{"id":22699,"date":"2022-04-18T10:13:01","date_gmt":"2022-04-18T08:13:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.makingscience.com\/?p=22699"},"modified":"2022-04-18T10:13:01","modified_gmt":"2022-04-18T08:13:01","slug":"dashboarding-eligiendo-el-grafico-correcto-para-representar-tus-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/blog\/dashboarding-eligiendo-el-grafico-correcto-para-representar-tus-datos\/","title":{"rendered":"Dashboarding: eligiendo el gr\u00e1fico correcto para representar tus datos"},"content":{"rendered":"

Nos encontramos en un mundo completamente digitalizado, y l<\/span>a tecnolog\u00eda domina nuestro presente y nuestro futuro, cambiando las reglas del juego de manera constante.<\/span><\/p>\n

En este entorno, los datos se han convertido en los protagonistas por excelencia, y con ellos, nuevas y potentes formas de procesarlos y experimentar con ello.<\/span><\/p>\n

S\u00f3lo en 2018, cada persona en el planeta generaba 1,7MB de datos por segundo. En 2021, el consumo total de datos lleg\u00f3 a <\/span>79 ZettaBytes <\/b>(1,000,000,000,000 GigaBytes)*. <\/span>En este conexto surge el <\/span>Business Intelligence (BI)<\/b>, o inteligencia de negocio, dadas las grandes oportunidades que estas nuevas fuentes de informaci\u00f3n pod\u00edan proporcionarnos.<\/span><\/p>\n

Una de las herramientas principales del BI son los gr\u00e1ficos,<\/strong> que nos proporcionan representaciones gr\u00e1ficas de datos complejos, de manera que puedan ser entendidos f\u00e1cilmente.<\/span><\/p>\n

El objetivo de la inteligencia de datos es hacer ver procesos complejos de la manera m\u00e1s digerible posible para facilitar la toma de decisiones.<\/span><\/h3>\n

 <\/p>\n

Dimensiones y m\u00e9tricas<\/strong><\/h3>\n

Los elementos principales de cualquier gr\u00e1fico son <\/span>dimensiones <\/b>y <\/span>m\u00e9tricas<\/b>. <\/span>A modo introductorio, pensemos el las primeras como cualquier campo, o columna <\/span>tipol\u00f3gica<\/b>, y en las segundas como <\/span>num\u00e9ricas. <\/b><\/p>\n

    \n
  • Una <\/span>dimensi\u00f3n<\/b> puede, por ejemplo, ser un nombre, un idioma, una ciudad o una fecha.<\/span><\/li>\n
  • Una <\/span>m\u00e9trica<\/b>, por su parte, pueden ser las ventas de una empresa, las notas de una clase, la altura de una persona o los KM recorridos en un coche. Podemos hacer operaciones con ellas.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n

     <\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 gr\u00e1ficos usar?<\/strong><\/h3>\n

    Los gr\u00e1ficos se diferencian en funci\u00f3n de su forma de presentaci\u00f3n, creando varios tipos. Es importante saber que estas tipolog\u00edas no son \u00fanicas, sino que se pueden combinar entre s\u00ed para crear nuevas. \u00a1Aqu\u00ed la imaginaci\u00f3n es el l\u00edmite!<\/span><\/p>\n

    Existen muchos gr\u00e1ficos, cada uno de ellos con casu\u00edsticas diferentes, que debes conocer bien para poder sacar su m\u00e1ximo rendimiento.\u00a0<\/span><\/p>\n

    Te explicamos los principales de ellos:<\/span><\/p>\n

      \n
    • Gr\u00e1ficos de Barras: <\/strong>los gr\u00e1ficos de barras utilizan una o varias dimensiones como campos para cada una de las barras, que ser\u00e1 mayor o menor seg\u00fan su m\u00e9trica asociada<\/span><\/li>\n
    • Gr\u00e1ficos de Distribuci\u00f3n:<\/strong> l<\/span>os gr\u00e1ficos de distribuci\u00f3n son los gr\u00e1ficos de barras m\u00e1s sencillos que existen, ya que a diferencia de la mayor\u00eda, s\u00f3lo requieren <\/span>una m\u00e9trica<\/b> para ser usados. <\/span>Imagina una pir\u00e1mide de poblaci\u00f3n, o la distribuci\u00f3n de las notas de una clase. Estos gr\u00e1ficos agrupan estos valores en \u00fanicos o en grupos (por ejemplo rangos de edad), y hacen un recuento de sus valores.<\/li>\n<\/ul>\n

      \"\"<\/strong><\/h4>\n

      \u00bfCu\u00e1ndo usar este gr\u00e1fico? <\/strong>Usa este gr\u00e1fico siempre que quieras ver de manera f\u00e1cil c\u00f3mo es la forma de tus datos, c\u00f3mo se comporta un campo num\u00e9rico (m\u00e9trica) en particular.<\/span><\/p>\n

      Preguntas a las que puede responder este gr\u00e1fico:<\/strong>\u00a0<\/span>\u00bfQu\u00e9 grupo poblacional compra m\u00e1s art\u00edculos? <\/span>\u00bfCu\u00e1les son las horas m\u00e1s ajetreadas del d\u00eda?<\/span><\/p>\n

       <\/p>\n

        \n
      • Mapas: <\/strong>de peque\u00f1os, exist\u00eda una parte de los grupos de clase que nos hipnotiz\u00e1bamos con los mapas. En los libros de historia o geograf\u00eda, donde el texto abrumaba y aburr\u00eda, los mapas nos contaban una historia mucho m\u00e1s divertida. Los mapas pueden parecer simples, pero de hecho es una de las herramientas m\u00e1s poderosas para explicar fen\u00f3menos de muchas maneras diferentes.<\/li>\n<\/ul>\n

        \"\"<\/span><\/p>\n

        Tomemos el siguiente ejemplo, del mundo dividido en 7 regiones, cada una con la misma poblaci\u00f3n. <\/span>En un instante, nos est\u00e1 proporcionando informaci\u00f3n muy potente de densidad de poblaci\u00f3n o geograf\u00eda, que muy dif\u00edcilmente habr\u00eda sido transmitida de otra forma.<\/span><\/p>\n

        \u00bfCu\u00e1ndo usar este gr\u00e1fico? <\/strong>Haz buen uso de los mapas siempre y cuando tengas a tu disposici\u00f3n una buena dimensi\u00f3n geogr\u00e1fica, ya que tendr\u00e1s infinitas posibilidades.<\/span><\/p>\n

         <\/p>\n

          \n
        • Gr\u00e1ficos de L\u00edneas: <\/strong>a\u00a0diferencia de las barras, las l\u00edneas usan puntos por cada valor de su m\u00e9trica, que se unen mediante una o varias l\u00edneas.<\/li>\n
        • Gr\u00e1ficos temporales: <\/strong>una de las maneras m\u00e1s sencillas de representar una evoluci\u00f3n es mediante estos gr\u00e1ficos, incluyendo la dimensi\u00f3n temporal en el eje horizontal, y viendo su evoluci\u00f3n vertical a lo largo del tiempo.<\/li>\n<\/ul>\n

          \"\"\u00bfPreguntas a las que responde este gr\u00e1fico?: <\/strong>\u00bfC\u00f3mo ha evolucionado una m\u00e9trica en el \u00faltimo a\u00f1o?<\/span>\u00bfCu\u00e1ndo ha habido un comportamiento raro en una m\u00e9trica concreta? <\/span>\u00bfCon qu\u00e9 rapidez ha cambiado esta m\u00e9trica?<\/span><\/p>\n

           <\/p>\n

            \n
          • Gr\u00e1ficos de dispersi\u00f3n: <\/strong>este gr\u00e1fico es algo m\u00e1s complejo, pero indispensable de conocer para conseguir informaci\u00f3n muy interesante.<\/li>\n<\/ul>\n

            El gr\u00e1fico de dispersi\u00f3n, o correlaci\u00f3n, pone en conjunto <\/span>dos m\u00e9tricas<\/b> para buscar la relaci\u00f3n entre ellas. Para ello, usa la posici\u00f3n de los elementos de <\/span>una dimensi\u00f3n<\/b> concreta.<\/span><\/p>\n

            Imagina, por ejemplo, que queremos saber si el PIB per c\u00e1pita de cada pa\u00eds se relaciona con su felicidad en una encuesta global. En este caso, pondr\u00edamos en cada eje estas dimensiones, y en el mapa colocar\u00edamos cada pa\u00eds como un punto en funci\u00f3n de su valor.<\/span><\/p>\n

            Si encontramos un patr\u00f3n de tendencia positivo (una <\/span>correlaci\u00f3n<\/b> positiva), ver\u00edamos una especie de l\u00ednea diagonal dibujada en nuestro mapa.\u00a0<\/span><\/p>\n

            \"\"<\/p>\n

            \u00bfCu\u00e1ndo usar este gr\u00e1fico? <\/strong>Haz buen uso de este gr\u00e1fico siempre y cuando quieras ver qu\u00e9 factores han tenido que ver en el valor de una m\u00e9trica concreta.<\/span><\/p>\n

            Preguntas a las que responde este gr\u00e1fico:\u00a0<\/strong>\u00bfEst\u00e1n relacionadas estas dos medidas? \u00bfEn qu\u00e9 medida? <\/span>\u00bfAlgunas medidas tienen una mayor relaci\u00f3n que otras?<\/span><\/p>\n

             <\/p>\n

            Gr\u00e1ficos de magnitud y cuotas<\/strong><\/h3>\n

            Posiblemente el gr\u00e1fico m\u00e1s f\u00e1cil de entender de todos sea uno de magnitud. Aqu\u00ed se encuentra el famoso <\/span>gr\u00e1fico de tarta<\/b>, junto con otra m\u00faltiples tipolog\u00edas, como pueden ser los <\/span>mapas de \u00e1rbol<\/b>, <\/span>gr\u00e1ficos de burbujas<\/b> o incluso los ya vistos <\/span>gr\u00e1ficos de barras.<\/b><\/p>\n

            El objetivo de este gr\u00e1fico no es otro que ver la distribuci\u00f3n de una dimensi\u00f3n concreta. Saber qu\u00e9 tama\u00f1o le corresponde a cada una de las partes que estamos visualizando.<\/span><\/p>\n

            \u00bfCu\u00e1ndo usar este gr\u00e1fico? <\/strong>Usa este gr\u00e1fico para mostrar de la manera m\u00e1s sencilla posible, cu\u00e1nto contribuye un valor al total, o c\u00f3mo se dividen los miembros de una dimensi\u00f3n concreta.<\/span><\/p>\n

            \"\"<\/p>\n

            <\/h3>\n

            <\/h3>\n

            Existen mil formas de representar visualmente tus datos, es posible que muchas te sirvan, pero para buscar la forma m\u00e1s \u00f3ptima posible, <\/span>reivindica lo simple.<\/b><\/p>\n

            Piensa: Si tuvieras <\/span>s\u00f3lo 1 minuto<\/span> para resolver el problema\u2026 \u00bfCu\u00e1l ser\u00eda la visualizaci\u00f3n que te ayudar\u00eda m\u00e1s? <\/strong><\/span>Ponte siempre en la piel de aquellas personas a las que te est\u00e9s dirigiendo, y piensa c\u00f3mo podr\u00e1n recibir mejor tu presentaci\u00f3n.<\/span><\/p>\n

            Esperamos haberte dado buenas referencias. Ahora, \u00a1juega a pintar con tus datos de la mejor manera posible!<\/strong> Y si necesitas ayuda no dudes en contactarnos en info@makingscience.com<\/span> donde nuestro equipo de expertos te ayudar\u00e1 con tu caso concreto.<\/span><\/p><\/blockquote>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Nos encontramos en un mundo completamente digitalizado, y la tecnolog\u00eda domina nuestro presente y nuestro futuro, cambiando las reglas del juego de manera constante. En este entorno, los datos se han convertido en los protagonistas por excelencia, y con ellos, nuevas y potentes formas de procesarlos y experimentar con ello. S\u00f3lo en 2018, cada persona […]<\/p>\n","protected":false},"author":40,"featured_media":22740,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[33],"tags":[282,281],"class_list":["post-22699","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-martech-adtech","tag-analytics-es","tag-dashboarding"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22699","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/40"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22699"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22699\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22740"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22699"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22699"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.makingscience.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22699"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}