¿Qué es el cuadro?

La visualización de datos vincula o asigna datos a las representaciones perceptibles y consistentes para obtener una comprensión rápida y holística sobre varios aspectos de los datos, como patrones, distribuciones, tendencias y anomalías en el corpus de datos masivo.

Las capacidades inherentes de las herramientas de visualización, como la facilidad de uso, la interacción mejorada con elementos de datos, el grado de generalización hacia datos de alta dimensión, etc., hicieron que la visualización de datos evolucionara como una disciplina clave en el mundo basado en datos.

Necesidad, alcance y características

La abrumadora tasa de crecimiento de los volúmenes de datos disponibles y la necesidad apremiante de que los tomadores de decisiones en todos los dominios de negocios e investigación tomen decisiones rápidas y precisas aumentaron el alcance de las herramientas de visualización de datos para comprender los datos con gráficos. Los esfuerzos y el tiempo necesarios para crear, mantener paquetes de gráficos y el nivel de experiencia para comprender jergas de gráficos se reducen considerablemente.

Las características más destacadas que ofrecen las herramientas de visualización de datos son:

  • El uso sencillo de las funcionalidades de la herramienta evita la necesidad de una formación en profundidad sobre tecnología para la creación o interacción de puntos de vista con el fin de obtener información valiosa.
  • Escalabilidad al tamaño de datos en rápido crecimiento y a la mayor complejidad de datos que comprende tipos de datos escalares, vectoriales y tensoriales sin comprometer el rendimiento de la herramienta.
  • Capacidad para manejar datos heterogéneos al poseer conectores de datos o analizadores para varias fuentes que contienen o almacenan
  1. Datos estructurales como en bases de datos relacionales (Oracle, MySQL, PostgreSQL)
  2. Datos semiestructurados como archivos XML, cargas JSON
  3. Datos no estructurados en bases de datos NoSQL como MongoDB, Couchbase, etc.
  4. Almacenamiento de datos en la nube como Oracle Cloud, AWS y Microsoft Azure, etc.
  • Integración de las funciones de manipulación de vista como cortar y cortar en cubitos, pasar al nivel de detalle requerido, filtrar los datos para ayudar en el análisis detallado de datos exploratorios
  • Soporte para visualización semántica para realizar una selección automática de primitivas de visualización adecuadas, tales como gráficos de líneas, gráficos de barras, diagramas de dispersión, diagrama de árbol, etc. para datos nominales, ordinales y numéricos.

Una de las herramientas de visualización de datos más populares es Tableau, que demostró ser la mejor en la exploración de datos basados ​​en imágenes.

Trabajando con Tableau

La breve descripción de los conceptos clave para trabajar con Tableau es:

  • Dimensiones y medidas

Tableau clasifica los datos en Dimensiones y medidas. Los campos independientes que no se pueden agregar se consideran Dimensiones y los campos que se pueden agregar y dependen del contexto se denominan Medidas

Por ejemplo, considere el conjunto de datos de Superstore en qué Región, Año son dimensiones que proporcionan contexto para agregar significado a la cifra de Ventas, que es una medida resumible

  • Nivel de detalle

Las tres expresiones admitidas por Tableau para atravesar niveles de detalle son

1. INCLUDE : la agregación se realiza después de agrupar la lista INCLUIDA de campos de dimensión

(INCLUYE (Campo 1), (Campo 2): SUMA ((columna)))

2. EXCLUIR : la agregación se realiza después de agrupar los campos de dimensión que NO están presentes en la lista de EXCLUSIÓN

(EXCLUIR (Campo1), (Campo2), (Campo3): suma ((columna)))

3. FIJO : a diferencia de las expresiones Incluir y Excluir, los valores agregados FIJOS son insensibles, es decir, permanecen sin cambios en el orden alterado de las dimensiones mostradas (adición de una nueva dimensión u ocultación de la dimensión existente) en la vista.

(FIJO (campo 1): SUMA ((columna)))

  • Parámetros

La interacción de visualización se puede mejorar al parametrizar algunos aspectos de la vista. Los casos de uso comunes que necesitan el uso de parámetros son

  • La inclusión de filtros Top-N
  • Ajuste del tamaño del contenedor de histogramas
  • Definición de línea de referencia para clasificación basada en umbral

El rango o la lista de valores de parámetros, que los usuarios pueden cambiar o elegir, debe ser del mismo tipo de datos definido en las propiedades de los parámetros

En general, el proceso para los parámetros utilizados en Tableau implica los siguientes pasos:

1. Crear un nuevo parámetro: cada instancia de ingreso de una constante durante la creación de la vista admite la opción - 'crear nuevo parámetro' para permitir el ajuste del aspecto en cuestión en la vista publicada

2. Mostrar control de parámetros: los controles de parámetros como cuadros de filtro, medidores, barras deslizantes, etc. se pueden hacer visibles en la vista seleccionando 'mostrar control de parámetros' haciendo clic derecho sobre los parámetros en el panel de parámetros.

3. Use el parámetro en los cálculos: los valores de los parámetros devueltos por el control del parámetro se pueden usar en cálculos, funciones o en enunciados lógicos para proporcionar una disposición a los usuarios para representar la medida / estadística deseada.

  • Conjuntos

Los conjuntos son subconjuntos de datos de entrada creados manualmente o calculados condicionalmente para facilitar elementos de representación personalizados en la vista. Las características de los conjuntos son:

1. Grupos dinámicos: a diferencia de las categorías debido a una agrupación que es estática y se puede crear dentro de las dimensiones que tienen una gran membresía, los conjuntos computados basados ​​en la lógica condicional definida en cualquiera de las dimensiones o medidas clasifican dinámicamente los campos cada vez que cambian los datos subyacentes.

2. Reutilización: aunque los filtros admiten la categorización condicional de dimensiones o medidas, el alcance de los filtros se limita a esa dimensión en el libro de trabajo, mientras que los conjuntos se pueden guardar y reutilizar en los cálculos o como el componente en otro conjunto.

3. Orden de precedencia: los conjuntos tienen mayor precedencia que los filtros de dimensión o los filtros de medida en la canalización de consultas para que la lista de valores que se muestran para elegir en los filtros de vista sea óptima según la definición del conjunto.

  • Tabla de cálculos

Los cálculos de tabla operan en datos localmente visibles en la vista de Tableau para derivar medidas como totales acumulados dentro de subcategorías, suma acumulativa, promedio móvil con longitud de ventana ajustable, la clasificación de valores de campo, diferencias porcentuales, etc.

Productos Tableau

Varios productos de Tableau se clasifican en:

  1. Productos de desarrollo de visualización que incluyen Tableau Desktop y Tableau Public (Desktop)
  2. Productos de visualización de publicación que incluyen Tableau Server, Tableau Reader, Tableau Online, Tableau Public (Server)

  • Tableau Desktop

Tableau Desktop permite a los usuarios crear, formatear e integrar varias vistas interactivas y paneles de control utilizando el rico conjunto de primitivas de visualización. También es compatible con el análisis actualizado actual mediante la consulta de datos que residen en varias bases de datos nativas y conectadas en vivo.

Las visualizaciones creadas se publican compartiendo el Libro de trabajo empaquetado de Tableau con la extensión .twbx que comprende

  1. Tableau Workbook con extensión .twb, que es un documento XML que describe plantillas de visualización
  2. Tableau Data Extracts con el archivo de extensión .tde que es un archivo comprimido de origen de datos
  3. Otros archivos de soporte como imágenes, etc.

  • Servidor Tableau

Tableau Server es un entorno de nivel empresarial confiable, seguro y bien gobernado para compartir y publicar visualizaciones creadas con Tableau Desktop. Este producto actúa como un depósito central para varias fuentes de datos en el motor de datos, los roles de seguridad de los usuarios y los detalles de privilegios de acceso y todas las visualizaciones en toda la empresa.

  • Tableau Public

Tableau Public es una versión gratuita alojada en la nube con limitaciones de uso de herramientas y se incluye con dos subproductos, a saber, Tableau Public (Desktop) y Tableau Public (Server). Las vistas se crean en Tableau Public (Escritorio) que se guardan y publican en Tableau Public (servidor).

Las limitaciones notables con Tableau Public son:

  1. Los extractos de datos disponibles localmente son las únicas fuentes de datos compatibles
  2. El límite máximo en el número de filas a ingresar es un millón
  3. A diferencia de Tableau Desktop, los usuarios no pueden guardar el informe localmente y están restringidos a guardar el libro de trabajo en Tableau Public (Servidor) que es accesible para todos sus usuarios

  • Tableau en línea

Tableau Online es una plataforma de intercambio de vistas alojada en la nube con la capacidad de conectarse con bases de datos en la nube como Amazon Redshift, Google BigQuery, etc. La actualización programada de extractos y la conexión en vivo con almacenes de datos locales se realizan mediante tableau bridge.

  1. El beneficio inherente que ofrece la solución de bases en la nube es un costo de infraestructura reducido para sus usuarios al evitar las actualizaciones asociadas, parches y actividades de mantenimiento
  2. A diferencia del servidor de Tableau, la edición de libros de trabajo y las visualizaciones necesitan conexión del servidor de datos y estas operaciones están limitadas por el límite máximo en el recuento de filas.

  • Tableau Reader

Tableau Reader es una aplicación de escritorio que permite a los usuarios abrir y realizar interacciones de visualización como desglose y despliegue de cubos OLAP, filtrado de dimensiones, etc. pero no puede editar el contenido incrustado en las visualizaciones publicadas que se crean en Tableau Desktop.

Conclusión

Tableau adquirió una experiencia positiva para el cliente y se posicionó como líder en espacio de proveedores de Business Intelligence (BI). La notable capacidad de traducir datos en bruto a representaciones visuales se logró al ofrecer un gran conjunto de conectores de datos y un conjunto rico de primitivas de visualización fácilmente accesibles.

En medio de las cambiantes necesidades de los clientes y las crecientes expectativas de los usuarios, Tableau tiene como objetivo apoyar la preparación de datos habilitada para el aprendizaje automático y el descubrimiento inteligente de datos. Además, Tableau se enfoca en abordar las brechas desafiantes en las características empresariales que se enumeran a continuación:

  • Es necesario abordar el rendimiento comprendido mientras se integran datos grandes y complejos de datos heterogéneos.
  • Planificado para mejorar la capacidad de manejar grandes extractos en memoria reemplazando los formatos de archivo de datos TDE con un motor en memoria llamado Hyper
  • Provisión de programación basada en eventos y alertas condicionales que se presentarán
  • Desarrollo de servicios de interfaz API para una mejor extensibilidad.
  • Menor complejidad en el empaque para realizar grandes implementaciones de clientes livianos

Artículos recomendados

Esta ha sido una guía de ¿Qué es Tableau? Aquí discutimos los conceptos clave, el trabajo, las características y los productos de Tableau. También puede consultar nuestros otros artículos sugeridos para obtener más información:

  1. ¿Cómo crear un conjunto en Tableau?
  2. ¿Qué es el servidor de Tableau?
  3. Usos de Tableau
  4. ¿Cómo instalar Tableau?
  5. 10 tipos diferentes de alternativas de Tableau

Categoría:

Big Data