Conforme la analítica permea más en las corporaciones, los visualizadores de datos se encuentran entre los más cotizados – pero, ¿trabajan para TI o establecen a TI el rumbo que debe tomar?

Una imagen está compuesta por millones de puntos de datos. Ese es actualmente el mantra de la analítica de negocio.

Conforme la tendencia de los big data se intensifica y la analítica se enraíza más en las corporaciones, la necesidad de gente que pueda presentar los datos de formas claras se está elevando. El año pasado, Gartner predijo que habría 4.4 millones de empleos en big data para 2015, muchos de los cuales requerirán de nuevas habilidades como la visualización de datos.

¿Pero qué es exactamente la visualización de datos? ¿Quién exactamente está haciendo esta visualización, y qué tan distinta es de crear una gráfica colorida o una infografía atractiva?

Irónicamente, es difícil tener una imagen clara de un visualizador de datos. La función aún no está bien definida, y es raro verla como un puesto por sí mismo, dicen los observadores de las profesiones en TI. Más bien es una serie de habilidades que cada vez más compañías están demandando como parte de otros roles, como los empleos en inteligencia de negocios y analítica.

De acuerdo con Todd Nevins, cofundador de icrunchdata, un sitio de empleos que se especializa en puestos de analítica de datos, “la visualización de datos” como un requerimiento en las descripciones de los empleos aumentó 12 por ciento en los últimos seis meses. En contraste, los “big data” como un requerimiento en las descripciones de los empleos subió a 63%. “La visualización de datos aún está en su infancia pero se está volviendo más prominente conforme las compañías establecen sus estrategias alrededor de la extracción y el uso de los datos”, resalta Nevins.

Los datos que se están visualizando no vienen de TI – por lo menos no por ahora. TI tiene un rol muy limitado en el análisis de datos e incluso un menor rol en su visualización, dicen los expertos. “TI es responsable de mucho del dashboard y de ofrecer la inteligencia de negocio”, señala Gregory Lewandowski, director de analítica de Cisco. “Pero a menudo vemos a TI tomando órdenes en lugar de tratar de entender el juego”.

TI normalmente se enfoca en la tecnología que permite la visualización pero no utiliza la tecnología misma, explica Stephen Few, director y fundador de Perceptual Edge, una consultora que se especializa en la visualización de datos. Few, que tiene experiencia en TI e inteligencia de negocio, fundó la consultoría en 2003 después de tomar un taller con el gurú de la visualización Edward Tufte. Tufte es reconocido por haber desarrollado la visualización de datos como una disciplina y haber escrito libros sobre el tema en 1983.

Incluso en los departamentos de TI que tienen un analista de inteligencia de negocio de tiempo completo, esa persona a menudo está haciendo reportes de producción por solicitud, señala Few. “Pero normalmente no entienden los datos. Realmente no saben cómo la gente está usando los datos que están poniendo en ese reporte”, señala.

“Hay una desconexión entre la gente que trabaja con los datos para tomar decisiones y la gente de TI que suministra los datos que necesitan”, añade Few. “Encontrar a la gente que realmente entienda los datos y entienda las tecnologías que tiene organización para distribuir los datos – encontrar ambas cosas en una sola persona – es relativamente raro”.

De lo que Few y otros están hablando es del sentido estético más finamente perfeccionado que requiere la visualización de datos de hoy. Boris Evelson, vicepresidente y analista principal de Forrester Research, dice que hay dos niveles de habilidades de visualización de datos que están emergiendo. Un nivel se refiere a la capacidad de la persona de usar la tecnología más reciente y las herramientas para analizar y presentar la información. En lugar de usar Excel o incluso Cognos, por ejemplo, los analistas de datos están usando Tableau o Spotfire para crear gráficas visualmente más atractivas y mucho más fáciles de entender.

Pero eso no es suficiente en algunas aplicaciones. Recientemente, un banco grande de la ciudad de Nueva York le dijo a Evelson que necesitaba a alguien con mayores capacidades para presentar visualmente un análisis de carteras sofisticado y completo – para analizar miles de clientes con varios tipos de inversiones y riesgos. Si bien el banco tenía “toda las herramientas y tecnólogos necesarios”, dice, estaba buscando a alguien que comprendiera perfectamente cómo reacciona el cerebro a la información visual y cómo la digiere.

“No se trataba de la tecnología de visualización de datos, sino de la sicología de la percepción visual”, comenta. El banco quería que alguien que supiera qué tipos de técnicas de visualización funcionan mejor para diferentes tipos de datos, así como las limitaciones de ciertas técnicas. Por ejemplo, “una proporción importante [ cercana a 7%] de la población es daltónica”, señala. “Así que tal vez la solución no debería depender exclusivamente del color”.

El banco terminó contratando a un profesional – pero como un consultor de medio tiempo en lugar de tiempo completo, una tendencia que los analistas dicen se repetirá en muchas compañías, incluso en las que manejan grandes volúmenes de datos. Una tercera opción es delegar dichos proyectos de visualización de datos a las consultorías especializadas.

En tanto, las compañías parecen estar reconociendo la necesidad de capacitar en la visualización de datos no sólo a sus analistas de negocio sino a todas sus organizaciones.

Lesandowski de Cisco tomó el curso de Few hace seis años. “Realmente me abrió los ojos a las cosas importantes, pero sutiles que mucha gente no percibe”, afirma. “Hay muchas cosas diferentes que usted puede no notar de inmediato pero que marcan la diferencia en el mundo”.

Como muchos especialistas en la visualización de datos, Lewandowski, se sintió atraído a este campo. Comenzó en ventas y desarrollo de negocio en Cisco hace 14 años. Después se convirtió en gerente de relaciones con socios de canal, donde comentó a utilizar aplicaciones de BI. Gradualmente amplió su conocimiento en BI y análisis de datos, y ahora dirige a un equipo de tres personas dentro de Cisco Global Busienss Operation que es responsable de entregar la inteligencia de negocio en la compañía. Describe a la unidad como una organización híbrida de TI y de negocio, aunque no considera a la visualización de datos como una función de TI.

El equipo de Lewandowski invierte mucho de su tiempo en la visualización de datos, en visualizaciones específicas de los datos de Cisco y en promover las mejores prácticas dentro de la compañía. El equipo espera que “un poco más de educación pueda deshacerse de las insultantes gráficas de pastel 3D”, dice. “Al final del día, todos tienen la responsabilidad de probar y comunicarse mejor”.

Aquí Few eligió una gráfica lineal sencilla para exponer el quid de los datos – la participación de mercado – de forma sencilla, con etiquetas directamente junto a las líneas de datos en lugar de un cuadro separado con una leyenda. Integrar una tabla en la base de la gráfica ofrece valores precisos a quienes los quieren sin saturar la imagen principal. Aquí puede ver una imagen “antes” de la misma gráfica sin los principios de Few aplicados.

Sin embargo, para los profesionales de la visualización de datos, el objetivo final no es necesariamente presentar los datos que respondan a preguntas específicas, apunta Lewandowski. “Parte de esto es permitir a nuestros líderes ser capaces de articular preguntas que nunca se habían hecho antes porque están viendo cosas de la forma en que nunca las habían visto antes”, explica. “Si tenemos éxito, la gente puede ver la información de manera que les permita hacer mejores preguntas, lo que lleva a una mejor estrategia y finalmente a una mejor compañía”.

Una buena visualización de datos ha demostrado tener beneficios reales en el balance general en Cisco, asevera Lewandowski. Desarrolló una gráfica llamada “pirámide de Lewandowski”, por ejemplo, que “ha generado cambios en la estrategia global”. Tiene una gran importancia estratégica, de hecho, que se negó a dar mayores detalles. “Es básicamente un modelo de segmentación, o de estratificación, donde contamos algo, por ejemplo, el número de órdenes o el número de clientes, y después lo segmentamos en diferentes capas”.

Con el tiempo, el modelo le permite a los directores dar seguimiento a los cambios (en qué, no lo dijo) e identificar los factores detrás de esos cambios para poder hacer la corrección del curso o aprovechar un mercado emergente, por ejemplo. “Estamos representando esto de una manera que no habíamos visto antes, de una forma que deja claro los tipos de preguntas que los miembros internos necesitan estar haciendo”, añade Lwandowski.

Dana Zuber, directora de analítica del equipo de datos empresariales y analítica de Wells Fargo, dice que no estaba familiarizada con la visualización de datos hasta que se integró al banco hace seis años, aunque había estado analizando datos en una variedad de trabajos a lo largo de sus 12 años de carrera. El banco la envío a un programa interno de capacitación en visualización de datos así como a algunos seminarios externos, incluyendo uno impartido por Tufte. “Antes de eso, no entendía que era una disciplina alrededor de la visualización de datos”, comenta.

Obviamente, los ejecutivos del banco creían que la visualización de datos se ha vuelto una habilidad crítica, no sólo para los analistas de datos. El curso interno está disponible para todos en la compañía, explica Zuber. “Cuanta más gente haya tomado el curso, el interés en la visualización de datos se propaga por la organización”, dice. “Más gente está viendo el valor de esto y entendiendo cómo puede ayudarles en su trabajo”.

Ese es el tipo de progreso que a Few le gustaría ver más. Aunque big data ha enfocado la atención en la visualización de datos, es una habilidad que se ha necesitado urgentemente en las corporaciones por largo tiempo, argumenta. E incluso conforme las compañías comienzan a reconocer su importancia, muchas de ellas se están enfocando en las cosas equivocadas. En las descripciones de los empleos, por ejemplo, están pidiendo habilidades técnicas, como saber hacer una gráfica en Cognos, en lugar de diseño gráfico.

“El tipo de habilidades que están buscando no necesariamente son las habilidades que necesitan”, señala. Sin entender los aspectos más sutiles, incluyendo cómo el cerebro humano percibe el color y las formas, “usted termina con estas visualizaciones de datos escandalosas – con todos estos colores y cosas girando y volando y demás”, explica. “Es sólo algo llamativo, y la historia que usted está tratando de contar con los datos se pierde detrás de los efectos”.

– Por Tam Harbert, Computerworld