En la última década, los datos se han multiplicado exponencialmente. Cada día, las empresas, los gobiernos y los particulares trabajan por gestionar del mejor modo sus datos. Gracias al Machine Learning y a la Inteligencia Artificial, la adquisición de datos valiosos se ha convertido en un elemento más dentro de las estrategias de éxito.

Sin embargo, el valor de los datos que se analizan en la mayoría de las ocasiones no es elevado, por ello la limpieza, la depuración y la normalización de datos se ha convertido en el 70% del trabajo de un científico de datos. Esto se debe principalmente a la complejidad del Big Data.

 

A menudo, se deben eliminar cantidades masivas de información para poder responder a una necesidad concreta. Para ello, los algoritmos aplicados a los datos deben tener sentido en su contexto, además de ser precisos, interpretables y generalizables.

Ante esta situación las herramientas Data Analytics, se han vuelto imprescindibles. La analítica ayuda a las empresas en el buen funcionamiento de sus operaciones diarias y en la obtención de resultados potenciales y si a este análisis se le adjuntan imágenes que simplifiquen esa información, el éxito será mayor.

Visualización efectiva de los datos

El cerebro humano está programado para reaccionar mejor a las señales visuales. Como resultado, el contenido visual se procesa mucho más rápido y fácil en comparación con el contenido escrito. En la era digital, donde las personas se ven inundadas con grandes volúmenes de datos diariamente, la visualización de los datos permite a los responsables de la toma de decisiones procesar de manera rápida y efectiva los datos en bruto para encontrar la información más relevante.

 

Las herramientas de Visual Analytics ayudan a interactuar con los datos para obtener información, conocimiento, conclusión de diseño y tomar decisiones instantáneas pero precisas. La virtud de la representación visual reduce el trabajo complicado requerido para una determinada tarea. Las empresas utilizan esta herramienta para generar información y derivar información de ella, entre algunos de los beneficios que puede ofrecer:

  • Ayuda a convertir un conjunto de información sobrecargado en una oportunidad.

Los desarrolladores de aplicaciones de inteligencia empresarial y análisis de datos utilizan cada vez más tecnología avanzada para manejar grandes volúmenes de información que ayuda a interpretar mejor los resultados analíticos.

Actualmente las empresas están siendo bombardeadas con grandes volúmenes datos y, por lo tanto, existe la necesidad de convertirlos en decisiones comerciales inteligentes. Si bien la mayoría de las herramientas tradicionales de inteligencia de negocios están orientadas hacia analistas de mercado, la visualización de datos se considera una forma de hacer que los análisis de negocios estén disponibles para una audiencia más amplia.

Las herramientas interactivas de visualización de datos permiten una mejor comprensión de las relaciones y tendencias en los conjuntos de información. Un estudio reciente revela que los encargados de tomar las decisiones que utilizan herramientas de visualización de datos tienen un 28% más de probabilidades de descubrir información relevante que aquellos que dependen casi exclusivamente de informes administrados tradicionales y paneles simples. Además, el 48% de los empleados que usan inteligencia empresarial junto con herramientas de descubrimiento de datos visuales logran acceder a los datos que necesitan sin la ayuda del personal de TI.

  • Permite a los profesionales del sector ampliar sus capacidades cognitivas en el proceso analítico.

El volumen de datos que las empresas pueden recopilar sobre los clientes y las condiciones del mercado puede proporcionar a los líderes empresariales información sobre nuevos ingresos y oportunidades comerciales. El uso de la visualización de datos permitirá a los encargados de tomar las decisiones comprender los cambios en el comportamiento del cliente y las condiciones del mercado, en múltiples conjuntos de datos de manera mucho más eficiente.

Los líderes empresariales pueden usar la visualización de datos para ver que no solo los clientes gastan más en sus tiendas a medida que mejoran las condiciones macroeconómicas, sino que también están cada vez más interesados en comprar alimentos preparados, por ejemplo. Echar un vistazo a los sentimientos de un cliente y otros datos revela una oportunidad emergente para que la compañía actúe en nuevas oportunidades de negocios antes que sus rivales.

Las empresas con los análisis más avanzados y totalmente capaces tienen dos veces más probabilidades de estar entre los mejores resultados financieros de su industria. Además, estas compañías tienen cinco veces más probabilidades de tomar esas decisiones cruciales de manera más rápida y efectiva que su competencia.

  • Las herramientas se utilizan para aplicaciones que incluyen conjuntos de datos complejos y grandes a lo largo de procesos analíticos que requieren una supervisión e interacción excesivas.

La mayoría de los informes comerciales son documentos formales, repletos de tablas y gráficos estáticos. Por exhaustivos que puedan ser estos informes, se vuelven tan complejos que la mayor parte de la información se pierde o no consigue llamar la atención de las personas cuyas opiniones son más importantes.

Por otro lado, los informes generados a partir de herramientas de visualización de Big Data hacen posible que la información relevante se vuelva más vibrante y memorable para los ejecutivos. Por lo que, dichas herramientas permiten a los usuarios encapsular datos que de otro modo serían complejos y hacerlos más agradables para ejecutivos y gerentes de negocios.

A través de gráficos, los responsables de la toma de decisiones podrán interpretar fácilmente grandes cantidades de datos de diversas fuentes a través de elementos interactivos y herramientas visuales constructivas, como gráficos de fiebre y mapas de calor, por nombrar algunos.

  • Los encargados de tomar decisiones podrán adoptar nuevas habilidades que les permita utilizar herramientas computacionales avanzadas para mejorar el proceso de descubrimiento.

Otro alcance de la visualización de datos que ha surgido en el mundo de los negocios últimamente es la visualización geoespacial. La popularidad de la visualización geoespacial se ha producido debido a la gran cantidad de compañías que ofrecen servicios web, lo que atrae el interés de los visitantes.

Este tipo de negocio necesita aprovechar la información específica de la ubicación, que ya está presente en el sistema en forma de código postal del cliente, por ejemplo, proporcionando una mejor experiencia de análisis diario. Este tipo de visualización agrega una nueva dimensión a las figuras y ayuda a comprender mejor el asunto.

No está exenta de desafíos

Al igual que muchas herramientas modernas, la visualización de datos no está exenta de desafíos:

  • Las herramientas muestran gráficos, pero no explican, a veces suponiendo que los usuarios entienden más de lo que lo hacen realmente.
  • Diferentes usuarios pueden sacar diferentes conclusiones.
  • Sesgo implícito de quien administra los datos, sin importar cuán pequeño sea.
  • Una falsa sensación de seguridad: a veces los gráficos no son suficientes para contar toda la historia y no siempre se tiene en cuenta esta opción.

Sin embargo, contar con estos pequeños desafíos durante cualquier proyecto de visualización de datos puede ayudar a minimizar su impacto.

Un mercado en auge

A pesar de los propósitos específicos y de la multitud de áreas en las que puede emplearse, la herramienta de análisis visual tiene un gran objetivo que lograr: Entregar información de una manera que sea comprensible para las personas y que puedan analizarla y actuar fácilmente sobre ella.

Teniendo en cuenta, que las tecnologías emergentes influyen entre el 70% y el 80% de los ingresos de las grandes empresas, es destacable que por ejemplo grandes compañías de servicios financieros ya hayan adoptado estas herramientas para vigilar de cerca el destino del dinero.

Este cambio de mentalidad se debe a que las empresas pueden aplicar la visualización del análisis del Big Data a casi cualquier área de su negocio, desde el marketing hasta la cadena de suministro y el servicio al cliente, para mejorar los resultados y optimizar su negocio.

Sin embargo, el poder de la analítica solo se puede realizar de manera efectiva si se contrata a personas que puedan comprender y utilizar las herramientas de análisis en todo su potencial.

Se espera que el mercado global del Visual Analytics crezca a una tasa anual del 20,4 % para 2022, llegando a los 6,51 mil millones de dólares. Al tratarse de una herramienta relativamente novedosa, los últimos estudios afirman que las habilidades de SAS Analytics son las habilidades más reclamadas en el mercado laboral actual.

Como resultado, existe una gran demanda de profesionales de análisis SAS en el mercado actual. Cada vez más empresas se están moviendo hacia él, debido a su interfaz transparente y representación visual. Como resultado, obtener una certificación de análisis visual SAS es una excelente manera de encontrar un trabajo bien remunerado y desafiante.

Conclusiones

En el mundo actual, donde todo se graba digitalmente, desde los patrones de navegación web hasta los registros médicos, se están generando y procesando petabytes de datos todos los días.

El Big data será decisivo en todas las esferas de la vida. Sin embargo, solo para procesar y analizar esos datos no es suficiente, el cerebro humano tiende a encontrar patrones de manera más eficiente cuando los datos se representan visualmente. La visualización y análisis de datos juega un papel importante en la toma de decisiones en varios sectores.

También conduce a nuevas oportunidades en el dominio de visualización que representan la idea innovadora para resolver el problema de Big Data a través de medios visuales. Es todo un desafío visualizar una cantidad tan enorme de datos en tiempo real o en forma estática.

Ante este panorama, es importante que las empresas busquen herramientas que les permitan comenzar a trabajar de inmediato con los datos para crear análisis visuales y obtener valor de los datos más fácilmente.