martes, mayo 7

Hasta los años 70s la forma de llevar los detalles de la contabilidad de una empresa era mediante hojas estructuradas de entre 6 y 15 columnas que los contadores y sus asistentes diligentemente llenaban a mano. De ahí el nombre “hoja electrónica” cuando se empezaron a usar las primeras herramientas digitales para el mismo efecto. Primero fue LANPAR en los años 70, luego VisCalc, el producto estrella de la Apple II. En los 80s fueron SuperCalc, Multiplan y Lotus 1-2-3. Desde 1985, y primero en Mac, llegó Excel para quedarse. La vida no ha sido la misma desde entonces, y empezamos a adornar reportes y presentaciones con gráficos y visualizaciones, “porque se puede.”

Yo no recuerdo haber pasado por un curso sobre teoría del color, comunicación visual, diferentes clases de gráficos y sus usos, razón dorada, etc. Ahhhhh, pero eso no me impedido acompañar cientos y cientos de reportes con algún intento de visualización de los datos.

Seamos honestos, para la gran mayoría nuestro conocimiento de gráficos es tan basto como las variantes que traiga el menú de nuestro software de turno. Y que conste, no es que Excel sea limitado, igual pasa con súper herramientas como Power BI, Tableau, Minitab, y hasta las más potentes como ggplot2, Plotly, o Google Data Studio, hacemos los gráficos más por gusto que por efectividad de la comunicación de nuestros datos.

Lo anterior quiere decir que nos toca aprender cómo resumir y comunicar correctamente nuestros análisis de datos. Mención especial tiene uno de los gráficos más abusados (pero muy bonito) de la historia, el gráfico de pastel.

Siempre hay que empezar por la pregunta ¿qué es lo quiero comunicar? Y en ese sentido el gráfico de pastel no es bueno para mostrar información específica, solamente visualizaciones muy generales. Veamos los errores más comunes.

No se entienden las categorías

El primer problema es que las “porciones del pastel” no se entienden cuando son de tamaños parecidos (pocas categorías). Si las categorías se parecen el lector no tendrá ninguna forma de interpretar el resultado. Dice más una tabla que presente los datos sin ayuda gráfica. La solución común es agregar etiquetas lo que empieza a ensuciar la presentación. Si por el contrario las categorías son muchas, el problema se agrava y ahora sí que no se entiende nada. Cuando este es el caso agregar etiquetas resulta en total confusión pues todo queda muy pequeño y muy junto (a veces demasiado junto).

Figura 1. Utilización de gráficos de pastel para diferenciar categorías. Nótese la dificultad de ver diferencias cuando las categorías son pocas (y parecidas) y muchas.

No son fáciles de comparar

Cada segmento o categoría representa un porcentaje del todo. Si se quieren presentar números absolutos no funciona. Suponga que tiene un pastel por país con la misma categorización, las diferentes porciones no dicen nada sobre la comparación entre países.

Figura 2. Utilización de gráficos de pastel para hacer comparaciones. No se puede dimensionar ni diferenciar nada entre ambos gráficos.

No sirven para mostrar tendencias

¿Estamos mejorando o estamos empeorando? Nunca lo sabremos si usamos este tipo de gráfico. Los pasteles solamente sirven para datos estáticos (un solo set de datos de una sola vez). No puedo comparar mes con mes, año con año, etc. Los dashboards dinámicos que reciben datos directamente de bases de datos y se actualizan solos nunca serán capaces de mostrar cambios significativos con este tipo de gráfico.

Figura 3. Utilización de gráficos de pastel para comparar años. No se puede hacer ninguna comparación entre los tres años mostrados.

No funcionan si los porcentajes no suman 100%

¿Qué pasa si por ejemplo quiero reflejar solamente las categorías más importantes? Por ejemplo, departamentos con más proyectos de mejora durante el año. Resulta que operaciones tiene el 40%, calidad el 30%, mantenimiento el 20%, y el resto de los departamentos de la empresa todos tienen un proyecto cada uno. Puedo hacer el pastel de dos maneras (ambas incorrectas) reflejar a todos los departamentos y por lo tanto voy a tener tres grandes porciones seguidas de un montón de mini segmentos imposibles de entender, o poner solamente los tres departamentos grandes en cuyo caso las porciones no reflejarán los porcentajes correctos.

Figura 4. Gráfico con menos del 100% de categorías (izquierda) o sin sentido cuando se completa el 100% de categorías (derecha).

Pero entonces ¿existe algún uso correcto para el gráfico de pastel?

Aunque la respuesta correcta es evítelo a toda costa, se puede usar para mostrar las relaciones de las partes como un todo en casos estáticos (datos de una sola vez).

¿Qué usar en su lugar?

Siga estas dos reglas generales:

1. Para hacer comparaciones use gráficos de barras. Por ejemplo, si quiere comparar el desempeño de departamentos, países, regiones, entidades, etc. las barras claramente mostrarán las diferencias.

Figura 5. Gráfico de barras tomado de la revista The Economist. El “gráfico diario” de The Economist es siempre un excelente ejemplo de simpleza y buena comunicación.

2. Para mostrar tendencias en el tiempo siempre use gráficos de línea. Tiempo en el eje X (horas, días, meses, años), su variable de interés en el eje Y (ventas, calidad, producción, cantidad de eventos, etc.). Y cada par ordenado unido por una línea para mostrar tendencias, patrones, ciclos, cambios, causas especiales de cambios.

Figura 6. Gráfico de línea. Comparación de la velocidad de internet en la casa que sirvió para tomar la decisión de aumentar la velocidad con tres personas trabajando al mismo tiempo.

No se limite a lo que usted quiere mostrar, sino que póngase en el lugar del receptor final y dele lo que necesita ver. Hay muchas formas de tener un buen impacto visual y el gráfico de pastel definitivamente NO es una de ellas.

E!

Fotos tomadas de creativecommons.org

Pie Chart” by atomicShed is marked with CC BY-NC-ND 2.0.

Accounts book” by futureshape is marked with CC BY 2.0.

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Chairman Grupo PXS Fellow ASQ I’m part of the ASQ Influential Voices program. While I receive an honorarium from ASQ for my commitment, the thoughts and opinions expressed on my blog are my own.

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