Hace poco tiempo, la capacidad de crear visualizaciones de datos inteligentes, o dataviz, era una habilidad agradable de tener. En su mayor parte, beneficiaba a los directivos con mentalidad de diseño y datos que tomaban la decisión deliberada de invertir en adquirirla. Eso ha cambiado. Ahora la comunicación visual es una habilidad imprescindible para todos los directivos, porque cada vez más a menudo es la única forma de dar sentido al trabajo que realizan.
Los datos son la principal fuerza detrás de este cambio. La toma de decisiones se basa cada vez más en los datos, que llegan a nosotros con una velocidad tan abrumadora, y en tal volumen, que no podemos comprenderlos sin alguna capa de abstracción, como la visual. Un ejemplo típico: En Boeing, los responsables del programa Osprey necesitan mejorar la eficacia de los despegues y aterrizajes del avión. Pero cada vez que el Osprey despega o aterriza, sus sensores crean un terabyte de datos. Diez despegues y aterrizajes producen tantos datos como los que contiene la Biblioteca del Congreso. Sin la visualización, detectar las ineficiencias ocultas en los patrones y anomalías de esos datos sería un trabajo imposible.
Pero incluso la información que no es estadística exige una expresión visual. Los sistemas complejos -los flujos de trabajo de los procesos empresariales, por ejemplo, o la forma en que los clientes se mueven por una tienda- son difíciles de entender, y mucho menos de arreglar, si no se pueden ver primero.
Gracias a Internet y a un número creciente de herramientas asequibles, traducir la información en imágenes es ahora fácil (y barato) para todo el mundo, independientemente de los conocimientos de datos o de diseño. Esto es, en gran medida, un avance positivo. Sin embargo, un inconveniente es que refuerza el impulso de «hacer clic y visualizar» sin pensar primero en su propósito y objetivos. Lo conveniente es un tentador sustituto de lo bueno, pero dará lugar a gráficos meramente adecuados o, peor aún, ineficaces. Convertir automáticamente las celdas de una hoja de cálculo en un gráfico sólo visualiza trozos de una hoja de cálculo; no capta una idea. Como dice la experta en presentaciones Nancy Duarte: «No proyectes la idea de que estás mostrando un gráfico. Proyecta la idea de que estás mostrando un reflejo de la actividad humana, de las cosas que la gente hizo para que una línea subiera y bajara. No se trata de ‘Aquí están nuestros resultados financieros del tercer trimestre’, sino de ‘Aquí es donde no alcanzamos nuestros objetivos'»
Los directivos que quieren mejorar en la elaboración de gráficos suelen empezar por aprender las reglas. Cuándo debo utilizar un gráfico de barras? Cuántos colores son demasiados? Dónde debe ir la clave? ¿Debo empezar mi eje Y en cero? La gramática visual es importante y útil, pero conocerla no garantiza que se hagan buenos gráficos. Empezar con las reglas de elaboración de gráficos es renunciar a la estrategia en favor de la ejecución; es hacer la maleta para un viaje sin saber a dónde vas.
Tu comunicación visual tendrá mucho más éxito si empiezas reconociendo que no es una acción aislada sino, más bien, varias actividades, cada una de las cuales requiere distintos tipos de planificación, recursos y habilidades. La tipología que ofrezco aquí se creó como reacción a que yo cometiera el mismo error que acabo de describir: El libro del que se ha adaptado este artículo empezó siendo algo así como un libro de reglas. Pero después de explorar la historia de la visualización, el apasionante estado de la investigación en visualización y las inteligentes ideas de expertos y pioneros, reconsideré el proyecto. No necesitábamos otro libro de reglas; necesitábamos una forma de pensar en la disciplina cada vez más crucial de la comunicación visual en su conjunto.
La tipología descrita en este artículo es sencilla. Respondiendo sólo a dos preguntas, puede prepararse para tener éxito.
Las dos preguntas
Para empezar a pensar visualmente, considere la naturaleza y el propósito de su visualización:
¿Es la información conceptual o basada en datos?
¿Estoy declarando algo o explorando algo?
Si conoce las respuestas a estas preguntas, podrá planificar qué recursos y herramientas necesitará y empezar a discernir qué tipo de visualización le ayudará a alcanzar sus objetivos de forma más eficaz.
La primera pregunta es la más sencilla de las dos, y la respuesta suele ser obvia. O bien estás visualizando información cualitativa o bien estás trazando información cuantitativa: ideas o estadísticas. Pero ten en cuenta que la pregunta se refiere a la información en sí misma, no a las formas que podrías utilizar en última instancia para mostrarla. Por ejemplo, el clásico Hype Cycle de Gartner utiliza una forma tradicionalmente orientada a los datos -un gráfico de líneas- pero sin datos reales. Es un concepto.
Si la primera pregunta identifica lo que tiene, la segunda elicita lo que está haciendo: comunicar información (declarativa) o tratar de averiguar algo (exploratoria).
Los gestores trabajan más a menudo con visualizaciones declarativas, que hacen una declaración, por lo general a una audiencia en un entorno formal. Si tiene un libro de trabajo de hoja de cálculo lleno de datos de ventas y lo está utilizando para mostrar las ventas trimestrales en una presentación, su propósito es declarativo.
Pero digamos que su jefe quiere entender por qué el rendimiento del equipo de ventas se ha quedado atrás últimamente. Sospechas que los ciclos estacionales han causado la caída, pero no estás seguro. Ahora tu propósito es exploratorio, y utilizarás los mismos datos para crear imágenes que confirmen o refuten tu hipótesis. El público suele ser usted mismo o un pequeño equipo. Si tu hipótesis se confirma, es muy posible que le muestres a tu jefe una visualización declarativa, diciendo: «Esto es lo que está pasando con las ventas»
Las visualizaciones exploratorias son en realidad de dos tipos. En el ejemplo anterior, estabas probando una hipótesis. Pero supongamos que no tienes una idea de por qué el rendimiento está disminuyendo, no sabes lo que estás buscando. Quiere explorar su libro de trabajo para ver qué patrones, tendencias y anomalías surgen. ¿Qué verá, por ejemplo, cuando mida el rendimiento de las ventas en relación con el tamaño de la región que gestiona un vendedor? ¿Qué ocurre si se comparan las tendencias estacionales en varias zonas geográficas? ¿Cómo afecta el clima a las ventas? Este tipo de lluvia de ideas sobre los datos puede aportar nuevas ideas. Grandes preguntas estratégicas: ¿Por qué están disminuyendo los ingresos? ¿Dónde podemos encontrar eficiencias? ¿Cómo interactúan los clientes con nosotros? pueden beneficiarse de una visualización exploratoria centrada en el descubrimiento.
Los cuatro tipos
Las preguntas de naturaleza y propósito se combinan en un clásico 2×2 para definir cuatro tipos de comunicación visual: ilustración de ideas, generación de ideas, descubrimiento visual y dataviz cotidiano.
Ilustración de ideas. Podríamos llamar a este cuadrante el «rincón de los consultores». Los consultores no pueden resistirse a los diagramas de proceso, los diagramas de ciclo y similares. En el mejor de los casos, las ilustraciones de ideas aclaran ideas complejas recurriendo a nuestra capacidad de entender metáforas (árboles, puentes) y convenciones de diseño sencillas (círculos, jerarquías). Los organigramas y los árboles de decisión son ejemplos clásicos de ilustración de ideas. También lo es el 2×2 que enmarca este artículo.
La ilustración de ideas exige un diseño claro y sencillo, pero su dependencia de la metáfora invita a un adorno innecesario. Dado que la disciplina y los límites de los conjuntos de datos no están incorporados a la ilustración de ideas, hay que imponerlos. Hay que centrarse en la comunicación clara, la estructura y la lógica de las ideas. Las habilidades más útiles aquí son similares a las que aporta un editor de texto a un manuscrito: la capacidad de reducir las cosas a su esencia. También serán útiles algunas habilidades de diseño, ya sean propias o contratadas.
Supongamos que una empresa contrata a consultores para que ayuden a su grupo de I+D a encontrar inspiración en otros sectores. Los consultores utilizan una técnica llamada búsqueda piramidal: una forma de obtener información de expertos en otros campos cercanos al suyo, que le señalan a los mejores expertos en sus campos, que le señalan a expertos en otros campos más, que luego le ayudan a encontrar a los expertos en esos campos, y así sucesivamente.
En realidad es complicado de explicar, por lo que los consultores pueden utilizar la visualización para ayudar. Cómo funciona una búsqueda piramidal? Se parece a esto:
Los ejes utilizan convenciones que podemos captar inmediatamente: las industrias trazadas de cerca a lejos y la experiencia mapeada de abajo a arriba. La propia forma de la pirámide muestra la rareza relativa de los expertos de alto nivel en comparación con los de nivel inferior. Las palabras del título – «escalada» y «pirámides»- nos ayudan a captar la idea rápidamente. Por último, el diseñador no sucumbió a la tentación de decorar: Las pirámides no son objetos literales, tridimensionales y de color arenisca.
Demasiado a menudo, la ilustración de ideas no va tan bien, y acabas con algo como esto:
Aquí el gradiente de color, las sombras y las pirámides en 3D nos distraen de la idea. Las flechas no demuestran realmente cómo funciona una búsqueda piramidal. Y los expertos y los mejores expertos se colocan en el mismo plano en lugar de a diferentes alturas para transmitir el estado relativo.
Generación de ideas. Puede que los directivos no piensen en la visualización como una herramienta de apoyo a la generación de ideas, pero la utilizan para hacer una lluvia de ideas todo el tiempo: en pizarras blancas, en papel de carnicero o, clásicamente, en el reverso de una servilleta. Al igual que la ilustración de ideas, la generación de ideas se basa en metáforas conceptuales, pero se lleva a cabo en entornos más informales, como las reuniones externas, las sesiones de estrategia y los proyectos de innovación en fase inicial. Se utiliza para encontrar nuevas formas de ver cómo funciona la empresa y para responder a complejos retos de gestión: reestructurar una organización, idear un nuevo proceso de negocio, codificar un sistema para la toma de decisiones.
Aunque la generación de ideas puede hacerse en solitario, se beneficia de la colaboración y toma prestado del pensamiento de diseño: reunir tantos puntos de vista y enfoques visuales como sea posible antes de centrarse en uno y refinarlo. Jon Kolko, fundador y director del Austin Center for Design y autor de Well-Designed: How to Use Empathy to Create Products People Love, llena las paredes de la pizarra blanca de su oficina con visualizaciones conceptuales y exploratorias. «Es el método que utilizamos para pensar en la complejidad», dice. «Hacer bocetos es este esfuerzo por trabajar a través de la ambigüedad y la confusión y llegar a la nitidez». Los directivos que son buenos para dirigir equipos, facilitar sesiones de lluvia de ideas y fomentar y luego capturar el pensamiento creativo tendrán éxito en este cuadrante. Las habilidades de diseño y edición son menos importantes aquí, y a veces contraproducentes. Cuando se buscan avances, la edición es lo contrario de lo que se necesita, y se debe pensar en bocetos rápidos; los diseños refinados sólo te retrasarán.
Supongamos que un equipo de marketing está celebrando una sesión fuera de casa. Los miembros del equipo tienen que idear una forma de mostrar a los ejecutivos su estrategia propuesta para subir de categoría. En una sesión de pizarra de una hora de duración se obtienen varios enfoques e ideas (ninguno de los cuales se borra) para presentar la estrategia. Al final, uno de los enfoques es aceptado por el equipo, que piensa que es el que mejor capta el punto clave: Conseguir que menos clientes gasten mucho más. La pizarra tiene un aspecto parecido al siguiente:
Por supuesto, los elementos visuales que surgen de la generación de ideas a menudo conducen a ilustraciones de ideas más formalmente diseñadas y presentadas.
Descubrimiento visual. Este es el cuadrante más complicado, porque en verdad alberga dos categorías. Recordemos que originalmente separamos los propósitos exploratorios en dos tipos: probar una hipótesis y buscar patrones, tendencias y anomalías. El primero está enfocado, mientras que el segundo es más flexible. Cuanto más grandes y complejos sean los datos, y cuanto menos se sepa al principio, más abierto será el trabajo.
Confirmación visual. Con este tipo de proyectos respondes a una de dos preguntas: ¿Es realmente cierto lo que sospecho? o ¿Cuáles son otras formas de representar esta idea?
El alcance de los datos tiende a ser manejable, y los tipos de gráficos que es probable que utilice son comunes, aunque al tratar de representar las cosas de nuevas maneras, puede aventurarse en algunos tipos menos comunes. La confirmación no suele producirse en un entorno formal; es el trabajo que realiza para encontrar los gráficos que quiere crear para las presentaciones. Esto significa que su tiempo se alejará del diseño y se dirigirá hacia la creación de prototipos que le permitan iterar rápidamente en el dataviz. Aquí son útiles algunas habilidades en la manipulación de hojas de cálculo y el conocimiento de programas o sitios que permiten la creación rápida de prototipos.
Supongamos que un gerente de marketing cree que en ciertos momentos del día más clientes compran su sitio en los dispositivos móviles que en los escritorios, pero sus programas de marketing no están diseñados para tomar ventaja de eso. Carga algunos datos en una herramienta online (llamada Datawrapper) para ver si está en lo cierto (1 arriba).
Aún no puede confirmar o refutar su hipótesis. No puede decir mucho de nada, pero está haciendo un prototipo y usando una herramienta que hace fácil probar diferentes puntos de vista en los datos. Trabaja rápido; el diseño no es una preocupación. Prueba un gráfico de líneas en lugar de un gráfico de barras (2).
Ahora está viendo algo, pero trabajando con tres variables todavía no llega a la vista de móvil versus escritorio que quiere, así que lo intenta de nuevo con dos variables (3). Cada vez que itera, evalúa si puede confirmar su hipótesis original: En determinados momentos del día, hay más clientes que compran en dispositivos móviles que en ordenadores de sobremesa.
Al cuarto intento, hace un zoom y confirma su hipótesis (4).
Las nuevas herramientas de software hacen que este tipo de visualización sea más fácil que nunca: Nos están convirtiendo a todos en analistas de datos.
Exploración visual. Las visualizaciones abiertas basadas en datos suelen ser competencia de los científicos de datos y los analistas de inteligencia empresarial, aunque las nuevas herramientas han comenzado a involucrar a los directores generales en la exploración visual. Es emocionante intentarlo, porque a menudo produce conocimientos que no se pueden obtener de ninguna otra manera.
Debido a que no sabemos lo que estamos buscando, estas visualizaciones tienden a trazar los datos de forma más inclusiva. En casos extremos, este tipo de proyecto puede combinar múltiples conjuntos de datos o cargar datos dinámicos en tiempo real en un sistema que se actualiza automáticamente. El modelado estadístico se beneficia de la exploración visual.
La exploración también se presta a la interactividad: Los gestores pueden ajustar los parámetros, inyectar nuevas fuentes de datos y revisualizar continuamente. Los datos complejos a veces también se adaptan a una visualización especializada e inusual, como los diagramas dirigidos por la fuerza que muestran cómo se agrupan las redes, o los gráficos topográficos.
La función supera a la forma aquí: Las habilidades analíticas, de programación, de gestión de datos y de inteligencia empresarial son más cruciales que la capacidad de crear gráficos presentables. No es de extrañar que en esta mitad del cuadrante sea donde los directivos son más propensos a llamar a expertos para que les ayuden a configurar sistemas para manejar datos y crear visualizaciones que se ajusten a sus objetivos analíticos.
Anmol Garg, un científico de datos de Tesla Motors, ha utilizado la exploración visual para aprovechar la gran cantidad de datos de los sensores que producen los coches de la empresa. Garg creó un gráfico interactivo que muestra la presión de los neumáticos de un coche a lo largo del tiempo. De forma verdaderamente exploratoria, él y su equipo crearon primero las visualizaciones y luego les encontraron diversos usos: ver si los neumáticos están bien inflados cuando un coche sale de la fábrica, la frecuencia con la que los clientes los vuelven a inflar y el tiempo que los clientes tardan en responder a una alerta de baja presión; encontrar los índices de fugas y hacer algunos modelos de predicción sobre cuándo es probable que los neumáticos se pinchen. La presión de los cuatro neumáticos se visualiza en un diagrama de dispersión que, aunque es inescrutable para el público en general, es claro para el público al que va dirigido.
Garg estaba explorando los datos para encontrar ideas que sólo se podían obtener a través de imágenes. «Estamos tratando con terabytes de datos todo el tiempo», dice. «No se puede encontrar nada mirando hojas de cálculo y consultando bases de datos. Tiene que ser visual». Para las presentaciones al equipo ejecutivo, Garg traduce estas sesiones de exploración en el tipo de gráficos más sencillos que se comentan a continuación. «A los directivos les encanta ver visualizaciones», dice.
Dataviz cotidiano. Mientras que los científicos de datos hacen la mayor parte del trabajo de exploración visual, los directivos hacen la mayor parte del trabajo de visualizaciones cotidianas. Este cuadrante comprende los cuadros y gráficos básicos que normalmente se pegan desde una hoja de cálculo en una presentación. Suelen ser gráficos de líneas simples, gráficos de barras, pasteles y diagramas de dispersión.
«Simple» es la clave. Lo ideal es que la visualización comunique un único mensaje, graficando sólo unas pocas variables. Y el objetivo es sencillo: afirmar y establecer el contexto. La simplicidad es principalmente un reto de diseño, por lo que las habilidades de diseño son importantes. La claridad y la coherencia hacen que estos gráficos sean más eficaces en el entorno en el que se suelen utilizar: una presentación formal. En una presentación, el tiempo es limitado. Un gráfico mal diseñado hará que se pierda ese tiempo al provocar preguntas que obliguen al presentador a interpretar una información que se supone que es obvia. Si un dataviz cotidiano no puede hablar por sí mismo, ha fracasado, al igual que un chiste cuyo remate hay que explicar.
Eso no quiere decir que los gráficos declarativos no deban generar debate. Pero el debate debe girar en torno a la idea del gráfico, no al gráfico en sí.
Supongamos que una vicepresidenta de Recursos Humanos va a hacer una presentación al resto del comité ejecutivo sobre los costes de la atención sanitaria de la empresa. Quiere transmitir que el crecimiento de estos costes se ha ralentizado significativamente, creando una oportunidad para invertir en servicios sanitarios adicionales.
La vicepresidenta ha leído un informe online sobre esta tendencia que incluye un enlace a algunos datos del gobierno. Descarga los datos y hace clic en la opción de gráfico de líneas en Excel. Tiene su gráfico en unos segundos. Pero como es para una presentación, le pide a un colega diseñador que añada detalles del conjunto de datos para dar una visión más completa.
Este es un gráfico bien diseñado y preciso, pero probablemente no es el correcto. El comité ejecutivo no necesita un contexto histórico de dos décadas para discutir la estrategia de la empresa en cuanto a las inversiones en beneficios para los empleados. Lo que el vicepresidente quiere decir es que el aumento de los costes se ha ralentizado en los últimos años. En general, cuando se tarda más de unos segundos en asimilar los datos de un gráfico, éste funcionará mejor en papel o en la pantalla de un dispositivo personal, para alguien que no se espera que escuche una presentación mientras intenta asimilar tanta información. Por ejemplo, a los responsables de la política sanitaria les vendría bien ver este gráfico antes de una audiencia en la que debatirán estas tendencias a largo plazo.
Nuestro vicepresidente necesita algo más limpio para su contexto. Podría exponer su punto de vista de forma tan sencilla como esta:
Una simplicidad como esta requiere cierta disciplina -y valor- para conseguirla. El impulso es incluir todo lo que sabes. Los gráficos ocupados comunican la idea de que has estado precisamente eso: ocupado. «Mira todos los datos que tengo y el trabajo que he hecho», parecen decir. Pero ese no es el objetivo del vicepresidente. Quiere convencer a sus colegas de que inviertan en nuevos programas. Con este gráfico, no tendrá que pronunciar una palabra para que el equipo ejecutivo entienda la tendencia. Ha establecido claramente una base para sus recomendaciones.
En cierto modo, «visualización de datos» es un término terrible. Parece reducir la construcción de buenos gráficos a un procedimiento mecánico. Evoca las herramientas y la metodología necesarias para crear en lugar de la creación en sí. Es como llamar a Moby-Dick una «secuenciación de palabras» o a La noche estrellada una «distribución de pigmentos»
También refleja una obsesión actual en el mundo de la visualización de datos con el proceso por encima de los resultados. La visualización no es más que un proceso. Lo que realmente hacemos cuando hacemos un buen gráfico es llegar a alguna verdad y mover a la gente a sentirla: a ver lo que antes no se podía ver. Para cambiar de opinión. Para provocar la acción.
Algunas reglas básicas de gramática común mejorarán nuestra capacidad de comunicación visual. Pero los buenos resultados requieren una comprensión más amplia y un enfoque estratégico, que la tipología descrita aquí pretende ayudar a desarrollar.