Visualización 102: 20 criterios para visualizar datos
Tal como vimos en Visualización de datos 101: Los 9 principios esenciales en data storytelling, la comunicación y visualización de datos se están convirtiendo en un segundo idioma de negocios. Luego de haber visto los 9 principales esenciales para poder contar historias a través de los datos, hoy queremos ir un paso más allá y desgranar algunos componentes esenciales. ✅ Si tu comparación no es inmediata y contundente, no comunica. ✅ Si el texto no es estratégico, confunde. ✅ Si las etiquetas no guían la lectura, mezclan. ✅ Si el orden no tiene lógica, todo el esfuerzo se pierde. ✅ Si el color no aclara, distrae. En este artículo, queremos compartirte 20 tips aplicados a estos cinco componentes para que puedas mejorar considerablemente tus capacidades y crear visualizaciones de mayor impacto. Comparación: comparar es más que sólo mostrar 1. Incluye una línea base en cero y líneas de referencia Inicia tus gráficos desde cero para dimensionar correctamente las diferencias. Si bien hay excepciones, lo ideal es que como lectores podamos interpretar los datos sin pensar dos veces si hay manipulación visual. Del mismo modo, considera utilizar puntos o líneas de referencia (i.e. benchmarks, targets) que muestren si los valores están por encima o por debajo de tal referencia. 2. Elige la visualización más eficiente No siempre lo más estético es lo más claro. Barras apiladas, agrupadas o líneas temporales deben elegirse según el objetivo: comparación directa, evolución, o distribución. La comparación debe ser inmediata y no implicar un esfuerzo cognitivo excesivo. Del mismo modo, si comparas un momento temporal contra otro, por ejemplo un análisis mes contra mes (MoM), trimestre contra trimestre (QoQ) o año contra año (YoY), asegúrate de que tu referencia anterior vaya en línea punteada y tu temporalidad actual vaya en línea llena. 3. Cuida los tamaños, las posiciones y las disposiciones Para comparaciones sencillas, utiliza apropiadamente los tamaños (áreas más pequeñas y más grandes generan órdenes de magnitud comparativas). También puedes jugar con las posiciones de tus datos: al alejarse de un cero, la posición marcará a los datos que resaltan. Por último, respecto de las disposiciones, coloca elementos clave lo más cerca posible. Si los gráficos que quieres comparar están demasiado alejados visualmente, pierdes el punto de referencia. El diseño debe facilitar el salto visual que nuestros ojos realizan entre datos relacionados. 4. Cuenta la historia completa No te limites a mostrar un incremento puntual. Si creciste 30% durante 2024 será genial, pero si eso implicó duplicar el rendimiento, ése es el verdadero titular. Aporta contexto para que el lector entienda la magnitud real del resultado. Texto: cuando lo escrito y lo visual se complementan 5. No sobreexpliques ni caigas en redundancias El texto debe sumar claridad, no redundancia ni confusión. Si el dato ya está en el texto, no lo repitas en todos lados. El título, el encabezado del gráfico y el callout no deben decir lo mismo. Cada uno tiene una jerarquía específica para que se puedan complementar. 6. Utiliza títulos simples para anclar tu mensaje No utilices títulos crípticos o creativos sin propósito. El título debe decir qué estamos viendo, qué buscar en el gráfico y por qué importa, sin adornos innecesarios. Cuanto más simple y claro el título, mejor. 7. Usa callouts con una intención específica Un buen callout destaca un dato clave o contexto relevante. No rellenes espacio; usalos para dirigir la atención o aportar un modo de interpretación que no está implícita en el gráfico. Esto es frecuente en industrias con una estacionalidad marcada, como el e-commerce (Hot Sale, Black Friday, Cyber Week, Buen Fin), el sector educativo (primer y segundo semestres) o el sector turístico (vacaciones de verano y de invierno). 8. Evita fuentes o elementos distractores La tipografía debe ser legible y sobria. Reserva el uso del bold y de la itálica para enfatizar un punto importante y nunca uses ambos a la vez. Etiquetas: pequeñas pero poderosas 9. Verifica que tu gráfico esté correctamente etiquetado La confianza en los datos empieza por un buen etiquetado. No puede haber errores tipográficos, valores duplicados o ausencias. Asimismo, no escondas etiquetas o leyendas detrás de otros elementos visuales. Todo dato debe estar claramente vinculado a su valor. Afortunadamente para equipos de marketing, hoy existen numerosas herramientas de análisis de datos con sistemas de etiquetado automático (ie. etiquetado automático de comentarios en redes sociales). 10. Etiqueta directamente en la línea o punto Reduce la carga cognitiva del lector etiquetando directamente en la línea o gráfico cuando puedas así evitas que el lector tenga que buscar en una leyenda externa. Del mismo modo, no ubiques etiquetas con algún tipo de ángulo porque es incómodo de leer. 11. No sobre etiquetes Las etiquetas son elementos definitorios de una visualización. Si faltan, el gráfico no se entiende. Si sobran, lo saturan. Por ello, si el dato exacto no es necesario para entender el mensaje, déjalo fuera. A veces un gráfico sin números precisos comunica mejor la tendencia. Del mismo modo, si hay poco espacio, muestra sólo algunos valores, preferentemente los más importantes. Orden: más que un detalle, una estructura mental 12. Ordena de forma intuitiva El orden de la información impacta directamente en la comprensión. Los patrones aleatorios generan confusión. Por ello, siempre tiene que haber una lógica reconocible: ordena en orden alfabético, cronológico o por magnitud. 13. Mantén consistencia El orden de las categorías en la leyenda debe coincidir con el orden visual del gráfico. Aunque parece algo evidente para facilitar la lectura, se rompe más de lo que crees. 14. Usa incrementos regulares en los ejes Nadie quiere leer un eje Y que vaya de 0 a 3, luego a 5, después a 16 y luego a 50. Usá escalas naturales y previsibles (como 0, 5, 10, 15...). Color: un pacto de lectura que guía la comprensión 15. Un mismo tipo de dato, un mismo color El color es una de las herramientas más potentes en visualización. Bien usado organiza, mal usado confunde. No cambies el color de cada barra en un gráfico de ventas mensual si representan la misma métrica. La consistencia facilita la lectura. 16. Presta atención a lo positivo y negativo Rojo suele asociarse con pérdida o alerta; verde con crecimiento o éxito. No uses rojo para algo positivo, o generarás confusión entre tus lectores o espectadores. 17. Asegura contraste suficiente Colores muy similares son difíciles de distinguir. Si utilizas dos tonos de gris, asegúrate que uno sea gris claro y otro gris oscuro. También evita combinaciones de alto contraste cromático que generen fatiga visual, por ejemplo los combos rojo-verde o azul-amarillo. 18. Evita patrones y texturas Todo tipo de texturas, ya sean rayas, puntos o líneas punteadas, suelen ensuciar la lectura. Mejor utiliza saturaciones diferentes de un mismo color. 19. Elige colores que jerarquicen bien Algunos tonos llaman más la atención que otros. Si usas un color fuerte entre varios grises suaves, el lector asumirá que ese dato es el más importante. Si no lo es, estarás cometiendo una imprudencia y podrías perder el control de tu narrativa. Para editar colores en forma sencilla, recurre a ADA AI para que modifique tus colores según tus instrucciones de texto. 20. No uses tantos colores en cada gráfico El uso excesivo de colores es perjudicial para tu historia porque le aporta mucho ruido y genera pérdida de foco en cualquier lector. Te recomendamos no mostrar más de cinco colores en cada gráfico. Si necesitas mostrar muchas categorías, agrupa o combina colores. Por ejemplo, al mostrar una encuesta de satisfacción, utiliza tonalidades de verde para mostrar excelentes, muy buenos o buenos, y tonalidades de rojo para neutro, malo o pésimo, reforzando la intensidad de los colores en los extremos. Referencias Datademia. (2023). ¿Qué es el Data Storytelling? Datademia. https://datademia.es/blog/que-es-data-storytelling Mulanjur, D. (2020, November 10). Top 10 data visualization best practices. Visme. https://visme.co/blog/data-visualization-best-practices/ Column Five. (s.f.). 25 tips to upgrade your data visualization design.https://www.columnfivemedia.com/25-tips-to-upgrade-your-data-visualization-design/
