¿Cómo crear gráficos interactivos?

¿Qué son los gráficos interactivos?

El usuario puede elegir qué fragmento de datos quiere ver y en qué formato. Por lo general, puede seleccionar gráficos de líneas, columnas, tablas e incluso un mapa del mundo.

¿Por qué crear gráficos interactivos?

Según el informe de MarketingLTB:

• 62 % de los usuarios prefiere el contenido interactivo;
• 72 % de la audiencia recuerda mejor las marcas que utilizan contenido interactivo;
• 91 % de los compradores prefiere el contenido visual y dinámico en lugar de un bloque de texto estático.

También existen beneficios prácticos:

1. Los gráficos interactivos pueden conectarse a una fuente de datos y actualizarse automáticamente. El artículo conserva su vigencia y la empresa no tiene que invertir tiempo ni presupuesto en supervisar la modificación del contenido.
2. El autor del gráfico puede adaptar fácilmente los colores o el tipo de gráfico predeterminado a su empresa. Basta con configurar estos elementos una sola vez para generar gráficos atractivos y coherentes.
3. En soluciones más avanzadas, el usuario puede exportar datos, supervisar cambios e incluso acceder a una API. Las posibilidades pueden ampliarse continuamente.

Cabe destacar que estos beneficios no se limitan a las visualizaciones: el contenido estático también puede conectarse a una fuente de datos, de modo que el artículo actualice no solo los gráficos, sino también frases completas.

¿Cómo crear gráficos interactivos?

Según tu nivel de conocimientos, tienes tres opciones:

Herramientas listas para usar, como Canva

El ejemplo más conocido es Canva, aunque el funcionamiento es similar en la mayoría de este tipo de plataformas.

¿Cómo funciona en la práctica?

1. Elección de la plantilla del gráfico: después de iniciar sesión, seleccionamos el tipo de visualización (de líneas, barras, circular, etc.). La interactividad está predeterminada y suele incluir efectos hover (información que aparece al pasar el cursor) o el cambio entre distintas variantes de datos.
2. Introducción de datos: por desgracia, los datos deben añadirse manualmente (pegando una tabla) o importarse desde un archivo CSV. Esta opción funciona para conjuntos sencillos, pero se vuelve problemática cuando hay grandes volúmenes de datos o actualizaciones frecuentes.
3. Personalización del diseño: podemos cambiar los colores, las fuentes, las etiquetas de los ejes o la leyenda.
4. Inserción del gráfico: exportamos el gráfico interactivo como iframe o como un enlace de inserción.

Esta solución es rápida, pero tiene límites claros: no permite actualizar automáticamente los datos desde una API, carece de lógica avanzada (filtros y relaciones entre series) y ofrece un control limitado sobre la accesibilidad y el rendimiento. Es adecuada para contenidos de marketing sencillos, pero menos apropiada para contenido escalable, eficaz y que requiera poco mantenimiento.

Plataformas de datos como Monitly

En este caso, basta con seleccionar los datos que quieres incluir en el artículo:

Después de seleccionar el conjunto de datos, puedes personalizar su apariencia y hacer clic en «Export». Para un artículo, debes elegir «Embed» para insertar fácilmente un gráfico interactivo que se actualiza automáticamente.

También puedes exportar el gráfico para otros fines:

• PNG: como imagen estática para un documento o una presentación;
• CSV: para realizar un análisis más profundo de los datos, por ejemplo, mediante IA;
• API: para utilizar los datos en tu propia aplicación;
• Animation: para generar una animación para YouTube o TikTok.

Monitly ofrece una solución lista para visualizar gráficos y también actualiza los datos. Sin embargo, esto significa que solo puedes utilizar los datos disponibles en la plataforma. Hay varios millones de estadísticas de proveedores como Eurostat, OECD, WHO o datos gubernamentales.

Si quieres visualizar tus propios datos, tendrás que utilizar herramientas como Canva o pasar a la siguiente opción.

Programar gráficos interactivos desde cero

¿Cómo es el proceso técnico?

1. Preparación de los datos: los datos deben estar estructurados, normalmente en formato JSON o CSV. Con grandes conjuntos, suele ser necesario limpiar, agregar y normalizar los datos (los llamados procesos ETL). Los buenos gráficos empiezan con una base sólida: una base de datos bien preparada, por ejemplo, en PostgreSQL.
2. Elección de la biblioteca: Chart.js es una de las opciones más utilizadas por su sencillez y rapidez de implementación. D3.js es más flexible, pero también más exigente, mientras que Recharts ofrece un punto intermedio (es la biblioteca que utilizamos para presentar los gráficos interactivos de este artículo). Todas estas opciones requieren conocimientos de JavaScript y fundamentos de frontend, aunque actualmente la IA facilita considerablemente el acceso.
3. Lógica de interacción: consiste en definir qué ocurre después de hacer clic o pasar el cursor, cómo cambian los datos al aplicar filtros, qué elementos puede modificar visualmente el usuario, etc.
4. Integración con datos en tiempo real: para que el gráfico se actualice, debe conectarse directamente a la API de tu base de datos.

Este último elemento es especialmente importante: un gráfico es tan bueno como la base de datos que utiliza. Por eso, al obtener datos de una fuente externa, conviene configurar un script, por ejemplo en Python, que se ejecute a diario (por ejemplo, mediante GitHub Actions gratuito) y descargue los datos actualizados.

Los gráficos propios ofrecen la mayor autonomía, pero cualquier cambio, incluso el más pequeño, requiere modificar el código. Además, hay que mantener la base de datos y supervisar constantemente la actualización y la calidad de los datos. Por eso, conviene elegir esta solución solo cuando el proyecto tenga una escala considerable.