En la era del big data, la cantidad de información que las empresas recopilan y almacenan es cada vez mayor. Sin embargo, esta información no tiene valor si los usuarios no pueden entenderla y aprovecharla de manera efectiva. Es por eso que las herramientas de visualización de datos son fundamentales en el análisis de big data.
Los seres humanos somos criaturas visuales y comprendemos las relaciones y tendencias en los datos de manera rápida e intuitiva a través de imágenes, gráficos y tablas. La visualización de datos nos permite identificar rápidamente valores significativos o patrones en medio del ruido de los datos.
Existen varias características y capacidades que los expertos recomiendan considerar al adoptar herramientas de visualización de datos para el análisis de big data:
- Embeddability: Las visualizaciones de datos deben poder integrarse en los sistemas operativos de las empresas para guiar a los usuarios en la toma de decisiones. Esto incluye la integración en portales y aplicaciones ya utilizadas por los usuarios, ya que no requiere que adquieran nuevas habilidades. Las buenas APIs son importantes para extender las visualizaciones a otras aplicaciones.
- Actionability: Las herramientas de visualización deben ofrecer valor práctico a través de predicciones y recomendaciones útiles. Cuando las visualizaciones se combinan con funciones de transacciones o escritura, se vuelven inmediatamente accionables y empoderan a los usuarios.
- Performance: Si las herramientas de visualización distraen a los trabajadores de sus tareas, es menos probable que las utilicen. Por lo tanto, es importante que las herramientas sean rápidas y eficientes en el procesamiento de grandes volúmenes de datos. Además, la capacidad de ejecutar cálculos en GPUs puede acelerar el análisis de datos complejos.
- Dynamic infrastructure: La computación sin servidor es un paradigma emergente que permite a los desarrolladores enfocarse en la lógica del código, mientras que la infraestructura de big data es gestionada por servicios en la nube. Esto ahorra tiempo y recursos a las empresas al no tener que administrar su propia infraestructura de big data.
- Interactive exploration: Las características de exploración de datos simplifican la capacidad de los empleados para visualizar y validar sus hipótesis. Es importante que el entorno de exploración sea fácil de usar y se integre sin problemas en el flujo de trabajo de los analistas.
- Collaboration: Las capacidades de colaboración en tiempo real permiten a los empleados tener conversaciones más significativas sobre sus descubrimientos. Esto incluye la posibilidad de colaborar en tiempo real en los datos actuales, en lugar de enviar archivos estáticos y capturas de pantalla.
En resumen, las herramientas de visualización de datos son esenciales para aprovechar al máximo el potencial del big data. Estas herramientas permiten a los usuarios comprender y tomar decisiones basadas en la información recopilada por las empresas. Al considerar las características mencionadas anteriormente, las organizaciones pueden adoptar las herramientas adecuadas para el análisis de big data y obtener resultados significativos.
