Adapte sus opciones de diseño de visualización de datos a las partes interesadas clave para generar aceptación organizacional

¿De qué estamos hablando?

El poder de la visualización de datos reside en su capacidad de simplificar la complejidad, haciendo que incluso los conjuntos de datos más complejos sean accesibles y comprensibles para una amplia audiencia. En las organizaciones modernas, la visualización no es solo una herramienta de análisis: es un método de comunicación clave que cierra la brecha entre los expertos en datos y los tomadores de decisiones. Las visualizaciones efectivas no solo hacen que los datos parezcan atractivos, sino que transforman los datos sin procesar en información procesable que permite a los tomadores de decisiones tomar decisiones mejores, más rápidas y más informadas. Al convertir los datos en historias, la visualización ayuda a comunicar información que impulsa la estrategia, mejora la eficiencia y crea una comprensión compartida entre los equipos.

¿Por qué es importante la visualización de datos?

• Comprensión mejorada : las imágenes reducen la carga cognitiva al permitir que los usuarios absorban información compleja rápidamente, convirtiendo los datos abstractos en información significativa. Los seres humanos procesamos la información visual más rápido que el texto o los números. Si bien la cifra que se cita a menudo de que procesamos las imágenes 60.000 veces más rápido que las palabras no está corroborada, es cierto que las visualizaciones bien diseñadas permiten una toma de decisiones más rápida al aprovechar nuestra capacidad natural para procesar la información visual rápidamente.
• Toma de decisiones mejorada : al destacar tendencias, anomalías y valores atípicos, las visualizaciones brindan un contexto crítico para los tomadores de decisiones. Este contexto les permite detectar posibles problemas u oportunidades que de otro modo podrían pasar por alto, convirtiendo los datos en información procesable que genera resultados.
• Comunicación basada en datos : la visualización de datos actúa como un lenguaje universal que garantiza que tanto las partes interesadas técnicas como las no técnicas puedan acceder a los mismos conocimientos y participar en el proceso de toma de decisiones. Esta democratización de los datos permite conversaciones más inclusivas e informadas en todos los niveles de una organización.
• Planificación estratégica : en la planificación a largo plazo, las visualizaciones ayudan a revelar patrones y tendencias en datos históricos que pueden servir de base para estrategias futuras. Ofrecen una visión general de procesos complejos, lo que ayuda a las empresas a identificar áreas de mejora, innovación y asignación de recursos. Estos conocimientos suelen servir de base para iniciativas estratégicas clave, como la expansión del mercado, el desarrollo de productos o la eficiencia operativa.

Consideración clave n.° 1: adaptar las visualizaciones a las partes interesadas

Uno de los componentes clave para una visualización eficaz de datos organizacionales es adaptar los resultados a las necesidades específicas de las distintas partes interesadas:

• Ejecutivos y C-Suite : Los ejecutivos necesitan visiones generales estratégicas de alto nivel centradas en métricas comerciales clave, como el crecimiento de los ingresos, los márgenes de ganancia y la eficiencia general. Estas visualizaciones priorizan la simplicidad, lo que permite a los tomadores de decisiones ver las tendencias y las señales de alerta de un vistazo. Los paneles interactivos que resumen el desempeño en todas las funciones o regiones y destacan el progreso hacia los objetivos estratégicos clave son particularmente útiles. Los ejecutivos se benefician de poder profundizar en ciertas métricas, pero solo cuando son relevantes para evaluar el desempeño de alto nivel.
• Alta dirección : Los directores y gerentes senior necesitan visualizaciones que conecten los objetivos estratégicos con las realidades operativas, a menudo centradas en métricas de desempeño a nivel de departamento o indicadores clave de rendimiento de proyectos específicos. Por ejemplo, pueden monitorear el desempeño de productos, las tendencias de ventas regionales o la satisfacción del cliente en todos los segmentos. Los tableros interactivos que ofrecen detalles más precisos, como el desempeño por región o línea de productos, ayudan a los gerentes senior a identificar tendencias y poner en práctica objetivos estratégicos.
• Gerentes de nivel medio : Los gerentes de nivel medio son responsables de traducir la estrategia en operaciones diarias, por lo que se benefician de los tableros con un mayor nivel de granularidad. Sus visualizaciones a menudo enfatizan métricas específicas del equipo o del proceso, lo que les permite realizar un seguimiento de la eficiencia, la productividad y los objetivos inmediatos. Por ejemplo, un gerente de ventas puede realizar un seguimiento del desempeño por miembro del equipo, mientras que un gerente de producción puede ver métricas sobre la velocidad y la calidad de la fabricación. Las actualizaciones en tiempo real y la capacidad de filtrar datos por categoría (por ejemplo, equipo, proceso) les permiten abordar los desafíos con prontitud.
• Líderes de equipo y supervisores : los supervisores y líderes de equipo dependen de visualizaciones detalladas en tiempo real para gestionar el rendimiento individual y de equipo. Los paneles que proporcionan métricas sobre las tasas de finalización de tareas, la calidad de los resultados y los objetivos a corto plazo son esenciales para realizar ajustes inmediatos y brindar apoyo a los miembros del equipo. En el servicio de atención al cliente, por ejemplo, un supervisor puede realizar un seguimiento del tiempo de respuesta promedio y las tasas de resolución en tiempo real, lo que permite respuestas rápidas a los problemas a medida que surgen.
• Empleados de primera línea : para los empleados que interactúan directamente con los clientes, producen bienes o se encargan de tareas fundamentales, las visualizaciones deben ser accesibles y estar orientadas a las tareas. Las métricas simples y en tiempo real, como las tasas de productividad individuales o las puntuaciones de satisfacción del cliente, ayudan al personal de primera línea a comprender su impacto y alinear sus acciones con objetivos más amplios. Por ejemplo, un agente de atención al cliente puede ver las puntuaciones de comentarios diarios, mientras que un trabajador de fábrica puede monitorear los recuentos de producción en tiempo real en relación con los objetivos.

Al adaptar las visualizaciones a los requisitos de cada nivel organizacional, las empresas pueden mejorar la alineación, facilitar la toma de decisiones y garantizar que los conocimientos respalden los objetivos estratégicos y operativos en toda la jerarquía. No se puede exagerar el hecho de que el valor que ofrece un informe o un panel de control está directamente relacionado con su capacidad para permitir que el público objetivo tome medidas . Un conjunto genérico de números que requiere una interpretación más detallada por parte del público generará un compromiso deficiente, lo que representa una pérdida de tiempo para el desarrollador y una oportunidad perdida de generar valor comercial.

Consideración clave n.° 2: tome buenas decisiones de diseño

La visualización de datos suele consistir en transmitir una narrativa precisa de modo que el mensaje que reciba la audiencia no sea engañoso, ambiguo o, peor aún, incorrecto. Una vez que se hayan considerado las necesidades de la audiencia, se aplican las siguientes prácticas recomendadas:

Simplicidad por encima de complejidad: uno de los principios básicos de una buena visualización es la simplicidad . El objetivo de un elemento visual es condensar datos complejos en un formato que sea fácil de interpretar, sin abrumar al espectador. Evite el desorden eliminando elementos innecesarios, como gráficos decorativos o etiquetas excesivas que distraigan del mensaje principal. Al diseñar una visualización, siempre pregúntese: ¿este elemento ayuda a comunicar los datos con mayor claridad o genera confusión?

• Práctica recomendada : utilice diseños limpios y minimalistas que se centren en los datos en sí, en lugar de utilizar estilos o efectos excesivos. A menudo, menos es más cuando se trata de hacer que los datos sean comprensibles.
• Error común : Intentar "ser todo para todos" generalmente da como resultado la creación de algo demasiado complicado que no es útil para ningún público.

Elegir la visualización adecuada: los distintos tipos de datos requieren distintos tipos de elementos visuales. Un gráfico circular, por ejemplo, es mejor para mostrar proporciones, mientras que un gráfico de líneas es ideal para mostrar tendencias a lo largo del tiempo. Elegir el tipo de visualización incorrecto puede dar lugar a interpretaciones erróneas o a una falta de claridad.

• Práctica recomendada : Adapte la visualización a la naturaleza de los datos:
  • Gráficos de barras : compare cantidades entre categorías.
  • Gráficos de líneas : muestran tendencias a lo largo del tiempo.
  • Diagramas de dispersión : ilustran relaciones o correlaciones entre variables.
  • Mapas de calor : resalta la intensidad o frecuencia dentro de los conjuntos de datos.
• Error común: si se utiliza un gráfico combinado para intentar comparar dos dimensiones, es posible que ninguna de ellas sea fácil de leer. Dos gráficos bien calibrados pueden ser más eficaces que uno.

Uso del color: el color puede ser una herramienta poderosa para enfatizar puntos de datos importantes o atraer la atención hacia información clave. Sin embargo, el uso inadecuado del color también puede ser engañoso o crear confusión visual. Utilice siempre el color con un propósito, asegurándose de que esté en consonancia con los datos que desea destacar y que siga siendo accesible para todos los públicos, incluidos los daltónicos.

• Práctica recomendada : limite su paleta de colores a unos pocos colores clave. Utilice colores contrastantes para resaltar los puntos importantes, pero evite sobrecargar la visualización con demasiados matices. Asegúrese de que sus visualizaciones sean aptas para daltónicos utilizando combinaciones de colores que todos los espectadores puedan distinguir. Es posible que su organización tenga pautas de color o estándares establecidos para indicar un rendimiento bueno o malo. Adopte estas pautas para permitir que los lectores interpreten más fácilmente el rendimiento de un informe a otro.
• Error común : evitar usos “de moda” de color y estilo (fondos negros, columnas 3D, etc.) que difieren de los estándares organizacionales, ya que presentan una barrera adicional para las partes interesadas que ya se sienten intimidadas por los datos y los paneles.

Cómo evitar imágenes engañosas: es fácil engañar involuntariamente a los espectadores con las visualizaciones de datos, especialmente cuando los elementos visuales son exagerados o desproporcionados. La manipulación de escalas, ejes o proporciones puede hacer que las tendencias parezcan más significativas de lo que son, lo que lleva a conclusiones incorrectas.

• Práctica recomendada : asegúrese siempre de que los ejes tengan la escala adecuada y de que las proporciones se representen con precisión. Evite truncar los ejes a menos que sea necesario y etiquete claramente cualquier anomalía en los datos.
• Error común : puede resultar tentador ajustar las visualizaciones para que muestren algo en lugar de nada. Sin embargo, el contexto lo es todo a la hora de interpretar el rendimiento y una pequeña caída en los ingresos trimestrales cuando el rendimiento anual va por buen camino no debería convertirse en una distracción para una audiencia que probablemente tenga muchas inquietudes operativas y que recibirá con agrado un conjunto de indicadores que indiquen "no hay que preocuparse por esto en este momento".

Contexto y etiquetado: una visualización bien diseñada debe ser comprensible a simple vista, pero también necesita contexto para transmitir su significado completo. Esto incluye etiquetas, leyendas y títulos claros y concisos que expliquen qué representan los datos y por qué son importantes. El etiquetado adecuado es esencial para guiar al espectador a través de la visualización y ayudarlo a comprender las relaciones entre los diferentes puntos de datos.

• Práctica recomendada : incluya un título descriptivo que resuma los puntos clave del gráfico y asegúrese de que todos los ejes y puntos de datos estén claramente etiquetados.
• Error común : el uso de demasiadas etiquetas elimina el valor de aquellas que cuentan la historia de lo visual, como en Simplicidad versus Complejidad mencionado anteriormente.

Visualización ética: al visualizar datos, es importante mantener la transparencia y la ética. Esto significa presentar los datos de manera honesta, sin manipularlos ni distorsionarlos para adaptarlos a una narrativa en particular. La visualización ética también implica tener en cuenta las cuestiones de privacidad, especialmente al visualizar datos confidenciales.

• Práctica recomendada : priorizar la anonimización de los datos al visualizar información confidencial para proteger la privacidad individual. La transparencia sobre las fuentes de datos, las limitaciones y el propósito de la visualización ayuda a generar confianza y a mitigar los riesgos éticos.
• Errores comunes : Un descuido común es no anonimizar los datos personales ni agruparlos de una manera que pueda exponer involuntariamente a poblaciones vulnerables.

Accesibilidad: un buen diseño implica hacer que las visualizaciones sean accesibles para la mayor cantidad de personas posible. Esto significa garantizar que los gráficos y las tablas puedan ser fácilmente comprendidos por los espectadores con discapacidades, como aquellos con daltonismo o deficiencias visuales. Incorporar principios de diseño accesibles no solo es inclusivo, sino que también mejora la claridad para todos los espectadores.

• Práctica recomendada : utilice esquemas de color de alto contraste y evite depender únicamente del color para distinguir entre categorías. Agregue texto alternativo para lectores de pantalla y asegúrese de que sus elementos visuales se puedan leer en escala de grises cuando el color no sea una opción.
• Error común : pasar por alto la accesibilidad en un intento de hacer que las imágenes sean más atractivas. Agregar demasiados elementos decorativos o depender solo del color puede hacer que las visualizaciones sean menos accesibles para las personas con deficiencias en la visión del color o baja visión, lo que reduce la comprensión y la facilidad de uso.

Estos dos conjuntos de consideraciones pueden hacer que la visualización de datos sea más efectiva cuando se implementa en una organización y son un conjunto útil de principios a seguir como analista, desarrollador de informes o paneles, y para gerentes interesados en usar datos de manera efectiva dentro de su empresa o unidad de negocios.

Este artículo es una adaptación del libro del autor “ Datos: Principios para la práctica – Volumen II 'Análisis, conocimiento y ética '”, disponible para su compra en Amazon en formato de bolsillo, tapa dura y Kindle.