactuar con sus fans y a analistas de negocio justificar subidas de presupuesto por parte de sus managers. Porque la potencia de la “narración de historias” se multiplica al verse apoyadas por datos.

El Data Storytelling, o narración de historias con datos

• Atrae la atención de la audiencia
• Ayuda a enganchar con nuestra visión
• Proporciona contexto y significado
• Ayuda a llegar a la conclusión correcta

Los datos no son mas que números hasta que los explicamos en el contexto de una narración. El Data Storytelling de Power BI es un paso más en la Visualización de Datos, usando datos y estadísticas de forma creativa para mostrar conclusiones sobre una hipótesis, o probar teorías que ayuden a tomar decisiones acertadas.

La extensión de Power BI para Data Storytelling incluye funciones para crear objetos visuales personalizados, y facilita contar historias desde su exposición hasta su desarrollo y presentación de conclusiones. Está especialmente ideado para:

• Usar información fiable que genera confianza
• Narrar historias concisas y claras
• Ordenar escenas de forma lineal
• Intercalar mensajes
• Permitir interactividad para mostrar insights más profundos y demostrar la credibilidad del origen de los datos
• Llegar a conclusiones de forma natural

En resumen, una buena visualización de datos evita interpretaciones erróneas, algo que es frecuente cuando se presentan únicamente datos.

Contar con herramientas de visualización de datos avanzadas facilita su uso por usuarios de negocio, habilitando a otros profesionales más allá del bien escaso que suponen los Científicos de Datos.