Una herramienta de visualización se refiere a una aplicación de software o servicio basado en web que permite a los usuarios crear, modificar, analizar y presentar datos complejos utilizando representaciones visuales gráficas y/o interactivas. Estas herramientas están diseñadas para hacer que los datos sean más accesibles y comprensibles simplificándolos e ilustrándolos en diversas formas visuales, como cuadros, gráficos, mapas y otros elementos gráficos. En el contexto de la visualización de datos, una herramienta de visualización puede resultar particularmente útil para identificar patrones, tendencias y correlaciones dentro de grandes conjuntos de datos, así como para comunicar conocimientos a partes interesadas no técnicas en un formato fácilmente digerible.
El objetivo principal de una herramienta de visualización de datos es facilitar la comprensión de datos complejos traduciéndolos a formatos visuales más simples. Este proceso implica varias etapas, como la recopilación de datos, el preprocesamiento de datos y el mapeo de datos. Después de recopilar datos sin procesar de diversas fuentes, como bases de datos, hojas de cálculo o API, los datos deben preprocesarse, limpiarse y transformarse a un formato adecuado para su visualización. A continuación, el mapeo de datos determina cómo se representarán los atributos de los datos en la visualización. Esto puede incluir la definición de ejes, combinaciones de colores, elementos gráficos, etiquetas, leyendas y otras propiedades visuales. Finalmente, la herramienta crea la representación visual deseada, brindando a los usuarios una experiencia interactiva, dinámica y receptiva que les permite explorar, filtrar y manipular los datos.
Las herramientas de visualización se pueden clasificar en varios tipos, según su funcionalidad, características y público objetivo. Estas categorías incluyen:
- Herramientas de visualización basadas en escritorio: estas herramientas requieren instalación en una computadora local y generalmente las utilizan usuarios individuales. Los ejemplos incluyen Microsoft Excel y Tableau Desktop.
- Herramientas de visualización basadas en web: se accede a estas herramientas a través de un navegador web y son ideales para proyectos colaborativos, ya que varios usuarios pueden acceder y editar la misma visualización. Los ejemplos incluyen Google Data Studio y Plotly.
- Bibliotecas de lenguajes de programación: son bibliotecas o paquetes integrados con lenguajes de programación populares como Python, R, JavaScript y otros, que brindan a los desarrolladores la flexibilidad de crear visualizaciones personalizadas escribiendo código. Los ejemplos incluyen Matplotlib y ggplot2.
- Herramientas de visualización No-code o low-code: estas herramientas están diseñadas para usuarios con poca o ninguna habilidad de programación y brindan una interfaz fácil de usar drag-and-drop para crear visualizaciones. AppMaster es un ejemplo de una poderosa plataforma no-code que admite la creación de aplicaciones backend, web y móviles con capacidades perfectas de visualización de datos.
- Herramientas de visualización especializadas: estas herramientas se centran en dominios, industrias o casos de uso específicos, como visualización de redes, sistemas de información geográfica (SIG) y monitoreo de datos en tiempo real. Los ejemplos incluyen Gephi y ArcGIS.
Para seleccionar la herramienta de visualización más adecuada para un caso de uso específico, los usuarios deben considerar factores como la facilidad de uso, la escalabilidad, las funciones de colaboración, la personalización, la conectividad de la fuente de datos y los costos de licencia. Además, algunas herramientas pueden ofrecer plantillas prediseñadas o soporte para marcos de visualización de datos populares, mientras que otras requieren conocimientos de lenguajes de programación o técnicas de manipulación de datos.
Las herramientas de visualización de datos se han adoptado cada vez más en diversas industrias y campos, lo que ha dado lugar a numerosas aplicaciones en el mundo real. Por ejemplo, en inteligencia empresarial, las organizaciones aprovechan las herramientas de visualización para monitorear los indicadores clave de desempeño (KPI), rastrear las tendencias de la industria e identificar áreas de mejora. En el sector público, los gobiernos y las organizaciones sin fines de lucro utilizan visualizaciones para comunicar al público información basada en datos, como resultados electorales o estadísticas de brotes. En el mundo académico, las herramientas de visualización ayudan a los investigadores a comprender conjuntos de datos complejos, presentar sus hallazgos y descubrir nuevos conocimientos. Finalmente, en el campo cada vez mayor del periodismo de datos, las visualizaciones convincentes desempeñan un papel fundamental a la hora de informar e involucrar al público con historias basadas en datos.
En resumen, una herramienta de visualización de datos es un recurso invaluable para personas y organizaciones que manejan grandes volúmenes de datos. Al brindar la capacidad de crear representaciones visualmente atractivas de datos complejos, estas herramientas permiten a los usuarios comprender y comunicar mejor conocimientos y hallazgos críticos. A medida que la demanda de toma de decisiones basada en datos siga creciendo, también lo hará la importancia de estas herramientas en diversos campos e industrias.
