Dataviz: ¿Qué herramienta de visualización de datos elegir?

Publicado en 04 agosto 2021

Hora de lectura 12 minutos

¿Qué es la visualización de datos? ¿Cuáles son las mejores herramientas de visualización de datos? ¿En qué situación utilizarlas? ¡Te lo contamos todo a continuación!

Visualización de datos y sus herramientas

A partir de los años 80, se comienza a comprender el interés de la visualización de datos y del Business Intelligence en la toma de decisiones de las empresas, y esto se puede comprobar a través de la utilización creciente de los datos en este ámbito. No fue hasta la década de los 2000 que se fabricaron los primeros ordenadores lo suficientemente potentes para procesar un volumen tan grande de datos.


¡Así es! En estos días, generamos datos para todo, ya sea para vigilar los sistemas de administración y facturación o para la gestión de inventarios, por ejemplo. Pero a medida que pasa el tiempo, el volumen que hay que procesar aumenta tan rápidamente que ya no se puede asimilar y analizar tanta información de un vistazo.


Por este motivo, es necesario extraer toda esta información para hacer un seguimiento de las actividades de las empresas (calculando la facturación de una empresa por ejemplo o el número de empleados). Los datos están muy presentes en los ámbitos del marketing digital, recursos humanos y actividades digitales en general.


Con la visualización de datos se busca entender este conjunto de indicadores y sintetizar toda la información con el objetivo de poder verla con mayor claridad y establecer informes estratégicos. De esta manera, se simplifica la toma de decisiones en una empresa. 


¿Quieres saber cómo utilizar los datos en la toma de decisiones estratégicas de tu empresa? Descubre nuestro artículo sobre el tema, firmado por Dayo Aderibigbe, Product Operations Manager en Google


Visualización de datos y Business Intelligence: definiciones, similitudes y diferencias


¿Qué es la visualización de datos?

El principal objetivo de la visualización de datos es facilitar el acceso a grandes volúmenes de datos. Gracias a la información recopilada, analizada y visualizada, sacaremos tendencias, comparaciones y recomendaciones.


En pocas palabras, la visualización de datos consiste en dar forma visual a los datos puestos a nuestra disposición para saber en qué consisten.


Sabemos que el cerebro humano no está hecho para analizar miles de líneas de datos. Sin visualización de datos, o dataviz para los expertos, analizar todas esas líneas de números y palabras llevaría demasiado tiempo. Por lo tanto, se pretende hacer que todos estos datos e indicadores sean accesibles al mayor número de personas posible, favoreciendo así su comprensión y lectura.


A continuación, se muestra un ejemplo de una realización de visualización de datos creada en Flourish  (plataforma de visualización de datos y storytelling):


Made with Flourish


Esta visualización representa la evolución de la población mundial con una proyección hasta el año 2100. Fuente: Naciones Unidas.


Business Intelligence: ¿qué significa?

Hoy en día, el estudio de las cifras de negocio es cada vez más importante en el mundo empresarial. Cuando hablamos de Business Intelligence (BI por sus siglas en inglés), nos referimos a la producción de representaciones (informes y/o dashboards) que facilitan la toma de decisiones y detectan tendencias en el mercado.

Cabe señalar que el mercado global del Business Intelligence alcanzaba la cantidad de más de 17 mil millones dólares en 2016 según Gartner, y debería generar 26,5 mil millones de dólares en 2021.

Por lo tanto, incluso si la dataviz y BI tienen una finalidad común: permitir que todos usen sus datos a través de diferentes tipos de gráficos, diagramas circulares, curvas... Existen diferencias notables entre las librerías de visualización de datos y las herramientas de BI.

Las librerías de visualización de datos: características

Las librerías de visualización de datos fueron creadas para desarrollar y obtener resultados de visualización que hicieran posible personalizar por completo sus representaciones.

A menudo tendemos a identificarlas como herramientas técnicamente más avanzadas que las herramientas de BI, en las que profundizaremos más tarde. Estas librerías requieren que sus usuarios tengan habilidades no solo en el manejo de datos, sino también en el desarrollo web. Por tanto, es necesario saber analizar e interpretar los datos, así como saber programar.

Como se puede comprobar, las librerías de visualización de datos y el lenguaje de programación van de la mano.

Podemos distinguir tres lenguajes de referencia: ¡Python, JavaScript y R!

No todas las librerías de visualización de datos tienen el mismo propósito. Para explicarlo de manera más clara, podemos dividirlas en 2 tipos: librerías de visualización de datos interactivas y librerías de visualización de datos exploratorias.


Librerías interactivas de visualización de datos


Las librerías de visualización de datos interactivas permiten crear visualizaciones dinámicas para tener un resultado final de calidad y listo para ser presentado. Son especialmente útiles cuando se necesita una presentación clara en una empresa, para un cliente y/o para los usuarios finales.


¿Cuáles son las librerías de visualización de datos interactivas más utilizadas?

1. Plotly es una librería (en Python y JavaScript) que permite crear visualizaciones sofisticadas con ayuda del lenguaje de programación. Esta librería resulta fácil de usar gracias a su documentación de calidad.

El desarrollo de Dash, un framework de Python, ha permitido simplificar la integración de las visualizaciones Plotly en una aplicación web.


2. Bokeh es una librería de visualización de datos de Python, que también utiliza JavaScript y HTML para dar forma a sus gráficos. Esta solución flexible e interactiva crea gráficos dinámicos que varían según la forma en que el usuario interactúa con ellos y permite explorar los datos desde una amplia variedad de ángulos y correlaciones.

3. Nivo.rocks, basada en D3.js, es una de las librerías más utilizadas en React que hace posible la creación de aplicaciones de visualización de datos altamente personalizables.


¡Para ayudarte a imaginar de lo que somos capaces de hacer gracias a la alianza entre la programación y la visualización de datos, te invitamos a consultar el Starbucks Interactive Dashboard creado por Antony Henrion, formador en análisis de datos de la Wild Code School de París con ayuda de Plotly!





Como se especificó anteriormente, este dashboard* se desarrolló a través de la librería de dataviz Plotly junto con el framework de Dash.

En resumen, si tienes habilidades técnicas y quieres obtener un resultado totalmente personalizable, ¡Opta por las librerías de visualización de datos, tendrás el control sobre el más mínimo detalle!

*Dashboard: un cuadro de mando que reúne varios conjuntos de datos de diversas fuentes y que establece un resumen claro y comprensible para la audiencia. También permite seguir a tiempo real la evolución de los distintos indicadores de los que forma parte. Por ejemplo, un dashboard puede incluir una combinación de gráficos, cifras e información de todo tipo.


Librerías de visualización de datos exploratorias


Existen también librerías de visualización de datos que permiten realizar visualizaciones estáticas utilizadas en la fase exploratoria de un conjunto de datos.


Por lo tanto, solo estamos tratando de visualizar en nuestra computadora estadísticas descriptivas y algunos indicadores mediante diagramas de caja o gráficos de barras que nos permiten saber más sobre los datos, ayudándonos a tomar decisiones.


Herramientas de BI: características

Las herramientas de BI son para los datos, lo que el no-code es para el desarrollo web. Estos son softwares ya desarrollados que permiten arrastrar y soltar, mediante un sistema drag and drop, un conjunto de datos para ver la información directamente.

Estas son más accesibles para las personas que tienen poco o ningún conocimiento de Big Data. Se destinan a menudo a empresas que buscan resultados rápidos y que se puedan manejar con sencillez.


¿Cuáles son las herramientas de BI más utilizadas?

1. Tableau es la herramienta de BI de referencia en el mercado. Es muy utilizada por las empresas gracias a su capacidad de analizar y visualizar grandes cantidades de datos. 


¿Cómo funciona Tableau? Usando una o más fuentes de datos, podrás construir la visualización de los datos que desees en una plataforma ya desarrollada. Solo necesitas incorporar tu fuente de datos a la interfaz, luego solo tendrás que arrastrar y soltar los datos como desees en función de los diseños que quieras (esquemas, gráficos...). Para obtener más información, visita la galería de Tableau.


Ejemplo de trabajo realizado a través de Tableau:

Dashboard 1


2. Qlikview  era el principal competidor de Tableau hasta que empezó a perder terreno. Cuenta con una gran cantidad de funciones (visualización de datos, business intelligence, análisis e informes) que hacen que su configuración sea muy personalizable. Sin embargo, la curva de aprendizaje que conlleva es significativa. ¡Dominar Qlikview lleva algo de tiempo!


3. Power BI, ahora el principal competidor de Tableau, consiste en un conjunto de herramientas de analítica, desarrollado por Microsoft. Permite combinar datos procedentes de múltiples recursos para generar informes detallados. El intercambio de esta información es completamente seguro. Para obtener más información, visita la galería de Power BI.


4. Google Data Studio  es una herramienta de la suite Google Analytics que transforma los datos provenientes de las cuentas Google Ads, Analytics, Drive, Sheets…) y otras fuentes (Facebook, YouTube, Twitter, consola de búsqueda, MySQL...) en informes personalizables y estéticamente agradables al mismo tiempo, fáciles de leer y compartir. 


En resumen, podemos lograr resultados similares al trabajar con librerías de visualización de datos y herramientas de BI, pero estas dos alternativas se basan en técnicas diferentes. 

¿Qué herramienta de visualización de datos utilizar según tu situación?


Principiantes que solo desean experimentar


Lo mejor sería comenzar con Google Data Studio. A pesar de tratarse de una herramienta reciente y que no permite realizar representaciones tan completas como Tableau, es una opción completamente gratuita, personalizable y colaborativa, que actualiza los datos en tiempo real. ¡Perfecta para dar los primeros pasos en la visualización de datos!


Emprendedores con pocos recursos, pero con conocimientos en el campo del análisis de datos

¿Es posible conseguir una de las herramientas de visualización de datos gratis? La aplicación Power BI Desktop se obtiene de forma gratuita en su página web y permite compartir los informes con todo tu equipo, con las partes interesadas de tu empresa o con clientes. También puedes optar por la versión Power BI Pro (incluida en Microsoft 365 E5) por 9,99 $/mes.

También existe una versión gratuita de Tableau: Tableau Public que permite crear data storytelling sin tener que escribir ninguna línea de código.


Emprendedores o empresas con recursos

Tableau Desktop permite llevar a cabo un análisis en profundidad gracias a cálculos avanzados, una interfaz interactiva y atractiva, y a la creación de documentos de trabajo cualitativos con diseños atractivos. Para poder utilizar la versión completa es necesario comprar la licencia que tiene un precio de 70 $/mes. 


En cuanto a Qlik, aunque esta herramienta tiene versiones gratuitas, ofrece un catálogo de opciones y precios variables en función de la opción elegida, si se apuesta por la visualización o la integración, por ejemplo. ¡Más información aquí!


¿Cuáles son las salidas del mercado Dataviz?

Alguien que domina las herramientas de BI puede convertirse en Consultor BI. Una descripción general de sus funciones: 

  • Análisis de las necesidades funcionales y técnicas de los proyectos
  • Modelado de datos
  • Elaboración de informes

Si este candidato tiene experiencia en una herramienta en particular (p. ej.: Tableau), puede convertirse en Experto BI. Una descripción general de sus funciones:

  • Definición y supervisión del proyecto
  • Análisis de las necesidades
  • Modelado de la arquitectura de datos
  • Acompañamiento a los clientes durante todo el proyecto

Y finalmente, si este candidato domina tanto las herramientas de BI como las librerías de visualización de datos, puede convertirse en analista de datos o en analista de negocios. Las funciones pueden variar según las empresas y las descripciones de los puestos.


Los proyectos de visualización de datos de nuestros estudiantes: concretamente, ¿qué podemos hacer después de los 5 meses de formación en datos de la Wild Code School?


Proyecto realizado por Michael Kohler  sobre los flujos aéreos de pasajeros europeos dentro de Europa entre marzo de 2019 y marzo de 2021:

Flux aérien des passagés européens en Europesur les 2 dernières années (2019-2021)


 

Proyecto realizado por Antoine Carré  sobre los vuelos realizados en Europa entre enero de 2018 y abril de 2021:

Vol aérien en Europe de 2018 à 2021



Para ir más lejos...

¿Te interesa el Big Data, pero no sabes por dónde empezar? ¡Comienza con nuestro curso de introducción para analistas de datos!


Y si te gustó esta iniciación, te invitamos a asistir a uno de nuestros cursos de formación en datos: