10 herramientas gratuitas de visualización de datos

Si bien el paradigma de "más datos es mejor" podría verse bien desde la suite ejecutiva, existe un desafío que muchos gerentes de negocios de primera línea enfrentan una vez que cavan en este tesoro de nueva información: cómo convertir todos esos números en algo útil. Los datos no valen mucho si no puede usarlos para afectar sus decisiones comerciales y, si bien las hojas de cálculo han servido durante mucho tiempo como una forma aceptable, aunque mediocre, para que los usuarios comerciales de rango y archivo presenten datos, el nuevo diluvio de datos es empujando esta herramienta más allá de sus límites prácticos. Lo que se necesita es una forma para que las personas de negocios de todos los días puedan crear visualizaciones de datos no solo agradables sino informativas que puedan presentar a sus líderes y compañeros de trabajo de manera rápida y fácil, o exhibirlas en los sitios web de sus empresas, que están respaldados por servicios de alojamiento web que pueden ser confiables almacenar grandes archivos de visualización de datos en sus servidores. Si bien el análisis de datos pesados ​​aún puede ser competencia de analistas de inteligencia empresarial (BI), la capacidad de visualizar grandes cantidades de datos de nuevas maneras debe democratizarse. Y para las pequeñas y medianas empresas (PYMES), el camino hacia esta nueva visualización vernácula debe comenzar con algunas herramientas gratuitas para que puedan tocar, aprender y comprender esta nueva disciplina antes de tener que invertir en ella.

Antes de continuar, comprendamos de qué estamos hablando aquí. El término "visualización de datos" no se refiere necesariamente a una fusión arcana de modelado de gráficos de SQL y PC. Realmente es solo un término general que se aplica a cualquier gráfico que explique la importancia de una nueva visión o conjunto de datos visualmente en lugar de simplemente numéricamente. Técnicamente, ese simple gráfico circular que puede hacer un clic con Microsoft Excel es una visualización de datos. Pero, a medida que la tecnología ha comenzado a evolucionar a pasos agigantados sobre las bases de datos tradicionales y las hojas de cálculo a las que estamos acostumbrados, se han hecho posibles nuevos tipos de visualización de datos utilizando una serie de nuevas herramientas y tecnología. Y eso creó una mística a su alrededor que evitó que muchos usuarios los probaran, a pesar de que las herramientas básicas para hacerlo ya están en sus manos.

Incluso si no tiene acceso a una de las nuevas herramientas de BI de autoservicio que tienen una visualización de datos bastante avanzada, aún puede experimentar con el concepto porque hay una gran cantidad de herramientas de visualización de terceros disponibles para cualquier persona con un navegador web He enumerado 10 de ellos a continuación.

1. Tableau Public. Esto está justo en la parte superior porque es esencialmente la misma plataforma que nuestra herramienta de BI de autoservicio ganador de la elección del editor Tableau Desktop. La compañía decidió no hacer que su versión gratuita presentara pocas funciones. En cambio, esta es la versión completa de Tableau que está disponible para descarga gratuita, con solo una advertencia: todo lo que crees con él es público, lo que significa que automáticamente lo harás disponible en la web a través de la galería de visualización de Tableau.

2. Galería de Tableau. La galería de Tableau es lo suficientemente genial como para justificar una mención propia porque no necesita descargar la herramienta ni utilizarla para beneficiarse de la galería. Cada visualización aquí puede descargarse en documentos y correo electrónico, o incrustarse en páginas web con fragmentos de código proporcionados por Tableau. Otras personas han realizado un gran trabajo en algunas visualizaciones de datos realmente impresionantes y Tableau ha seleccionado ese contenido y lo ha puesto a disposición para su descarga. Este es un gran recurso, no solo para empresarios, sino también para investigadores, estudiantes y periodistas que buscan formas no solo de desarrollar y embellecer su contenido, sino también de mantenerlo actualizado.

Tableau Public

3. Microsoft Power BI. Este es el último complemento descarado para una de nuestras revisiones, pero tengo que incluirlo porque, al igual que Tableau, Microsoft Power BI se puede descargar de forma gratuita. Y también, al igual que Tableau, Microsoft tiene una galería de visualización a la que pueden acceder tanto usuarios de Power BI como personas que simplemente buscan visualizaciones disponibles gratuitamente.

4. Google Data Studio. Como parte de Google Marketing Platform, Google Data Studio permite a los usuarios crear múltiples vistas de sus datos, así como paneles en lugar de visualizaciones listas para publicación. Si bien sigue la tradición de Google de requerir una curva de aprendizaje, no es tan difícil de usar. También está bien integrado con Google Analytics, lo que puede ser un emparejamiento bastante poderoso, especialmente porque ambas herramientas están disponibles en versiones gratuitas.

5. Openheatmap. Este pretende transformar su hoja de cálculo, presumiblemente gravada con algún tipo de datos geográficos, en un mapa de calor funcional con solo un clic. Funciona con las hojas de cálculo de Google, por lo que tendrá que importar su hoja de cálculo de Microsoft Excel allí si desea utilizar Openheatmap. Pero ese es un requisito relativamente trivial considerando los posibles resultados.

Openheatmap

6. Folleto. Definitivamente, esta no es una herramienta para novatos completos porque es solo una biblioteca de JavaScript que deberá incorporar a su marco de visualización de datos por su cuenta. Pero es bien conocido porque es súper liviano (solo 33 KB), y es un ases para construir no solo mapas sino también imágenes de mapeo interactivas dirigidas específicamente para dispositivos móviles. Eso puede ser una tarea difícil incluso para algunas de las herramientas comerciales de BI que hemos revisado. Por lo tanto, si no le teme a la línea de comandos o realiza una llamada a la interfaz de programación de aplicaciones (API), compruébelo.

7. Contenedor de datos. Respaldado por la empresa alemana Datawrapper GmbH, con sede en Berlín, Datawrapper es, sin embargo, multinacional, ya que fue construido por un equipo de diseñadores, desarrolladores y periodistas de varios países europeos, así como de los Estados Unidos. La herramienta está diseñada específicamente para periodistas que buscan crear visualizaciones rápidas y fácilmente digeribles para acompañar sus artículos; sin embargo, es útil para cualquier persona que requiera vistas de datos similares. Si bien hay una versión paga que respalda a la compañía, también hay un plan gratuito que supera los 10.000 gráficos, lo que debería mantener contentos a muchos operadores de pequeñas y medianas empresas durante bastante tiempo. La herramienta está completamente basada en la web, y el sitio web incluye no solo mecanismos de acceso, sino también un área de la Academia en la que puede tomar clases de aprendizaje en línea sobre cómo usar Datawrapper. También hay un área de la Galería, llamada River, en la que los usuarios pueden cargar datos y sus visualizaciones para compartir.

Envoltorio de datos

8. Chartbuilder. Esta es una conocida herramienta de creación de gráficos que el sitio web de noticias financieras Quartz puso a disposición del público en 2013. Quartz había desarrollado la herramienta internamente para que sus periodistas pudieran presentar rápidamente datos numéricos visualmente para resaltar sus historias. Irónicamente, Chartbuilder no es muy bonito en sí mismo y tampoco es la herramienta más fácil de usar para principiantes. Deberá comprender cómo descargar la herramienta y activar un script de Python para que se ejecute.

Pero después de eso, es simplemente una cuestión de cortar y pegar datos en la herramienta (tampoco es bonita, pero es muy fácil), y luego generar un gráfico que puede ajustar a través de la herramienta o las hojas de estilo. El único inconveniente de la herramienta (aparte de una pequeña complejidad inicial) es que no genera visualizaciones interactivas como la mayoría de las otras herramientas en esta lista. Chartbuilder crea solo gráficos estáticos, aunque estos son muy pulidos, como corresponde a algo destinado a pasar de números a contenido publicado en solo unos pocos pasos.

9. La información es hermosa. Esta es simplemente una creciente biblioteca de visualizaciones sorprendentes y preconstruidas que otras personas han creado mediante el uso de una variedad de herramientas. La galería es divertida y todo se puede descargar, aunque deberá prestar atención a los acuerdos de licencia. Estos acuerdos brindan acceso gratuito a personas (especialmente estudiantes y académicos) pero, si está buscando utilizar estas visualizaciones para el trabajo comercial, entonces deberá gastar un poco de dinero. Exactamente cuánto depende de quién eres y de un intercambio de correo electrónico con el propietario del sitio web. Solo para advertirle: habíamos pedido pagar una visualización para esta historia, y dos semanas después de la solicitud, aún no habíamos recibido respuesta. Entonces, si el cambio rápido es parte de su agenda, busque en otro lado.

10. Abrir refinar. Hay una base que a menudo se pasa por alto para una visualización de datos exitosa: la transformación de datos. Eso es especialmente cierto hoy en día cuando Big Data está tratando de proporcionar información a través de diferentes fuentes de datos, tal vez una hoja de cálculo, tal vez un registro de transacciones largo obtenido de un algoritmo de aprendizaje automático (ML).

La transformación de datos generalmente se refiere al proceso doloroso (para personas normales) de tomar un montón de números dispares y convertirlos en un conjunto elegante de datos relacionables. Eso significa limpiar los datos (formateo y verificación de errores), transformarlos (cambiar de un formato como Microsoft Excel nativo a otro, como XML) y luego ponerlos a disposición de servicios externos como páginas web y las herramientas de BI que está utilizando. Si está pensando que esto puede ser una tarea minuciosa, deslumbrante y alucinante, entonces estaría en lo correcto… a menos que use una herramienta de transformación de datos como Open Refine. Esta herramienta comenzó su vida bajo la bandera de Google, pero fue renombrada para ser independiente. Sigue siendo gratuito y fácil de usar, por lo tanto, si te golpeas la cabeza contra una montaña de datos que no coinciden, échale un vistazo.