¿Qué es la exploración y visualización de datos? (3 herramientas)

Autor: | Última modificación: 16 de marzo de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
Temas en este post:

En la actualidad, las herramientas de Big Data se convierten en algo imprescindible para cualquier empresa. Los procesos de manipulación de datos se basan en secuencias que aseguran el manejo y análisis efectivo. Dentro de estos, encontrarás dos procesos muy importantes y complementarios: exploración y visualización de datos.

Dentro del mundo empresarial, la observación minuciosa de la información y el diagnóstico a tiempo, fundamenta la asertividad en las estrategias propuestas y la toma de decisiones por medio de la exploración y visualización de datos. En suma, la cultura contemporánea es visual, por lo que estos procesos facilitan la transformación de datos en representaciones visuales que ayudan la comprensión de la información. En esta ocasión te explicaremos qué es la exploración y visualización de datos y te mencionaremos tres de sus herramientas.

¿Qué es la exploración y visualización de datos? (3 herramientas) 1

¿Qué es la Exploración de datos?

Esta es la primera etapa de un análisis de datos. Generalmente, esta se presta para identificar tendencias o patrones desde el primer acercamiento a los macrodatos. A causa de esto, las empresas lo requieren como un diagnóstico que marque el punto de partida para tomar acción de manera eficaz y rápida. Si planeas implementarlo, debes considerar las dimensiones métricas y los indicadores claves de actuación (KPIS), servidores y archivos.

Explorar este volumen de información para presentar los datos y tomar decisiones basadas en esta exploración, aporta un punto de inicio según los intereses de la organización. Gracias a esta podrás reducir el tiempo dedicado al análisis de datos y plantear una ruta de acción práctica. Ahora bien, para propiciar la información hallada de manera efectiva, la exploración de datos emplea recursos de visualización informativa.

¿Qué es la Visualización de datos?

Una vez se ha recolectado la información, se realiza una representación visual para que sea más accesible la observación y estudio de los datos. La comprensión del diagnóstico realizado en la exploración de datos se facilita gracias a elementos esquemáticos como los cuadros, las barras, los gráficos de dispersión, las tablas de texto, los histogramas, las burbujas, los mapas, los gráficos de bala, etc.

Sus funciones consisten en formulas, expresiones de nivel de detalle (LOD) y cálculos de tabla rápida. Por otra parte, si lo que planteas es un análisis estadístico, este lo podrás generar por clustering, regresión, pronóstico, máximo y promedio. Gracias a este análisis visual se genera la configuración y diseño avanzado de cuadros de mando. Además, te aconsejamos que la estructura de los datos se base en grupos, conjuntos, carpetas y jerarquías.

Herramientas de exploración y visualización de datos

La exploración y visualización de datos se gestiona de manera conjunta y referencial. La relación de estos dos procesos dentro de la manipulación de datos es fundamental para la observación y transmisión de estos. El primero estudia los macrodatos para destacar la información más relevante y significativa para los intereses de la empresa. El segundo proceso, la visualización de datos, parte de los resultados de la exploración de datos para la creación de las abstracciones visuales.

Esta dupla es necesaria en el proceso de exploración y visualización de datos para una empresa, específicamente, dentro de la estrategia del Business Intelligence. A continuación, te mencionamos tres de las herramientas más utilizadas:

  • Microsoft Power Bi: Es la herramienta más simple de exploración y visualización de datos. Por medio de esta, podrás integrar datos provenientes de fuentes dispares como nube, locales o Hadoop. Además, esta herramienta soporta visualizaciones basadas en lenguaje R, incluyendo previsión, agrupamiento y árboles de decisiones.
  • Qlik Sense: Este herramienta de motor de datos robustos te permite combinar y visualizar múltiples fuentes de datos de manera interactiva. Una de sus ventajas radica en su actualización de gráficos mientras los usuarios exploran la visualización de datos. Finalmente, dentro de sus capacidades avanzadas de analítica encontrarás el clustering, las regresiones y la analítica predictiva a través de conexiones API con software de terceros.
  • Tableau: Una de las herramientas predilectas para la exploración y visualización de datos gracias a sus opciones de visualización atractiva e intuitiva. Desde Tableau se producen formatos para registrar visitas, dashboards e historias. Además, por medio de esta herramienta de soporte integrado para lenguajes R y Python, podrás presentar los datos de manera llamativa a los demás sectores de la empresa. En cuanto a su disponibilidad en la nube, podrás desplegarlo en la nube de Tableau o en plataformas terceras como Amazon Web Services o Microsoft Azure.

¿Cuál es el siguiente paso?

En este post, te hemos compartido, de manera breve, el uso de la exploración y la visualización de datos dentro del ecosistema del Big Data. Recuerda que esta dupla se da lugar en las primeras etapas del análisis de los macrodatos y funciona para representar visualmente los patrones identificados de la organización.

Ahora, desde KeepCoding te recomendamos nuestro Bootcamp Full Stack en Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. Por medio de este y durante ocho meses, te prepararás para dominar los conocimientos necesarios para implantar cualquier arquitectura y realizar desarrollos tanto técnicos como analíticos del mundo del Big Data.

👉 Descubre más del Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning Full Stack Bootcamp ¡Descarga el temario!

👉 Prueba el Bootcamp Gratis por una Semana ¡Empieza ahora mismo!

👉 Conoce nuestros otros Bootcamps en Programación y Tecnología

[email protected]