Uno de los procesos más importantes en el extenso mundo del desarrollo Big Data es la exploración y visualización de los datos, puesto que esta es la última instancia de un análisis de la información y permite su comprensión frente a los demás integrantes de una organización.
Por ello, conocer sobre las librerías de diseño visual para Big Data resulta tan importante para un desarrollador o un data scientist. Por este motivo, en este post te compartimos siete de las librerías de diseño visual para Big Data más populares y sus principales características.
¿Qué es una librería de diseño visual Big Data?
Las librerías de diseño visual para Big Data hacen referencia a las plataformas dedicadas a la última instancia de un procesamiento de datos: la exploración y visualización de datos. De forma que puedas encontrar diferentes alternativas para llevar a cabo una representación visual de los resultados que arroja el estudio de la información.
Por otra parte, las librerías de diseño visual para Big Data también se caracterizan por potenciar la interacción de los usuarios con la información.
7 librerías de diseño visual para Big Data
Pues bien, como ya te hemos expuesto, las librerías de diseño para Big Data hacen referencia a las plataformas que se ofrecen una serie de servicios, herramientas y opciones de diseño para desarrollar una representación de los datos de forma asertiva y dinámica. A continuación, te compartimos cuáles son las siete librerías de diseño visual para Big Data más reconocidas en este campo:
Data-Driven Documents
Data-Driven Documents o D3 es una librería especializada en el dibujo de gráficas y desarrollo web que permite una máxima customización por medio de múltiples opciones diseño.
Entre ellas, encontrarás gráficas como las barras, los puntos, donuts, burbujas, mapas, etc. En suma, produce una interacción de los usuarios con la visualización de datos a partir de animaciones, interacciones, cambio de datos, dinamismo…
Tableau
Tableau es una plataforma de visualización de datos creada en el 2003 que analiza y retoma la información por medio de representaciones visuales. Además, Tableau es una herramienta que forma parte de Business Intelligence, ya que aporta la visualización de los datos estudiados y facilita la toma de decisiones por su carácter unificador en la empresa.
Esta plataforma te ayudará a liberar los datos, capacitar a las personas y diseñar para las personas. Al liberar los datos, la información alcanzará su mayor potencial y tendrá un impacto en el mundo.
Apache ECharts
ECharts es una librería de visualización de datos con lenguaje de JavaScript de código abierto. Esta plataforma te ofrece una serie de gráficos estilizados y flexibles para desarrollar una representación visual del estudio de tus datos y sus resultados.
Por otra parte, su curva de aprendizaje es bastante sencilla con accesibilidad amigable, por lo que, si eres un principiante, en esta librería podrás adecuarte con gran facilidad. Además, su característica de open source te permite la vinculación con otro tipo de plataformas sin muchos requerimientos.
Plotly
Plotly es otra de las librerías de diseño visual para Big Data. También se conoce como Dash y se basa en un código abierto (open source) estándar que trabaja con múltiples aplicaciones de análisis de datos por medio del lenguaje de programación de Python y R.
Por último, se reconoce por la variedad de opciones editables para implementar en el Bussines Intelligence de cualquier tipo de organización que pretenda estudiar el flujo de datos para lograr una mejora en sus estrategias. En efecto, posee diseños de gráficas complejas para promover el análisis de la información por medio de una representación visual exhaustiva.
NVD3.js
NVD3.js es una de las librerías de diseño visual que ha sido desarrollada para otra biblioteca que es Data-Driven Documents o D3. Este proyecto consta de una colección de componentes personalizables para emplear en la biblioteca de D3 de forma sencilla y ágil.
En suma, este proyecto cuenta, no solo con componentes gráficos, también podrás encontrar gráficas completas para potenciar las herramientas que ofrece d3.js.
C3.js
Por último, C3.js es otra biblioteca de gráficos reutilizables para emplear en Data-Driven Documents (D3). Al igual que las demás librerías de diseño visual para Big Data, C3.js cuenta con una gran variedad de herramientas y opciones para la visualización de los macrodatos.
Esta biblioteca se caracteriza por las alternativas de personalización que ofrece, de manera que podrás establecer tu propio estilo, gráfica, color, clase, forma, etc. Además, cuenta con varias APIs (Interfaz de Programación de Aplicaciones) para controlar el desarrollo de las representaciones y su visualización.
¿Cómo aprender más del Big Data?
En el transcurso de este post, habrás podido identificar siete de las librerías de diseño visual para Big Data, de forma que ahora reconoces cómo funciona el desarrollo de la visualización de los datos en las librerías más utilizadas en el mundo Big Data. No obstante, aún queda mucho por aprender al respecto.
Por este motivo, desde KeepCoding te recomendamos el Bootcamp Full Stack Big Data, Inteligencia Artificial & Machine Learning. En el transcurso del mismo, podrás profundizar en el análisis de los datos mediante el reporting. Además, entre otras muchas cosas, comprenderás cómo el análisis visual es el objetivo final en un proyecto de Big Data, ya que, a través de este, se puede proporcionar información muy útil para una empresa como respuesta a los problemas de negocio con un aspecto personalizado, ágil e inmediato. ¡Apúntate y en menos de nueve meses te convertirás en un experto en el manejo Big Data!
