¿Cuáles son los pasos para crear visualizaciones de datos interactivas?

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Las visualizaciones interactivas de datos son herramientas poderosas para comunicar información compleja, revelar patrones y tendencias, y atraer audiencias. Combinan elementos visuales, como cuadros, mapas y gráficos, con interactividad, como filtros, controles deslizantes y animaciones, para permitir a los usuarios explorar y manipular datos. Pero, ¿cómo crear visualizaciones de datos interactivas efectivas y atractivas? Aquí hay algunos pasos para guiarlo a través del proceso.

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Altin Tanku

Director, Research Department, Bank of Albania

1 Define tus objetivos

El primer paso es definir los objetivos de su visualización interactiva de datos. ¿Cuál es el mensaje principal o la idea que desea transmitir? ¿Quién es su público objetivo y cuáles son sus necesidades y expectativas? ¿Cómo accederán y usarán su visualización? Estas preguntas le ayudarán a reducir el alcance, el formato y el estilo de su visualización interactiva de datos, así como las fuentes de datos y las herramientas que necesitará.

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Elie K.

Multimedia & Marketing Specialist | Gaming | Web3 | Ai
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In my perspective, possessing a comprehensive awareness of one's target audience is crucial in order to create data visualizations that have a significant impact. Similar to the process of tailoring a suit, achieving a flawless fit is of utmost importance. In order to effectively communicate through data visualization, it is imperative to accurately identify and understand the intended audience. This entails gaining insights into their level of data expertise, their expectations, and the specific means through which they will access the visual representation of data. The consideration of the audience is crucial.

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2 Elige tus herramientas

El siguiente paso es elegir las herramientas que te ayudarán a crear tu visualización interactiva de datos. Hay muchas opciones disponibles, desde plataformas y bibliotecas en línea hasta software de escritorio y lenguajes de programación. Algunos de los factores a considerar al elegir sus herramientas son: el tipo y tamaño de sus datos, el nivel de personalización y complejidad que desea, la compatibilidad y accesibilidad de su producción, y su presupuesto y habilidades. Algunos ejemplos de herramientas populares son Tableau, D3.js, R y Python.

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Hamid Dehghanian
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Interactive data visualization, such as insights and dashboards, aims to represent data graphically. Compared to non-interactive visualization, user engagement is needed, such as clicking a button or moving a slider. The core of the visualization is action and reaction, specifically human input and quick visual output. Therefore, with simple study and research, you can reach these 9 steps: * Step 1: Identify Desired Goals * Step 2: Understand Data Constraints * Step 3: Design Conceptual Model * Step 4: Source & Model Data * Step 5: Design the User Interface * Step 6: Build Core Technology * Step 7: User Test and Refine * Step 8: Launch to Targeted Audiences * Step 9: Stay Updated

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3 Prepare sus datos

El tercer paso es preparar los datos para la visualización interactiva de datos. Esto implica limpiar, transformar y analizar sus datos para asegurarse de que sean precisos, relevantes y adecuados para sus objetivos. Es posible que deba realizar tareas como eliminar errores y valores atípicos, agregar y filtrar datos, crear nuevas variables y cálculos, y aplicar métodos y modelos estadísticos. Puede usar herramientas como Excel, SQL o pandas para manipular sus datos.

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4 Diseña tu visualización

El cuarto paso es diseñar su visualización en función de sus objetivos, audiencia y datos. Esto implica elegir los elementos visuales apropiados, como colores, formas, escalas y ejes, para representar sus datos y transmitir su mensaje. También debe tener en cuenta las características de interactividad, como botones, menús, información sobre herramientas y transiciones, que mejorarán la experiencia del usuario y la funcionalidad de la visualización. Puede utilizar herramientas como Adobe Illustrator, Sketch o Figma para crear maquetas y prototipos de su visualización.

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5 Implemente su visualización

El quinto paso es implementar su visualización utilizando las herramientas y datos elegidos. Esto implica codificar o configurar la visualización de acuerdo con las especificaciones de diseño y probarla para determinar su funcionalidad y rendimiento. Es posible que necesite usar herramientas como HTML, CSS, JavaScript o Python para crear su visualización e incrustarla en una página web o aplicación. Es posible que también necesite usar herramientas como GitHub, Heroku o Netlify para hospedar e implementar su visualización en línea.

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6 Evalúe y perfeccione su visualización

El paso final es evaluar y refinar su visualización en función de los comentarios y los resultados. Esto implica recopilar y analizar datos sobre cómo los usuarios interactúan con su visualización, como clics, vistas y respuestas. También debe solicitar e incorporar comentarios de su audiencia, partes interesadas y compañeros sobre la usabilidad, la claridad y el impacto de su visualización. Es posible que necesites usar herramientas como Google Analytics, SurveyMonkey o Hotjar para medir y mejorar tu visualización.

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7 Esto es lo que más debe considerar

Este es un espacio para compartir ejemplos, historias o ideas que no encajan en ninguna de las secciones anteriores. ¿Qué más le gustaría añadir?

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Altin Tanku

Director, Research Department, Bank of Albania
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Based on my experience: First of all get to know your data. Look at the data as a single random event rather than a set of individual series. Let the data guide your judgment not your objectives. Make sure, you are adopting the right methodology in exploring the structure of the dataset. Transform your data the least possible. As general rule transform to meet the methodology requirements not your vision. It is not your story you are telling is the dataset story. Visualization alone has all the vices of spurious relationships, it would not tell cause and effects, or help forecasts. Your visualization will be helpful and useful only when you understand the data. Otherwise it would be a bunch of nice but minigles figures that help nobody.

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1 Define tus objetivos

2 Elige tus herramientas

3 Prepare sus datos

4 Diseña tu visualización

5 Implemente su visualización

6 Evalúe y perfeccione su visualización

7 Esto es lo que más debe considerar

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