¿Puedes vivir sin visualización? ¿Te atreves a interpretar datos sin soporte gráfico? ¿Está tu negocio preparado para extraer todo el conocimiento de la analítica avanzada en el menor tiempo posible? La analítica basada en la visualización combina métodos automáticos y visuales de análisis con la interacción humana en un marco de trabajo muy estrecho que busca optimizar las condiciones de adquisición de conocimiento a partir de los datos disponibles.
La visualización ayuda a las personas a descubrir patrones, tendencias, relaciones y eventos en datos complejos. Lo hace en las siguientes condiciones:
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Encuadrando la información en un contexto: encontrar el sentido es crucial para la adquisición de conocimiento.
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Descubriendo todas las posibilidades que ofrece el dato: al hallar nuevos flujos de trabajo de análisis y estrategias de razonamiento.
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Garantizando la racionalización en la toma de decisiones: única forma de minimizar el riesgo.
Créditos fotográficos: istock JackyLeung
Explotar la analítica de negocio desde la visualización no entraña ninguna complejidad, la dificultad reside en la integración previa que se necesita. Hablamos de muchos escenarios de aplicación, fuentes de datos heterogéneas y la necesidad de una puesta en común de todos los elementos que deben integrarse antes de los métodos de análisis visual automáticos se puedan aplicar. Por lo tanto, el primer paso es, a menudo, llevar a cabo un procesamiento previo, que ayude a transformar los datos de forma que su explotación sea posible desde diferentes representaciones. Esta preparación suele requerir también de otro tipo de intervenciones orientadas hacia la preservación de la calidad del dato, como:
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La limpieza de datos.
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La normalización de la información.
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La agrupación o integración de fuentes de datos heterogéneas.
De la transformación a la visualización: todo preparado para el análisis
Después de la transformación, el analista puede comenzar la aplicación de métodos de análisis visuales o automáticos. Si es el análisis automatizado el que se utiliza primero, es frecuente aplicar métodos de minería de datos para generar modelos partiendo de los datos originales. Una vez creado cada modelo, será preciso evaluar y refinar los que mejores resultados garanticen mediante la interacción con los datos.
Las visualizaciones permiten a los analistas interactuar con los métodos automáticos mediante la modificación de parámetros o la selección de otros algoritmos de análisis. La visualización de los modelos también se puede utilizar para evaluar los resultados generados.
Alternar entre métodos visuales y automáticos es habitual en el proceso de análisis y conduce a un perfeccionamiento continuo del sistema, al permitir la verificación de los resultados preliminares, pudiendo descubrir y eliminar cualquier resultado poco consistente o no lo suficientemente fiable.
En los casos en que la exploración visual de datos se lleve a cabo en primer lugar, el usuario tendrá que confirmar las hipótesis generadas por un análisis automatizado. Para ello, hará falta profundizar en las distintas áreas de datos o considerar diferentes puntos de vista sobre la información a la que tiene acceso a través de la visualización.
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