En los últimos meses, el mundo ha cambiado drásticamente debido a la aparición y rápida expansión de una nueva enfermedad denominada COVID 19. Esto es debido a la facilidad de contagio de dicha enfermedad, y además, a la existencia de un periodo asintomático el cual aumenta la velocidad de transmisión. Ante ello, cada gobierno ha implementado diferentes medidas, priorizando algunos sectores sobre otros, a fin de disminuir el impacto de la enfermedad en los mismos. El objetivo del trabajo fue diseñar un conjunto de visualizaciones de datos a partir del clustering de los países según la tasa de infectados cada 10.000 habitantes, a fin de posibilitar a los expertos la evaluación del impacto de las medidas gubernamentales implementadas por los distintos países en un período de tiempo determinado, con respecto a la evolución del COVID-19. Los datasets fueron almacenados en PostgreSQL, por otra parte, el clustering y las distintas visualizaciones de datos fueron desarrolladas en Tableau. Los resultados permiten observar que algunas medidas como ser el distancia-miento social, aislamiento y medidas específicas de salud pública, implementadas en los países a tiempo, han impactado positivamente en la disminución de la velocidad de crecimiento de la curva de contagio.