Visual Analytics: datos con colores, formas y significado

Lo Digital está reimaginando las experiencias humanas. Está redefiniendo cómo la gente vive, trabaja, juega y conecta. Todo está siendo reinventado, simplificado y mejorado, incluso las cosas que la gente había siempre dado por hechas.

De la misma manera, lo digital y la tecnología que lo rodea están revolucionando cómo las empresas se enfrentan a las cantidades masivas de datos a los que tienen acceso, cómo los transforman en información y –más aún– como la traducen en conocimiento y en acciones para transformar su negocio en un negocio digital exitoso y sostenible. 

Los avances tecnológicos dan hoy a las empresas oportunidades sin precedentes para obtener y almacenar cantidades masivas de datos. Pero el valor de esos datos no se consigue salvo que se usen para tomar decisiones de negocio. Para poder usar esos datos de forma adecuada, los consumidores de la información tienen que ser capaces de derivar una comprensión y un significado a esos datos. 

Esto lleva a uno de los mayores retos de la transformación digital: cómo analizar y explotar los datos de forma eficiente y cómo comunicar los resultados del análisis de datos con claridad y precisión. Estudios recientes realizados por Accenture demuestran que las compañías con mejores resultados son las que han desarrollado de forma más sofisticada sus capacidades analíticas, las que dedican una parte importante de sus presupuestos a Analytics.

Pero la mayor diferencia aparece cuando las compañías se agrupan en función de cómo aplican los resultados de sus análisis, la relevancia que le dan a la representación visual de la información, destacando entre todas las que han entendido la importancia de comunicar con claridad los análisis de conjuntos complejos de información a una audiencia muy variada a través del uso efectivo de la visualización avanzada. Es lo que hoy llamamos Visual Analytics.

Algunas características de los datos solo pueden ser comprendidas claramente si son representadas de forma gráfica. Abstrayendo y representando la información con formas, colores y agrupaciones, se aprovecha el hecho de la habilidad natural del cerebro humano para identificar rápidamente tendencias, patrones y excepciones cuando están representadas de forma visual. Esta habilidad es particularmente esencial cuando hablamos de grandes cantidades de datos. 

Y es que el ser humano es una criatura visual y el entorno digital de hoy en día es ideal para la visualización de la información. Por eso se está produciendo esa explosión en la adopción de técnicas de Visual Analytics, ya que permiten comunicar información utilizando un lenguaje intuitivo que cualquiera –desde analistas a ejecutivos– puede entender y fomentan la comprensión y el conocimiento, proporcionando una visión práctica y facilitando una toma de decisiones precisa.

Visual Analytics es, además, potente porque permite contar historias, persuadir y no solo informar. Por eso es la pieza angular del proceso analítico, y un método esencial para acelerar la comprensión. Con más datos disponibles que nunca, las empresas necesitan mejores maneras de sintetizar y derivar el significado. 

Atrás quedan los antiguos modelos de Business Intelligence y reporting periódico que tienen un enfoque lineal y muchas veces lento; el modelo del nuevo mundo digital debe ser ágil y polifacético, proporcionando dinámicamente la información correcta de formas apropiadas, intuitivas a través de visualizaciones interactivas, capaces de contar una historia. 

Contar una historia con la información requiere no solo unas buenas capacidades de análisis sino también unas igualmente buenas capacidades de representación y visualización. Si una compañía es capaz de “contar la historia” de sus datos, el resultado puede ser una ventaja competitiva: la capacidad de compartir información que rápidamente guíe a los decisores a obtener conclusiones, les persuada a llevar a cabo acciones diferentes o incluso les invite a preguntarse cuestiones completamente nuevas sobre su negocio.

Pero Visual Analytics será la clave si es el resultado de una solución de principio a fin de analytics y big data, lo cual no es fácil en sí mismo. El proceso incluye capturar información, diferenciando aquella que es de calidad y analizándola a la vez que comunicando las conclusiones.

Mirenchu Echeverri, managing director de Accenture Digital.

Artículo publicado en Executive Excellence nº124 octubre 2015.