Conoce las mejores herramientas de visualización de datos

03 Oct Conoce las mejores herramientas de visualización de datos

El big data es la puerta que abre paso a las tecnologías más innovadoras, como la inteligencia artificial, la domótica o el machine learning. Pero, sin la visualización de datos, se complica poder analizarlos e interpretarlos de forma sencilla. 

En ActionsDATA creemos que la visualización de datos es clave en el entorno del big data para analizar grandes cantidades de información y poder tomar decisiones basadas en datos, por ello te queremos explicar cuáles son, para nosotros, las mejores herramientas para ello.

¿Qué es la visualización de datos? 

Consiste en la representación gráfica de grandes cantidades de datos, mediante elementos como cuadros, gráficos o mapas. Gracias a las herramientas de visualización, el análisis de datos permite ver y comprender tendencias, disrupciones o patrones en la informaciónUna buena visualización consigue separar el ruido de la información y contar una historia.

Un ejemplo de ello es el proyecto «Locals and Tourits» de Eric Fisher en el que se crea un mapa de diferentes ciudades mostrando los puntos por los que más andan los turistas o los autóctonos respectivamente basándose en las fotos tomadas por uno u otro grupo.

Pero, ¿Sabes cuáles son las mejores herramientas para la visualización de datos? Te damos algunos ejemplos:

 Tableau

Con sus más de 300.000 usuarios, Tableau es el líder indiscutible del mercado de visualización de datos. Esta posición la debe en gran parte a las amplias posibilidades que ofrece de manera gratuita y a la facilidad con la que se puede utilizar. Y es que se trata de una herramienta muy intuitiva, que permite que personas con poca o ninguna experiencia aprendan rápidamente a utilizarla, pero también ofrece una gama muy amplia de posibilidades de visualización, que satisfacen las necesidades de los expertos en esta área.

Entre sus principales ventajas, está su integración con sistemas como Hadoop, Amazon AWS, My SQL, SAP y Teradata, lo que facilita su utilización en campos de análisis de datos muy amplios, desde la inteligencia artificial, el análisis financiero hasta el periodismo de datos.

Tableau permite crear desde los gráficos más simples, como gráficas elementales o mapas, hasta aquellos más complejos, como mapas de calor, nubes de palabras o cartogramas.

Qlik Q

Es el competidor directo de Tableau, ya que tiene funciones muy similares. Sin embargo, tiene algunas diferencias, que provocan que su uso esté menos extendido, pese a que algunas de estas hacen que en algunos aspectos funcione mejor que Tableau.

Aunque ambas plataformas operan según el método freepremium, la versión de pago de Qlik Q es más cara que la de Tableau. Además, aunque permite diseños responsivos, cobra aparte el uso para la versión de móvil.

El sistema de procesamiento de Qlik Q es más rápido que el de Tableau. Además, permite trabajar con un gran número de sets de datos, en distintos formatos, combinándolos de manera ágil y eficiente.

La interfaz de Qlik Q es mucho más compleja y menos intuitiva que la de Tableau. Además, proporciona numerosas opciones que raramente se utilizan.

Datawrapper

Es una herramienta muy utilizada, particularmente en el entorno de los medios de comunicación, debido a la facilidad de su uso y a su alta compatibilidad con los distintos sistemas operativos.

Datawrapper ofrece ventajas muy amplias:

  • Sus diseños son responsivos.
  • No es necesario instalar el programa en el ordenador –se trabaja siempre en entorno online-.
  • No se necesita programar con código, ya que se realizan todas las visualizaciones a través de su interfaz, que es simple y permite un desarrollo muy intuitivo.
  • Permite realizar gráficos en vivo.
  • Se adapta a múltiples formatos, web e impresos.

FusionCharts

Se trata de un software, basado en lenguaje Javascript, muy utilizado. Sin embargo, es menos popular que los anteriores debido a que se trata de un programa de pago.

Su éxito en algunos sectores radica fundamentalmente en dos características: cuenta con una base de 90 tipos de gráficos y la posibilidad de crear un diseño a partir de plantillas. Es decir, no es necesario empezar cada gráfico desde cero.

En definitiva, la visualización es fundamental para poder aprovechar la gran cantidad de datos a los que actualmente podemos acceder en el entorno del big data, y las posibilidades actualmente son muy amplias y de fácil acceso, gracias al diseño de herramientas potentes y de fácil accesibilidad, debido a sus bajos costes y a sus diseños altamente intuitivos.

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