Top 15 de Herramientas de Visualización de Datos de Código Abierto para 2023

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Sebastian Brandt

Published on 2/8/2023

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En el mundo actual impulsado por datos, no se puede subestimar la importancia de la visualización de datos. Proporciona una representación gráfica de la información y los datos, lo que hace que los datos complejos sean más comprensibles, accesibles y utilizables. Las herramientas de código abierto, en particular, han ganado una inmensa popularidad en este ámbito, ofreciendo características poderosas sin el elevado precio. Esta guía tiene como objetivo arrojar luz sobre las mejores herramientas de visualización de datos de código abierto que se perfilan para destacar en 2023.

¿Qué es la visualización de datos?

En su núcleo, la visualización de datos es la práctica de traducir información en un contexto visual, como un mapa o un gráfico, para que el cerebro humano pueda comprender mejor los datos. Esta representación visual puede revelar patrones, tendencias y conocimientos en los datos que podrían pasar desapercibidos en datos basados en texto. En esencia, la visualización de datos es un puente entre lo técnico y lo no técnico, proporcionando una vista clara de conjuntos de datos complejos.

¿Por qué usar herramientas de código abierto para la visualización de datos?

La trayectoria de la industria del software hacia soluciones de código abierto es evidente, y las herramientas de visualización de datos no se han quedado atrás. La preferencia por el código abierto en este campo se debe a varias razones convincentes:

• Economía: La ausencia de costos de licencia en las herramientas de código abierto las hace financieramente atractivas. Esta ventaja de costos garantiza que una audiencia diversa, que abarca desde startups hasta medianas empresas e profesionales individuales, pueda acceder a herramientas premium sin tensar sus presupuestos.

• Personalización: Las herramientas de código abierto ofrecen a los usuarios acceso a su código fuente. Esta transparencia permite modificaciones, adiciones de características o correcciones, asegurando que la herramienta se adapte para satisfacer necesidades específicas.

• Apoyo de la comunidad: Una característica definitoria de las herramientas de código abierto es la robusta comunidad que las respalda. Estas comunidades, compuestas por expertos, desarrolladores y usuarios habituales, promueven la colaboración, facilitan el intercambio de conocimientos y brindan un apoyo invaluable.

PyGWalker: Herramienta de visualización de datos de código abierto que reemplaza a Tableau de forma gratuita

Dentro de la selección de Herramientas de Visualización de Datos de Código Abierto, PyGWalker (opens in a new tab) ha surgido como una herramienta digna de mención. Diseñado con un enfoque en el análisis exploratorio de datos, PyGWalker presenta un enfoque fresco para la visualización de datos.

Descripción: PyGWalker transforma perfectamente los dataframes de pandas en una interfaz interactiva, reflejando las capacidades de plataformas como Tableau. Combina hábilmente el poder computacional de Python con la esencia interactiva de plataformas de visualización reconocidas.

Uso: Utilizar PyGWalker puede ser un proceso sencillo. Puedes probarlo fácilmente en Kaggle Notebook o Google Colab Notebook:

Prueba PyGWalker en Kaggle (opens in a new tab)	Prueba PyGWalker en Google Colab (opens in a new tab)
(opens in a new tab)	(opens in a new tab)

Puedes configurar fácilmente PyGWalker en tu Jupyter Notebook siguiendo estos pasos:

pip install pygwalker
import pandas as pd
import pygwalker as pyg

Importa tu dataframe

df = pd.read_csv('./bike_sharing_dc.csv', parse_dates=['date'])
walker = pyg.walk(df)

Eso es todo. Ahora tienes una interfaz de usuario similar a Tableau para analizar y visualizar datos arrastrando y soltando variables.

Echa un vistazo a algunos ejemplos que puedes crear con PyGWalker:

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Ventajas:

• Integración: Diseñado para funcionar en armonía con Jupyter Notebooks, PyGWalker es un favorito entre científicos de datos y analistas.
• Experiencia del usuario: La herramienta prioriza la experiencia del usuario, ofreciendo una interfaz intuitiva de arrastrar y soltar para una visualización de datos sin esfuerzo.
• Adaptabilidad: Su compatibilidad con diversos dataframes, incluidos, pero no limitados a, pandas y polars, resalta su versatilidad.

Desventajas:

• PyGWalker es una biblioteca de Python recientemente desarrollada que necesita tus comentarios y apoyo. Por favor, contribuye al proyecto informando problemas (opens in a new tab), dando sugerencias, compartiendo en redes sociales o dejando una ⭐ en PyGWalker GitHub (opens in a new tab).

Reseña: ⭐⭐⭐⭐⭐

Un Análisis Profundo de las Herramientas Populares de Visualización de Datos de Código Abierto

El mundo de las herramientas de visualización de datos de código abierto es vasto, cada herramienta ofrece un conjunto único de características. Veamos un análisis comparativo de algunas herramientas populares en el espacio de la visualización de datos de código abierto:

D3.js: Una Fuerza Pionera en la Visualización de Datos

Descripción: D3.js, acrónimo de Data-Driven Documents, ha sido desde hace mucho tiempo un pilar en la comunidad de visualización de datos. Su capacidad para vincular datos a un Modelo de Objetos de Documento (DOM) y luego implementar transformaciones basadas en datos en el documento lo distingue.

Pros:

• Flexibilidad: D3.js es conocido por su flexibilidad, lo que permite la creación de una amplia gama de visualizaciones.
• Apoyo de la comunidad: Con una comunidad vibrante de desarrolladores y usuarios, el apoyo y la colaboración siempre están al alcance.

Contras:

• Complejidad: Su extenso conjunto de características conlleva una curva de aprendizaje, especialmente para aquellos no familiarizados con JavaScript y SVG.

Casos de Uso:

• Ideal para crear visualizaciones interactivas para aplicaciones web.
• Adecuado para proyectos que requieran visualizaciones personalizadas.

Reseña: ⭐⭐⭐⭐☆

Matplotlib: Herramienta Avanzada de Visualización de Datos de Código Abierto para Datos Complejos

Descripción: Matplotlib es una poderosa herramienta diseñada para representar visualmente relaciones de datos complejas, especialmente para aquellos que trabajan con conjuntos de datos intrincados.

Pros:

• Versatilidad: Puede manejar una amplia gama de tareas de visualización de datos.
• Integración: Funciona bien con Python y sus bibliotecas.

Contras:

• Curva de Aprendizaje: Puede ser desafiante para principiantes.

Casos de Uso:

• Investigación científica.
• Proyectos avanzados de análisis de datos.

Reseña: ⭐⭐⭐⭐☆

Plotly: Herramienta Interactiva de Visualización de Datos de Código Abierto

Descripción: Plotly es una herramienta de código abierto que destaca por crear, editar y compartir visualizaciones de datos interactivas, dirigida tanto a usuarios técnicos como no técnicos.

Pros:

• Interactividad: Permite a los usuarios interactuar con las visualizaciones.
• Integración: Admite varios lenguajes de programación como Python, R y Julia.

Contras:

• Rendimiento: Puede ser desafiante manejar conjuntos de datos muy grandes.

Casos de Uso:

• Computación científica.
• Análisis empresarial.

Reseña: ⭐⭐⭐⭐☆

Candela: Herramienta de Visualización de Datos de Código Abierto para Usuarios de JavaScript

Descripción: Candela es una herramienta dedicada de visualización de datos para usuarios de JavaScript, diseñada para crear representaciones visualmente atractivas de datos.

Pros:

• Integración de JavaScript: Ideal para desarrolladores familiarizados con JavaScript.
• Versatilidad: Adecuado para diversas necesidades de visualización de datos.

Contras:

• Curva de Aprendizaje: Puede requerir algo de tiempo para usuarios no familiarizados con JavaScript.

Casos de Uso:

• Proyectos de desarrollo web.
• Representación interactiva de datos en sitios web.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

Google Charts: Herramienta Integral de Visualización de Datos de Google

Descripción: Desarrollado por Google, Google Charts ofrece una miríada de opciones de visualización, desde gráficos circulares y gráficos de barras hasta tablas y mapas.

Pros:

• Diversidad: Amplia gama de tipos de gráficos.
• Integración: Se integra perfectamente con otros servicios de Google.

Contras:

• Dependencia: Depende de la infraestructura de Google.

Casos de Uso:

• Desarrollo web.
• Proyectos educativos.

Reseña: ⭐⭐☆☆☆

Tableau Public: Herramienta de Visualización de Datos Gratuita de Tableau

Descripción: Una variante de Tableau, Tableau Public se especializa en transformar datos en información y hacerlos accesibles a un público más amplio en la web.

Pros:

• Compartir Público: Diseñado para compartir datos abiertos.
• Interactividad:

Permite a los usuarios interactuar con los datos publicados.

Contras:

• Privacidad de Datos: Todos los datos publicados son públicos.

Casos de Uso:

• Proyectos de datos abiertos.
• Análisis de datos impulsado por la comunidad.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

wpDataTables Lite: Herramienta de Visualización de Datos de Código Abierto para WordPress

Descripción: wpDataTables Lite es un popular complemento de WordPress que permite a los usuarios crear rápidamente gráficos y tablas, facilitando la representación de datos en sitios web de WordPress.

Pros:

• Fácil de Usar: Diseñado para aquellos sin experiencia técnica.
• Integración: Se integra perfectamente con WordPress.

Contras:

• Limitación de la Plataforma: Específicamente diseñado para usuarios de WordPress.

Casos de Uso:

• Blogging y creación de contenido en WordPress.
• Representación rápida de datos en sitios web.

Reseña: ⭐⭐☆☆☆

FusionCharts: Herramienta de Visualización de Datos de Código Abierto Basada en JavaScript

Descripción: FusionCharts ofrece una completa biblioteca de gráficos basada en JavaScript, respaldada por soporte técnico, lo que la convierte en una herramienta versátil para diversas necesidades de representación de datos.

Pros:

• Diversidad de Opciones de Gráficos: Amplias opciones de gráficos disponibles.
• Soporte: Ofrece soporte técnico a los usuarios.

Contras:

• Precio: Algunas características pueden estar detrás de un muro de pago.

Casos de Uso:

• Informes comerciales y paneles de control.
• Aplicaciones web.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

Bokeh: Visualizaciones Interactivas para Navegadores Web Modernos

Descripción: Bokeh, pronunciado 'bo-kay', es una biblioteca de Python que facilita la creación de visualizaciones interactivas y escalables. Está diseñado para generar visualizaciones basadas en el navegador, asegurando un mayor alcance y compatibilidad.

Pros:

• Interactividad: La fortaleza de Bokeh radica en la creación de gráficos interactivos que se pueden integrar en aplicaciones web.
• HTML Independiente: Las visualizaciones se pueden exportar como archivos HTML independientes, lo que facilita su uso compartido e integración.

Contras:

• Curva de Aprendizaje: Aunque ofrece muchas características, dominar Bokeh puede llevar tiempo, especialmente para aquellos nuevos en Python.

Casos de Uso:

• Aplicaciones web que requieren gráficos interactivos integrados.
• Paneles de datos para análisis empresarial.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

Grafana: Plataforma de Código Abierto para Monitoreo y Observabilidad

Descripción: Aunque Grafana es conocido principalmente por el monitoreo y la observabilidad, sus capacidades en la visualización de datos son notables. Permite a los usuarios consultar, visualizar y comprender métricas sin importar dónde estén almacenadas.

Pros:

• Integración de Fuentes de Datos: Grafana admite una gran cantidad de fuentes de datos, desde Prometheus hasta bases de datos SQL.
• Alertas: Además de la visualización, ofrece funciones de alerta basadas en condiciones de datos específicas.

Contras:

• Uso Específico: Está más enfocado al monitoreo y puede no ser la primera opción para tareas genéricas de visualización de datos.

Casos de Uso:

• Operaciones de TI y monitoreo.
• Paneles de análisis en tiempo real.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

Altair: Visualización Declarativa en Python

Descripción: Altair ofrece una API sencilla para crear una amplia gama de visualizaciones de manera declarativa. Está basado en las gramáticas de visualización Vega y Vega-Lite.

Pros:

• Simplicidad: Su naturaleza declarativa facilita la creación de visualizaciones sin código extenso.
• Integración: Funciona perfectamente con cuadernos Jupyter, lo que lo convierte en uno de los favoritos para la exploración de datos.

Contras:

• Limitación del Tamaño del Conjunto de Datos: Dado su diseño, es más adecuado para conjuntos de datos más pequeños.

Casos de Uso:

• Exploración rápida de datos y prototipado.
• Proyectos académicos e investigación.

Reseña: ⭐⭐⭐☆☆

Datawrapper: Simplificando el Arte de Crear Gráficos y Mapas

Descripción: Datawrapper es una herramienta que se adapta específicamente a periodistas, blogueros y otros creadores de contenido. Simplifica el proceso de creación de gráficos y mapas interactivos sin necesidad de programación.

Pros:

• Interfaz Amigable para el Usuario: Su funcionalidad de arrastrar y soltar garantiza que incluso aquellos sin experiencia técnica puedan crear visualizaciones convincentes.
• Incrustable: Las visualizaciones se pueden incrustar fácilmente en sitios web y artículos, lo que la convierte en una herramienta favorita entre los editores en línea.

Contras:

• Personalización Limitada: Aunque es excelente para visualizaciones estándar, es posible que no ofrezca la profundidad de personalización que ofrecen algunas otras herramientas.

Casos de Uso:

• Plataformas de publicación en línea que requieren visualizaciones de datos regulares.
• Visualizaciones rápidas para compartir en redes sociales.

Reseña: ⭐⭐☆☆☆

Cytoscape: Visualización de Datos de Redes

Descripción: Cytoscape está diseñado para la visualización de redes de interacción molecular y vías biológicas. Es una plataforma que se adapta específicamente a las necesidades de la bioinformática y el análisis de redes sociales.

Pros:

• Herramienta Especializada: Su enfoque en la visualización de redes garantiza un conjunto de características adaptadas a esta necesidad específica.
• Extensible: Hay una variedad de complementos disponibles para ampliar aún más sus capacidades.

Contras:

• Público Objetivo de Nicho: Debido a su naturaleza especializada, puede no ser adecuado para tareas genéricas de visualización de datos.

Casos de Uso:

• Investigación en bioinformática y análisis de datos moleculares.
• Análisis de redes sociales para investigación académica.

Reseña: ⭐⭐☆☆☆

RAWGraphs: El Vínculo Entre las Hojas de Cálculo y la Visualización de Datos

Descripción: RAWGraphs actúa como un puente entre las aplicaciones de hojas de cálculo y los editores de gráficos vectoriales. Permite a los usuarios crear visualizaciones utilizando una interfaz sencilla y luego exportarlas para su posterior refinamiento.

Pros:

• No Requiere Programación: Está diseñado para aquellos que desean crear visualizaciones sin tener que sumergirse en código.
• Diversas Opciones de Exportación: Las visualizaciones se pueden exportar en varios formatos, incluidos SVG y PNG.

Contras:

• Dependencia en Línea: Al ser una herramienta basada en la web, requiere una conexión a Internet activa.

Casos de Uso:

• Diseñadores que necesitan un punto de partida para sus visualizaciones de datos.
• Visualizaciones rápidas para presentaciones e informes.

Reseña: ⭐⭐☆☆☆

Estas reseñas y descripciones se basan en el texto proporcionado y pueden no tener en cuenta todos los aspectos de las herramientas individuales. Se recomienda realizar investigaciones adicionales para tomar una decisión informada.

Conclusión

El ámbito de las herramientas de visualización de datos de código abierto es amplio y variado. Desde herramientas adaptadas para bioinformática hasta aquellas diseñadas para periodistas, hay algo para todos. La clave es identificar las necesidades específicas de tu proyecto y elegir una herramienta que se alinee con esos requisitos. Ya sea que busques una personalización profunda, facilidad de uso o integraciones específicas, la comunidad de código abierto tiene una solución esperándote.

Con el panorama en constante evolución de la visualización de datos, es crucial mantenerse actualizado con las últimas herramientas y tendencias. Ya seas un científico de datos experimentado, un analista emergente o alguien con un interés casual en los datos, el mundo del código abierto ofrece un tesoro de herramientas para explorar, aprender y crear. Sumérgete y descubre el poder de la representación visual de datos.

Preguntas frecuentes

¿Qué herramienta de visualización de datos es de código abierto?
Existen varias herramientas de visualización de datos de código abierto disponibles. Algunas de las más destacadas incluyen D3.js, Plotly, Vega-Lite, Matplotlib, PyGWalker y muchas más. La elección depende de tus requisitos específicos y el tipo de datos con el que estés trabajando.

¿Cuál es la herramienta de visualización de datos más fácil de usar?
Para aquellos sin experiencia técnica o conocimientos de programación, herramientas como Datawrapper y RAWGraphs ofrecen interfaces intuitivas de arrastrar y soltar, lo que las convierte en algunas de las más fáciles de usar. Además, PyGWalker proporciona una experiencia fluida, especialmente para aquellos familiarizados con Python y cuadernos Jupyter.

¿Cuál es la mejor herramienta para visualizar una base de datos?
Para visualizar datos de bases de datos, destaca Grafana, especialmente cuando se trata de monitoreo y observabilidad. Admite una amplia gama de fuentes de datos y ofrece potentes capacidades de visualización adaptadas para conjuntos de datos a gran escala. Apache Superset