Visualización de datos: el qué, el por qué y el cómo.

En este artículo, lo guiaremos por el mundo de la visualización de datos . Comenzaremos por comprender qué es la visualización de datos , después de lo cual veremos la necesidad real de las herramientas DV y algunas de las visualizaciones de datos comunes que se usan en la práctica hoy en día. Yendo más allá, hablaremos de las herramientas imprescindibles que debes conocer si estás pisando el mundo de la Visualización de Big Data.
Pero antes de llegar a eso, hagamos que comprenda la importancia de la visualización de datos usando un ejemplo muy común. Echa un vistazo a las imágenes a continuación:


¿Cuál de los dos arreglos anteriores le facilita navegar por todos los libros de manera rápida y eficiente? La segunda, ¿no? Ese es el poder de la visualización. Ahora, piensa un paso más allá. En nuestro ejemplo, solo estábamos mirando un puñado de libros. En el mundo real, por otro lado, el problema de la visualización es ENORME. Hay tantos datos con las organizaciones en la actualidad que es imposible darle sentido sin una representación adecuada de todo. ¡Ahí es exactamente donde entran en juego la visualización de datos y sus herramientas!
A estas alturas ya ha entendido qué es exactamente la visualización de datos . Sin embargo, en aras de una definición formal, aquí va: la visualización de datos es, simplemente, el proceso de convertir grandes conjuntos de datos en patrones y formas concisos e inequívocos (gráficos, diagramas, diagramas de dispersión y cosas por el estilo) para hacerlos más fácil para que la gente lo entienda. La visualización de datos se puede llevar a cabo en muchos modos, según el requisito. Algunos de ellos son: gráficos, columnas, diagramas de Venn, gráficos circulares, mapas de red/color, árboles, polígonos de frecuencia, diagramas de caja y bigotes; Gráficos de dispersión de línea, superficie y volumen, etc.

Visualización de datos: ¡La necesidad del momento!

Ahora que sabemos qué es la visualización de datos , intentemos entender por qué es la "necesidad del momento". Hemos entendido que ayuda a las organizaciones a obtener información sobre sus datos. Ahora, ¡veamos cómo!

• Ayuda a la organización a absorber datos rápidamente:

Su Big Data parecerá un galimatías para su organización si no lo presenta de una manera concisa y comprensible. Como sabe, una imagen vale más que mil palabras o, en este caso, vale miles de millones de líneas de datos. La visualización presentable de datos ayudará a todos los verticales de su organización a comprender los datos con la mayor facilidad. Eso, a su vez, les permitirá absorber mejor los datos, sin tener que dedicarles mucho tiempo.

• Le ayuda a planificar mejor sus próximos pasos:

Piense en DV como si estuviera resolviendo un rompecabezas. Si tienes mil piezas de rompecabezas, es una gran tarea comenzar a organizar las piezas. Pero una vez que tenga la mitad de sus piezas en su lugar, puede descubrir fácilmente los próximos pasos. Del mismo modo, a partir de estas tendencias visuales, puede descubrir fácilmente sus próximos mejores pasos sin perder demasiado tiempo o energía en el análisis de datos. Puede ahorrar mucho tiempo y dinero mirando el panorama general, en lugar de tratar de mirar mil piezas de rompecabezas.
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• Haga que su audiencia se interese en sus datos:

Hoy en día, la capacidad de atención de las personas es más corta que la de un pez dorado. Teniendo esto en cuenta, es importante que le presente a su audiencia algo que pueda comprender rápidamente, incluso con una mirada superficial. Convertir sus datos en gráficos involucra a su audiencia, ya que ahora sienten que tienen el control de la situación, ya que pueden comprender la representación en lugar de comprender los conjuntos de datos completos: “¿Gráficos? ¡Eso suena bien!"

• Encuentre los valores atípicos en su conjunto de datos:

Este es probablemente el caso de uso más importante de visualización de datos . Le ayuda a encontrar rápidamente los valores atípicos, si los hay, en sus conjuntos de datos. Si te pones a imaginar, te darás cuenta de que esto es realmente un desafío sin una visualización adecuada. Los valores atípicos tienden a arrastrar los datos hacia abajo en los promedios en la dirección equivocada, por lo que es esencial encontrarlos y eliminarlos de su análisis cuando distorsionan los resultados. Los gráficos siempre facilitan la comprensión de la presencia de un valor atípico y la adopción de las medidas necesarias para combatirlo.

• Actúe rápidamente sobre sus hallazgos:

La visualización de datos en forma de gráficos lo ayuda a tomar decisiones mucho más rápidas. Mediante el uso de visualizaciones de datos, puede revisar sus estrategias, realizar actualizaciones y lograr el éxito, todo esto sin perder mucho tiempo y energía. El análisis de la representación gráfica de cualquier conjunto de datos le permitirá actuar mejor sobre sus hallazgos en comparación con el análisis de todo el conjunto de datos.
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Diez herramientas de visualización de datos que debe dominar

QlikView

QlikView se promociona a sí mismo como una “plataforma de descubrimiento de negocios”. Su capacidad para procesar datos en la memoria lo convierte en una herramienta perfecta para el procesamiento rápido y sucio de datos. Hablando de fuentes, QlikView puede leer datos de casi cualquier fuente, desde archivos CSV hasta bases de datos SQL. También realiza la integración de datos (combinación de datos de varias fuentes) y genera fuentes de datos compuestas para un mejor análisis. QlikView se dirige a empresas que buscan obtener una visión más profunda de los datos generados por sus esfuerzos.

Cuadro

Tableau también es una herramienta de inteligencia empresarial para el análisis visual de datos. Permite a los usuarios crear y distribuir un tablero muy intuitivo que representa todas las variaciones, tendencias y densidad de los datos en tablas o gráficos. Tableau puede leer datos de archivos, bases de datos relacionales y fuentes de Big Data. Su característica única es que permite la colaboración en tiempo real. Es utilizado por investigadores académicos, empresas y muchas organizaciones gubernamentales.

Wolfram Alpha

No se puede hablar de números, estadísticas y visualizaciones sin mencionar Wolfram Alpha. Es un motor de cálculo/búsqueda de estadísticas de código abierto que también puede producir representaciones hermosas, informativas y personalizables en forma de cuadros y gráficos. Si está utilizando datos disponibles públicamente en su análisis, los cuadros generados pueden cargarse muy fácilmente en su sitio web. utilizando widgets.

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MS-Excel

A menudo olvidamos los viejos caballos de guerra en nuestra búsqueda de herramientas específicas. ¿Cómo podemos hablar de visualización de datos y no mencionar el clásico MS-Excel? Lo más probable es que haya tenido alguna experiencia con Excel, independientemente de sus antecedentes. Excel ha superado la dura prueba del tiempo y todavía se usa ampliamente. Debe conocer la famosa visualización de hoja de cálculo.
Excel puede llegar a ser una herramienta bastante poderosa, casi tan poderosa como las otras mencionadas, si los requisitos no van más allá de lo básico. Sin embargo, un gran inconveniente de Excel es que la visualización de datos personalizados es difícil, por lo que es un mal candidato para el trabajo que tiene requisitos específicos.

CartoDB

Todas las demás herramientas en esta lista hablan principalmente sobre el procesamiento de datos cuantitativos. Ahora suponga que tiene que integrar estos datos con mapas. CartoDB es la herramienta que necesita. Permite la integración perfecta de datos en forma tabular con mapas. Para ver la magia, puede cargar un archivo CSV que contenga una lista de direcciones en CartoDB y las convertirá en latitudes y longitudes y las trazará en un mapa. La única desventaja es que debe pagarlo después de usarlo 5 veces.
Además de las herramientas mencionadas anteriormente, también hay otras herramientas que merecen una mención:

• MatPlotLib: es una biblioteca multiplataforma construida para la visualización de datos usando Python.
• ChartBlocks : ChartBlocks es una aplicación web que le permite crear gráficos hermosos, personalizables y compartibles; también puede descargarlos como gráficos vectoriales.
• Charted : Charted crea automáticamente hermosos gráficos, solo necesita proporcionarle el enlace a su archivo de datos.
• D3.JS: es una biblioteca de Javascript que lo ayuda a crear visualizaciones usando HTML y CSS.
• Dygraphs: es una biblioteca de visualización de datos rápida y de código abierto proporcionada por Javascript.

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Terminando…
Si estuviera prestando atención, se habría dado cuenta de que la visualización de datos no es de ninguna manera una tecnología “nueva”. Lo hemos estado haciendo durante mucho tiempo: tome el ejemplo de un plano cartesiano 2D o el sistema de coordenadas 3D, que también es una visualización de datos. Es solo que las empresas se están dando cuenta de la necesidad de visualización de datos en el contexto de Big Data Analytics.

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