10 herramientas de Análisis y visualización de datos mas usadas a nivel mundial
Debe investigar en internet las 10 herramientas de Análisis y visualización de datos mas usadas a nivel mundial y realice un mapa mental en mindomo, que muestre el nombre de la herramienta, características, ventajas y desventajas, y al final concluya cuales serian las dos que usted utilizaría y porque.
1. Microsoft Power BI
Características: Plataforma de visualización interactiva, integración con Excel, conectividad a múltiples fuentes de datos.
Ventajas: Interfaz amigable, actualizaciones frecuentes, buena integración con productos Microsoft.
Desventajas: Algunas funciones avanzadas requieren la versión Pro, limitaciones con fuentes de datos externas.
Microsoft Power BI
- Por qué: Ofrece una gran combinación de potencia, facilidad de uso y accesibilidad para la mayoría de usuarios, especialmente en entornos corporativos.
6. R (con librerías como ggplot2, Shiny)
Características: Lenguaje de programación para análisis estadístico y gráficos avanzados.
Ventajas: Gratuito, potente para análisis estadístico, gran flexibilidad.
Desventajas: Curva de aprendizaje alta, no apto para usuarios no técnicos.
9. IBM Cognos Analytics
Características: Plataforma de análisis empresarial con IA, visualizaciones, reportes automáticos.
Ventajas: Robusto, integración con IBM Watson, capacidades predictivas.
Desventajas: Costoso, complejidad técnica alta.
4. Google Data Studio (Looker Studio)
Características: Plataforma gratuita de Google para visualización, conexión con múltiples fuentes como Google Analytics, BigQuery.
Ventajas: Gratuito, fácil de compartir, integraciones con herramientas de Google.
Desventajas: Menos potente que Tableau o Power BI, opciones de visualización más limitadas.
8. SAP Analytics Cloud
Características: Solución de análisis empresarial basada en la nube, integración con SAP ERP.
Ventajas: Buen rendimiento para grandes empresas, análisis en tiempo real.
Desventajas: Costoso, difícil de implementar sin soporte técnico.
5. Qlik Sense
Características: Motor de análisis asociativo, visualizaciones interactivas, análisis predictivo.
Ventajas: Rápido con grandes volúmenes de datos, muy interactivo, buena capacidad de exploración.
Desventajas: Interfaz algo compleja al inicio, menor comunidad que Tableau o Power BI.
2. Tableau
Características: Visualizaciones interactivas, dashboards en tiempo real, análisis profundo de datos.
Ventajas: Visuales de alta calidad, gran comunidad de usuarios, potente motor de análisis.
Desventajas: Costo elevado, curva de aprendizaje pronunciada para principiantes.
10. Apache Superset
Características: Herramienta open-source para visualización, conectividad con múltiples bases de datos.
Ventajas: Gratuito, personalizable, ideal para equipos técnicos.
Desventajas: Requiere conocimientos técnicos, interfaz menos intuitiva.
7. Python (con librerías como Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly)
Características: Lenguaje de programación general con amplias capacidades analíticas y visuales.
Ventajas: Versatilidad, comunidad activa, ideal para análisis complejos.
Desventajas: Requiere conocimientos de programación, interfaz no visual por defecto.
Python
- Por qué: Para análisis más técnicos o personalizados, Python brinda un control total sobre los datos y la visualización, ideal para quienes tienen habilidades en programación.
3. Excel (Microsoft Office)
Características: Análisis básico de datos, funciones estadísticas, tablas dinámicas.
Ventajas: Ampliamente conocido, accesible, buena integración con otras herramientas.
Desventajas: Limitado para grandes volúmenes de datos, menos eficaz en visualizaciones avanzadas.
