{"id":72,"date":"2015-11-22T09:09:12","date_gmt":"2015-11-22T08:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=72"},"modified":"2015-11-24T05:53:12","modified_gmt":"2015-11-24T04:53:12","slug":"visual-analytics-la-visualizacion-analitica-eficiente-e-inteligente-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/visual-analytics-la-visualizacion-analitica-eficiente-e-inteligente-de-datos\/","title":{"rendered":"Visual Analytics: la visualizaci\u00f3n anal\u00edtica, eficiente e inteligente de datos"},"content":{"rendered":"

Suelo decir en los cursos que el gran reto que nos queda por resolver es \u00abpintar bien el Big Data<\/em>\u00ab. Con estas palabras sem\u00e1nticamente pobres, lo que trato de decir es que la representaci\u00f3n visual del dato no es un tema trivial; y que nos podemos esforzar en hacer un gran proyecto de\u00a0tratamiento de datos, integraci\u00f3n y depuraci\u00f3n, etc., que si luego finalmente no lo visualizamos apropiadamente, el usuario puede no estar completamente satisfecho con ello. Por ello, he querido dedicar este art\u00edculo para hablar del \u00e1rea del Visual Analytics<\/a> o visualizaci\u00f3n anal\u00edtica e inteligente de datos.<\/p>\n

Antoine de Saint-Exupery<\/span><\/a>, autor de \u201c<\/span>El principito<\/span><\/a>\u201d, dijo eso de\u00a0\u201c<\/span>La perfecci\u00f3n se alcanza no cuando no hay nada m\u00e1s que a\u00f1adir, sino cuando no hay nada m\u00e1s que quitar<\/span><\/i>\u201d. Es decir, un enfoque minimalista<\/strong>. Y es que l<\/span>a visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n es una mezcla entre narrativa, dise\u00f1o y estad\u00edstica<\/strong>. Estos tres campos tienen que ir inexorablemente unidos<\/strong> para no correr el peligro de perderse con la interpretaci\u00f3n de la idea a trav\u00e9s de est\u00edmulos visuales. Las buenas representaciones gr\u00e1ficas, deben cumplir una serie de caracter\u00edsticas:<\/p>\n

    \n
  1. Se\u00f1alar relaciones, tendencias o patrones<\/li>\n
  2. Explorar datos para inferir nuevo conocimiento<\/li>\n
  3. Facilitar el entendimiento de un concepto, idea o hecho<\/li>\n
  4. Permitir la observaci\u00f3n de una realidad desde diferentes puntos de vista<\/li>\n
  5. Y\u00a0permitir recordar una idea.<\/li>\n<\/ol>\n

    Estos ser\u00e1n nuestros cinco objetivos cuando representamos algo en una gr\u00e1fica o representaci\u00f3n visual. A partir de hoy, nuestras cinco obsesiones cuando vayamos a representar\u00a0una idea o relaci\u00f3n de manera gr\u00e1fica.\u00a0\u00bfCumplen estas caracter\u00edsticas tus visualizaciones de datos e informaci\u00f3n?<\/strong>\u00a0La puesta en valor del dato, como ven, no es algo trivial. Para prueba,\u00a0un caso, cogido medianamente al azar:<\/p>\n

    \"Cancelaciones<\/a>
    Cancelaciones de aviones desde 2007 a 2010 (Fuente: USA TODAY)<\/figcaption><\/figure>\n

    \u00bfProblemas? En primer lugar, \u00bfqu\u00e9 quiere se\u00f1alar? Si es una relaci\u00f3n, tendencia o patr\u00f3n, \u00bfno deber\u00eda darnos m\u00e1s idea de si los n\u00fameros son relevantes o no? \u00bfqu\u00e9 significan? \u00bfc\u00f3mo me afectan?\u00a0No facilita entender un concepto, sino que introduce varias dimensiones<\/strong> (tiempo, cancelaciones de vuelos, variaci\u00f3n de la tendencia, etc.). Y, encima, lo hace represent\u00e1ndolo sobre el ala de un avi\u00f3n. \u00bfQuiere transmitir seguridad o inseguridad? Genera dudas. Hubiera sido esto m\u00e1s simple si fuera como una cebolla con una \u00fanica capa: una idea, una relaci\u00f3n, un concepto clave. No hace falta m\u00e1s.<\/p>\n

    La representaci\u00f3n visual es una forma de expresi\u00f3n m\u00e1s<\/strong>. Como las matem\u00e1ticas, la m\u00fasica o la escritura, tiene una serie de reglas que respetar<\/strong>. Hoy en d\u00eda, en que la cantidad de datos y la tecnolog\u00eda ya no son un problema, el reto para las empresas recae en conocer los conceptos b\u00e1sicos de representaci\u00f3n visual. Es lo que se ha venido a conocer como la ciencia del Visual Analytics<\/strong>, definida como la ciencia del razonamiento anal\u00edtico facilitado a trav\u00e9s de interfaces visuales interactivas.<\/strong> De ah\u00ed que hoy en d\u00eda los medios de comunicaci\u00f3n utilicen cada vez estas representaciones gr\u00e1ficas de datos e informaci\u00f3n con las que podemos interactuar.<\/p>\n

    El uso de representaciones visuales e interactivas de elementos abstractos permite ampliar y mejorar el procesamiento cognitivo<\/strong>.\u00a0Por lo tanto, para transladar ideas y relaciones, ayuda mucho disponer de una gr\u00e1fica interactiva.\u00a0Hay muchos te\u00f3ricos y autores que se han dedicado a generar teor\u00eda y pr\u00e1ctica en este campo de la representaci\u00f3n visual de informaci\u00f3n. De hecho, la historia de la visualizaci\u00f3n no es algo realmente nuevo. En el Siglo XVII<\/strong>, ya destacaron autores como Joseph Priestley<\/a> y William Playfair<\/a>. M\u00e1s tarde, en el Siglo XIX<\/strong>, podemos citar a John Snow<\/a>, Charles J. Minard<\/a> y F. Nightingale<\/a> como los m\u00e1s relevantes (destacando especialmente el primero, que a trav\u00e9s de una representaci\u00f3n geogr\u00e1fica logr\u00f3 contener una plaga de c\u00f3lera en Londres). Ya en el Siglo XX<\/strong>, Jacques Bertin<\/a>, John Tukey<\/a>, Edward Tufte<\/a> y Leland Wilkinson<\/a> son los autores m\u00e1s citados en lo que a visualizaci\u00f3n y representaci\u00f3n de la informaci\u00f3n se refiere.<\/p>\n

    \"Representaci\u00f3n<\/a>
    Representaci\u00f3n gr\u00e1fica del brote de c\u00f3lera de John Snow: nacen as\u00ed, los Sistemas de Informaci\u00f3n Geogr\u00e1fica o SIG (Fuente: http:\/\/blog.rtwilson.com\/john-snows-cholera-data-in-more-formats\/)<\/figcaption><\/figure>\n

    Tufte es quiz\u00e1s el autor m\u00e1s citado. Su libro \u201cThe Visual Display of Quantitative Information<\/a>\u201d, una biblia para los equipos de visualizaci\u00f3n\u00a0eficientes y rigurosas. De hecho, los principios de Tufte<\/strong>, los podemos resumir en la integridad gr\u00e1fica y el dise\u00f1o est\u00e9tico<\/strong>. Siempre destaca c\u00f3mo los atributos<\/strong> m\u00e1s importantes el color, el tama\u00f1o, la orientaci\u00f3n y el lugar de la p\u00e1gina donde presentamos una gr\u00e1fica<\/strong>. Y es que, por mucho que nos sorprenda o por simple que nos parezca, la codificaci\u00f3n del valor (datos univariados, bivariados o multivariados) y la codificaci\u00f3n de la relaci\u00f3n de valores (l\u00edneas, mapas, diagramas, etc.), no es un asunto trivial. Un ejemplo de esto ser\u00eda la siguiente gr\u00e1fica:<\/p>\n

    \"Banking<\/a>
    Banking the World Bank (Fuente: http:\/\/blogs.elpais.com\/.a\/6a00d8341bfb1653ef0153903125d9970b-550wi)<\/figcaption><\/figure>\n

    Si cogemos el gr\u00e1fico anterior y yo os hago preguntas\u00a0relacionadas con la identificaci\u00f3n del mayor donante o el mayor receptor, ustedes tendr\u00edan problemas. Quiz\u00e1s con un patr\u00f3n de color esto se hubiera resuelto. Pero ni con esas. \u00a0Un mapa no es la mejora manera de representar este tipo de datos (y hoy en d\u00eda se abusa mucho de los mapas).\u00a0Si quiero responder a las preguntas anteriores, tengo que realizar una b\u00fasqueda de las cifras, memorizarlas y luego compararlas<\/strong>. \u00a0Lo dicho al comienzo; una idea, un patr\u00f3n, una relaci\u00f3n, y luego, b\u00fasqueda de la mejor gr\u00e1fica para ello. Por eso los gr\u00e1ficos de tarta… mejor dejarlos para el postre<\/a> \ud83d\ude09 (los humanos no somos especialmente h\u00e1biles comparando trozos de un c\u00edrculo cuando hablamos de \u00e1reas… que es lo que propone un gr\u00e1fico de tarta con los trocitos en los que descomponemos un c\u00edrculo)<\/p>\n

    Quiz\u00e1s la referencia m\u00e1s importante de todo esto que estamos hablando se encuentre en el art\u00edculo que en 1985 escribieron Cleveland y McGill, titulado \u201cRanking of elementary perceptual tasks<\/a>\u201d.\u00a0Dos investigadores de AT&T Bell Labs, William S. Cleveland y Robert McGill, publicaron este\u00a0art\u00edculo central en el Journal of the American Statistical Association.\u00a0Propone una gu\u00eda con las representaciones visuales m\u00e1s apropiadas en funci\u00f3n del objetivo de cada gr\u00e1fico, lo cual nos ofrece otro peque\u00f1o manual para ayudarnos a representar la informaci\u00f3n de manera inteligente y eficiente.<\/p>\n

    \n

    \u201cA graphical form that involves elementary perceptual tasks that lead to more accurate judgements than another graphical form (with the same quantitative information) will result in a better organization and increase the chances of a correct perception of patterns and behavior.\u201d (William S. Cleveland y Robert McGill, 1985)<\/p>\n<\/blockquote>\n

    Dicho todo esto, y con la aparici\u00f3n del Big Data, muchos autores comenzaron a trabajar en crear metodolog\u00edas eficientes para la visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Lo que hemos denominado al comienzo como Visual Analytics: la visualizaci\u00f3n anal\u00edtica, eficiente e inteligente de datos<\/strong> que ayuda a aumentar el entendimiento e interpretaci\u00f3n de una idea, una relaci\u00f3n, un patr\u00f3n, etc.<\/p>\n

    En nuestro Programa de Big Data y Business Intelligence<\/a>, celebraremos pr\u00f3ximamente una sesi\u00f3n en la que precisamente hablaremos de todo esto. C\u00f3mo seguir una serie de pasos y criterios a considerar para ayudar al lector, al usuario, a entender y pensar mejor. Un campo que se nutre de los conocimientos del \u00e1rea de Human-Computer-Interaction (HCI)<\/a> y de la visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n. Y, como muestro en la siguiente figura (un\u00a0proceso\u00a0de Visual Analytics basado en trabajos de Daniel Keim y otros<\/a>), aplicaremos un m\u00e9todo para pasar del dato al conocimiento<\/strong>, a trav\u00e9s de los modelos anal\u00edticos<\/strong> y la visualizaci\u00f3n de informaci\u00f3n que no confunda, y como dec\u00eda Saint-Exupery, simplifique.<\/strong><\/p>\n

    \"Proceso<\/a>
    Proceso de Visual Analytics (Fuente: elaboraci\u00f3n propia)<\/figcaption><\/figure>\n

    \u00bfCu\u00e1l ser\u00e1 el resultado de esta sesi\u00f3n? Un dashboard, un informe, un panel de mando de KPIs bien dise\u00f1ado y elaborado.\u00a0Es decir, conocimiento eficiente e inteligente para ayudar a las organizaciones a tomar decisiones apoy\u00e1ndose en gr\u00e1ficos bien elaborados. Un dashboard que cumpla con nuestros cinco principios y que permita al estudiante llevarse su tabla peri\u00f3dica de los m\u00e9todos de visualizaci\u00f3n eficiente.<\/strong><\/p>\n

    \"Tabla<\/a>
    Tabla peri\u00f3dica de los m\u00e9todos de visualizaci\u00f3n (Fuente: http:\/\/www.visual-literacy.org\/periodic_table\/periodic_table.html)<\/figcaption><\/figure>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Suelo decir en los cursos que el gran reto que nos queda por resolver es \u00abpintar bien el Big Data\u00ab. Con estas palabras sem\u00e1nticamente pobres, lo que trato de decir es que la representaci\u00f3n visual del dato no es un tema trivial; y que nos podemos esforzar en hacer un gran proyecto de\u00a0tratamiento de datos, … Seguir leyendo Visual Analytics: la visualizaci\u00f3n anal\u00edtica, eficiente e inteligente de datos<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":136,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[2,72,3,74,73,4,70,71],"class_list":["post-72","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-big-data","tag-cleveland","tag-deusto","tag-hci","tag-mcgill","tag-programa-big-data","tag-visual-analytics","tag-visualizacion-informacion"],"yoast_head":"\nVisual Analytics: la visualizaci\u00f3n anal\u00edtica, eficiente e inteligente de datos - 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