Herramientas Open Source para la visualización de datos

La visualización de datos no es una disciplina nueva, pero con el auge en los últimos años de la importancia de entender nuestros datos para la toma de decisiones, ha ganado gran visibilidad dentro de los departamentos de análisis de las empresas.

Principalmente, la visualización de datos ayuda a los analistas en dos aspectos principales:

• Explorar gran cantidad de información.
• Efectividad a la hora de comunicar los datos dentro de la organización

Elaborar un dashboard que nos permitirá mostrar esta información de manera gráfica, de modo que sea ágil su interpretación y análisis, detectando problemas y oportunidades para lograr los objetivos de manera más sencilla.

Actualmente el mercado nos ofrece diferentes herramientas para la visualización de datos, o de dashboards, de manera ágil y sencilla, desde herramientas de pago como Tableau, PowerBI, Qlik, Microstrategy o Informatica (por nombrar quizás las más conocidas) hasta herramientas Opern Source como las que os proponemos: Shiny de RStudio, Dash de Plotly o Data Studio de Google, aunque algunas de ellas necesitan de conocimientos de programación en lenguajes como R (Shiny) o Python (Dash), su versatilidad es muy grande, ya que puedes integrarlas en la web como aplicaciones, o desarrollar aplicaciones de escritorio o móvil con Python, integración con cualquier base de datos y la posibilidad de combinar diferentes lenguajes de programación como Javascript, Rubi, etc.

Google Data Studio

Data Studio (todavía en su versión Beta) es una de las herramientas más fáciles de usar. Es gratuita y se conecta en tiempo real directamente con otras herramientas como Google Analytics, Adwords y BigQuery sin necesitar implementación adicional. No necesita instalación de software adicional y se accede a través del navegador a un sitio que puede visualizarse tanto en desktop como en mobile y requiere conexión a Internet para su edición.

Los dashboards se almacenan en google drive, donde podrás administrarlos junto al resto de los archivos que tengas guardados, de ahí mismo puedes elegir administradores o compartir el reporte para su visualización, permitiendo a otras personas ver e interpretar los resultados de manera más sencilla.

La siguiente imagen muestra uno de los ejemplos disponibles en la plataforma.

Shiny from RStudio (R)

Shiny es una herramienta para crear fácilmente aplicaciones web interactivas (apps) que permiten a los usuarios interactuar con sus datos sin tener que manipular el código. No hace falta conocimiento de HTML o JavaScript, solo conocer R.

Gracias a Shiny se pueden construir y personalizar de manera rápida y sencilla interfaces gráficas sobre páginas web mediante pocas líneas de código. De esta manera, es fácil compartir funciones escritas en R con otros usuarios no familiarizados con él y que quieran usarlas de manera interactiva.

Otro aspecto interesante de R es que ofrece una gran comunidad de desarrolladores de distintos niveles de conocimiento, que intercambian soluciones, consejos y código en sitios web.

A continuación una imagen sobre uno de los ejemplos disponibles en su web.

Dash by Plotly (Python)

Dash es el equivalente de Shiny para Python, es decir, es un framework de Python para la creación de aplicaciones web analíticas. Algunas de sus características son:

• Las aplicaciones requieren muy poco tiempo para empezar y son extremadamente ligeras.
• Proporciona una interfaz sencilla para vincular controles de interfaz de usuario, como controles deslizantes, desplegables y gráficos, con el código de análisis de datos de Python.
• Completamente personalizable, cada elemento estético de una aplicación es personalizable. Las aplicaciones se crean y se publican en la Web, por lo que está disponible toda la potencia de CSS, HTML e incluso javascript.

Al igual que R, Python es un lenguaje de programación de código abierto y gratuito que se caracteriza por ser más sencillo, funcional y legible que otros lenguajes. Python permite la creación de aplicaciones para la recuperación, análisis y visualización de datos. Al igual que R, un factor destacable de Python es que cuenta con una gran comunidad de desarrolladores, que comparten código, consejos, preguntas y respuestas.

La siguiente imagen representa un dashboards realizado con Dash.

Autor: Diego Torres Gil, docente del Máster en Big Data y Business Intelligence

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