Visualización de datos, rápido y lento

Hay docenas de libros y talleres y tutoriales en línea que le enseñan cómo hacer una buena visualización de datos. Pero, ¿qué es una buena visualización de datos? Probablemente piense que es rápido: gráficos que se entienden rápidamente o gráficos que se crean rápidamente o (preferiblemente) ambos. Esto se debe a que casi todo lo que le enseña la visualización de datos, ya sea un enfoque técnico como mi libro o uno que se centre más en el diseño y la técnica, se centra en enseñarle cómo hacer que la visualización de datos sea rápida y cómo hacer que la visualización de datos se pueda entender rápidamente .

Solo algunos ejemplos de visualización rápida de datos que aparecen en tutoriales y libros de Edward Tufte, Stephanie Evergreen y Andy Cotgreave

Nuestro enfoque moderno para la visualización de datos se centra en hacer rápidamente la visualización de datos. Creo que ese enfoque crea una comprensión incompleta de la visualización de datos y daña nuestra capacidad de usar y hacer la visualización de datos.

El tropo tradicional de visualización de datos es un informe para ejecutivos ocupados creado por expertos en la materia.

La comunicación visual, como todas las formas de comunicación, no ocurre en un solo modo. El tropo tradicional de visualización de datos es un informe para ejecutivos ocupados creado por expertos en la materia. Este caso clásico se remonta al análisis de Tufte de una reunión donde la NASA necesita decidir, ahora mismo, si lanzará el Challenger en clima frío. Pero junto con este modo, hay productos de visualización de datos de formato largo y aplicaciones analíticas que exigen tiempo e inversión. Los trabajo todo el tiempo en Netflix y puedes experimentarlos en varios medios de comunicación como Pudding o The New York Times. Este desajuste entre los modos reales de visualización de datos y las mejores prácticas en visualización de datos retrasa el desarrollo de formas más avanzadas, pero también implica para los lectores que cualquier visualización de datos que no se entienda de inmediato es un fracaso.

El enfoque en la visualización rápida de datos afecta la forma en que diseñamos productos de visualización de datos, qué herramientas usamos para crearlos, el papel del creador de visualización de datos en relación con su producto y cómo imaginamos interactuar con los lectores de visualización de datos. Y esta visión se vende porque implica una actitud sin sentido, "muéstrame los datos" que se alinea con el liderazgo de la organización que preferiría ver los métodos de gráficos avanzados intimidantes como innecesariamente complejos.

Como resultado, la visualización rápida de datos domina la literatura profesional. Si solo entendiéramos la visualización de datos a través de los manuales y herramientas más vendidos creados para la visualización de datos, parecería que se rige por una fiebre casi desesperada.

Por un lado, hay técnicas para hacer que su visualización de datos sea tan fácil y rápidamente comprensible como sea posible. El lenguaje y las lecciones en torno a este enfoque están dominados por un discurso de moderación: elecciones de color restringidas, elecciones decorativas restringidas, interactividad restringida y tipos de gráficos restringidos.

Por otro lado, hay herramientas para hacer publicidad de productos de visualización de datos con la rapidez y facilidad con la que podrá hacer gráficos. Los tutoriales de Tableau se jactan de construir su tablero en 10 minutos (o incluso un minuto). Incluso hay una competencia similar a Iron Chef que Tableau lleva a cabo llamada Iron Viz. Herramientas como Superset se conectan a sus datos y le brindan información inmediata de forma automática. No puede ser mucho más rápido que lo inmediato.

Un tablero hecho rápidamente con Superset.

Este ritmo vertiginoso es una restricción real de visualización de datos. No es un mito que los gráficos a menudo se implementan en habitaciones llenas de personas que solo tienen poco tiempo para comprenderlos (o no) y tomar una decisión. Las vistas automáticas de fuentes de datos son un aspecto crítico del análisis exploratorio de datos y las comprobaciones de estado. El modo rápido de visualización de datos es real e importante, pero cuando dejamos que se convierta en nuestra única visión de lo que es la visualización de datos, nos limitamos a planificar cómo construir, respaldar y diseñar la visualización de datos. Limitamos no solo a los creadores de visualización de datos, sino también a los lectores de visualización de datos.

Con el fin de revelar una visualización de datos "lenta", quiero examinar los gráficos más de cerca y pensar estructuralmente sobre lo que dicen los gráficos, qué significan los gráficos y qué hacen los gráficos. Estos dos modos no están en oposición, sino que todos los gráficos pueden ralentizarse con un análisis reflexivo. Este examen se divide en tres partes:

Lo que dicen los cuadros

¿Qué significan los cuadros?

QUE HACEN LAS CARTAS

Todo esto puede parecer muy académico o teórico, innecesariamente complejo o frívolo ... como un diagrama de red. No es. En última instancia, la visualización de datos no es un problema técnico, es un problema de diseño y, más que eso, un problema de comunicación. Ya es hora de que empecemos a pensarlo más profundamente de esa manera.