Visualización de datos, o dataviztransforma datos complejos en gráficos intuitivos, facilitando la comprensión y el aprovechamiento de los conocimientos para mejorar la estrategia empresarial. Utilizando herramientas avanzadas, dataviz hace que la información sea clara y atractiva para todos.
En una era de datos masivos, elegir las herramientas dataviz adecuadas es esencial para identificar tendencias, anomalías y relaciones entre los datos, y es fundamental para los profesionales del marketing, los analistas y los responsables de la toma de decisiones.
Este artículo explora los criterios para seleccionar un software dataviz de alto rendimiento, presenta una lista de las 10 mejores herramientas actuales y ofrece consejos sobre cómo implantarlas eficazmente en tu empresa.
Criterios para elegir un buen software dataviz
Facilidad de uso e interfaz intuitiva
Cuando selecciones un software dataviz, céntrate en la facilidad de uso y en una interfaz intuitiva. Es esencial que la herramienta sea accesible, tanto si eres un experto en datos como si no. Una interfaz ergonómica simplifica el aprendizaje y aumenta la productividad.
Opta por un software que ofrezca funciones ágiles para preparar y estructurar los datos, así como opciones de visualización claras e intuitivas.
Variedad de tipos de pantalla disponibles
Un software dataviz de calidad debe ofrecer una amplia gama de visualizaciones, como tablas, gráficos, histogramas y curvas, para adaptarse a las distintas necesidades analíticas. Esta diversidad hace que los datos sean accesibles y relevantes para cada situación y público.
Las funcionalidades predictivas y avanzadas también son esenciales para identificar tendencias futuras y tomar decisiones informadas.
Capacidad de integración con otras herramientas
La compatibilidad con otros sistemas y herramientas es esencial para un software dataviz eficaz. Debe poder conectarse fácilmente a diversas fuentes, como bases de datos y sistemas CRM o ERP, incluidas plataformas de gestión de relaciones con los clientes como Salesforce.
Esta integración facilita la centralización y visualización unificada de los datos, simplificando el análisis y la toma de decisiones.
Opciones de personalización y escalado
Es vital que tu solución dataviz sea personalizable y se adapte a las necesidades únicas de tu empresa. La herramienta debe poder evolucionar según los requisitos específicos de tu sector y ajustarse a medida que creces.
La capacidad de personalizar los cuadros de mando y los informes es esencial para garantizar que la presentación de los datos se ajusta realmente a los intereses de tu organización. Además, el software debe mantener un rendimiento óptimo cuando se amplía, ya sea para un equipo pequeño o para una amplia gama de usuarios.
Apoyo y comunidad de usuarios
Al elegir un software dataviz, la atención al cliente y la comunidad de usuarios son esenciales.
Una atención al cliente eficaz, accesible por diversos medios, como el teléfono, el correo electrónico o el chat en línea, es esencial para resolver rápidamente los problemas técnicos.
Tener una comunidad de usuarios activa es una gran ventaja. Ofrece recursos adicionales, tutoriales y foros de debate. Estas herramientas son muy valiosas para maximizar la eficacia de la herramienta y encontrar soluciones a los problemas que puedan surgir.
Los 10 mejores programas dataviz
1. Tabla
Tableau es reconocido como líder indiscutible en el mundo del dataviz. Este software de análisis de datos destaca por su capacidad para crear cuadros de mando a medida y visualizaciones interactivas, todo ello a través de una interfaz intuitiva y fácil de usar.
Es especialmente apreciado por su facilidad de uso, accesible incluso a los no especialistas, y se beneficia de una amplia comunidad de usuarios, así como de numerosos recursos para maximizar su explotación.
Admite el análisis de varios tipos de datos, incluidos los datos en tiempo real, y ofrece extensiones Javascript y API para generar informes personalizados.
2. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI es una solución integrada de inteligencia empresarial que destaca en la preparación, el análisis y la visualización de datos.
Perfectamente integrado en el ecosistema Microsoft, Power BI garantiza una excelente sinergia con los demás productos de la marca, ofrece una versión gratuita y es capaz de gestionar grandes cantidades de datos.
Sin embargo, su interfaz puede resultar menos intuitiva para quienes no estén familiarizados con las herramientas de Microsoft, y ofrece un grado de personalización de las visualizaciones más limitado que otras soluciones.
3. Qlik Sense
Qlik Sense, disponible como servicio SaaS, destaca por su intuitiva y ergonómica interfaz de usuario de autoservicio.
Simplifica la creación de informes y cuadros de mando mediante un sistema de arrastrar y soltar, haciendo que los datos sean fácilmente accesibles para todos.
Su principal activo es su potente capacidad de asociación de datos y su motor en memoria, que garantizan un rápido procesamiento de los datos.
4. Gráficos de Google
Google Charts es una herramienta de visualización de datos en línea fácil de usar que genera gráficos interactivos y personalizables mediante un sencillo script JavaScript.
Gracias a su amplia biblioteca de ejemplos y a la posibilidad de personalizar totalmente la presentación de los datos, es especialmente adecuado para quienes deseen integrar visualizaciones de datos en su sitio web.
5. D3.js
D3.js(Data-Driven Documents) es una biblioteca JavaScript de código abierto dedicada a la visualización de datos.
Presume de un alto grado de flexibilidad y numerosas opciones de personalización, lo que la convierte en una herramienta especialmente valiosa para desarrolladores y científicos de datos experimentados.
Sin embargo, su uso requiere un sólido dominio de JavaScript y del desarrollo web.
6. MergeCharts
FusionCharts es una solución avanzada para la visualización de datos, que ofrece una amplia gama de gráficos y tablas interactivos.
Esta herramienta es ideal para las empresas que quieren mejorar sus aplicaciones web y móviles con visualizaciones de datos.
FusionCharts cuenta con una interfaz de usuario intuitiva y amplias opciones de personalización, pero su coste puede ser un obstáculo para las organizaciones más pequeñas.
7. Adobe Analytics
Adobe Analytics, que forma parte del paquete Adobe, está diseñado para analizar y visualizar los datos de marketing y el comportamiento de los usuarios.
Proporciona herramientas avanzadas para el análisis predictivo y la segmentación, al tiempo que se integra fácilmente con otras aplicaciones de Adobe.
Sin embargo, su aplicación puede ser compleja y requiere una formación específica.
8. Sisense
Sisense es una compleja plataforma de análisis de datos adaptada a las necesidades de organizaciones de todos los tamaños.
Utilizando la base de datos ElastiCube para analizar y visualizar datos de diversas fuentes, Sisense destaca por su interfaz web de fácil uso y su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos.
Sin embargo, su coste y la necesidad de conocimientos técnicos pueden limitar el acceso a ella.
9. Plotly
Plotly, una biblioteca de visualización de datos de código abierto, te permite crear gráficos interactivos y dinámicos.
Disponible en varios lenguajes de programación, como Python, R y JavaScript, Plotly es apreciado por su gran flexibilidad y sus numerosas opciones de personalización, ganándose a una gran comunidad de científicos de datos y desarrolladores.
10. SAP BusinessObjects
SAP BusinessObjects es una completa soluciónde inteligencia empresarial que integra herramientas esenciales de visualización y análisis de datos.
Cuenta con funciones avanzadas de elaboración de informes y cuadros de mando, al tiempo que garantiza una integración perfecta con otros sistemas SAP.
Sin embargo, su despliegue puede ser complejo, y a menudo requiere una formación específica y una importante inversión en recursos.
Cómo implantar eficazmente el software dataviz en tu empresa
Evaluar las necesidades específicas de la empresa
A la hora de elegir un software dataviz, es importante definir con precisión los objetivos y requisitos de tu empresa. Esto significa identificar los perfiles de usuario que utilizarán el software, el número previsto de usuarios, el volumen de datos que hay que gestionar y los indicadores clave que quieres controlar.
Las estadísticas y los análisis de mercado que proporcionan plataformas como Statista son también una base excelente sobre la que trabajar.
También es importante tener en cuenta la gobernanza de los datos, es decir, cómo se recopilarán, utilizarán y a quién serán accesibles.
Esta evaluación garantiza que el software que elijas satisfaga las necesidades empresariales de tu organización y combine rendimiento y ergonomía.
Formación y familiarización de los usuarios
La formación y la puesta al día de los usuarios son etapas esenciales para el éxito de la implantación de una herramienta dataviz. Es esencial apoyar a los empleados durante la implantación del proyecto organizando talleres de formación y presentaciones del software.
Esto implica explicar el valor añadido de la herramienta en la rutina diaria de los empleados y asegurarse de que saben cómo y por qué utilizarla.
Integración con los sistemas existentes
Integrar el software dataviz con los sistemas existentes de tu empresa es vital para una implementación exitosa, permitiéndote maximizar la utilidad de software de planificación como Smartsheet y Zoho. El software debe poder conectarse fácilmente a diferentes bases de datos, sistemas CRM, sistemas ERP y otras fuentes de datos.
Asegúrate de que el software que elijas ofrezca sólidas funciones de integración fáciles de configurar para evitar complicaciones técnicas y maximizar la eficacia.
Conclusión
La visualización de datos(dataviz) desempeña un papel esencial a la hora de extraerinformación valiosa y facilitar la toma de decisiones informadas en las organizaciones. Es fundamental seleccionar el software de visualización de datos adecuado para las necesidades específicas de tu organización, teniendo en cuenta criterios como la facilidad de uso, la variedad de visualizaciones, la capacidad de integración y las opciones de personalización.
Herramientas como Tableau, Microsoft Power BI, Qlik Sense y Plotly ofrecen soluciones sólidas para una amplia gama de necesidades.
La implantación eficaz del software dataviz requiere una evaluación precisa de las necesidades de la empresa, formación y apoyo a los usuarios, y la integración de la herramienta en los sistemas existentes.
Adoptando estos principios y las mejores prácticas de dataviz, puedes mejorar significativamente el proceso de toma de decisiones, reducir el tiempo de análisis y optimizar la comunicación de datos dentro de tu organización.
Integra dataviz en tu estrategia de análisis de datos sin demora para aprovechar plenamente sus ventajas e impulsar tu crecimiento.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Cuáles son los principales criterios a tener en cuenta a la hora de elegir el software dataviz adecuado a mis necesidades?
Los criterios esenciales para seleccionar un software de visualización de datos son: la versatilidad de la herramienta (preparación y análisis avanzado de datos), el tipo de oferta (todo incluido o modular), el coste de implantación y el precio adaptado a tu organización, la capacidad de tratamiento de datos y lagestión de múltiples fuentes de datos, la facilidad de uso y la accesibilidad para todos los usuarios, y la personalización para adaptarla a tu sector de actividad.
¿Cómo puedo implantar eficazmente el software dataviz en mi empresa para garantizar su éxito?
Para implantar eficazmente un software dataviz, es importante definir claramente tu proyecto, tus expectativas y tus limitaciones. Garantiza la calidad de los datos y establece una política de gobernanza de datos. Implica activamente a los usuarios en el proyecto y nombra embajadores para formar y apoyar a tus equipos.
Compara las herramientas y realiza una POC (Prueba de Concepto) antes de hacer la selección final.
¿Cuáles son los escollos que hay que evitar al utilizar un software dataviz?
Hay trampas que deben evitarse al utilizar software dataviz: es esencial definir objetivos claros y comprender lo que quieres conseguir. Selecciona bien los datos que vas a analizar para evitar confusiones y ralentizar las herramientas. Elige la herramienta adecuada a las necesidades y recursos de tu empresa. Evita la sobrecarga visual y los efectos superfluos para mantener la legibilidad y claridad de los gráficos. Por último, implicar a los usuarios en el proceso y recoger sus opiniones es esencial para perfeccionar la solución y garantizar el éxito del proyecto.
¿En qué sectores y para qué aplicaciones puede ser especialmente útil el dataviz?
Dataviz está resultando especialmente beneficioso en diversos sectores y aplicaciones. En las empresas, ayuda a analizar el rendimiento financiero, optimizar la eficacia operativa y proporcionar información sobre ventas y marketing. En el sector financiero, facilita el control del flujo de caja, la detección de anomalías y la toma de decisiones informadas. En la logística y la cadena de suministro, el dataviz geoespacial es esencial para analizar y optimizar rutas y recursos. En sanidad, puede utilizarse para evaluar grandes cantidades de datos médicos e identificar nuevas tendencias. En marketing, ayuda a comprender el comportamiento del consumidor, personalizar las estrategias y optimizar la experiencia del cliente. En educación, se utiliza para controlar el progreso de los alumnos e intervenir rápidamente si tienen dificultades.
