Explorando 12 de las mejores herramientas de visualización de datos en 2023 con ejemplos

La visualización de datos es una de las habilidades más relevantes en la ciencia de datos. Dar vida a los datos con gráficos y diagramas es una de las formas más eficaces de comunicar información que su equipo no habría encontrado de otro modo. El uso de herramientas de visualización de datos suele ser una parte clave de este proceso. 

La visualización de datos es una habilidad imprescindible en todas las funciones relacionadas con los datos, desde los analistas de datos que trabajan en cuadros de mando e informes hasta los administradores de datos que explican cómo está organizado el almacén de datos de la empresa. La visualización de datos es también un pilar central de la narración de datos, un enfoque que aboga por el uso de imágenes, narraciones y datos para convertir la información en acción.

Las herramientas de visualización de datos van desde herramientas de inteligencia empresarial sin código como Power BI y Tableau hasta plataformas de visualización en línea como DataWrapper y Google Charts. También existen bibliotecas específicas en lenguajes de programación populares para la ciencia de datos, como Python y R. Como tal, la visualización de datos se considera a menudo el punto de entrada, o la "droga de entrada", para muchos aspirantes a profesionales de los datos.

Este artículo presenta una visión global de las mejores herramientas de visualización de datos en la ciencia de datos. Aprender a utilizar estas herramientas es un paso fundamental para tener éxito en tu carrera en la ciencia de datos. Si estás interesado en dominar tus habilidades de visualización de datos, te recomendamos encarecidamente que eches un vistazo a los más de 30 cursos de DataCamp sobre visualización de datos.

¿En qué consiste una buena herramienta de visualización de datos?

La ciencia de datos es una disciplina vibrante y en rápida evolución. Cada día aparecen nuevos programas y herramientas, incluidas las de visualización de datos. En este contexto, decidir qué herramienta utilizar puede ser todo un reto. Ninguna herramienta de visualización de datos es la mejor en términos absolutos para abordar todos los problemas y circunstancias que puedes encontrar en tu carrera de ciencia de datos. 

Cada caso es diferente, y usted o la empresa para la que trabaja deben sopesar varios factores para encontrar el que mejor se adapte a sus necesidades. A continuación encontrará una lista de factores que siempre debe tener en cuenta antes de elegir una herramienta de visualización de datos:

Curva de aprendizaje

La facilidad de uso y la complejidad de las herramientas de visualización de datos varían considerablemente. Por lo general, cuantas más funciones y capacidades -es decir, más control sobre los ajustes, la personalización y la funcionalidad-, más pronunciada es la curva de aprendizaje. Las herramientas de visualización de datos más sencillas son más adecuadas para usuarios no técnicos, que podrán empezar a utilizarlas rápidamente.  

Flexibilidad 

Si desea tener un control total sobre la configuración, los parámetros y la estética de sus gráficos, debería optar por visualizaciones de datos con una amplia flexibilidad. Le llevará más tiempo familiarizarse con la herramienta, incluso si es un analista de datos experimentado, pero una vez que lo consiga, podrá producir visualizaciones increíblemente estéticas y personalizables. 

Tipo de visualización

Las herramientas de visualización de datos pueden clasificarse en función de si se centran en gráficos independientes o en cuadros de mando. La primera categoría de herramientas está diseñada para crear una visualización cada vez. La segunda categoría trata las aplicaciones o cuadros de mando como la unidad básica. Un cuadro de mando de datos es una herramienta de gestión de la información que permite seguir y visualizar múltiples puntos de datos y KPI. 

Audiencia

La forma de presentar sus ideas variará en función de quién sea su público. Si eres un ingeniero de datos que depende principalmente de otras funciones técnicas dentro del mismo departamento, una herramienta de visualización de datos centrada en el análisis visual sería suficiente. Por el contrario, si usted es un analista de datos o un consultor empresarial que trabaja mano a mano con equipos de gestión y toma de decisiones, podría considerar herramientas que, al centrarse en la narración de datos, incorporan funciones adicionales que permiten a los usuarios contar la historia completa que hay detrás de los datos.

Precio

Por último, pero no por ello menos importante, el precio es un factor importante a tener en cuenta a la hora de elegir una herramienta de visualización de datos. Dependiendo de sus necesidades y presupuesto, algunas herramientas funcionarán mejor que otras. A continuación encontrará una lista de herramientas de visualización de datos de código abierto y patentadas en diversas plataformas y tecnologías.   

Las mejores herramientas de visualización de datos de código abierto en Python

1. matplotlib 

matplotlib es una completa biblioteca para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas en Python. Creado por John D. Hunter en 2003, matplotlib proporciona los elementos básicos para crear visualizaciones enriquecidas de muchos tipos diferentes de conjuntos de datos. Todo tipo de visualizaciones, como gráficos de líneas, histogramas, gráficos de barras y gráficos de dispersión, pueden crearse fácilmente con matplotlib en unas pocas líneas de código. 

Con matplotlib puedes personalizar todos los aspectos de un gráfico que se te ocurran. Esto hace que la herramienta sea extremadamente flexible, pero también puede suponer un reto y llevar mucho tiempo conseguir el trazado perfecto.

Características principales:

• Es la biblioteca estándar de Python para crear visualizaciones de datos.
• Exporte visualizaciones en múltiples formatos de archivo, como .pdf, .png y .svg.
• Los profesionales de los datos también pueden utilizar las API de matplotlib para incrustar gráficos en aplicaciones de interfaz gráfica de usuario (GUI).

Pros:

• Gran versatilidad.
• Permitir la personalización completa de las parcelas.
• Herramienta universal de visualización de datos en Python, respaldada por una enorme comunidad.

Contras:

• Documentación engorrosa, con una curva de aprendizaje pronunciada.
• Los usuarios necesitan saber Python para utilizarlo.

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de Introducción a la Visualización de Datos con Matplotlib
• Introducción al trazado con Matplotlib en el tutorial de Python

2. Seaborn

Cualquier tipo de visualización es posible con matplotlib. Sin embargo, a veces la amplia flexibilidad de matplotlib puede resultar difícil de dominar. Puedes pasarte horas en una parcela cuyo diseño parecía sencillo al principio. Seaborn se diseñó para hacer frente a estos escollos. 

Es una biblioteca de Python que permite generar gráficos elegantes fácilmente. Seaborn se basa en matplotlib y proporciona una interfaz de alto nivel para dibujar gráficos estadísticos atractivos e informativos.

Características principales:

• Potente interfaz de alto nivel para construir parcelas en unas pocas líneas de código.
• Se centra en la visualización de datos estadísticos.
• Construido sobre matplotlib.

Pros:

• Crea rápidamente visualizaciones sencillas.
• Las visualizaciones son, por defecto, estéticamente atractivas.
• Amplia colección de potentes gráficos.
• Documentación bien definida, con numerosos ejemplos.

Contras:

• Las opciones de personalización son limitadas.
• No proporciona gráficos interactivos.
• Es posible que los usuarios necesiten utilizar matplotlib para optimizar las visualizaciones.

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de Introducción a la Visualización de Datos con Seaborn
• Tutorial de Python Seaborn para principiantes
• Curso Intermedio de Visualización de Datos con Seaborn
• Hoja de trucos Python Seaborn
• Tutorial Python Seaborn Line Plot

3. Bokeh 

matplotlib y Seaborn se centran sobre todo en la visualización estática. En cambio, el punto fuerte de Bokeh es la interactividad. Bokeh es un potente paquete de Python para la visualización interactiva de datos. Le permite ir más allá de los gráficos estáticos y permite a las partes interesadas interactuar con sus visualizaciones y buscar sus propias perspectivas.

El objetivo de Bokeh es proporcionar gráficos elegantes y sencillos, desde trazados simples hasta cuadros de mando complejos con conjuntos de datos en streaming. Permite una personalización adicional a través de las capacidades de JavaScript.

Características principales:

• Crea gráficos interactivos que cambian con la interacción del usuario.
• Crea fácilmente gráficos sencillos para casos de uso complejos.
• Las VIsualizaciones están diseñadas para incrustarse en los navegadores web.

Pros:

• Hermosos gráficos interactivos en segundos.
• Proporciona diferentes formas para que los usuarios suministren JavaScript personalizado cuando sea necesario.
• Posibilidad de incrustar la visualización en los navegadores web.

Contras:

• Las opciones de interactividad para las visualizaciones son la trama.
• Flexibilidad limitada a la hora de diseñar las parcelas.
• La combinación de Python y JavaScript puede resultar engorrosa.   

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de visualización interactiva de datos con Bokeh
• Visualización de datos con Bokeh Tutorial
• Hoja de trucos de visualización de datos en Python con Bokeh

Las mejores herramientas de código abierto para la visualización de datos en R

4. ggplot2 

Probablemente el paquete más potente de R, ggplot2 es un paquete de gráficos que proporciona comandos útiles para crear gráficos complejos a partir de los datos de un marco de datos. Desde su lanzamiento por Hadley Wickham en 2007, ggplot2 se ha convertido en la herramienta de referencia para gráficos flexibles y profesionales en R. ggplot2 se inspira en la metodología de visualización de datos denominada "la gramática de los gráficos", cuya idea es especificar de forma independiente los componentes del gráfico y luego combinarlos. 

Este paquete se incluye dentro de tidyverse, que incluye un conjunto de paquetes para la ciencia de datos. ggplot2 también proporciona gráficos interactivos y animados.

Características principales:

• La biblioteca más popular para la visualización de datos en R.
• Basado en la filosofía de la "gramática de los gráficos".

Pros:

• Sintaxis sencilla e intuitiva. 
• Las parcelas son visualmente atractivas por defecto.
• Permite una personalización total.

Contras:

• Sintaxis incoherente en comparación con otros paquetes de R.
• ggplot2 suele ser computacionalmente más lento que otros paquetes de R.
• Flexibilidad limitada para crear determinadas visualizaciones. 

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de Introducción a la Visualización de Datos con ggplot2
• Curso Intermedio de Visualización de Datos con ggplot2
• Gráficos con ggplot2 Tutorial
• Hoja de trucos de ggplot2

5. prospecto 

leaflet se lanzó originalmente como una biblioteca JavaScript de código abierto para crear mapas dinámicos en línea. Un paquete R con el mismo nombre permite crear este tipo de visualizaciones en R. leaflet en R es la herramienta perfecta para hacer mapas web atractivos e interactivos utilizando datos espaciales. 

Muy popular, leaflet es utilizado actualmente por numerosos sitios web y especialistas en SIG, como el New York Times y Mapbox.

Características principales:

• Centrarse en los mapas interactivos.
• Sintaxis intuitiva y sencilla.
• Admite varios tipos de objetos de mapa, como líneas, polígonos, mosaicos de mapa y GeoJSON.

Pros:

• Tiene muchas características estéticas que hacen que los mapas sean populares en la comunidad R.
• Múltiples opciones de interactividad.
• Posibilidad de incrustar mapas en documentos R Markdown y aplicaciones Shiny.

Contras:

• Tiene su propia sintaxis.
• Los mapas estáticos no son tan buenos como los mapas estáticos de ggplot2.

Apréndelo en DataCamp:

• Curso Mapas interactivos con folleto en R

6. plotly 

plotly es un paquete de R para crear gráficos interactivos con calidad de publicación a través de la biblioteca de gráficos de JavaScript de código abierto plotly (también disponible para Python). Debido a su sencillez y a sus excelentes resultados, plotly es la biblioteca estándar para las visualizaciones interactivas de datos en muchas grandes empresas tecnológicas.

Aunque plotly se basa en la sintaxis de R para crear gráficos, utiliza JavaScript para renderizar los gráficos finales, lo que hace que las visualizaciones sean adecuadas para su publicación en navegadores web modernos.

Características principales:

• Herramienta para gráficos interactivos en R.
• Ofrece compatibilidad con varios lenguajes diferentes, incluidos R, Python, MATLAB, Perl y Julia.
• Muy adecuado para publicaciones web.

Pros:

• Sintaxis muy sencilla e intuitiva
• Múltiples opciones de interactividad

• También puede ser utilizado por personas sin conocimientos técnicos para la creación de gráficos interactivos mediante el uso de plotly GUI

Contras:

• Las visualizaciones realizadas con una versión comunitaria de plotly son siempre públicas
• El número de paletas de colores y otros aspectos estéticos es limitado en comparación con otras herramientas.

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de visualización interactiva de datos con plotly en R
• Curso Intermedio de Visualización Interactiva de Datos con plotly en R
• Curso de creación de cuadros de mando con Dash y Plotly

Las mejores herramientas de visualización de datos de código abierto basadas en GUI

7. RAWGraphs

RAWGraphs es un marco de visualización de datos de código abierto creado para facilitar a todo el mundo la representación visual de datos complejos. Se lanzó en 2013 y es una impresionante alternativa de código abierto para la visualización de datos. 

Se trata de una plataforma gratuita e intuitiva que permite a los usuarios trazar datos de forma rápida y cómoda sin necesidad de codificar. Además, incluye la posibilidad de incrustar esas visualizaciones en otro sitio web, y no es necesario crear una cuenta ni registrar tu dirección de correo electrónico.

Características principales:

• Herramienta sin código basada en arrastrar y soltar
• Adecuado para entornos de aprendizaje, gracias a las muestras de datos y a una interfaz fácil de usar
• El eslabón perdido entre las aplicaciones de hojas de cálculo y los editores de gráficos vectoriales

Pros:

• Totalmente gratis
• No es necesario configurar nada para empezar
• Las visualizaciones pueden exportarse en varios formatos

Contras:

• Colección limitada de gráficos
• Flexibilidad limitada: sólo se pueden ajustar unos pocos parámetros estéticos.
• Pequeña comunidad de usuarios

Un ejemplo de la herramienta de visualización de datos RAWGraphs

8. Gráficos de Google

Google Charts es una herramienta perfecta para visualizar datos en tu sitio web. Es una herramienta basada en JavaScript que puede crear visualizaciones sencillas a partir de conjuntos de datos pequeños y grandes. Google Charts viene con una interfaz muy agradable y fácil de usar en la que puedes elegir cómodamente qué tipo de visualizaciones utilizar. 

Ofrece una colección bastante amplia de gráficos interactivos. Aunque no tiene tantas funciones como otras herramientas de visualización de datos basadas en GUI, Google Charts es gratis para siempre.

Características principales:

• Centrado en visualizaciones interactivas para sitios web.
• Herramienta sin código, destinada a usuarios sin conocimientos técnicos.

Pros:

• Compatible con todos los navegadores comerciales.
• Plataforma intuitiva y fácil de usar.
• Actualmente, el uso de Google Charts es totalmente gratuito

Contras:

• Flexibilidad y control estético limitados
• Necesitará conocimientos básicos de JavaScript para publicar su visualización en su sitio web\

Un ejemplo de la herramienta de visualización de datos Google Charts

9. DataWrapper

Si su principal área de ​trabajo es el periodismo, DataWrapper es la herramienta de visualización de datos que necesita. Numerosos medios digitales han adoptado esta maravillosa herramienta para hacer sus gráficos, entre ellos The Washington Post, The Guardian, Vox y The Wall Street Journal. 

Es fácil de usar y no requiere codificación. Con DataWrapper, podemos cargar nuestro conjunto de datos y transformarlo de forma sencilla en un gráfico o un mapa. También dispone de una amplia base de plantillas para integrar estas visualizaciones en su sitio web fácilmente.

Características principales:

• Centrarse en la visualización interactiva 
• Funciona a la perfección en los principales navegadores y plataformas móviles
• Muy popular en el periodismo de datos

Pros:

• Puedes crear un número ilimitado de vistas con la cuenta gratuita
• No requiere codificación y es fácil de aprender
• Comprobador de daltonismo integrado: Hace que sus visualizaciones sean aptas para daltónicos

Contras:

• Sólo se pueden importar datos de unas pocas fuentes
• Versión gratuita con funciones limitadas
• Los planes premium de DataWrapper son más caros que las herramientas de la competencia

Ejemplo de visualización DataWrapper

Herramientas y software de inteligencia empresarial

10. Tableau

Tableau es una potente y popular herramienta de visualización de datos que permite analizar datos de múltiples fuentes simultáneamente. Fundada en 2003 en la Universidad de Stanford, en 2019, Salesforce adquirió la plataforma. 

Tableau, una de las mejores herramientas de Business Intelligence, es utilizada por las principales empresas para extraer información de toneladas de datos en bruto. Gracias a su plataforma intuitiva y potente, puede hacer cualquier cosa con Tableau. Sin embargo, si sólo le interesa construir gráficos sencillos, debería optar por opciones menos robustas y más asequibles.

Características principales:

• La mejor plataforma de Business Intelligence
• Concebido para organizaciones basadas en datos
• La interfaz de arrastrar y soltar facilita su uso 

Pros:

• Incluye una amplia gama de plantillas de gráficos
• Puede manejar grandes volúmenes de datos
• Puedes importar datos de una amplia gama de fuentes

• Crea rápidamente visualizaciones y cuadros de mando interactivos

Contras:

• Curva de aprendizaje pronunciada
• Especialmente para las grandes organizaciones, Tableau es un producto relativamente caro.
• Funciones limitadas de preprocesamiento de datos.

Aprende en DataCamp:

• Curso de Fundamentos de Tableau
• Curso de Introducción a Tableau
• Tutorial de Tableau Dashboard
• Curso de visualización de datos en Tableau

11. Power BI

Power BI es una solución de análisis empresarial basada en la nube que permite reunir distintas fuentes de datos, analizarlas y presentar el análisis de datos mediante visualizaciones, informes y cuadros de mando. 

Según el Cuadrante Mágico de Gartner, PowerBI de Microsoft es el líder en soluciones de BI del sector. Power BI facilita el acceso a los datos en casi cualquier dispositivo dentro y fuera de la organización.

Características principales:

• La mejor plataforma de Business Intelligence
• Cuadros de mando totalmente personalizables.
• Vistas en tiempo real.
• Concebida para ser utilizada simultáneamente por todos los usuarios y departamentos de una empresa.

Pros:

• Incluye muchos gráficos preestablecidos y plantillas de informes.
• En los últimos años, ha incluido funciones de aprendizaje automático.
• Disponible en ordenadores de sobremesa y dispositivos móviles.
• Opción más asequible que la competencia.

Contras:

• Intercambio limitado de datos.
• Interfaz de usuario voluminosa.

Apréndelo en DataCamp:

• Curso de Introducción a Power BI
• Curso de Visualización de Datos en Power BI
• Visualización de datos con Power BI Tutorial

12. Qlik

Qlik Sense es una herramienta de visualización de datos diseñada para grandes empresas y particulares que desean utilizar la analítica aumentada para analizar datos. Qlik Sense es el sucesor de "QlikView", una herramienta de análisis visual similar (pero más pequeña).

Qlik Sense puede desplegarse en las instalaciones o en la nube. La empresa también opera un producto llamado Data Market, que proporciona a los usuarios de QlikView acceso a una lista seleccionada de conjuntos de datos disponibles públicamente, incluidos datos censales, datos financieros y datos de presentación de empresas.

Características principales:

• Gráficos interactivos.
• Interfaz gráfica de usuario intuitiva, orientada a arrastrar y soltar.
• Perfecto para equipos grandes.

Pros:

• Funciona en línea y fuera de línea.
• Preparación visual y avanzada de datos: Puede limpiar y ordenar automáticamente tus datos.
• Escalable para grandes empresas.

Contras:

• Capacidades inflexibles de extracción de datos.
• Visualización limitada debido a la falta de algunos gráficos básicos.
• Modelo de precios caro en comparación con la competencia.
• Más adecuado para personas con experiencia en análisis de datos.

Un ejemplo de cuadro de mando Qlik

Ejemplos de las mejores herramientas de visualización de datos

Si le interesa ver de qué son capaces las herramientas mencionadas, aquí tiene una lista de ejemplos en los que inspirarse:

Tableau Visualization Example-Jeremy Johnson's Remote Work & Learning in Europe. 

En este cuadro de mando sobre el trabajo a distancia, realizado con Tableau y publicado en Tableau Public, Jeremy Johnson estudia la evolución del trabajo a distancia y la educación en línea en los países europeos.

Fuente: Tableau Público

Ejemplo de visualización de Power BI: panel de información Covid-19 de Themistoklis Apostolidis

Este panel de información de Covid-19 es un magnífico ejemplo para ilustrar la magia de Power BI. El cuadro de mandos ofrece múltiple información sobre la pandemia en todo el mundo. 

Fuente: Galería Power BI

DataWrapper Example-Lisa Charlotte Muth Consumo energético del sector informático mundial

Utilizando DataWrapper, Lisa Charlotte Muth creó esta perspicaz visualización que compara el consumo de energía del sector informático y el presupuesto energético de varios países.

Fuente: DataWrapper

Conviértase en un experto en visualización de datos

Esperamos que le haya gustado este artículo. Si bien es importante conocer las diferentes opciones de las mejores herramientas de visualización de datos del mercado, aún más importante es saber cómo crear visualizaciones de datos uno mismo. DataCamp está aquí para ayudar. A continuación encontrará más recursos que le guiarán en su viaje por la visualización de datos. 

• Visualización de datos
• Curso de visualización de datos para todos
• Buenas prácticas para el diseño de cuadros de mando