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7 herramientas de visualización de datos en Big Data

Tableau, Qlik, Power BI, Carto, Neo4J, Ploty y Google Data Studio. En UNIR te ayudamos a conocer sus características para que elijas aquella que mejor se adapte a tus necesidades.

El objetivo principal del Big Data es comprender y analizar datos para poder obtener información relevante de la que las organizaciones puedan extraer conclusiones, entender las tendencias y patrones acerca de sus objetivos de negocio y cómo de bien o mal están consiguiendo las metas que se han impuesto. Para ello es fundamental definir y representar visualmente los indicadores relevantes de los datos recopilados y procesados. En UNIR hacemos un repaso por distintas herramientas de visualización de datos que todo profesional del Big Data debe conocer.

Existen numerosas opciones de software para la visualización de datos, aunque por lo general, todas tienen un funcionamiento similar: importan los datos, ofrecen múltiples maneras de visualizar la información y se publican los cuadros de mando desarrollados de manera fácil y sencilla.

Herramientas Big Data

A continuación, abordamos algunas de las principales herramientas de visualización de datos del Big Data más utilizadas:

Tableau

Permite la visualización de volúmenes de datos muy grandes mediante la generación de cuadros de mando con gráficos y mapas interactivos, entre otros. Se puede utilizar una versión de escritorio en nuestros equipos o de manera remota en la nube. Los gráficos generados con Tableau están optimizados para ser visualizados en diferentes dispositivos (teléfonos, tabletas, portátiles) y dispone de buenos tutoriales para familiarizarse con ella. Es una de las herramientas de Business Intelligence más utilizadas por las organizaciones de todo el mundo. Te contamos cómo aprender Tableau.

Qlik

La solución de la empresa Qlik para la visualización de datos consta de dos aplicaciones que utilizan el mismo motor: Qlik View y Qlik Sense. Ambas son herramientas muy sencillas de utilizar para crear cuadros de mando y poder visualizar información relativa al Big Data. La más popular y completa de las dos es Qlik View y destaca por su flexibilidad, ya que es muy personalizable. Los usuarios que tienen conocimientos de lenguajes de programación pueden sacarle más partido realizando desarrollos más complejos. Qlik View viene acompañada de Qlik Sense, que es una versión más sencilla de la primera, para la creación de gráficos flexibles e interactivos. Las visualizaciones con ambas herramientas están optimizadas para distintos dispositivos al igual que las de Tableau, que es su principal competidor en el mercado.

Herramientas Big Data

Power BI

Desarrollada por Microsoft, Power BI es más compleja de utilizar que Tableau y las herramientas de Qlik, pero para personas que tengan conocimientos sólidos de Excel es una opción preferente. Se trata de una herramienta muy potente y dispone de una interfaz intuitiva y sencilla para la creación de cuadros de mando. Además, permite el almacenamiento, tratamiento y descubrimiento de datos. Está disponible en modo On Premise y en la nube (SaaS), y cuenta con aplicaciones para su utilización en móviles y tablets.

Carto

Una opción especializada en la visualización de mapeo y SIG (Sistema de Información Geográfica) con una interfaz muy intuitiva que no requiere de grandes conocimientos técnicos. Dispone de dos aplicaciones: Carto Builder (servicio gratuito para gestionar datos, realizar análisis o diseñar mapas personalizados) y Carto Engine (gratuita durante los primeros 12 meses y con un conjunto de bibliotecas para crear interfaces de mapas con diferentes estilos, tipografías y elementos). Uno de sus posibles usos es crear aplicaciones de ubicación.

Herramientas Big Data

Neo4J

Base de datos cuya principal peculiaridad es que utiliza grafos (de propiedades etiquetado) para la representación de los datos. Su lenguaje de programación está implementado en Java. Se trata de una base de datos “schemaless”, lo que se traduce en un esquema flexible y escalable que permite realizar modificaciones de forma sencilla. Desarrollada por la empresa sueca Neo Technology, Neo4J destaca por cumplir las propiedades ACID, un alto balanceo de carga y velocidad constante en sus operaciones, aunque aumente la consulta de datos. Se utiliza en diferentes sectores —como banca o comercio electrónico— para la detección del fraude.

Ploty

Ploty es una herramienta online o software colaborativo que permite el desarrollo de visualizaciones complejas y avanzadas de datos. Lo principal de este software es que está completamente integrado con los entornos y lenguajes de programación Python, JavaScript o Matlab, con lo que las posibilidades de personalización y desarrollo son enormes. Puede importar casi cualquier formato de datos y de cualquier fuente, entre ellas de repositorios en la nube como por ejemplo Dropbox.

Google Data Studio

La herramienta de Google engloba los datos procedentes de sus diferentes aplicaciones —como Google Analytics, Search Console, Google AdWords— con la opción de complementarlos con los de externas (como hojas de cálculo). Esto permite crear informes muy detallados con diferentes posibilidades de formatos y personalizaciones. Una de las principales ventajas de Google Data Studio es que el número de datos que se pueden incluir en las tablas es ilimitado con opción de actualizarlos en tiempo real.

Además de estas siete opciones existen otras herramientas para la visualización de datos, cada una con sus puntos fuertes y débiles, como por ejemplo Datawrapper, Infogram, Picktochart o ChartBlocks.

Herramientas Big Data

¿Cuál elegir?

Para la elección de la herramienta de visualización a utilizar, lo principal a tener en cuenta es:

  • Fuentes de donde proceden los datos para evaluar si la herramienta es fácilmente integrable con ellas.
  • Capacidades de las personas que la van a utilizar para realizar los cuadros de mando o visualizaciones, es decir, ¿es necesario disponer de conocimientos de lenguajes de programación para poder sacarle partido?, ¿es sencilla de utilizar?, ¿las capacidades básicas de la herramienta son suficientes para nuestras necesidades?, etc.
  • Volumen de datos. ¿Qué volúmenes de datos manejas?, ¿es capaz la herramienta de procesar tales cantidades de información? Este punto es vital para manejar la información de forma ágil y asegurarnos de que los informes se procesan adecuadamente.
  • Coste de la herramienta. Cada tipo de empresa y entorno tiene unos requisitos y capacidad económica. La elección de una herramienta de este tipo también depende de ello.

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