Herramientas de visualizacion de datos big data

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Herramientas gratuitas de visualización de big data

Como dice el economista Ronald Coase, “si torturas los datos el tiempo suficiente, se confesarán”. Eso es lo que hace la visualización de datos, pero con las herramientas disponibles hoy en día, lo hace rápidamente. La visualización de datos ayuda a obtener una visión de los datos. Convierte los grandes y aburridos datos en una narración visualmente colorida. Con la cantidad de datos que se generan cada segundo, es vital visualizar los datos para trazar tendencias, valores atípicos, patrones e interactuar con ellos para tomar decisiones informadas. La necesidad de herramientas de visualización de Big Data puede deducirse del hecho de que se espera que el mercado mundial de software de inteligencia empresarial y analítica crezca de 17.90 mil millones de dólares en 2014 a 26.78 mil millones de dólares en 2019, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 8,4%. La razón de su popularidad es que es fácil entender los datos visualmente, al contrario de entenderlos a través de hojas de cálculo o números.

FusionCharts forma parte de InfoSoft Global, que es un proveedor de software de productos de visualización de datos. Se utiliza en más del 80% de las empresas de la lista Fortune 500. La idea de FusionCharts se le ocurrió a un joven de 16 años, Pallav Nadhani, en 2001, que mientras realizaba su tarea escolar se encontró insatisfecho con las capacidades de creación de gráficos de Microsoft Excel. Los gráficos vienen con modos predeterminados y afirma que el primer gráfico puede crearse en 15 minutos. Viene con extensos documentos, cuadros de mando listos para usar y soporte técnico personalizado. Ofrece más de 90 tablas y gráficos, desde los más simples hasta los más avanzados como Funnel, Heat, Map, Zoom Line, Multi-Axis y Treemap Charts.

Ejemplos de visualización de big data

La visualización de datos es una de las partes más importantes del análisis de datos. Siempre ha sido importante presentar los datos en un formato comprensible y visualmente atractivo. La visualización de datos es una de las habilidades que los científicos de datos tienen que dominar para comunicarse mejor con los usuarios finales. Hay varias herramientas de visualización de datos que un científico de datos o un analista de datos utiliza para presentar los datos en gráficos explicables, tablas y también modelos 3D. 10 de las herramientas de visualización de la ciencia de datos que hemos discutido aquí son Tableau, Wolfram Alpha, MS Excel, Many Eyes, CartoDB, ChartBlocks, Charted, D3.js, DyGraphs, y Visual.ly.

La visualización de datos es un término amplio y genérico que se utiliza habitualmente para describir la representación de los resultados del análisis de datos, en un formato gráfico o pictórico. Los resultados del análisis de datos suelen producirse en un formato de texto o de números gracias a las diversas herramientas utilizadas por los científicos de datos. Estos resultados no son fácilmente comprensibles para el usuario final. Los científicos de datos utilizan diversas herramientas de visualización de datos para presentarlos en un formato visualmente atractivo.

Herramientas de visualización de datos gratis

La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos. Mediante el uso de elementos visuales como tablas, gráficos y mapas, las herramientas de visualización de datos proporcionan una forma accesible de ver y comprender las tendencias, los valores atípicos y los patrones de los datos.

Nuestros ojos se sienten atraídos por los colores y los patrones. Podemos identificar rápidamente el rojo del azul, el cuadrado del círculo. Nuestra cultura es visual, incluyendo todo, desde el arte y los anuncios hasta la televisión y las películas. La visualización de datos es otra forma de arte visual que capta nuestro interés y mantiene nuestros ojos en el mensaje. Cuando vemos un gráfico, vemos rápidamente las tendencias y los valores atípicos. Si podemos ver algo, lo interiorizamos rápidamente. Es una forma de contar historias con un propósito. Si alguna vez has mirado una enorme hoja de cálculo de datos y no has podido ver una tendencia, sabes lo mucho más eficaz que puede ser una visualización.

A medida que la “era de los grandes datos” se pone en marcha, la visualización es una herramienta cada vez más importante para dar sentido a los billones de filas de datos que se generan cada día. La visualización de datos ayuda a contar historias al curar los datos en una forma más fácil de entender, destacando las tendencias y los valores atípicos. Una buena visualización cuenta una historia, eliminando el ruido de los datos y destacando la información útil. Sin embargo, no es tan sencillo como adornar un gráfico para que tenga mejor aspecto o poner la parte de “información” en una infografía. La visualización eficaz de los datos es un delicado acto de equilibrio entre la forma y la función. El gráfico más sencillo puede ser demasiado aburrido para llamar la atención o puede transmitir un punto poderoso; la visualización más impresionante puede fracasar completamente en la transmisión del mensaje correcto o puede decir mucho. Los datos y los elementos visuales tienen que ir de la mano, y combinar un buen análisis con una buena narración es todo un arte.

Herramientas de visualización de big data de código abierto

En la actualidad, el científico de datos es una de las profesiones más solicitadas. Esa es una de las principales razones por las que hemos decidido cubrir las últimas herramientas de visualización de datos que todo científico de datos puede utilizar para hacer su trabajo más eficaz.

Uno de los campos de estudio y práctica más asentados en la industria de la informática hoy en día, la Ciencia de Datos ha estado en el candelero desde hace casi una década. Sí, así es. Ha demostrado ser una ayuda en múltiples verticales de la industria. Desde las metodologías más avanzadas hasta el análisis del mercado, esta tecnología incluye principalmente la obtención de información valiosa a partir de los datos.

Estos datos obtenidos se procesan y los analistas de datos analizan la información para encontrar un patrón y predecir el comportamiento del usuario basándose en la información analizada. Esta es la parte en la que entran en juego las herramientas de visualización de datos.

La visualización de datos es muy importante cuando se trata de analizar grandes conjuntos de datos. Cuando los científicos de datos analizan conjuntos de datos complejos, también necesitan comprender las ideas recogidas. La visualización de datos les facilitará la comprensión a través de gráficos y diagramas.

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