Los datos son un pilar fundamental en la toma de decisiones empresariales. Antes de tomar cualquier decisión, es necesario analizar la situación para comprender el contexto y vislumbrar las posibles alternativas. Y para ello es necesario presentar los datos de una manera clara y comprensible.

El análisis de datos no sirve de nada si no conseguimos que el resultado se entienda. Y la mejor manera de entender los datos es visualizarlos.

¿Qué es la visualización de datos?

La visualización de datos es una tarea vinculada al análisis de datos cuyo objetivo es la representación gráfica de la información subyacente de los datos.  Para ello se utilizan desde elementos gráficos básicos, como gráficos de líneas, de dispersión o mapas de calor, hasta visualizaciones complejas configuradas sobre un dashboard o cuadro de mando. La visualización de datos permite detectar patrones, tendencias o datos anómalos, proyectar predicciones o comunicar inferencias derivada del análisis de datos, entre otras cuestiones.

Gracias a estas representaciones, personas sin conocimientos avanzados de analítica pueden  interpretar y comprender los datos de una manera más sencilla y tomar decisiones en base a ellos en ámbitos tan dispares como el marketing, la salud, la ciencia, la economía, el periodismo o incluso el arte. 

Podemos dividir las herramientas de visualización de datos, en dos categorías. Por un lado, las herramientas de visualización genéricas y por otro, las librerías y APIs de visualización, más versátiles, pero que necesitan el manejo de lenguajes de programación.  En este artículo nos vamos a centrar en las primeras.

Principales ejemplos de herramientas de visualización de datos genéricas

Kibana

Funcionalidad:

Kibana es un software de código abierto que forma parte del paquete de productos Elastic Stack. Proporciona capacidades de visualización y exploración de datos indexados sobre el motor de analítica Elasticsearch. 

Principales ventajas:

Su principal ventaja es que presenta la información de manera visual a través de dashboards personalizables, mediante la integración de filtros facetados por rangos, categorías de información, cobertura geoespacial o intervalos temporales, entre otros.  Además, dispone de un catálogo de herramientas de desarrollo (Dev Tools) para interactuar con los datos almacenados en Elasticsearch.  

¿Quieres saber más?

Materiales de ayuda: En la propia web de Elastic encontramos este manual de usuario que incluye conceptos básicos para configurar Kibana, cómo crear y personalizar los dashboards o cómo interactuar con las API de Kibana, entre otros. Elastic también ofrece vídeos cortos en su canal de Youtube y organiza, de manera periódica, webinars donde se explican diversos aspectos y casos de uso en Kibana.

Repositorio: En este Github tienes distintos recursos para su configuración, incluyendo pluggins, tests y ejemplos.

Comunidad de usuarios: Existe una comunidad de usuarios oficial en su página web, aunque también puedes encontrar grupos de discusión en Stackoverflow.

Redes sociales: Puedes seguir la cuenta de Twitter @elastic para estar al día de las novedades de Kibana y descubrir experiencias de uso, o unirte a su grupo de LinkedIn.

Tableau Public   

Funcionalidad:

Tableau Public es una herramienta diseñada para la realización de visualizaciones combinando una interfaz gráfica con elementos habituales de las herramientas de Bussiness Integillence, como el modelo de organización variable mediante el uso de dimensiones y la conexión con bases de datos o datasets.  

Principales ventajas:

Destaca por su interfaz gráfica, eficiente y rápida, y por su integración sencilla de bases de datos u hojas de cálculo de cualquier tamaño. Además, permite la combinación de diversas fuentes de datos en una sola vista. 

Como punto negativo, para poder usar la versión gratuita, tanto los datos como las visualizaciones deben ser publicados en su web de manera pública, eliminando la confidencialidad de la información.   

¿Quieres saber más?

Materiales de ayuda: Tableau ofrece un manual con 8 pasos para empezar a usar Tableau Desktop, que se incluye desde cómo conectarse a los datos hasta cómo compartir los hallazgos. En la web de Tableau también puedes encontrar tutoriales, una galería de visualizaciones, recursos para usuarios (como podcast o concursos) y un blog con artículos relacionados.

Comunidad de usuarios: En el foro oficial de Tableau puedes encontrar más de 450 grupos de usuarios y respuestas a más de 195.000 cuestiones.

Redes sociales: En la cuenta de Twitter @tableaupublic se incluyen ejemplos de visualizaciones, experiencias e información sobre novedades. También hay disponible un grupo de LinkedIn.

SpagoBI (Knowage) 

Funcionalidad:  

SpagoBI (actualmente llamada Knowage)  es una plataforma de código abierto diseñada principalmente para aplicaciones de Inteligencia de negocios. Ofrece soluciones para la presentación de informes, análisis multidimensional, minería de datos, dashboards y consultas ad-hoc.  

Principales ventajas:

SpagoBI permite crear informes personalizables y exportable en diferentes formatos (HTML, PDF, XLS, XML, TXT, CSV y RTF) que pueden contener tablas, tablas cruzadas, gráficos interactivos y texto.  

¿Quieres saber más?

Materiales de ayuda: En este documento puedes encontrar un manual de instalación, un manual de administración, una guía de usuario e información sobre las distintas funcionalidades. En su canal de youtube puedes encontrar distintas listas de reproducción con historias de éxito, ejemplos de visualizaciones, tutoriales sobre distintas funcionalidades o webinars, entre otros. En el caso de los webinars, también puedes acceder a ellos desde su página web, donde se incluye la agenda con las próximas citas.

Repositorio: En Github hay distintos repositorios con material de interés para los usuarios de SpagoBI.

Comunidad de usuarios: Puedes encontrar distintas preguntas planteadas por los usuarios -y sus respuestas- en Stackoverflow.

Redes sociales: La comunidad de usuarios también tiene a su disposición un grupo de LinkedIn. En Twitter, conviven los canales @SpagoBI y @knowage_suite, que informan de las novedades y muestran ejemplos de trabajos realizado con esta herramienta.

Grafana

Funcionalidad:  

Grafana permite crear visualizaciones interactivas y dinámicas. Originalmente empezó siendo un componente de Kibana, pero en la actualidad son herramientas completamente independientes.   

Principales ventajas:

Esta herramienta permite a los usuarios interactuar, intercambiando datos o dashboards.  Además, integra diferentes bases de datos como: PostgreSQL, MySQL y Elasticsearch, de las que se puede obtener métricas, filtrar datos o realizar anotaciones en tiempo real.  

¿Quieres saber más?

Materiales de ayuda: En la web de Grafana hay múltiple información sobre cómo instalar esta herramienta, crear un dashboard o gestionar alertas. Además cuentan con un blog, así como con webinars y videos, también disponible en su canal de Youtube.

Repositorio: Desde este GitHub puedes descargar paquetes y recursos, como plugins.

Comunidad de usuarios: Al igual que en algunos de los casos anteriores, encontramos una comunidad oficial en la propia web de Grafana, y comunidades informales en Gitter y Stackoverflow.

Redes sociales:  La cuenta de Twitter @grafana muestra ejemplos de uso y ayuda a difundir las novedades resaltadas en el blog. Los usuarios también se pueden unir a su grupo de LinkedIn

Más información en datos.gob.es