Scott Berinato

<article-ideainbrief class="article-ideainbrief">
 <h4 class="ideainbrief-title">Idea en breve</h4>
 <div class="ideainbrief-contents">
  <h5>Contexto</h5>
  <p>Los trabajadores del conocimiento necesitan una mayor alfabetización visual que antes, porque muchos datos -y muchas ideas- se presentan ahora gráficamente. Pero a pocos de nosotros nos han enseñado técnicas de visualización de datos.</p>
  <h5>Las herramientas están bien...</h5>
  <p>Hay herramientas baratas que permiten a cualquiera realizar tareas sencillas, como importar datos de una hoja de cálculo a un gráfico de barras. Pero eso significa que es fácil crear gráficos terribles. La visualización puede ser mucho más: Es una forma ágil y poderosa de explorar ideas y comunicar información.</p>
  <h5>...Pero la estrategia es la clave</h5>
  <p>No salte directamente a la ejecución. En su lugar, piense primero en lo que está representando: ¿ideas o datos? A continuación, considere su propósito: ¿quiere informar, persuadir o explorar? Las respuestas le sugerirán qué herramientas y recursos necesita.</p>
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</article-ideainbrief><p>No hace mucho tiempo, la capacidad de crear visualizaciones de datos inteligentes, o dataviz, era una habilidad "nice-to-have". En su mayor parte, beneficiaba a los directivos preocupados por el diseño y los 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.</p>

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<p>Not long ago, the ability to create smart data visualizations (or dataviz) was a nice-to-have skill for design- and data-minded managers. But now it&#8217;s a must-have skill for all managers, because it&#8217;s often the only way to make sense of the work they do. Decision making increasingly relies on data, which arrives with such overwhelming velocity, and in such volume, that some level of abstraction is crucial. Thanks to the internet and a growing number of affordable tools, visualization is accessible for everyone&#8212;but that convenience can lead to charts that are merely adequate or even ineffective.</p>
<p>By answering just two questions, Berinato writes, you can set yourself up to succeed: Is the information <em>conceptual</em> or <em>data-driven?</em> and Am I <em>declaring</em> something or <em>exploring</em> something? He leads readers through a simple process of identifying which of the four types of visualization they might use to achieve their goals most effectively: idea illustration, idea generation, visual discovery, or everyday dataviz.</p>
<p>This article is adapted from the author&#8217;s just-published book, <span class="mediatitle">Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations.</span></p>

Visualizations That Really Work

<p>No hace mucho tiempo, la capacidad de crear visualizaciones de datos inteligentes (o dataviz) era una habilidad "nice-to-have" para los directivos preocupados por el diseño y los datos. Pero ahora es una habilidad imprescindible para todos los directivos, porque a menudo es la única forma de dar sentido al trabajo que hacen. La toma de decisiones depende cada vez más de los datos, que llegan con una velocidad tan abrumadora, y en tal volumen, que es crucial cierto nivel de abstracción. Gracias a Internet y a un número creciente de herramientas asequibles, la visualización está al alcance de todos, pero esa comodidad puede dar lugar a gráficos meramente adecuados o incluso ineficaces.</p>
<p>Con sólo responder a dos preguntas, escribe Berinato, puede prepararse para tener éxito: ¿Es la información <em>conceptual</em> o <em>basada en datos?</em> y ¿Estoy <em>declarando</em> algo o <em>explorando</em> algo? Guía a los lectores a través de un sencillo proceso para identificar cuál de los cuatro tipos de visualización pueden utilizar para lograr sus objetivos con mayor eficacia: ilustración de ideas, generación de ideas, descubrimiento visual o dataviz cotidiano.</p>
<p>Este artículo es una adaptación del libro que acaba de publicar el autor, <span class="mediatitle">Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations.</span></p>

Visualizaciones que realmente funcionan

Not long ago, the ability to create smart data visualizations (or dataviz) was a nice-to-have skill for design- and data-minded managers. But now it’s a must-have skill for all managers, because it’s often the only way to make sense of the work they do. Decision making increasingly relies on data, which arrives with such overwhelming velocity, and in such volume, that some level of abstraction is crucial. Thanks to the internet and a growing number of affordable tools, visualization is accessible for everyone—but that convenience can lead to charts that are merely adequate or even ineffective. By answering just two questions, Berinato writes, you can set yourself up to succeed: Is the information conceptual or data-driven? and Am I declaring something or exploring something? He leads readers through a simple process of identifying which of the four types of visualization they might use to achieve their goals most effectively: idea illustration, idea generation, visual discovery, or everyday dataviz. This article is adapted from the author’s just-published book, Good Charts: The HBR Guide to Making Smarter, More Persuasive Data Visualizations.

Visualizaciones que realmente funcionan

Resumen.

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