Einführung
La visualización de datos es la práctica de traducir datos en contenido visual, como un mapa de calor o un gráfico, para facilitar que el cerebro humano comprenda y extraiga los datos. El objetivo principal de la visualización de datos es facilitar la identificación de patrones, estilos y proveedores en grandes conjuntos de datos. El término se usa a menudo de una manera única, incluidos dibujos de información, elementos visuales de información y diagramas matemáticos.
Es uno de los pasos en el proceso de ciencia de datos que, una vez que los datos han sido recopilados, procesados y modelados, deben visualizarse para llegar a una conclusión. El reconocimiento de datos también es parte de la disciplina más amplia de entrega de datos (DPA), que tiene como objetivo identificar, recuperar, verwalten, formatear y entregar datos de una manera altamente eficiente.
La visualización de datos es importante para casi todos los trabajos. Puede ser utilizado por profesores para demostrar los resultados de las pruebas de los estudiantes, por científicos informáticos que buscan avances en inteligencia artificial (ER) o por supervisores de información y partes interesadas. También juega un papel importante en proyectos de big data. A medida que las empresas acumulaban grandes cantidades de datos durante los primeros años del big data, necesitaban una forma de ver todos sus datos de forma rápida y sencilla. Las herramientas del reloj se combinaron naturalmente.
La representación visual se encuentra entre las estadísticas avanzadas por las mismas razones. Cuando un científico de datos escribe análisis predictivos avanzados o un algoritmo de aprendizaje automático (ML), es importante visualizar los resultados del monitoreo de los resultados y asegurarse de que los modelos funcionen según lo previsto. Esto se debe a que la detección de algoritmos complejos suele ser más fácil de interpretar que los resultados de los números.
Estas visualizaciones de datos se pueden usar para una variedad de propósitos, como paneles de control, informes anuales, materiales de ventas y marketing, presentaciones de diapositivas para inversores y prácticamente en cualquier otro lugar donde la información deba interpretarse de inmediato.
Jetzt, lass uns das sehen 10 mejores herramientas de visualización de datos disponibles para todos.
1. Malen
Es un servicio de inteligencia empresarial que ayuda a las personas a visualizar y comprender sus datos. También es uno de esos servicios muy utilizados en el campo de la inteligencia empresarial. Le permite diseñar un tablero de informes interactivos y hojas de trabajo para obtener visiones comerciales, tiene capacidades de visualización sobresalientes y tiene un gran rendimiento.
Vorteile:
- Biblioteca visual excepcional
- Einfach zu verwenden
- Gran actuación
- Conectividad a los datos
- Potente cálculo
- Perspectivas rápidas
Nachteile:
- Precios inflexibles
- Sin opción de actualización automática
- Importaciones restrictivas
- Actualizaciones manuales para funciones estáticas
2. Whatagraph
Es diferente de los demás y ofrece a las agencias de marketing una forma sencilla de informar a sus clientes sobre los datos de las campañas de marketing. Esta plataforma crea datos visuales que son fáciles de entender sin importar a quién le informe los resultados.
Vorteile:
- Integración perfecta con plataformas
- Opciones de personalización
- Análisis de datos multiplataforma
- Opción de automatización en informes
- Informes de marca blanca
Nachteile:
- No es el más versátil en términos de dominio.
3. Power BI
Es una de las herramientas de BI más utilizadas que le permite conectar su amplia variedad de fuentes de datos, diseñar paneles personalizados e informes detallados, y admite análisis móviles y basados en la web.
Vorteile:
- Basado en la nube
- Accesible
- Fuerte integración de marca
- Enorme biblioteca
- Actualizaciones consistentes
Nachteile:
- Difícil de aprender
- No se pueden manejar datos masivos
- La versión en la nube carece de funciones
4. Perspectivas adaptativas
Permite centrarse en su análisis y toma de decisiones sobre lo que es importante para usted.
Vorteile:
- Desglose interactivo
- Narración visual
- Métricas modulares y compartidas
Nachteile:
- Respuesta lenta
- No es muy fácil de usar
- No se pueden modificar los informes
5. Dundas BI
Es una herramienta de visualización de datos muy antigua y popular. Ofrece visualizaciones súper interactivas que ayudan a los usuarios a comprender los datos más rápido y mejor.
Vorteile:
- Gran ETL
- Escritura SQL directa
- Flexibilidad de diseño
- Gran apoyo
Nachteile:
- Sin análisis predictivo
- No hay gráficos 3D disponibles
6. Grafana
Es un software de visualización de código abierto que permite a los usuarios crear cuadros de mando dinámicos y otras formas de informes.
Vorteile:
- Opciones de conjuntos de datos
- Admite fuentes de datos mixtas
- Mehr von 100 complementos disponibles
Nachteile:
- Excesivo para gráficos simples
- No muy personalizable
- No se pueden insertar imágenes
7. GoogleCharts
Es una herramienta de visualización de datos interactiva muy poderosa y fácil de usar para navegadores y dispositivos móviles. Tiene una rica galería de gráficos y le permite personalizarla.
Vorteile:
- Einfach zu verwenden
- Rápido y preciso
- Libre de costo
- Compatibilidad con versiones anteriores
- Compatibilidad multiplataforma y entre navegadores
Nachteile:
- Conexiones de red obligatorias
- Carece de demostraciones de funciones avanzadas
- Carece de procesamiento estadístico
8. Finereport
Es una herramienta de programación web de nivel empresarial escrita en Java puro. Combina la visualización de datos y la entrada de datos y está diseñado en base a un concepto de desarrollo sin código.
Vorteile:
- No requiere codificación
- Buena biblioteca de visualización
- Opción de base de datos amplia
Nachteile:
- Difícil de personalizar según la necesidad
- Visual no se puede incrustar
9. Sisense
Proporciona información instantánea para cualquier persona y en cualquier lugar de su organización, le permite crear paneles e informes visuales para indicar cualquier dato para descubrir tendencias y patrones no definidos para tomar decisiones basadas en datos.
Vorteile:
- Interfaz de usuario amigable
- Admite grandes conjuntos de datos
- Actualización automática
- Fácil personalización
- Excelente soporte
Nachteile:
- Difícil de mantener
- Formato de hora no disponible
- Visualizaciones limitadas
10. Infogramm
Es una herramienta de visualización e infografía que permite a los usuarios crear y compartir gráficos, infografías y mapas digitales. Tiene un editor intuitivo conocido como lo que ves es lo que obtienes, que transforma tus datos en infografías para compartir.
Vorteile:
- No requiere codificación
- Versión gratuita disponible
- Variedad en las fuentes de datos
- Excelente para manejar datos complejos
Nachteile:
- La versión gratuita le obliga a incluir la integral en sus diseños.
- La versión gratuita no incluye edición de texto enriquecido.
Estas fueron las diez mejores herramientas de visualización de datos. La visualización de datos es un campo enorme con muchas disciplinas, es preciso debido a esta naturaleza interdisciplinaria que el campo de visualización está lleno de vitalidad y oportunidades.
Vielen Dank!
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