Tag: Visualización de datos

Se trata de una herramienta  de Google para la visualización de datos creando presentaciones de informes customizados por el usuario. Con Google Data Studio puedes integrar diversas fuentes de datos tales como Google Analytics, Adwords, Youtube, Search Console, Hojas de cálculo de Googles, archivos MySQL, BigQuery, etc. Con todos estos datos, la herramienta te ayuda a crear sencillos informes personalizados con los datos de cada una de las fuentes empleadas y en tiempo real. No importa si quieres crear informes detallados o paneles más generales, Data Studio ofrece las herramientas que necesitas para analizar datos, presentar visualizaciones atractivas y compartir información con tu equipo.

¿Qué fuentes de datos puedes integrar en Googla Data Studio?

Data Studio permite crear diversos paneles en base a la fuente de datos que desees integrar en la herramienta. A continuación te desglosamos qué fuentes de datos puedes integrar:

  1. Google Analytics. Un panle que fácilmente puedes supervisar el rendimiento de tu sitio web, aplicación móvil o dispositivo conectado a Internet.
  2. Campaign Manager y Google Ads. Paneles con datos en tiempo real para supervisar y medir el rendimiento de tus campañas, optimizar tus estrategias de publicidad y tomar decisiones de marketing más inteligentes.
  3. Google Big Query. Panel personalizado de BigQuery en Data Studio para supervisar los datos de tu almacén de Big Data o visualizar las métricas más importantes de tu empresa en tiempo real
  4. Google Cloud SQL. Permite que una audiencia más amplia pueda entender y compartir los datos de Cloud SQL a través de sistemas SSH y JDBC, sin necesidad de crear consultas SQL.
  5. MySQL. Panel personalizado de MySQL para consultar las métricas más importantes de tu base de datos y tener acceso a un panel con información en tiempo real para sacarles el máximo partido.
  6. PostreSQL. Los datos del sistema de gestión de bases de datos relacionales de software libre PostgreSQL en Data Studio. Este conector usa el controlador JDBC de PostgreSQL para conectar una fuente de datos de Data Studio con una única tabla de una base de datos de PostgreSQL.
  7. Hojas de cálculo de Google. Panel de Hojas de cálculo de Google personalizado para gestionar los datos de tus hojas de cálculo y archivos CSV.
  8. YouTube. Incluir visualizaciones de cualquier campo disponible en la API de YouTube para generar un panel totalmente automatizado de tu canal.

Una vez que tienes todos los datos sin procesar, lo habitual es transformarlos en información más completa y útil. Google Data Studio convierte las dimensiones y métricas de tus datos en un pilar fundamental para crear gráficos ya que puedes:

  • Extraer estadísticas a partir de tus datos rápidamente sin necesidad de introducir consultas SQL. Data Studio incluye un espacio dedicado a las consultas rápidas con fines concretos en el que puedes analizar una tabla de datos.
  • Usar soluciones útiles para crear métricas o dimensiones a partir de fórmulas personalizadas. Estas fórmulas pueden incluir campos de la fuente de datos, texto literal y valores numéricos.
  • También puedes aplicar operadores aritméticos, lógicos, de comparación, unarios y binarios, así como otras funciones más sofisticadas.

Data Studio ofrece, entre otras, decenas de funciones matemáticas, de fechas y de cadenas para convertir tus datos en valores útiles. Puedes usar estas funciones individualmente o combinarlas con otros operadores y funciones para crear campos calculados sofisticados.

 

En múltiples ocasiones hemos comentado que nos encontramos en un entorno empresarial en el que cada día se generan alrededor de 3 trillones de bytes de información. Esta gran cantidad de volumen de información ha crecido debido, en parte, a Internet y al continuo aumento tecnológico en las comunicaciones y recogida de datos. Tal cantidad de datos se generan y producen al día que se ha conseguido que las organizaciones puedan  analizar, descubrir y verificar esta enorme cantidad de información a través de tecnologías específicas para ello.

visualizacion de datos netopinion

Todo esto hace que nos lleguen cantidades ingentes de información desde múltiples fuentes y lo que sucede es que, en muchas ocasiones, no se dispone del tiempo suficiente para su correcta interpretación. En este punto entra en juego el ámbito de la visualización de grandes datos cuyo objetivo principal es mostrar, a través de gráficos y de forma sencilla, medible y comprensible,  la información recopilada en el análisis y modelización de los mismo. Aunque los gráficos llevan décadas siendo utilizados en el ámbito empresarial, las tecnologías de visualización de datos han evolucionado según las necesidades del nuevo paradigma empresarial en la que la analítica empresarial y sistemas de big data proliferan.

Por este motivo, exponemos en este post aquellos aspectos más relevantes a tener en cuenta para sacar el máximo provecho a la visualización de datos en nuestros proyectos profesionales:

1| Qué es lo que vamos a contar. Un error común a la hora de visualizar la información es intentar abarcar demasiado. Debemos saber qué queremos contar y ser precisos en la información que vamos a mostrar en la visualización.

2| A quién va dirigido (público objetivo o target). Debemos tener en cuenta qué tipo de público va a trabajar con los datos a mostrar en la visualización.  Pensar quién es el usuario que va a interpretar los gráficos (si es un especialista de datos, un “marketero” o un usuario sin especialización…) y en base a esto, decidir qué tipo de datos podemos mostrar para que el target cuando lo visualice, lo comprenda.

3| Cómo vamos a contarlo. Aquí entra el juego otro aspecto a tener en cuenta: el storytelling con datos, una nueva forma de presentar y analizar los datos. Os recomendamos el libro de Cole Nussbaumer, “Storytelling con datos“, en el que ofrece una guía práctica para utilizar los conceptos de storytelling -contar una historia con un comienzo, nudo y desenlace- para comunicar datos de forma visual y efectiva. Algunos conceptos ejemplificados que os mostramos en este post son extraídos tras la lectura de este libro tal como se observa en la  imagen del consejo número (5) donde se muestra un ejemplo de “contar una historia con los datos” (opción B).

4| Simplificar. Aunque ya lo hemos mencionado en el primer punto, debemos darle una especial importancia a la simplificación. Debemos ser concisos y sólo mostrar aquello que es relevante, descartar los datos que no son ilustres o son “ruido” para que exista una correcta visualización o buen entendimiento.

5| Utilizar gráficos adecuados según el tipo de dato. Debemos utilizar los recursos gráficos de forma inteligente. No todos los gráficos sirven para todo. Por ejemplo, utilizar siempre gráficos de columnas para realizar comparativas en lugar de gráficos circulares, ya que visualmente se aprecia mejor. Un ejemplo de ello lo reflejamos en en el siguiente ejemplo sacado del libro de Nussbaumer (2015):

Visualización de datos. Storytelling con datos

FUENTE: Naussbaumer Knaflic, Cole (2015): Storytelling con datos. Visualización de datos para profesionales. Ed. ANAYA Multimedia

6| No abusar de tablas. Solo deben usarse tablas cuando necesitemos mostrar valores precisos. Asimismo, hay que tener en cuenta que las tablas estén diseñadas a una escala apropiada para que no haya confusiones en el análisis de los datos.

7| Utilizar colores apropiados para facilitar la percepción y comprensión de los datos. La selección de los colores parece algo sencillo, pero no todos los colores son eficaces para la visualización de los datos. Es aconsejable utilizar colores de tonos pastel o diferentes tonalidades de un mismo color en lugar de colores vivos como el rojo, fucsia, amarillo y naranja en una misma gráfica. Si observamos el ejemplo anterior, la gráfica de tabla con sólo dos colores para diferenciar entre “antes” y “después” se visualiza mucho mejor frente al abuso de color en el gráfico circular, donde se muestra uno por cada valor en la encuesta (cinco en total).

Por otro lado, usar de forma correcta el color puede hacer más comprensible un gráfico. El color puede ser útil para resaltar una determinada información que se considere relevante o destacar aquellos puntos donde se ha de centrar el análisis.

8| Enunciados claros y memorables. Debemos elegir un buen titular para contextualizar y dirigir la atención hacia la  información más importante. El uso de  tipografías legibles y el uso de etiquetas, ejes y leyendas fáciles de leer pueden ser un factor importante en la visualización para la lectura de los datos.

9| Organizar los datos de forma lógica. Asegurarnos que los diferentes gráficos y  pantallas de la visualización estén alineados horizontal y verticalmente para que puedan compararse con precisión y no crear ninguna ilusión óptica engañosa.

10| Citar fuentes de donde se extrae información. Ser transparentes da una mayor credibilidad. Si hemos extraído información o datos de otras fuentes (por ejemplo, Open Data) debemos citarlas para aportar credibilidad a la información que mostramos.

¡Y recuerda!

En todo proyecto en el que se trabaja con Big Data,  la visualización de datos es una de las áreas más relevantes para la comprensión y análisis de datos masivos. Asimismo, poder sacar partido a toda esa información y extraer conclusiones es imprescindible para cualquier empresa que trabaje con Big Data.

En concreto, la visualización de grandes volúmenes datos (Big Data Visualization) consiste en representar de forma comprensible y medible los datos obtenidos del procesamiento y modelización de grandes volúmenes de datos (Big Data) con el objetivo de, no sólo de mostrar de forma más atractiva los datos, sino de comunicar esta información de forma clara y entendible a través de gráficos, diagramas o infografías. En este punto es donde entran en juego las herramientas para la visualización de datos masivos. Saber elegir la herramienta adecuada para aquello que queramos comunicar es imprescindible para desarrollar una analítica empresarial o Business Analytics de forma eficiente.  A continuación, desglosamos cinco herramientas para la visualización de datos:

TABLEAU 

Se trata de una de las más conocidas herramientas de visualización de datos. Su interfaz permite generar visualizaciones sobre grandes volúmenes de datos y personalizarlo.  Posee una versión gratuita: Tableau Public, con la que puedes crear mapas interactivos, gráficos de barras, tartas, etc. de forma sencilla.

Características:

  • Puede importar tablas Excel,
  • Gráficos interactivos y pueden ser embebidos en tu web y/o compartirlos
  • Gráficos Responsive, optimizados para visualizarlos en diversos dispositivos (tablets y moviles)

QLIK View & Sense

QlikView pertenece a la empresa Qlik la cual posee varios productos para la visualización de datos masivos. El más popular es QlikView. Destaca por su sencillez, con una configuración muy personalizable, permitiendo a los usuarios tomar decisiones basadas en datos. Posibilita trabajar con grandes cantidades de datos procedentes de diferentes fuentes. La otra herramienta de la empres Qlik se llama QkikSense. Se trata de una versión aún más sencilla que QlikView para crear visualizaciones flexibles e interactivas.

QlikView y Qlik Sense comparten el mismo motor y una serie de capacidades básicas, pero hay diferencias entre ellos que reflejan tanto los avances en tecnología, como la evolución de las necesidades del consumidor en el mercado.

Características:

  • Gráficos Responsive, optimizados para visualizarlos en diversos dispositivos (tablets y móviles)
  • Permite formular y responder sus propias preguntas y seguir sus propias rutas hacia el conocimiento.

PLOTLY

Plotly, también conocida por su versión web Plot.ly, es una herramienta de visualización y análisis de datos online. Se trata de un software colaborativo bastante flexible que ofrece visualizaciones complejas y sofisticadas. Posee todo tipo de gráficas: columnas, líneas, circulares, histogramas, etc. Funciona con cualquier formato de datos (Excel, CSV o texto) y se puede importar desde Google Drive o Dropbox.

Características:

  • Está integrado con lenguajes de programación como Python, JavaScript o Matlab.
  • Se puede compartir y editar datos, gráficas y macros con otros usuarios.

CARTO

Aunque esta tecnología sólo permite establecer visualizaciones de datos masivos sobre mapas, se trata de un servicio open source dirigido a cualquier usuario, independientemente del nivel técnico que tenga, con una interfaz muy amigable. Carto ofrece dos aplicaciones muy completas: Carto Builder, donde los usuarios pueden administrar datos, ejecutar análisis o diseñar mapas personalizados; y Carto Engine, el cual ofrece un conjunto de bibliotecas para crear interfaces de visualización de mapas y datos personalizados.

Características:

  • Permite crear una gran variedad de mapas interactivos, lo que permite elegir entre el catálogo que el mismo servicio ofrece, incluir mapas de Google Maps, o agregar a la lista tus propios mapas personalizados.
  • Permite el acceso a los datos de Twitter.

KIBANA

Kibana es un complemento de visualización de datos de código abierto para Elasticsearch. Posee una gran variedad de gráficos interactivos: histogramas, gráficos de líneas, gráficos circulares, rayos solares, etc. Además, puedes diseñar tus propias visualizaciones y Elastic Maps para visualizar datos geoespaciales. Todos ellos aprovechan las capacidades de agregación de Elasticsearch.

Características;

  • Con Kibana se puede detectar las anomalías que se esconden en los datos de Elasticsearch y explorar las propiedades que los influencian significativamente.
  • Kibana permite visualizar los datos de Elasticsearch y navegar por Elastic Stack, de modo que puedes hacer cualquier cosa, desde saber por qué te están buscando por Internet a las 2:00 a.m. hasta comprender el impacto que la lluvia puede tener en tus números trimestrales.

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