La visualización de datos es visto por muchas disciplinas como un equivalente moderno de la comunicación visual. No es propiedad de algun campo especifico, sino más bien se encuentra bajo la interpretación a través de muchas disciplinas (por ejemplo, es vista como una rama moderna de la estadística descriptiva por algunos, sino también como una herramienta de desarrollo de la teoría fundamentada por otros). Se trata de la creación y el estudio de la representación visual de los datos, es decir, “la información que se ha abstraído de una forma esquemática, incluyendo atributos o variables de las unidades de información”.

El objetivo principal de la visualización de datos es comunicar información de manera clara y eficiente a los usuarios a través de los gráficos estadísticos, gráficos de información, tablas y gráficos seleccionados. La visualización eficaz ayuda a los usuarios en el análisis y el razonamiento sobre los datos y las pruebas. Hace datos complejos más accesible, comprensible y utilizable. Los usuarios pueden tener determinadas tareas analíticas, tales como hacer comparaciones o entender la causalidad, y el principio de diseño de la gráfica.

La visualización de datos es un arte y una ciencia. La velocidad a la que se genera de datos ha aumentado, impulsada por una economía basada en la información cada vez mayor. Los datos creados por la actividad de Internet y un número creciente de sensores en el medio ambiente, tales como satélites y cámaras de tráfico, se les conoce como “Big Data“. Procesamiento, análisis y comunicación de estos datos presentan una variedad de desafíos éticos y analíticos para la visualización de datos.

Edward Tufte define en Pantallas gráficas y de principios para la visualización gráfica eficaz de la siguiente manera: “La excelencia en gráficos estadísticos se compone de ideas complejas comunicadas con claridad, precisión y eficiencia”, ademas bajo las siguientes premisas:

• mostrar los datos
• inducir al espectador a reflexionar sobre la sustancia en lugar de sobre la metodología, el diseño gráfico, la tecnología de la producción gráfica o algo más
• evitar distorsionar lo que los datos tienen que decir
• presentar muchos números en un espacio pequeño
• hacer de grandes conjuntos datos coherentes
• alentar a los ojos para comparar diferentes piezas de datos
• revelar los datos en varios niveles de detalle, desde una visión amplia de la estructura fina
• servir a un propósito razonablemente clara: descripción, exploración, tabulación o decoración

Web Seer, 2009. “Parte de la frase ‘¿por qué él no…?’ Más reveladora es la comparación entre lo que él no hace y lo que ella no hace. (En estos diagramas, el grosor de la flecha muestra el número de páginas web para cada pregunta)”.

Los artistas de datos Fernanda Viégas y Martin Wattenberg inventan plataformas de color y gráficos para que la gente piense y hable sobre los datos como arte. La pareja de colaboradores son líderes del grupo de investigación de visualización de datos Big Picture de Google, que intenta encontrar formas estimulantes para que los usuarios puedan entender y explorar datos. Su trabajo ha sido expuesto en el MoMA y en el Whitney de Nueva York.

http://thecreatorsproject.vice.com/blog/your-dating-insecurities-are-big-data-artists-paint