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La visualización del Big Data

La visualización del Big Data

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La visualización y la interpretación de datos es, a día de hoy, algo imprescindible para la mayoría de empresas. Por ello, en la era del Big Data cada vez son más las empresas que deciden invertir en recursos para la visualización de datos.

La visualización del Big Data como parte de la estrategia de la empresa.

Generamos datos de forma continua. Para que la visualización del Big Data sea beneficiosa para la empresa, deberá tener en cuenta una serie de pautas:

  • Fuentes de información: a menos que se trate de un proyecto muy concreto, que necesite unas características especiales, lo ideal es identificar la mayor fuente posible de datos para así discriminar cuáles son los KPI más relevantes y que afectan directamente a la actividad del negocio.
  • Visión de futuro: estos modelos predictivos, permiten, no solo tomar medidas anticipadas, sino también detectar los riesgos y las oportunidades. Por ejemplo, para las empresas que fabrican vehículos, conocer cuáles van a ser las nuevas tecnologías, las futuras modas…
  • Recursos humanos: capacitar a los analistas de datos a interpretarlos en tiempo real, significa una ventaja competitiva. Cuantas más personas dentro de la empresa puedan interpretar datos, mayores serán las visiones que ayuden a la toma de decisiones.

Obtención de los máximos beneficios de la visualización Big Data.

Para que una empresa pueda sacar el máximo beneficio a la visualización del Big Data debe seguir las siguientes recomendaciones:

⦁ Claridad de objetivos: un error común a la hora de visualizar la información es intentar abarcar demasiado, lo que genera gráficos con excesiva información. Para que esto no ocurra, cada visualización debería tener de siete a nueve datos.
⦁ Gráficos adecuados: no solo es fundamental no escoger demasiados datos, sino elegir el gráfico adecuado en función de lo que se quiere mostrar y su público objetivo.
⦁ El uso del color para facilitar la comprensión y la percepción: usar correctamente el color mejora y hace más comprensible un gráfico. Permite a los usuarios identificar fácilmente la información más relevante. Se puede utilizar, por ejemplo, para destacar aspectos positivos o negativos. También puede emplearse para mostrar los cambios y evolución a través del tiempo.

⦁ Obtención adecuada de datos: las buenas visualizaciones comienzan con buenos datos. Para evitar visualizar resultados erróneos en un gráfico se debe tener especial cuidado con los procesos de obtención de los datos. La calidad del dato es fundamental para los posteriores procesos de toma de decisiones.

⦁ Colaboración y movilidad: actualmente la colaboración y la movilidad son dos aspectos fundamentales que inciden en nuestra forma de trabajar. Disponer de una tecnología de visualización de datos que integre capacidades como la movilidad, para acceder a las visualizaciones de información clave que necesitamos desde cualquier dispositivo móvil, además, tener la posibilidad de colaborar y compartir las visualizaciones y análisis con otros departamentos o equipos de trabajo y facilitar la participación en la toma de decisiones.
⦁ Data Storytelling: la movilidad ha cambiado la forma de trabajar y colaborar pero el Storytelling está cambiando nuestra forma de comunicarnos, presentar y contar las visualizaciones y análisis de datos que hacemos sobre nuestra información de negocio.

Herramientas de visualización del Big Data

Desde Bluumi te recomendamos estas herramientas para la visualización del Big Data :

Tableau:

Tableau es un líder de la categoría que se enfoca en proveer soluciones. Esto permite a la gente ver y entender datos. En primer lugar tiene como objetivo ayudar a sus clientes en la visualización del Big Data y resolver sus problemas.

Esta ofrece tres productos principales que analizan grandes datos: Tableau de escritorio, Servidor de Tableau, y Tableau Online. Tableau de escritorio está diseñado para permitir a cualquiera analizar y comprender grandes datos de forma intuitiva. Para las empresas, Tableau ofrece Tableau Server, una aplicación de análisis basada en un navegador que proporciona todas las grandes ventajas de datos de Tableau Desktop.

Esta versión del software está específicamente diseñada para permitir a los empresarios encontrar y organizar datos rápidamente. Finalmente, Tableau Online actúa como la versión alojada de Tableau Server. Y esta opción proporciona la máxima seguridad para que las empresas puedan compartir datos con confianza.

Qlikview:

QlikView es la herramienta de Business Intelligence y visualización del Big Data de más rápido crecimiento, rápida de implementar y fácil de aprender. QlikView facilita la plataforma en memoria para realizar un descubrimiento de datos más rápido y tomar decisiones. Las cuales sean fiables, viables y muestren los datos a través de informes interactivos y visuales.

Además, crea una plataforma completamente nueva para analizar datos utilizando interfaces limpias, simples y precisas. QlikView es perfecto para desarrolladores de software y arquitectos de TI, diseñadores y profesionales de informes de negocio y profesionales de análisis y pruebas. Desarrolladores de nivel básico y profesionales de datos avanzados deseosos de desarrollar una carrera en Visualización y Analítica también pueden usarlo.

Sisense:

Sisense es una solución ágil de Business Intelligence. Esta proporciona herramientas avanzadas para gestionar y dar soporte a los datos de negocio con análisis, y generación de informes. La solución permite a las empresas analizar conjuntos de datos grandes y dispares y generar tendencias empresariales relevantes para ellos.

Sisense utiliza la tecnología Crowd Accelerated que proporciona capacidades para compartir el análisis con los usuarios. Los usuarios pueden compartir análisis individuales o un panel de control completo con sus compañeros de equipo o con toda la organización.

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