Cinco principios para una buena visualización de datos
Usando como inspiración los diez principios de buen diseño de Dieter Rams, os presento los cinco principios esenciales para la visualización de datos
Mi nombre es Alex Swiec y durante más de 2 años he compartido semanalmente ideas y píldoras de conocimientos basados en mis más de 10 años construyendo producto digital.
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Introducción
A pesar de haber acabado el certificado profesional de PowerBI hace un par de meses, el aprendizaje continua.
Y es por eso que sigo buscando artículos y cursos que me sirvan para seguir aprendiendo y creciendo.
Una joya que encontré de casualidad y me inspiró muchísimo fue un artículo de Matthew Achariam que hace un símil entre los 10 principios para un buen diseño de Dieter Rams y lo extrapola a 5 principios para la buena visualización de datos.
Sin más, os dejo aquí el artículo original de Matthew Achariam así como la traducción del artículo al español abajo.
Como ejemplo en el artículo original usa como ejemplo de buena visualización un mapa de Charles Minard usado en la campaña de guerra de Napoleón en la guerra contra Rusia en donde se combinan 6 tipos de datos a través de 2 dimensiones.
Me parece muy bueno compartirlo porque esto no va tanto de grandes cantidades de datos sino de sentido común para poder presentar información de forma clara y concisa para poder tomar mejores decisiones en nuestros productos digitales y también en nuestra vida.
Los cinco principios para la buena visualización de datos
Estos principios sirven como un lente que uno podría usar para evaluar representaciones cuantitativas. No pretende ser exhaustiva, sino más bien estar abierta a una evolución continua.
Una buena visualización de datos es informativa: Los datos bien presentados forman la columna vertebral de una historia convincente. Tienen el poder de fortalecer e iluminar una narrativa, mejorando la comprensión y enfocándose en lo importante.
Una buena visualización de datos está bien equilibrada: Comunicar datos cuantitativos de manera efectiva requiere el equilibrio adecuado de componentes. El color se utiliza con propósito y no distrae. Todas las partes están etiquetadas e incluyen una leyenda cuando es necesario. La escala de la visualización debe ser identificable de inmediato. El léxico estándar de los gráficos suele ser suficiente: no uses gráficos de pastel.
Una buena visualización de datos también se preocupa por lo que no se muestra: Las personas se abruman fácilmente con detalles innecesarios. Simplifica y reduce lo que se presenta a lo esencial.
Una buena visualización de datos se crea con datos puros: Evita utilizar fuentes de datos confusas o incompletas. Engañar a la audiencia con información falsa o poco clara es de mal gusto. En última instancia, una buena visualización de datos permite tomar mejores decisiones y acciones.
Una buena visualización de datos es humana: Procesar grandes cantidades de datos va más allá de la percepción humana. El objetivo de cualquier tipo de visualización de datos es aumentar y mejorar esa percepción. Al igual que un microscopio, nos permite explorar los datos dentro del ámbito de nuestra comprensión.
Conclusión
La buena visualización no se trata de estética superficial, sino de ética y claridad en la comunicación.
El desafío al crear visualizaciones de datos es encontrar el punto justo entre rigor técnico y facilidad de interpretación.
O dicho de otra forma, el reto es crear visualizaciones que no solo informen, sino que nos inspiren a actuar con mayor comprensión y claridad.
Aunque corto, espero que estos principios te resulten útiles y los tengas en cuenta cuando diseñes visualizaciones de datos.
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