Integración con el ecosistema de Microsoft, visualizaciones dinámicas, capacidad para crear paneles interactivos y colaboración en tiempo real.
Ventajas y desventajas
- Ventajas: Facilidad de uso, amplia gama de conectores de datos, opción de implementación en la nube o en las instalaciones.
- Desventajas: Funcionalidades avanzadas requieren suscripción a planes premium, algunas limitaciones en la versión gratuita.
HERRAMIENTAS DE ANALISIS Y VISUALIZACION DE DATOS
TABLEU
Ofrece visualizaciones interactivas, conectividad con una variedad de fuentes de datos, capacidades de análisis avanzado y facilidad de uso.
- Ventajas: Interfaz intuitiva, amplia comunidad de usuarios, capacidad de generar visualizaciones complejas y personalizadas.
- Desventajas: Costo elevado para licencias comerciales, puede tener curva de aprendizaje para funciones avanzadas.
D3.JS
Biblioteca de JavaScript para la creación de visualizaciones web interactivas y personalizadas utilizando HTML, SVG y CSS.
- Ventajas: Flexibilidad y capacidad de personalización, amplia variedad de visualizaciones disponibles, comunidad activa de desarrolladores.
- Desventajas: Requiere conocimientos sólidos de JavaScript y manipulación de DOM, curva de aprendizaje pronunciada para usuarios nuevos.
MICROSOFT POWER BI
QLIK VIEW / QLIK SENSE
Herramientas de BI que ofrecen capacidades de análisis y visualización de datos, incluyendo asociaciones de datos en tiempo real y exploración guiada.
- Ventajas: Flexibilidad en el modelado de datos, capacidades de asociación de datos avanzadas, colaboración en tiempo real.
- Desventajas: Costo elevado, curva de aprendizaje para usuarios nuevos, puede requerir experiencia en desarrollo para personalización avanzada.
R (ggplot2, dplyr)
Lenguaje de programación y entorno para análisis estadístico y visualización de datos. Bibliotecas como
- Ventajas: Potente para análisis estadístico, amplias capacidades de visualización, comunidad activa de usuarios y paquetes.
- Desventajas: Curva de aprendizaje pronunciada, menos integración con otras herramientas empresariales en comparación con soluciones comerciales.
PYTHON
Bibliotecas de Python para manipulación y análisis de datos (pandas), visualización de datos (matplotlib, seaborn), y creación de modelos de machine learning.
- Ventajas: Flexibilidad, amplia comunidad de usuarios y desarrollo, integración con otras bibliotecas y herramientas de Python.
- Desventajas: Requiere conocimientos de programación, curva de aprendizaje para usuarios nuevos en Python.
EXCEL
Hoja de cálculo ampliamente utilizada con capacidades básicas de análisis y visualización de datos.
- Ventajas: Amplia disponibilidad y familiaridad, fácil de usar para tareas simples, integración con otras herramientas de Microsoft Office.
- Desventajas: Limitaciones en el manejo de grandes conjuntos de datos, funcionalidades de análisis y visualización limitadas en comparación con herramientas especializadas.
APACHE SPARK
Marco de procesamiento distribuido diseñado para grandes volúmenes de datos, con capacidades de análisis y procesamiento en memoria.
- Ventajas: Escalabilidad, velocidad de procesamiento, capacidades de análisis en tiempo real, integración con otros marcos y herramientas de Big Data.
- Desventajas: Curva de aprendizaje pronunciada, infraestructura requerida para implementaciones a gran escala, puede ser excesivo para casos de uso más simples.
SAS
Plataforma de análisis de datos que ofrece capacidades de análisis estadístico, minería de datos, y visualización.
- Ventajas: Potente para análisis estadístico y modelado predictivo, escalabilidad para grandes conjuntos de datos, soporte para múltiples industrias.
- Desventajas: Costo elevado, curva de aprendizaje pronunciada, menos flexibilidad y personalización en comparación con soluciones de código abierto.
GOOGLE DATA ESTUDIO
Caracteristicas
Herramienta gratuita de Google, permite la creación de informes interactivos y paneles de control, integración con otras herramientas de Google.
Ventajas y Desventajas
- Ventajas: Facilidad de uso, colaboración en tiempo real, personalización de informes y paneles.
- Desventajas: Menos capacidades de análisis avanzado en comparación con otras herramientas, limitaciones en la manipulación de datos.
