La visualización de datos e información ( data viz/vis o info viz/vis ) [2] es la práctica de diseñar y crear representaciones gráficas o visuales fáciles de comunicar y de entender de una gran cantidad [3] de datos e información cuantitativos y cualitativos complejos con la ayuda de elementos visuales estáticos, dinámicos o interactivos. Estas visualizaciones, que suelen basarse en datos e información recopilados de un determinado dominio de especialización , están destinadas a un público más amplio para ayudarles a explorar y descubrir visualmente, comprender, interpretar y obtener conocimientos importantes rápidamente sobre estructuras, relaciones, correlaciones, patrones locales y globales, tendencias, variaciones, constancia, clústeres, valores atípicos y agrupaciones inusuales dentro de los datos que de otro modo serían difíciles de identificar ( visualización exploratoria ). [4] [5] [6] Cuando están destinadas al público en general ( comunicación de masas ) para transmitir una versión concisa de información conocida y específica de una manera clara y atractiva ( visualización explicativa o de presentación ), [4] normalmente se denominan gráficos de información .
La visualización de datos se ocupa de la presentación visual de conjuntos de datos brutos principalmente cuantitativos en forma esquemática. Los formatos visuales utilizados en la visualización de datos incluyen tablas , gráficos y diagramas (por ejemplo , gráficos circulares , gráficos de barras , gráficos de líneas , gráficos de áreas , gráficos de cono, gráficos piramidales, gráficos de anillos , histogramas , espectrogramas , gráficos de cohortes, gráficos de cascada , gráficos de embudo , gráficos de viñetas , etc.), diagramas , gráficos (por ejemplo , diagramas de dispersión , gráficos de distribución, diagramas de caja y bigotes ), mapas geoespaciales (como mapas de símbolos proporcionales , mapas de coropletas , mapas de isopletas y mapas de calor ), figuras, matrices de correlación , indicadores de porcentaje , etc., que a veces se pueden combinar en un tablero .
La visualización de información , por otro lado, se ocupa de conjuntos de datos múltiples, a gran escala y complicados que contienen datos cuantitativos (numéricos) así como información cualitativa (no numérica, es decir, verbal o gráfica) y principalmente abstracta y su objetivo es agregar valor a los datos sin procesar, mejorar la comprensión de los espectadores, reforzar su cognición y ayudarlos a obtener información y tomar decisiones a medida que navegan e interactúan con la pantalla gráfica asistida por computadora. Las herramientas visuales utilizadas en la visualización de información incluyen mapas (como mapas de árbol ), animaciones , infografías , diagramas de Sankey , diagramas de flujo , diagramas de red , redes semánticas , diagramas de entidad-relación , diagramas de Venn , líneas de tiempo , mapas mentales , etc.
Las tecnologías emergentes como la realidad virtual , aumentada y mixta tienen el potencial de hacer que la visualización de información sea más inmersiva, intuitiva, interactiva y fácilmente manipulable y, por lo tanto, mejore la percepción visual y la cognición del usuario . [7] En la visualización de datos e información, el objetivo es presentar y explorar gráficamente datos abstractos, no físicos y no espaciales recopilados de bases de datos , sistemas de información , sistemas de archivos , documentos , datos comerciales , etc. ( visualización presentacional y exploratoria ), que es diferente del campo de la visualización científica , donde el objetivo es generar imágenes realistas basadas en datos científicos físicos y espaciales para confirmar o rechazar hipótesis ( visualización confirmatoria ). [8]
Una visualización de datos eficaz es aquella que se obtiene de forma adecuada, está contextualizada, es sencilla y está despejada. Los datos subyacentes son precisos y están actualizados para garantizar la fiabilidad de los conocimientos. Los elementos gráficos están bien elegidos para los conjuntos de datos dados y son estéticamente atractivos, con formas, colores y otros elementos visuales utilizados deliberadamente de una manera significativa y que no distraiga. Los elementos visuales van acompañados de textos de apoyo (etiquetas y títulos). Estos componentes verbales y gráficos se complementan entre sí para garantizar una comprensión clara, rápida y memorable. Una visualización de información eficaz tiene en cuenta las necesidades e inquietudes y el nivel de experiencia de la audiencia objetivo, guiándolos deliberadamente hacia la conclusión prevista. [9] [3] Una visualización tan eficaz puede utilizarse no solo para transmitir ideas especializadas, complejas e impulsadas por big data a un grupo más amplio de audiencia no técnica de una manera visualmente atractiva, atractiva y accesible, sino también a expertos en el dominio y ejecutivos para tomar decisiones, supervisar el rendimiento, generar nuevas ideas y estimular la investigación. [9] [4] Además, los científicos de datos, analistas de datos y especialistas en minería de datos utilizan la visualización de datos para comprobar la calidad de los datos, encontrar errores, lagunas inusuales y valores faltantes en los datos, limpiar datos, explorar las estructuras y características de los datos y evaluar los resultados de los modelos basados en datos. [4] En los negocios , la visualización de datos e información puede constituir una parte de la narración de datos , donde se combinan con una estructura narrativa coherente o una historia para contextualizar los datos analizados y comunicar los conocimientos obtenidos al analizar los datos de forma clara y memorable con el objetivo de convencer a la audiencia de tomar una decisión o emprender una acción para crear valor comercial . [3] [10] Esto puede contrastarse con el campo de los gráficos estadísticos , donde los datos estadísticos complejos se comunican gráficamente de forma precisa y exacta entre investigadores y analistas con experiencia estadística para ayudarles a realizar análisis exploratorios de datos o para transmitir los resultados de dichos análisis, donde el atractivo visual, captar la atención sobre un determinado tema y la narración no son tan importantes. [11]
El campo de la visualización de datos e información es de naturaleza interdisciplinaria, ya que incorpora principios encontrados en las disciplinas de estadística descriptiva (ya en el siglo XVIII), [12] comunicación visual , diseño gráfico , ciencia cognitiva y, más recientemente, gráficos de computadora interactivos e interacción hombre-computadora . [13] Dado que la visualización efectiva requiere habilidades de diseño, habilidades estadísticas y habilidades informáticas, autores como Gershon y Page sostienen que es tanto un arte como una ciencia. [14] El campo vecino de la analítica visual combina el análisis de datos estadísticos, la visualización de datos e información y el razonamiento analítico humano a través de interfaces visuales interactivas para ayudar a los usuarios humanos a llegar a conclusiones, obtener información procesable y tomar decisiones informadas que de otro modo serían difíciles de hacer para las computadoras.
La investigación sobre cómo las personas leen y malinterpretan varios tipos de visualizaciones está ayudando a determinar qué tipos y características de visualizaciones son más comprensibles y eficaces para transmitir información. [15] [16] Por otro lado, las visualizaciones involuntariamente deficientes o intencionalmente engañosas y engañosas ( visualización desinformativa ) pueden funcionar como herramientas poderosas que difunden información errónea , manipulan la percepción pública y desvían la opinión pública hacia una determinada agenda. [17] Por lo tanto, la alfabetización en visualización de datos se ha convertido en un componente importante de la alfabetización en datos e información en la era de la información, similar a los roles desempeñados por la alfabetización textual , matemática y visual en el pasado. [18]
El campo de la visualización de datos e información ha surgido "de la investigación en interacción hombre-computadora , informática , gráficos , diseño visual , psicología y métodos comerciales . Se aplica cada vez más como un componente crítico en la investigación científica, bibliotecas digitales , minería de datos , análisis de datos financieros, estudios de mercado, control de producción manufacturera y descubrimiento de fármacos ". [19]
La visualización de datos e información presupone que "las representaciones visuales y las técnicas de interacción aprovechan el ancho de banda del ojo humano para acceder a la mente y permitir a los usuarios ver, explorar y comprender grandes cantidades de información a la vez. La visualización de información se centró en la creación de métodos para transmitir información abstracta de forma intuitiva". [20]
El análisis de datos es una parte indispensable de toda investigación aplicada y resolución de problemas en la industria. Los enfoques de análisis de datos más fundamentales son la visualización (histogramas, diagramas de dispersión, diagramas de superficie, mapas de árboles, diagramas de coordenadas paralelas, etc.), las estadísticas ( prueba de hipótesis , regresión , PCA , etc.), la minería de datos ( minería de asociaciones , etc.) y los métodos de aprendizaje automático ( agrupamiento , clasificación , árboles de decisión , etc.). Entre estos enfoques, la visualización de información, o análisis visual de datos, es el que más depende de las habilidades cognitivas de los analistas humanos y permite el descubrimiento de información procesable no estructurada que solo está limitada por la imaginación y la creatividad humanas. El analista no tiene que aprender ningún método sofisticado para poder interpretar las visualizaciones de los datos. La visualización de información también es un esquema de generación de hipótesis, que puede ser, y normalmente es seguido por un análisis más analítico o formal, como la prueba de hipótesis estadística.
Para comunicar información de forma clara y eficiente, la visualización de datos utiliza gráficos estadísticos , diagramas , gráficos de información y otras herramientas. Los datos numéricos pueden codificarse utilizando puntos, líneas o barras, para comunicar visualmente un mensaje cuantitativo. [21] La visualización eficaz ayuda a los usuarios a analizar y razonar sobre los datos y la evidencia. [22] Hace que los datos complejos sean más accesibles, comprensibles y utilizables, pero también puede ser reductiva. [23] Los usuarios pueden tener tareas analíticas particulares, como hacer comparaciones o comprender la causalidad , y el principio de diseño del gráfico (es decir, mostrar comparaciones o mostrar causalidad) sigue la tarea. Las tablas se utilizan generalmente donde los usuarios buscarán una medición específica, mientras que los gráficos de varios tipos se utilizan para mostrar patrones o relaciones en los datos para una o más variables.
La visualización de datos se refiere a las técnicas utilizadas para comunicar datos o información codificándolos como objetos visuales (por ejemplo, puntos, líneas o barras) contenidos en gráficos. El objetivo es comunicar información de forma clara y eficaz a los usuarios. Es uno de los pasos del análisis de datos o ciencia de datos . Según Vitaly Friedman (2008), el "objetivo principal de la visualización de datos es comunicar información de forma clara y eficaz a través de medios gráficos. Esto no significa que la visualización de datos deba verse aburrida para ser funcional o extremadamente sofisticada para verse hermosa. Para transmitir ideas de forma eficaz, tanto la forma estética como la funcionalidad deben ir de la mano, proporcionando información sobre un conjunto de datos bastante disperso y complejo comunicando sus aspectos clave de una forma más intuitiva. Sin embargo, los diseñadores a menudo no logran un equilibrio entre forma y función, creando magníficas visualizaciones de datos que no cumplen su propósito principal: comunicar información". [24]
De hecho, Fernanda Viegas y Martin M. Wattenberg sugirieron que una visualización ideal no sólo debería comunicar con claridad, sino también estimular la participación y la atención del espectador. [25]
La visualización de datos está estrechamente relacionada con los gráficos de información , la visualización de la información , la visualización científica , el análisis exploratorio de datos y los gráficos estadísticos . En el nuevo milenio, la visualización de datos se ha convertido en un área activa de investigación, enseñanza y desarrollo. Según Post et al. (2002), ha unido la visualización científica y de la información. [26]
En el entorno comercial, la visualización de datos suele denominarse " cuadros de mando" . Las infografías son otra forma muy común de visualización de datos.
El mayor valor de una imagen es cuando nos obliga a notar lo que nunca esperábamos ver.
Juan Tukey [27]
Edward Tufte ha explicado que los usuarios de pantallas de información están ejecutando tareas analíticas específicas , como hacer comparaciones. El principio de diseño del gráfico de información debería respaldar la tarea analítica. [28] Como muestran William Cleveland y Robert McGill, diferentes elementos gráficos logran esto con mayor o menor eficacia. Por ejemplo, los gráficos de puntos y los gráficos de barras superan a los gráficos circulares. [29]
En su libro de 1983 The Visual Display of Quantitative Information , [30] Edward Tufte define las "presentaciones gráficas" y los principios para una presentación gráfica eficaz en el siguiente pasaje: "La excelencia en los gráficos estadísticos consiste en ideas complejas comunicadas con claridad, precisión y eficiencia. Las presentaciones gráficas deben:
Los gráficos revelan datos. De hecho, los gráficos pueden ser más precisos y reveladores que los cálculos estadísticos convencionales”. [31]
Por ejemplo, el diagrama de Minard muestra las pérdidas sufridas por el ejército de Napoleón en el período 1812-1813. Se representan gráficamente seis variables: el tamaño del ejército, su ubicación en una superficie bidimensional (x e y), el tiempo, la dirección del movimiento y la temperatura. El ancho de la línea ilustra una comparación (tamaño del ejército en puntos del tiempo), mientras que el eje de temperatura sugiere una causa del cambio en el tamaño del ejército. Esta representación multivariable en una superficie bidimensional cuenta una historia que se puede captar de inmediato al tiempo que se identifican los datos de origen para generar credibilidad. Tufte escribió en 1983 que: "Puede que sea el mejor gráfico estadístico jamás dibujado". [31]
No aplicar estos principios puede dar como resultado gráficos engañosos , que distorsionen el mensaje o que respalden una conclusión errónea. Según Tufte, la basura gráfica se refiere a la decoración interior extraña del gráfico que no mejora el mensaje o a los efectos tridimensionales o de perspectiva gratuitos. Separar innecesariamente la clave explicativa de la imagen en sí, lo que requiere que el ojo se desplace de la imagen a la clave y viceversa, es una forma de "residuos administrativos". La relación entre "datos y tinta" debe maximizarse, borrando la tinta que no contiene datos cuando sea posible. [31]
En una presentación de junio de 2014, la Oficina de Presupuesto del Congreso resumió varias prácticas recomendadas para presentaciones gráficas, entre ellas: a) conocer a la audiencia; b) diseñar gráficos que puedan funcionar por sí solos fuera del contexto del informe; y c) diseñar gráficos que comuniquen los mensajes clave del informe. [32]
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El autor Stephen Few describió ocho tipos de mensajes cuantitativos que los usuarios pueden intentar comprender o comunicar a partir de un conjunto de datos y los gráficos asociados que se utilizan para ayudar a comunicar el mensaje:
Los analistas que revisan un conjunto de datos pueden considerar si algunos o todos los mensajes y tipos de gráficos anteriores son aplicables a su tarea y audiencia. El proceso de ensayo y error para identificar relaciones y mensajes significativos en los datos es parte del análisis exploratorio de datos .
Un ser humano puede distinguir fácilmente diferencias en longitud de línea, forma, orientación, distancias y color (tono) sin un esfuerzo de procesamiento significativo; estos atributos se conocen como " atributos preatentivos ". Por ejemplo, puede requerir mucho tiempo y esfuerzo ("procesamiento atento") identificar la cantidad de veces que aparece el dígito "5" en una serie de números; pero si ese dígito es diferente en tamaño, orientación o color, las instancias del dígito se pueden notar rápidamente mediante el procesamiento preatentivo. [35]
Los gráficos atractivos aprovechan el procesamiento y los atributos preatentivos y la fuerza relativa de estos atributos. Por ejemplo, dado que los seres humanos pueden procesar con mayor facilidad las diferencias en la longitud de las líneas que en el área de la superficie, puede ser más eficaz utilizar un gráfico de barras (que aprovecha la longitud de las líneas para mostrar la comparación) en lugar de gráficos circulares (que utilizan el área de la superficie para mostrar la comparación). [35]
Casi todas las visualizaciones de datos se crean para el consumo humano. El conocimiento de la percepción y la cognición humanas es necesario al diseñar visualizaciones intuitivas. [36] La cognición se refiere a procesos en los seres humanos como la percepción, la atención, el aprendizaje, la memoria, el pensamiento, la formación de conceptos, la lectura y la resolución de problemas. [37] El procesamiento visual humano es eficiente para detectar cambios y hacer comparaciones entre cantidades, tamaños, formas y variaciones de luminosidad. Cuando las propiedades de los datos simbólicos se asignan a las propiedades visuales, los humanos pueden navegar a través de grandes cantidades de datos de manera eficiente. Se estima que 2/3 de las neuronas del cerebro pueden participar en el procesamiento visual. La visualización adecuada proporciona un enfoque diferente para mostrar conexiones potenciales, relaciones, etc. que no son tan obvias en datos cuantitativos no visualizados. La visualización puede convertirse en un medio de exploración de datos .
Los estudios han demostrado que los individuos utilizan en promedio un 19% menos de recursos cognitivos y un 4,5% más de capacidad para recordar detalles al comparar la visualización de datos con el texto. [38]
El estudio moderno de la visualización comenzó con los gráficos por computadora , que "desde sus inicios se han utilizado para estudiar problemas científicos. Sin embargo, en sus inicios la falta de potencia gráfica a menudo limitaba su utilidad. El énfasis reciente en la visualización comenzó en 1987 con el número especial de Computer Graphics on Visualization in Scientific Computing . Desde entonces ha habido varias conferencias y talleres, copatrocinados por la IEEE Computer Society y ACM SIGGRAPH ". [39] Se han dedicado a los temas generales de visualización de datos , visualización de información y visualización científica , y áreas más específicas como la visualización de volumen . En 1786, William Playfair publicó los primeros gráficos de presentación.
No existe una "historia" completa de la visualización de datos. No hay relatos que abarquen todo el desarrollo del pensamiento visual y la representación visual de datos, y que recopilen las contribuciones de disciplinas dispares. [40] Michael Friendly y Daniel J Denis de la Universidad de York están involucrados en un proyecto que intenta proporcionar una historia completa de la visualización. Contrariamente a la creencia general, la visualización de datos no es un desarrollo moderno. Desde la prehistoria, los datos estelares o información como la ubicación de las estrellas se visualizaron en las paredes de las cuevas (como las encontradas en la cueva de Lascaux en el sur de Francia) desde la era del Pleistoceno . [41] Los artefactos físicos como las fichas de arcilla mesopotámicas (5500 a. C.), los quipus incas (2600 a. C.) y los gráficos de barras de las Islas Marshall (sin fecha) también pueden considerarse como visualizadores de información cuantitativa. [42] [43]
La primera visualización de datos documentada se remonta a 1160 a. C. con el Mapa de papiro de Turín , que ilustra con precisión la distribución de los recursos geológicos y proporciona información sobre la explotación de esos recursos. [44] Estos mapas se pueden clasificar como cartografía temática , que es un tipo de visualización de datos que presenta y comunica datos e información específicos a través de una ilustración geográfica diseñada para mostrar un tema particular relacionado con un área geográfica específica. Las primeras formas documentadas de visualización de datos fueron varios mapas temáticos de diferentes culturas e ideogramas y jeroglíficos que proporcionaban y permitían la interpretación de la información ilustrada. Por ejemplo, las tablillas Lineal B de Micenas proporcionaban una visualización de información sobre los comercios de la Edad del Bronce Tardío en el Mediterráneo. Los topógrafos del antiguo Egipto utilizaban la idea de las coordenadas para trazar ciudades, las posiciones terrestres y celestiales se ubicaban mediante algo parecido a la latitud y la longitud al menos en el año 200 a. C., y la proyección cartográfica de una Tierra esférica en latitud y longitud de Claudio Ptolomeo [ c. 85 – c. 165 ] en Alejandría servirían como estándares de referencia hasta el siglo XIV. [44]
La invención del papel y del pergamino permitió un mayor desarrollo de las visualizaciones a lo largo de la historia. La figura muestra un gráfico del siglo X o posiblemente del XI que pretende ser una ilustración del movimiento planetario, utilizado en un apéndice de un libro de texto en las escuelas de los monasterios. [45] El gráfico aparentemente tenía como objetivo representar un gráfico de las inclinaciones de las órbitas planetarias en función del tiempo. Para este propósito, la zona del zodíaco se representó en un plano con una línea horizontal dividida en treinta partes como eje del tiempo o eje longitudinal. El eje vertical designa el ancho del zodíaco. La escala horizontal parece haber sido elegida para cada planeta individualmente porque los períodos no pueden conciliarse. El texto que lo acompaña se refiere solo a las amplitudes. Las curvas aparentemente no están relacionadas en el tiempo.
En el siglo XVI, las técnicas e instrumentos para la observación y medición precisas de cantidades físicas y posiciones geográficas y celestes estaban bien desarrollados (por ejemplo, un "cuadrante de pared" construido por Tycho Brahe [1546-1601], que cubría una pared entera en su observatorio). Particularmente importante fue el desarrollo de la triangulación y otros métodos para determinar ubicaciones cartográficas con precisión. [40] Muy temprano, la medida del tiempo llevó a los académicos a desarrollar una forma innovadora de visualizar los datos (por ejemplo, Lorenz Codomann en 1596, Johannes Temporarius en 1596 [46] ).
El filósofo y matemático francés René Descartes y Pierre de Fermat desarrollaron la geometría analítica y el sistema de coordenadas bidimensional que influyeron en gran medida en los métodos prácticos de visualización y cálculo de valores. El trabajo de Fermat y Blaise Pascal sobre estadística y teoría de la probabilidad sentó las bases de lo que ahora conceptualizamos como datos. [40] Según la Interaction Design Foundation, estos desarrollos permitieron y ayudaron a William Playfair , quien vio potencial para la comunicación gráfica de datos cuantitativos, a generar y desarrollar métodos gráficos de estadística. [36]
En la segunda mitad del siglo XX, Jacques Bertin utilizó gráficos cuantitativos para representar información "de forma intuitiva, clara, precisa y eficiente". [36]
John Tukey y Edward Tufte ampliaron los límites de la visualización de datos; Tukey con su nuevo enfoque estadístico de análisis exploratorio de datos y Tufte con su libro "La presentación visual de la información cuantitativa" allanaron el camino para perfeccionar las técnicas de visualización de datos para más que estadísticos. Con el avance de la tecnología llegó el avance de la visualización de datos; comenzando con visualizaciones dibujadas a mano y evolucionando hacia aplicaciones más técnicas, incluidos diseños interactivos que conducen a la visualización de software. [47]
Programas como SAS , SOFA , R , Minitab , Cornerstone y más permiten la visualización de datos en el campo de la estadística. Otras aplicaciones de visualización de datos, más enfocadas y exclusivas para individuos, lenguajes de programación como D3 , Python y JavaScript ayudan a hacer posible la visualización de datos cuantitativos. Las escuelas privadas también han desarrollado programas para satisfacer la demanda de aprendizaje de visualización de datos y bibliotecas de programación asociadas, incluidos programas gratuitos como The Data Incubator o programas pagos como General Assembly . [48]
A partir del simposio "Data to Discovery" de 2013, el ArtCenter College of Design, Caltech y el JPL de Pasadena han organizado un programa anual sobre visualización interactiva de datos. [49] El programa plantea las siguientes preguntas: ¿Cómo puede la visualización interactiva de datos ayudar a los científicos e ingenieros a explorar sus datos de manera más eficaz? ¿Cómo pueden la informática, el diseño y el pensamiento de diseño ayudar a maximizar los resultados de la investigación? ¿Qué metodologías son las más eficaces para aprovechar el conocimiento de estos campos? Al codificar la información relacional con características visuales e interactivas adecuadas para ayudar a interrogar y, en última instancia, obtener una nueva perspectiva de los datos, el programa desarrolla nuevos enfoques interdisciplinarios para problemas científicos complejos, combinando el pensamiento de diseño y los métodos más recientes de la informática, el diseño centrado en el usuario, el diseño de interacción y los gráficos 3D.
La visualización de datos implica el uso de una terminología específica, parte de la cual se deriva de la estadística. Por ejemplo, el autor Stephen Few define dos tipos de datos que se utilizan en combinación para respaldar un análisis o una visualización significativos:
La distinción entre variables cuantitativas y categóricas es importante porque los dos tipos requieren diferentes métodos de visualización.
Los dos tipos principales de presentaciones de información son las tablas y los gráficos.
Eppler y Lengler han desarrollado la "Tabla periódica de métodos de visualización", un cuadro interactivo que muestra varios métodos de visualización de datos. Incluye seis tipos de métodos de visualización de datos: datos, información, concepto, estrategia, metáfora y compuesto. [52] En "Visualization Analysis and Design" (Análisis y diseño de visualización), Tamara Munzner escribe: "Los sistemas de visualización basados en computadora proporcionan representaciones visuales de conjuntos de datos diseñados para ayudar a las personas a realizar tareas de manera más efectiva". Munzner sostiene que la visualización "es adecuada cuando existe la necesidad de aumentar las capacidades humanas en lugar de reemplazar a las personas con métodos computacionales de toma de decisiones". [53]
La visualización de datos interactiva permite realizar acciones directas en un gráfico para cambiar elementos y establecer vínculos entre varios gráficos. [56]
La visualización interactiva de datos ha sido una actividad de los estadísticos desde finales de los años 1960. Se pueden encontrar ejemplos de estos avances en la biblioteca de préstamos de videos de la Asociación Estadounidense de Estadística . [57]
Las interacciones comunes incluyen:
Existen diferentes enfoques sobre el alcance de la visualización de datos. Un enfoque común es la presentación de la información, como Friedman (2008). Friendly (2008) presupone dos partes principales de la visualización de datos: gráficos estadísticos y cartografía temática . [58] En esta línea, el artículo "Visualización de datos: enfoques modernos" (2007) ofrece una visión general de siete temas de visualización de datos: [59]
Todos estos temas están estrechamente relacionados con el diseño gráfico y la representación de la información.
Por otra parte, desde una perspectiva informática , Frits H. Post en 2002 categorizó el campo en subcampos: [26] [60]
En Harvard Business Review, Scott Berinato desarrolló un marco para abordar la visualización de datos. [61] Para comenzar a pensar visualmente, los usuarios deben considerar dos preguntas: 1) qué tienen y 2) qué están haciendo. El primer paso es identificar qué datos quieren visualizar. Se trata de datos basados en datos, como las ganancias de los últimos diez años o una idea conceptual, como la estructura de una organización específica. Una vez que se responde a esta pregunta, uno puede centrarse en si está tratando de comunicar información (visualización declarativa) o tratando de averiguar algo (visualización exploratoria). Scott Berinato combina estas preguntas para dar cuatro tipos de comunicación visual, cada uno con sus propios objetivos. [61]
Estos cuatro tipos de comunicación visual son los siguientes:
Los conocimientos de visualización de datos e información se están aplicando en áreas como: [19]
Entre los laboratorios académicos e industriales destacados en este campo se encuentran:
Las conferencias en este campo, clasificadas por importancia en la investigación de visualización de datos, [63] son:
Para ver más ejemplos, consulte: Categoría:Organizaciones de gráficos por computadora
La arquitectura de presentación de datos ( DPA ) es un conjunto de habilidades que busca identificar, localizar, manipular, formatear y presentar datos de tal manera que se comunique de manera óptima el significado y el conocimiento adecuado.
Históricamente, el término arquitectura de presentación de datos se atribuye a Kelly Lautt: [a] "La arquitectura de presentación de datos (DPA) es un conjunto de habilidades que rara vez se aplica y que es fundamental para el éxito y el valor de la inteligencia empresarial . La arquitectura de presentación de datos combina la ciencia de los números, los datos y las estadísticas para descubrir información valiosa de los datos y hacerla utilizable, relevante y procesable con las artes de la visualización de datos, las comunicaciones, la psicología organizacional y la gestión del cambio con el fin de proporcionar soluciones de inteligencia empresarial con el alcance de los datos, el tiempo de entrega, el formato y las visualizaciones que respaldarán e impulsarán de manera más efectiva el comportamiento operativo, táctico y estratégico hacia los objetivos empresariales (u organizacionales) comprendidos. La DPA no es un conjunto de habilidades de TI ni de negocios, sino que existe como un campo de especialización separado. A menudo se confunde con la visualización de datos, la arquitectura de presentación de datos es un conjunto de habilidades mucho más amplio que incluye determinar qué datos, en qué cronograma y en qué formato exacto se deben presentar, no solo la mejor manera de presentar los datos que ya se han elegido. Las habilidades de visualización de datos son un elemento de la DPA".
La DPA tiene dos objetivos principales:
Con los objetivos anteriores en mente, el trabajo real de la arquitectura de presentación de datos consiste en:
El trabajo de la DPA comparte puntos en común con varios otros campos, entre ellos:
{{citation}}: CS1 maint: multiple names: authors list (link){{cite book}}: CS1 maint: location (link)Fuente de datos: Advanced Law Enforcement Rapid Response Training Center
Ed Hawkins
tomó estos datos de temperatura mensuales y los trazó en forma de espiral, de modo que para cada año hay doce puntos, uno para cada mes, alrededor del centro de un círculo, con temperaturas más cálidas más afuera y temperaturas más frías más cerca del interior.
