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6 formas de hacer que la alfabetización en visualización de datos sea parte de la cultura de la empresa

Datos a saber ha llegado a las masas. No confundas eso con competencia.

Cuando Bill Shander comenzó a dirigir talleres de visualización de datos hace más de un cuarto de siglo, era una disciplina de nicho. Pero muchas cosas han cambiado, incluso solo en los últimos dos años. La visualización de datos rompió oficialmente la corriente principal en 2019, según Elijah Meeks, exdirector ejecutivo de Data Visualization Society. El año pasado, posiblemente se graduó al nivel de obsesión pública.

Dada tal penetración, es tentador preguntarse: ¿La alfabetización en visualización de datos es simplemente un hecho ahora? La respuesta de Shander, en una palabra: no.

De hecho, la conciencia y la exposición se han disparado, pero los recién llegados generalmente todavía no se sienten seguros de su capacidad para comunicar información visualmente y las empresas que solicitan sus servicios a menudo comienzan esencialmente desde cero.

“La brecha sigue siendo tan amplia como siempre”, dijo.

Steve Wexler, fundador de la consultoría de visualización de datos y tableros Data Revelations y autor de The Big Picture: Cómo usar la visualización de datos para tomar mejores decisiones, más rápido , ve un fenómeno similar en sus talleres. Sí, la visualización de datos es más fluida que otras lecciones en los planes de estudios de alfabetización de datos: «Es difícil lograr que las personas tengan un impacto visceral sobre el gobierno de datos», dijo. Pero el grado en que la gente aún no está preparada sigue sorprendiéndolo. A veces, hay incluso un poco de obstinación deliberada.

“La cantidad de personas que todavía se aferran a las hojas de cálculo me sorprende”, dijo.

Pero las ventajas son reales. The Big Picture , por ejemplo, contiene una larga lista de empresas que han visto un impacto final demostrable debido a opciones de visualización más reflexivas, en industrias que van desde el desarrollo de fármacos hasta la gestión de instalaciones. Algunas de esas historias de éxito dependen de evangelizar el evangelio de la visualización de datos de la manera más completa posible. 

“Simplemente no puedo imaginar que una organización no se beneficie de que las personas tengan una fluidez mínima en este idioma, y ​​no es tan difícil lograr esa fluidez”, dijo Wexler.

Con eso en mente, aquí hay algunos consejos, cortesía de Shander y Wexler, sobre cómo inculcar una cultura favorable a la visualización de datos en toda su empresa.

6 pasos para la alfabetización de visualización de datos organizacionales

  • Exponga a las personas a visualizaciones de «puerta de enlace».
  • Logre un equilibrio de complejidad.
  • Explique (un poco) sobre el procesamiento cognitivo.
  • Enfatice la importancia de las elecciones intencionales.
  • Enseñe precaución con los colores, y en general.
  • Considere una guía de estilo de visualización de datos.

Exponga a las personas a las visualizaciones de ‘Puerta de enlace’

Cuando Wexler se lamenta de los fanáticos de las hojas de cálculo, no necesariamente está juzgando la herramienta. (Por supuesto, se pueden crear gráficos encantadores e informativos en Excel). Más bien, es la tendencia a insistir en que «solo los números» siempre serán suficientes.

Para esas personas, recomienda concentrarse en dos técnicas de visualización que sirven como «puertas de enlace» efectivas para un mayor nivel de comodidad en la visualización de datos: tablas resaltadas e histogramas marginales. Wexler los considera así porque introducen elementos visuales en el entorno de la hoja de cálculo, satisfaciendo al entusiasta de la hoja de cálculo en sus propios términos.

Las tablas de resaltado son esencialmente celdas codificadas por colores donde un espectro ilustra los valores más altos y más bajos de un vistazo.

A continuación se muestran dos ejemplos de la misma tabla, de una de las presentaciones de Wexler. Primero, así es como se ve antes.

resaltar la tabla antes de la alfabetización de visualización de datos
Captura de pantalla de una tabla de una presentación de Steve Wexler en YouTube (fondo agregado). | Imagen: Steve Wexler

Y aquí está el mismo gráfico, con tablas destacadas añadidas.

tabla de resaltado después de alfabetización de visualización de datos
Captura de pantalla de la misma tabla, con tablas destacadas añadidas, de la presentación de Wexler (fondo añadido). | Imagen: Steve Wexler

El ejemplo que utiliza tablas destacadas permite a los espectadores no solo comprender rápidamente los valores más altos y más bajos, sino que también contextualiza todos los valores en un espectro de alto, moderado y bajo.

La segunda “puerta de entrada” de Wexler es el histograma marginal. Los histogramas marginales son precisamente lo que parecen: sumas gráficas de valores, colocadas en los márgenes de un gráfico o tabla. Como escribió Wexler en 2017, se aplican comúnmente a diagramas de dispersión, pero son igualmente útiles cuando se combinan con tablas de resaltado, donde ofrecen totales de un vistazo para filas y columnas. Además, también ilustran a escondidas el poder de la visualización en comparación con las tabulaciones cruzadas tradicionales y brindan una vía de acceso cómoda para comenzar a incorporar elementos visuales básicos en la narración de datos.

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Logre un equilibrio de complejidad

Cualquier esfuerzo de alfabetización de visualización de datos debería incluir una descripción general de los tipos de visualización. Hay una serie de catálogos de calidad disponibles para aprovechar (como el Catálogo de visualización de datos y el Glosario de visualización de datos de Tableau ). Aún así, la profundidad exacta a profundizar puede ser una consideración complicada.

“A menudo pienso que algunos de mis colegas más eruditos están practicando el equivalente funcional de la gastronomía molecular… Solo trato de alimentar a las personas con una comida nutritiva”, dijo Wexler. Pero los raviolis transparentes de una persona pueden ser el pollo asado y las verduras de otra.

Por ejemplo, The Big Picture no presenta diagramas de Sankey, que visualizan cambios proporcionales en el flujo, pero Shander los aborda en sus talleres. Los diagramas como Sankeys pueden ser más complejos, pero son adecuados para muchos casos de uso comercial, como el movimiento de fondos o el flujo de una cadena de suministro.

“No tengo ningún problema en ir un poco más allá de lo que la gente necesariamente puede ejecutar hoy en Excel… pero siempre estoy muy atento a que sea práctico”, dijo Shander. «Incluso si está fuera de su alcance, de manera realista, hoy en día, al menos aspira a estar cerca».

El punto es: es posible que tengas que jugar con diferentes enfoques. Considere discutir gráficos más complejos (como Sankey, acordes y diagramas de red) mientras evalúa la respuesta de la audiencia y ajusta su enfoque de enseñanza en consecuencia.

Explique (un poco) sobre el procesamiento cognitivo

Hay un cuerpo de investigación aparentemente infinito que explora la intersección entre la visualización de datos y el procesamiento cognitivo. Es algo fascinante, pero ¿qué tan importante es para, digamos, el asistente de recursos humanos que podría necesitar visualizar una encuesta de análisis de personas de vez en cuando pero que casi no vive en Tableau? 

Resulta que es lo suficientemente importante como para no omitirlo por completo. Por ejemplo, Wexler y Shander están de acuerdo en que vale la pena tomarse el tiempo para explicar cómo todos procesamos subconscientemente la información visual.

En la percepción visual, los atributos de preatención se refieren a las cuatro características que procesamos sin esfuerzo consciente. O, como dijo Wexler, «Es un término elegante para las cosas que la gente nota sin siquiera darse cuenta de que las ha notado». Los atributos son color, forma, posicionamiento espacial y movimiento. (Aquí hay una ilustración visual.)

Es posible que el consumidor de visualización promedio no necesite saber el rango de efectividad de cada atributo, pero un resumen rápido de cada uno, explicado de manera sencilla: su ojo se siente atraído por la línea larga entre los más cortos o el punto naranja entre los grises. proporcionarles un marco interno intuitivo. Eso puede informar sus propias decisiones de estilo y ayudarlos a resaltar la información más importante al contar historias de datos.

“Si solo entiendes que hay una respuesta subconsciente a las imágenes, entonces puedes entender por qué es importante diseñar imágenes de cierta manera”, dijo Shander.

Enfatice la importancia de las elecciones intencionales

El mayor error que ve Shander con la visualización de datos es que las personas no son intencionales con los gráficos que eligen. Las opciones a menudo se manejan simplemente de manera predeterminada: vemos un ícono de gráfico circular en la barra de herramientas, presionamos el ícono de gráfico circular.

Las personas pueden tomar mejores decisiones sobre la selección de visualizaciones haciéndose un par de preguntas simples: ¿Qué estoy tratando de decir? ¿Y qué acción quiero que tome mi audiencia con esa información? Cuando preguntes, deja las visualizaciones fuera de tu mente por el momento, sugirió Shander, y concéntrate en las respuestas verbales.

Las palabras por sí solas ayudarán «mágicamente» a señalar una visualización adecuada o al menos evocarán frases aclaratorias: «¿Realmente estoy tratando de hacer que las personas comparen cosas, o se trata de la tendencia a lo largo del tiempo?» Dijo Shander.

Cuando corresponda, también centre a la audiencia en la visualización, enfatizó Wexler. (“Ese punto que es de un color diferente o más grande, eres tú”). Es una lección que muchos de nosotros internalizamos durante la pandemia cuando las visualizaciones interactivas que permitían a los usuarios localizar datos en función de la ubicación de un lector ayudaron inherentemente a personalizar y humanizar los datos.

Shander también recomienda tener a mano una hoja de trucos estilo diagrama de flujo. Hay varios disponibles, pero le gusta el Visual Vocabulary del Financial Times . Enumera nueve categorías, como clasificación, cambio versus tiempo y desviación. Luego, cada categoría enumera ejemplos y tipos de gráficos que serían adecuados para cada categoría dada. Por ejemplo, los ejemplos de parte a todo incluyen presupuestos fiscales y estructuras de empresas, y los tipos de gráficos efectivos para esas consideraciones incluyen columnas apiladas, gráficos circulares y diagramas de árbol. (Otras opciones de árbol de decisión de sábanas incluyen el Proyecto de visualización de datos de Ferdio , De los datos a la visualización y el mazo de cartas Selector de gráficos ).

Aún deberá tomar más decisiones de diseño en función de lo que espera comunicar exactamente, dijo Shander. ¿Son más útiles los porcentajes o los valores absolutos, por ejemplo? Pero el simple hecho de preguntar sobre el propósito clave y guiarse a sí mismo hacia una visualización que se ajuste bien le proporcionará mucha orientación.

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alfabetización en visualización de datos en color
La escala de colores predeterminada de Tableau, naranja-azul, es la combinación más segura para las personas que tienen deficiencias en la visión del color. | Imagen: Cuadro

Enseñe precaución con los colores, y en general

Si los usuarios a veces se dedican acríticamente a las opciones familiares al elegir estilos de visualización, el problema opuesto a menudo asoma la cabeza en términos de color. Llámelo el problema de Crayola 64: debido a que los usuarios tienen tantas opciones de color, se sienten obligados a usar muchas. Wexler lo ha visto con tanta frecuencia que se destaca más que cualquier otro error común. 

“La infracción número uno en la visualización de datos es el mal uso del color”, dijo.

Wexler hace otra comparación lado a lado en sus talleres, esta para enfatizar la importancia de no abusar de los colores categóricos. Imagina un gráfico de barras con barras para cada día de la semana. El sábado y el domingo son de color azul, mientras que los demás son de color gris. Ahora imagina el mismo gráfico de barras, pero con siete colores diferentes para los siete días. El primer gráfico lleva a todos a notar el mismo detalle clave, pero con el segundo, las conclusiones son aleatorias.

Afortunadamente, la mayoría de las aplicaciones guían al usuario hacia opciones de colores inteligentes. En Tableau, por ejemplo, la escala de colores predeterminada es naranja-azul, que es la combinación más segura para las personas que tienen deficiencias en la visión de los colores. Como dijo Maureen Stone, directora de investigación de Tableau, a Built In el año pasado, se puede usar incluso la combinación subóptima, rojo-verde, si logran el contraste de sombreado para mantener la accesibilidad. Pero es casi seguro que los recién llegados a la visualización de datos no tendrán los conocimientos necesarios para abordar tales consideraciones. Para una audiencia general, es mejor enfatizar el enfoque de menos es más para los colores, especialmente los categóricos.

Probablemente sea un buen consejo en general para cualquiera que tenga la tarea de fomentar la alfabetización en visualización de datos dentro de una empresa. 

“Mi consejo de diseño de dos palabras se reduce a: hacer menos. Si cambia su posición predeterminada para minimizar todo, entonces todo mejora”, dijo Shander. 

“Eso no significa que todos los gráficos tengan que ser minimalistas”, agregó. “Hay un lugar para la complejidad. Pero solo animo a las personas a comenzar desde el punto de vista de menos… la responsabilidad de convencerme de agregar más, y no al revés, recae en ustedes”.

Considere una guía de estilo de visualización de datos

Las empresas crean diccionarios de datos y guías de estilo editorial, entonces, ¿por qué no guías de estilo de visualización de datos? Los expertos en visualización de datos como Jonathan Schwabish y Amy Cesal son defensores desde hace mucho tiempo, y sus libros, charlas, artículos y resúmenes juntos constituyen una guía valiosa y un combustible de inspiración para cualquiera que decida emprender la tarea.

Reunir un repositorio completo que tenga en cuenta aspectos como las convenciones de etiquetado, las pautas granulares y las consideraciones de color (como lo hace la guía interna de Shopify ) lleva tiempo, pero Shander y Wexler están de acuerdo en que es un esfuerzo que vale la pena para las empresas que se toman en serio lograr alfabetización avanzada en visualización de datos organizacionales. .

“Esa es una organización madura que dice que no solo adoptamos la visualización de datos, sino que queremos tener un cierto enfoque estudiado en la forma en que presentamos los datos”, dijo Wexler.

Sin embargo, una nota de precaución: no esté demasiado en deuda con la biblia de la marca de su empresa, especialmente si eso genera problemas de accesibilidad. 

“Lo que me vuelve loco es cuando [el diseño] está impulsado por la marca e insisten en usar los colores del logotipo corporativo”, dijo Wexler. “Terminas con estos fucsias realmente ruidosos en las barras. Una cosa es que su logotipo tenga esos colores, pero no sé si los gráficos también los necesitan”.