El objetivo de mostrar información es la fácil comprensión de ésta para poder realizar una toma de decisión.
La información puede presentarse en una gran variedad de formatos. Dar con el formato ideal es, en sí, una quimera (ya se sabe que para gustos, colores). Sin embargo, lo cierto es que la manera cómo se presenta la información puede facilitar en diferente grado la comprensión de ésta.
Es por esto que una visualización efectiva de la información es tan importante como el mismo tratamiento de los datos a la hora de diseñar una solución analítica.
Tablas: El A, B, C de la visualización
Los datos suelen ser tratados como una sucesión de información con una estructura concreta. Y su almacenados más habitual, al menos desde el punto de vista conceptual, es el de una matriz.
Esa matriz está compuesta de:
- Filas: Cada uno de los sucesivos registros de información.
- Columnas: Las diferentes unidades de información (datos) que componen ese registro.
Por tanto, la manera más simple e intuitiva de visualizar información es mediante su representación en una tabla.
A continuación se muestra un ejemplo:
Hasta aquí todo es fácil.
Sin embargo, esta tabla es un caso simple. Se trata de la visualización de una matriz de 2 filas por 3 columnas (6 celdas de información). Esta tabla es fácilmente interpretable debido a la poca cantidad de información a visualizar.
En muchos casos nos encontraremos con tablas con más registros de los que nos caben en pantalla, lo cual dificultará la visualización (scroll continuo para ver todos los registros o simplemente la línea de totales que podamos tener al final de ésta).
Si añadimos el mes a la tabla anterior, obtenemos la siguiente tabla:
Esta tabla ya no cabe en la mayoría de las pantallas.
Si la tabla fuera por año y semana en lugar de por año y mes, aún es más evidente (ahora podréis experimentar la agonía de tener que hacer scroll para poder seguir con el artículo):
Prosigamos.
Llegados a este punto, ¿crees que es fácil identificar el mes con más ingresos de 2018? Lo de la semana lo dejo para los que no tengáis nada más interesante que hacer.
En este caso, los datos están ordenados por año, lo cual facilita la búsqueda de la respuesta. Pero, ¿y si os pido el mes y año con un mayor objetivo? Ahora ya nos toca hacer un recorrido visual por toda la tabla.
Independientemente del número de filas de la tabla, nos encontramos con otra dificultad añadida. En este escenario, como en muchos otros, podemos necesitar la realización de cálculos para poder obtener un conocimiento que nos permita tomar decisiones.
En este escenario, queremos identificar los meses (dupla año, mes) donde el objetivo no se ha cumplido. Además queremos ver esa diferencia numérica.
Una solución fácil vendría a partir de la creación de una nueva columna con fórmula «= INGRESOS – OBJETIVO» nos daría esa diferencia. De esta manera podríamos identificar fácilmente los valores negativos, que son los que nos interesan. El uso de un filtro para eliminar los registros que no queremos visualizar permitiría reducir el número de filas, pero eso no siempre sería suficiente.
Queda claro que esta visualización no es efectiva.
Tablas dinámicas: Uso inteligente del espacio
El uso de una tabla dinámica nos permite tener valores de las dimensiones en las filas y las columnas. Esto supone una reducción del número de filas, lo que supone la posible supresión del scroll.
La siguiente visualización muestra la diferencia entre ingresos y objetivo por año y mes, a la cual se le ha añadido un formato condicional para identificar los meses que no han llegado al objetivo:
Hemos mejorado mucho, pero a la vez hemos perdido detalle. Al no disponer de los ingresos y los objetivos, no podemos cuantificar si estos números representan un desvío elevado respecto a los objetivos o no.
Podríamos usar porcentajes, pero éstos se ven altamente distorsionados cuando los valores son bajos.
Podríamos añadir las columnas «Ingresos» y «Objetivo», o únicamente una de ellas, pero esto implicaría añadir mucha información a la tabla dinámica, cosa que complicaría su comprensión.
Gráficos: Una imagen vale más que mil palabras
El uso de gráficos permite mostrar información en una imagen, de manera que ésta resalte aquello que queremos obtener del análisis.
En este caso, nos interesa identificar los meses en los cuales no se ha llegado a los objetivos, a la vez que queremos ver esos ingresos y objetivos.
El siguiente gráfico nos muestra exactamente eso:
En este gráfico podemos identificar fácilmente, mediante las barras verticales y su dirección, si la diferencia entre ingresos y objetivos es positiva o negativa.
Además, podemos ver también el valor numérico de estos dos valores, con lo cual tenemos una visión más completa de la realidad.
En esta imagen estamos mostrando un total de 108 valores (3 métricas x 3 años x 12 meses/año), todo concentrado en una sola pantalla.
Además, los gráficos de la mayoría de las herramientas analíticas nos permiten obtener más información de detalle al posicionarnos sobre un elemento del gráfico (normalmente en forma de ventana emergente).
Usuarios y organizaciones anclados en el pasado
Lo expuesto hasta aquí no es nada que quede fuera del conocimiento de la mayoría de los usuarios. De hecho, entra dentro de lo que se puede considerar «sentido común».
Siendo así, ¿porqué hay tantos usuarios en tantas organizaciones que continúan visualizando la información en forma de tablas? ¿Porqué estos usuarios pierden tanto tiempo interpretando los resultados cuando podrían ser más eficientes y obtener mejores respuestas con riesgo de error en sus interpretaciones mucho menor?
Es necesario que las organizaciones tomen el control del análisis de datos, formando a sus empleados y apoyándolos para que puedan obtener respuestas para la correcta toma de decisiones de la manera más simple y eficiente. Solamente de esta manera podrán modernizar sus procesos analíticos.
La creación de soluciones analíticas sin la correcta formación y soporte a los usuarios, es un error. Los usuarios son los que decidirán como usar las herramientas. Y si ellos deciden usarlas de la manera más ineficiente, la organización es incapaz de mejorar sus procesos internos de toma de decisión.
Conclusión
La visualización de información es clave para una toma de decisiones eficiente.
El uso de tablas como visualización por defecto genera grandes ineficiencias en las organizaciones, debido al alto coste temporal y al riesgo de errores en la interpretación de la información.
El uso de tablas dinámicas es una ligera mejora respecto al uso de tablas, pero arrastra ciertas limitaciones de éstas.
Los gráficos pueden ser una gran solución para la visualización de información. Existe una gran variedad de formatos, cada uno adecuado a resaltar cierto elemento de información. El hecho de no obligar a leer los resultados es una gran ventaja respecto a las tablas y tablas dinámicas.
Las organizaciones deben apostar en la visualización para poder facilitar la interpretación de la información por parte de sus empleados. De esta manera conseguirán una mayor eficiencia y un menor grado de error en la toma de decisiones.
