¿Cuántos tipos de visualización hay?

Harvard Business Review clasifica la visualización de datos en cuatro propósitos clave: generación de ideas, ilustración de ideas, descubrimiento visual y visualización de datos cotidiana. La visualización de datos se utiliza habitualmente para estimular la generación de ideas entre los equipos. A menudo se aprovechan durante las sesiones de lluvia de ideas o de pensamiento de diseño o Design Thinking al comienzo de un proyecto, apoyando la recopilación de diferentes perspectivas y poniendo de relieve las preocupaciones comunes del colectivo. Aunque estas visualizaciones suelen estar poco pulidas y refinadas, ayudan a sentar las bases dentro del proyecto para garantizar que el equipo esté alineado con el problema que pretenden resolver para las partes interesadas clave. La visualización de datos para la ilustración de ideas ayuda a transmitir una idea, como una táctica o un proceso. Suele usarse en entornos de aprendizaje, como tutoriales, cursos de certificación o centros de excelencia, pero también se puede utilizar para representar estructuras o procesos de la organización, facilitando la comunicación entre las personas adecuadas para tareas específicas. Los gestores de proyectos suelen utilizar diagramas de Gantt y gráficos de cascada para ilustrar los flujos de trabajo. El modelado de datos también utiliza la abstracción para representar y comprender mejor el flujo de datos dentro del sistema de información de una empresa, lo que facilita a los desarrolladores, analistas de negocio, arquitectos de datos y otros la comprensión de las relaciones en una base de datos o almacén de datos. El descubrimiento visual y la visualización cotidiana de los datos están más estrechamente alineados con los equipos de datos. Mientras que el descubrimiento visual ayuda a los analistas de datos, a los científicos de datos y a otros profesionales de los datos a identificar patrones y tendencias en un conjunto de datos, la visualización de datos cotidiana apoya la posterior narración después de haber encontrado nuevos conocimientos. La visualización de datos es un paso crucial en el proceso de la ciencia de datos, ya que ayuda a los equipos y a los trabajadores a transmitir los datos de manera más efectiva a sus colegas y a los responsables de la toma de decisiones.