La visualización de datos e información ha atraído un interés cada vez más amplio de varios campos académicos e industrias. Al mismo tiempo, explorar un gran conjunto de datos para respaldar decisiones factibles requiere un método organizado de Toma de Decisiones Multicriterio (MCDM). El aumento dramático de la producción de datos durante la última década hace que la visualización sea necesaria como una capa de presentación en la parte superior del proceso de MCDM. Este estudio tiene como objetivo proponer una estrategia integrada para clasificar las alternativas en el conjunto de datos, combinando datos, métodos de MCDM y capas de visualización. De hecho, la combinación bien diseñada de Visualización de la Información y MCDM proporciona un enfoque más amigable para el usuario que los métodos tradicionales. Investigamos un estudio de caso en análisis bibliométricos, que se ha convertido en una dimensión y herramienta importante para evaluar el impacto y el rendimiento de investigadores, departamentos y universidades. Por lo tanto, encontrar los mejores y más fiables documentos, autores y editoriales considerando diversos criterios es uno de los desafíos importantes en el mundo de la ciencia. Por lo tanto, este texto presenta una nueva estrategia sobre el conjunto de datos bibliométricos como estudio de caso y demuestra que esta estrategia puede ser más significativa para los usuarios finales que las herramientas actuales. Finalmente, las simulaciones presentadas ilustran el rendimiento y la utilización de esta combinación. En otras palabras, los investigadores de este estudio podrían diseñar e implementar una herramienta que supere los mayores desafíos del análisis de datos y clasificación a través de una combinación de metodologías de MCDM y visualización que pueden proporcionar una gran cantidad de información y perspicacia de un conjunto de datos masivo de manera eficiente.