Algunos errores en la visualización de datos alejan al usuario de su objetivo final. Entender la información, analizar datos, sacar conclusiones, tomar decisiones o emprender una acción son sólo el segundo paso, el que sigue a data visualization. La importancia de esta función hace que sea necesario entender sus riesgos, para poder prevenirlos y evitarlos de forma efectiva. Y, pese a lo que mucha gente piensa, los relacionados con el diseño son sólo la punta del iceberg.
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Visualización de datos: en el punto de mira
Hoy día, es infrecuente que una organización no se apoye en la visualización de datos para su reporting, en la mayoría de sus dashboards y a la hora de definir estrategias o proponer cambios. No obstante, pese a que los beneficios de data visualization son muchos, y de sobra conocidos, por todos los usuarios de negocio, algo menos extendidos se hallan sus principales riesgos.
Algunos de los riesgos más importantes asociados a la visualización de datos tienen que ver con el diseño, o mejor dicho, con entender el diseño, en vez de como la manera de hacer funcionar algo (tal y como explicaba Steve Jobs), como algo accesorio ligado a la imagen o a las sensaciones. Si bien, aunque éste es un peligro real, con el apoyo experto adecuado es fácil superar este tipo de obstáculos.
Los verdaderamente dañinos son los riesgos de la visualización de datos que tienen que ver con la educación, los hábitos y las costumbres del usuario. Su potencial de perjuicio aumenta en la misma medida en que lo hace la falta de consciencia sobre ellos de la persona que interactúa con datos en forma de gráficos, diagramas o representaciones de cualquier tipo.
Estos riesgos pueden clasificarse en:
1. Inercia: la visualización de datos cuenta, por defecto, con excesiva credibilidad en comparación con otras maneras de exponer la información, que son trabajadas desde un punto de vista mucho más crítico. El motivo es que, durante la etapa de formación de cualquier persona, los formatos de texto se presentan con una meta de crítica, mientras que las visualizaciones de datos se usan mayoritariamente como un medio de mostrar los resultados finales. Este hábito influye en los individuos que, a la vista de un gráfico o un diagrama, tienen más dificultades para dudar de su contenido, no mostrar acuerdo o pronunciarse en contra de lo expuesto, que si se tratase de un texto.
2. Comodidad: la tendencia a usar a visualización de datos para casi todo puede hacer que el usuario de negocio se acomode y prescinda de invertir esos minutos extra que requeriría para la lectura del informe que acompaña a una gráfica. Este tipo de costumbres privan a las organizaciones de una buena visibilidad, ya que muchos de sus integrantes de las mismas, a diferentes niveles, obvian el texto y toman sus decisiones basándose en el contenido visual.
3. Excesivo entusiasmo: el gusto por la visualización de datos puede influenciar a analistas y científicos de datos que, conocedores de la fuerza de esta tendencia, podrían excederse en su apuesta por data visualization. El resultado sería altamente improductivo, primero por la cantidad de tiempo empleado para concentrar demasiada información en un gráfico y, segundo, porque su complejidad lo haría del todo impracticable, a la hora de proceder a su interpretación.
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