5 herramientas para visualizar y analizar datos de manera efectiva
Elaboración propia: datos extraídos de Tableau

5 herramientas para visualizar y analizar datos de manera efectiva

Hola, estimados lectores.

En esta nueva entrega quiero contarles sobre cinco herramientas súper útiles para analizar datos a través de visualizaciones. En cualquier sector o área del conocimiento, la cantidad de datos que se genera cada minuto es espeluznante. Según Statista, para el 2021, en tan solo 60 segundos se subían más de 695.000 stories en Instagram, se enviaban más de 69 millones de mensajes a través de mensajería instantánea y se almacenaban aproximadamente 500 horas de contenido en YouTube. Parece mucho, ¿no? Imagínate cuántos datos podrían estar generándose junto en el momento en el que lees este artículo.

Ahora que conoces esto, tal vez te estés preguntando ¿qué puedo hacer con este constante flujo de información? ¿Hay maneras en que pueda convertirlo en algo útil para mí o mi área de experticia?

La respuesta es: ¡por supuesto! Existen diversas formas de convertir los datos en información de valor. Una vez los hemos recopilado, organizado y limpiado, la piedra angular recae en su análisis. Tal vez pensarás que para ello necesitas dominar métodos estadísticos o ser un experto en algún lenguaje de programación. Si bien esos caminos son fundamentales, existe una manera mucho más sencilla y rápida de aproximarnos a los datos para encontrar valor: las visualizaciones.

Una visualización es una representación gráfica de un conjunto de datos. Se puede presentar en forma de tablas, gráficos o mapas y permite, de una manera accesible y visual, traducir los datos en información de valor detectando rápidamente patrones, tendencias, comportamientos y datos clave.

Existen diversas herramientas para construir visualizaciones de nuestros datos. Su elección dependerá, entre otras cosas, de la cantidad de información que necesitas procesar, su accesibilidad y la finalidad del estudio.

A continuación, te comparto 5 herramientas de visualización con las que podrás analizar tus datos de forma rápida y sencilla.

1.     Hojas de cálculo

Seguramente tengas familiaridad con las hojas de cálculo, como Microsoft Excel o Google Sheets, las herramientas casi indispensables para crear tablas de datos y almacenar información. Además de esto, las hojas de cálculo incluyen una gran variedad de gráficos y tablas que pueden utilizarse para analizar y presentar la información de forma visual.

Excel se diferencia por disponer de una gran variedad de fórmulas para realizar cálculos complejos, mientras que Google Sheets ofrece la ventaja de ser una herramienta colaborativa, en la que varios usuarios pueden trabajar juntos en tiempo real. Por otro lado, Excel viene incluido en el paquete de Microsoft como versión de escritorio y también puede ser utilizada en la nube de OneDrive, mientras que Google Sheets únicamente cuenta con su versión en la nube de Google.

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2.     Tableau

Tableau es una de las principales herramientas de visualización. Lidera el mercado por su conocida facilidad de uso, es muy intuitiva y ofrece una gran variedad de opciones de gráficos y tablas. Además, permite conectar diferentes fuentes de datos e inclusive modelarlo para establecer relaciones entre varias tablas. Tanto si estás familiarizado con el modelado de datos o es la primera vez que te acerca a las visualizaciones, Tableau será siempre una fantástica elección.

Tableau ofrece una versión free de escritorio llamada Tableau Public, con la que puedes acceder a una gran cantidad de funciones y hacer públicas tus visualizaciones en la web de Tableau. Adicionalmente, cuenta con otros paquetes de suscripciones en función de tus necesidades.

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 3.     Power BI

Power BI es una herramienta que pertenece al gigante Microsoft. Su interfaz permite realizar una gran cantidad de visualizaciones y, al igual que Excel, ofrece un gran conjunto de fórmulas para cálculos complejos.

Si bien en Power BI puede utilizarse el lenguaje DAX (Expresiones de Análisis de Datos), también es posible realizar visualizaciones sin considerar este componente que también lo presenta Power Pivot en Excel.

Del mismo modo que Tableau, Power BI cuenta con una versión de escritorio free con todas las funcionalidades de la versión PRO, a excepción de la privacidad de los datos al momento de publicar las visualizaciones. Por este motivo, es recomendable considerar el origen de los datos al momento de decantarse por el uso de estas herramientas.

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4.     Google Data Studio

Google Data Studio, como su nombre lo indica, pertenece al gigante Google. Es una herramienta web de uso completamente en línea y gratuita, que permite conectarse a una gran variedad de fuentes de datos en la nube y cruzarlos entre sí. Su interfaz es sencilla, intuitiva y personalizable.

Google Data Studio es una excelente herramienta si quieres comenzar a practicar y visualizar datos que tengas en la nube y que se actualicen en tiempo real, como los de tu sitio web a través de Google Analytics. Además, tiene a la disposición plantillas que pueden simplificar el trabajo.

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 5.     MicroStrategy

MicroStrategy es una herramienta de visualización orientada al análisis empresarial. Permite elaborar informes interactivos, con visualizaciones y cuadros de mando personalizados, integrando diferentes fuentes de datos. Al igual que Tableau, ofrece la posibilidad de modelar los datos y hacer esquemas de relacionamiento.

MicroStrategy está diseñada para empresas y organizaciones que requieran un sistema de análisis de robusto y que manejen grandes volúmenes de datos. En este sentido, cuenta con un amplio servicio de orientación y soporte al cliente.

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Independientemente de la herramienta que elijas, las visualizaciones te permitirán analizar datos de una forma sencilla y rápida. Puedes utilizarlos para analizar casos de negocio, evaluar datos clínicos o de investigación, presentar informes empresariales o inclusive para hacerle un seguimiento con detalle a tus finanzas personales.

Para finalizar, te dejo una visualización sencilla a modo ilustrativo que he preparado utilizando un conjunto de datos sobre Diabetes en Mujeres disponible de forma abierta en kaggle.


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