Desde hace varios años, la visualización de datos (data visualisation o dataviz en inglés) permite, en los ámbitos de los medios de comunicación, las finanzas, la salud o el deporte…, compartir un punto de vista mediante una representación gráfica de un conjunto de datos voluminosos y heterogéneos. Para resultar eficaz ante un público determinado, una «buena» visualización exige conocimientos de matemáticas, estadística, informática, ciencias sociales y marketing.
Desde los años 2000 y la llegada de Internet, los datos nos rodean constantemente, a través de nuestros móviles y objetos conectados (televisores, coches, relojes…). La mayoría de las veces, simplemente vemos esos datos presentados en un panel de control, en una aplicación móvil, mediante una cifra que expresa una tendencia en los informativos, o en un mapa durante la presentación meteorológica. ¡Estas presentaciones requieren un procesamiento previo considerable! Por lo general, estas operaciones se realizan en infraestructuras en la nube capaces de procesar datos en tiempo real. Sin adquirir ni transformar previamente estos elementos, es difícil ofrecer a los usuarios que la necesitan una visualización inteligible.
¡Cuente una historia con sus datos!
Por tanto, se han creado empresas que ofrecen soluciones sencillas de visualización de datos. Lo más habitual es que los proyectos empresariales de este ámbito se pongan en marcha con el fin de crear una solución adaptada a los responsables encargados de tomar decisiones. Según un estudio de Qlik-BARC-Cognizant realizado entre septiembre y octubre de 2016 entre doscientos cincuenta responsables de empresas europeas, el 20 % de las empresas utiliza el data storytelling como medio para obtener una ventaja competitiva. Se han creado o adaptado diversos programas de formación en las universidades y escuelas de ingeniería francesas para responder a esta nueva demanda.
Los retos de la visualización de datos unida a la problemática del Big Data siguen siendo los mismos que antes desde el punto de vista del usuario: ofrecer la información en la forma más representativa para el público al que se dirige. Sin embargo, los datos masivos añaden complejidad a la hora de hacer aflorar la escasa información más relevante entre todos esos datos. Esta solo puede obtenerse mediante talleres iterativos que sitúen a los usuarios finales —los responsables de la toma de decisiones— en el centro del proceso: una información necesaria únicamente en caso de un problema concreto no debe mostrarse permanentemente, pues perjudica la visualización general.
