{"id":884,"date":"2020-08-09T21:42:33","date_gmt":"2020-08-09T21:42:33","guid":{"rendered":"http:\/\/pre-prod.analyticae.es\/migracion\/?p=884"},"modified":"2025-03-25T13:53:26","modified_gmt":"2025-03-25T13:53:26","slug":"que-es-big-data","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/sin-categoria\/que-es-big-data\/","title":{"rendered":"LA IMPORTANCIA DE LA CORRECTA VISUALIZACI\u00d3N DE DATOS"},"content":{"rendered":"\r\n\r\n\r\n<p>William Edwards Deming, eminente estad\u00edstico y profesor de la Universidad de Columbia&nbsp;dec\u00eda en su famosa cita que <em>\u201csin datos, t\u00fa eres simplemente otra persona con una opini\u00f3n<\/em>\u201d, a ello nos gustar\u00eda a\u00f1adir, que sin un esfuerzo en la comunicaci\u00f3n de esos datos t\u00fa eres simplemente otra persona aburrida presentando datos, sin ninguna capacidad de transmitir tus ideas.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Todos sabemos que comunicar datos es complejo. Todos hemos asistido a reuniones eternas de presentaci\u00f3n de cifras y cifras en las que no quedaba claro nada y en las que nuestros empleados, costes salariales o cifras de crecimiento se ve\u00edan reflejadas en interminables tablas y es que todas esas personas part\u00edan de un error de concepto inicial, \u00a1quer\u00edan comunicar datos!<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>S\u00ed, ese es el gran error, creer que lo que debemos comunicar son datos, cuando en realidad debemos comunicar ideas, soportadas sobre datos, pero ideas, siempre ideas, conclusiones, reflexiones, pero siempre ideas, porque un dato, un KPI, no es nada m\u00e1s que un n\u00famero y lo que nosotros queremos mostrar es la idea que est\u00e1 detr\u00e1s de \u00e9l: el crecimiento, el estancamiento, la tendencia, la desviaci\u00f3n \u2026<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote class=\"wp-block-quote has-text-align-center is-style-large is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><strong><span style=\"color:#757a7d\" class=\"has-inline-color\"><em>\u201csin datos, t\u00fa eres simplemente otra persona con una opini\u00f3n<\/em>\u201d<\/span><\/strong><\/p><\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Empecemos entonces por el principio. Nuestros datos, en la mayor\u00eda de los casos, no son nada m\u00e1s que el resultado de unos procesos de negocio que gestionamos en sistemas transaccionales y esto es importante tenerlo claro, no son informaci\u00f3n, son datos, la informaci\u00f3n se construye, se crea mediante un proceso inteligente en el tratamiento de estos datos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Lo mejor es mostrarlo con un ejemplo, en nuestro sistema de gesti\u00f3n de formaci\u00f3n tenemos guardados los cursos que damos con sus fechas y asistentes, esto son datos, de ah\u00ed obtendremos variables que pueden ser distintas, como horas de formaci\u00f3n o d\u00edas de formaci\u00f3n o n\u00famero de cursos, cada variable nos permite un an\u00e1lisis distinto y una comunicaci\u00f3n de los resultados distinta, es m\u00e1s, si hacemos una segmentaci\u00f3n de los valores de esas variables llegamos a escenarios de comunicaci\u00f3n distintos, es decir, no ser\u00e1 lo mismo dividir a nuestros empleados en dos grupos, los que han recibido formaci\u00f3n y los que no, que dividir a esos mismos empleados entre los que han recibido menos de 40 horas y los que ha recibido m\u00e1s de esas horas, en un caso podemos analizar el esfuerzo de la compa\u00f1\u00eda en que la formaci\u00f3n llegue a todos y en el segundo podemos tratar de ver en que n\u00famero de empleados se concentra la formaci\u00f3n de mayor nivel.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Lo que queremos decir, por tanto, es que desde el mismo momento de preparaci\u00f3n de los datos debemos ser conscientes de la idea que queremos transmitir, ya que la propia creaci\u00f3n de las variables nos permite transmitir ideas distintas. Tratando el dato, creamos informaci\u00f3n y obtenemos el soporte para la idea que queremos transmitir.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Bien, queda claro que comunicamos ideas, ideas soportadas sobre datos y que estos datos deben estar construidos para mostrar correctamente nuestra idea, pero, debemos mostrar el dato, y mostrarlo de manera que soporte y refuerce la idea que queremos transmitir y por lo tanto debemos encontrar el mejor gr\u00e1fico, pero no para nuestros datos, sino nuevamente para nuestra idea.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<blockquote class=\"wp-block-quote has-text-align-center is-style-large is-layout-flow wp-block-quote-is-layout-flow\"><p><span style=\"color:#6c7275\" class=\"has-inline-color\"><strong>\u00abdesde el mismo momento de preparaci\u00f3n de los datos debemos ser conscientes de la idea que queremos transmitir, ya que la propia creaci\u00f3n de las variables nos permite transmitir ideas distintas.\u00bb<\/strong><\/span><\/p><\/blockquote>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Podemos encontrar multitud de gr\u00e1ficos distintos y debemos hacer el esfuerzo de conocerlos para encontrar el gr\u00e1fico m\u00e1s potente para nuestra idea. \u00a1Hay un mundo m\u00e1s all\u00e1 del diagrama de barras o de sectores! Aqu\u00ed traemos algunos ejemplos.<\/p>\r\n\r\n\r\n\r\n<ul class=\"wp-block-list\"><li><em><u>Diagramas de barras, sectores, l\u00edneas etc.:<\/u><\/em> Los utilizaremos con una idea descriptiva, se utilizan para ver distribuciones de los valores y permiten destacar valores extremos que se salen de los valores medios. (Ej. N\u00ba de Empleados FTE por departamento)<\/li><li><em><u>Boxplot:<\/u><\/em> Lo utilizaremos con idea de mostrar diferencias entre grupos ya que permite ver claramente la distribuci\u00f3n de los valores dentro de los grupos y comparar unos grupos con otros. (Ej. La edad en cada grupo profesional)<\/li><li><em><u>Diagramas de cuadrantes:<\/u><\/em> Son gr\u00e1ficos complejos que permiten visualizar hasta 5 variables: una en cada eje, otra por color, otra por tama\u00f1o y otra por forma. Normalmente los utilizaremos cuando queramos mostrar el efecto combinado de las variables de los ejes dividiendo a los empleados en cuadrantes seg\u00fan su posici\u00f3n con respecto a la media. (Ej. Posicionamiento en banda salarial vs. rendimiento)<\/li><li><em><u>Diagramas de Sankey:<\/u><\/em> Transmiten la idea de flujo entre grupos y muestran migraciones entre un grupo origen y un grupo de destino. Debemos utilizarlos en escenarios en que lo que se quiere mostrar es precisamente la evoluci\u00f3n y el cambio entre niveles. (Ej. Evaluaci\u00f3n del desempleo entre a\u00f1os; donde estaban los empleados y donde se encuentra ahora)<\/li><li><em><u>Diagramas de redes:<\/u><\/em> Son los indicados para mostrar ideas de relaci\u00f3n entre individuos, permiten una visualizaci\u00f3n r\u00e1pida de empleados aislados, empleados que act\u00faan como conectores, detecci\u00f3n de comunidades m\u00e1s relacionadas, cuellos de botella. (Ej. Flujo de comunicaciones interdepartamentales)<\/li><li><em><u>Diagrama de radar:<\/u><\/em> Permite la comparativa de individuos o grupos en un entorno multivariable, se pueden visualizar de una manera muy r\u00e1pida las caracter\u00edsticas de cada grupo o individuo y sus diferencias en un an\u00e1lisis comparativo. (Ej. Comparaci\u00f3n de segmentaciones de empleados)<\/li><\/ul>\r\n\r\n\r\n\r\n<div style=\"height:43px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\r\n\r\n\r\n\r\n<p>Estos son s\u00f3lo, algunos ejemplos de la variedad de gr\u00e1ficos que podemos utilizar y como podemos ver cada uno con un prop\u00f3sito y una idea diferente. Quede como conclusi\u00f3n de este peque\u00f1o resumen, que la visualizaci\u00f3n del dato es una parte important\u00edsima del proceso de comunicaci\u00f3n y siempre debemos tener en mente la idea que queremos transmitir y tomar las decisiones de presentaci\u00f3n de nuestros datos en base a ella.<\/p>\r\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>No comunicamos datos, comunicamos ideas utilizando datos.<br \/>\nS\u00ed, ese es el gran error, creer que lo que debemos comunicar son datos, cuando en realidad debemos comunicar ideas, soportadas sobre datos, pero ideas, siempre ideas, conclusiones, reflexiones, pero siempre ideas, porque un dato, un KPI, no es nada m\u00e1s que un n\u00famero y lo que nosotros queremos mostrar es la idea que est\u00e1 detr\u00e1s de \u00e9l: el crecimiento, el estancamiento, la tendencia, la desviaci\u00f3n \u2026<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":755,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[22],"class_list":["post-884","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-sin-categoria","tag-visualizacion-de-datos","entry"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/884","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=884"}],"version-history":[{"count":8,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/884\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3915,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/884\/revisions\/3915"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media\/755"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=884"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=884"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/pre-prod.analyticae.es\/en\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=884"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}