You’re struggling to make sense of your data. What are the top-rated data visualization tools to help you?

There is a common saying that 'In God we trust, for everything else there is data'. I usually qualify it further as 'In God we trust, for everything else there is data. But to make that data meaningful and impactful, right visualization is key.' Top visualization techniques would be - 1. Graphical methods - charts, trendlines, diagrams 2. Frameworks like Ansoff Matrix, BCG matrix etc. 3. Infographics for messaging of various kinds Top tools would be Power BI, QlikSense (Qlikview), Zoho Analytics and Tableau to name a few. Each of these provide varied feature sets for data visualization. However, all support the major use cases for visualization.

La clave cuando hay mucha información es que pueda estar organizada de manera que se vea clara, fácil de consultar y atractiva. Acompa?arla de imágenes me parece muy importante porque creo que la mayoria de las personas le presta más atención al contenido gráfico.

Right visualization tool would be: 1. Consulting frameworks such as Ansoff, growth share matrix 2. Column and bar chart - market size and growth 3. Stankee chart 4. Waterfall chart to showcase your company positioning against others

La visualización de datos permitirá lo siguiente: - darse cuenta de qué procesos se miden. - en conjunto con la anterior, darse cuenta de qué datos son los necesarios para generar las métricas que me van a permitir tomar decisiones. - generar los cambios necesarios para mejorar y optimizar el proceso que se mide. - hacer los cambios para que reflejen lo planificado. - permitir la mejora continua y llenar aquellos espacios proclives para ser optimizados en los procesos y en los procedimientos.

La visualización de datos en programas como Tableau o Power BI permiten a empresas y profesionales comprender y comunicar la información de manera efectiva. Algunos de estos beneficios: Comprensión rápida de patrones, tendencias y relaciones entre los datos. Es decir, nos facilita la toma de decisiones informadas Comunicación Efectiva: Visualizaciones más impactantes y accesibles que los informes de datos tradicionales. Facilitan la comunicación de ideas complejas de manera clara y concisa. Identificación de Patrones y Tendencias: Lo que nos lleva a "insights" valiosos Interactividad: nos permiten explorar datos y obtener información relevante. Proporcionan una representación visual clara y completa de datos

Para mí la principal es la relevancia, es decir la importancia de lo que nos está mostrando, nunca debe mezclar datos generales con datos vitales, o en todo caso resaltarlos. Igualmente es relevante la temporalidad y la capacidad de análisis.

Choosing a data visualization tool involves weighing functionality, usability, and cost. Key features to consider include: Data import and manipulation: Connecting to various sources, cleaning/transforming data, and basic/advanced analyses. Visualization creation: Diverse chart types, customization options, and coherent layout design. Output and sharing: Exporting to various formats and publishing/distributing for wider consumption. Essentially, you need a tool that lets you handle data, create insightful visuals, and share them effectively.

La elección de la herramienta adecuada dependerá de la naturaleza de los datos, sean estos numéricos o categóricos y los objetivos del análisis. Lo relevante es como puede ayudar en la interpretación y comunicación de los datos.

Crafting Your Data Narrative - 1. Connectivity and Import: A good tool should effortlessly connect to diverse data sources, enabling the smooth importation of your data. 2. Data Cleaning and Transformation: Before your data transforms into a visual masterpiece, ensure the tool provides capabilities for cleaning and transforming, ensuring a refined and polished output. 3. Statistical and Analytical Operations: Beyond the basics, the tool should extend to performing both basic and advanced statistical and analytical operations on your data, revealing patterns and insights. 4. Visualization Variety: A tool should allow the creation and customization of various visualization types - From charts to graph (A whole palate as of an artist!

Multiple Chart Types: The ability to create a wide range of visualization formats, including bar charts, line graphs, pie charts, scatter plots, heat maps, histograms, tree maps, and more, providing versatility in representing differen

Top Data Visualization Tools: Tableau: Powerful, user-friendly, vast chart/map/dashboard library, active online community. Power BI: Microsoft-integrated (Excel, SharePoint, Azure), diverse data connections, interactive dashboards/reports, AI-powered insights/suggestions. Qlik Sense: Unique associative engine for data exploration, customizable visuals, smart search for data-driven answers, collaborative platform for sharing. Free & Paid Options: All three tools offer free personal versions and paid business/enterprise licenses.

I have been using Microsoft Power BI, for data importation, cleaning, visualisation and analysis. It is very good with every recommended feature for presenting data using interactive dashboards. I recommend you try using it.

To work with Power BI is an excellent option to manage your data. You have the option to create your own data chart and link all the data to internal o external sources to update dashboard

Las más reconocidas son Tableau y PowerBI, las cuales tienen a su favor su gran difusión y relativa facilidad de acceso, además de contar con la ventaja del trabajo colaborativo.

From my experience of using Business Intelligence tools, I have to say - 1. Tableau: A stalwart in the field, Tableau boasts a user-friendly interface and a treasure of charts, maps, and dashboards. Its vibrant online community serves as a beacon, offering support and a wealth of resources. 2. Power BI: Hailing from the Microsoft's software universe, Power BI seamlessly integrates with Excel, SharePoint, and Azure. Beyond connecting to diverse data sources, it empowers users to create and share interactive dashboards and reports. Its AI feature adds a touch of magic, generating insights based on your data. Both tools have their own advantages and disadvantages. It depends on your business needs - which is to be choosen!

Selecting the perfect data visualization tool isn't a one-click process. Your ideal choice depends on: Your data: Size, complexity, source, and even type (financial, geographical, etc.) all play a role. Your goal: Are you aiming to inform, persuade, educate, or simply entertain your audience? Your skills: Choose a tool that matches your expertise, offering proper guidance and flexibility. Ultimately, you want a tool that respects your data (accuracy, security) and achieves your goals by effectively communicating with your audience.

La mejor herramienta debe ser la que más se adapte a tus necesidades, no suelo seguir modas ni modismos, me gusta consultar a los compa?eros que van a usarla y hacer puesta en común.

Es importante conocer antes para que se necesitan y se quieren estas herramientas. Quizá tenemos que plantearnos antes algunos puntos como por ejemplo: ? Conocer las necesidades y objetivos de nuestros proyectos. ? Quién será el público objetivo′ ? Su facilidad de uso para el equipo ? Su capacidad de interactividad para que los usuarios puedan generar información adicional ? Escalabilidad y compatibilidad con gran variedad de fuentes de datos tanto locales como de la nube ? Costes de mantenimiento y de adquisión en relación a su uso ? Realizar pruebas antes de implementar para evaluar y comprobar si el rendimiento y la funcionabilidad satisfacen los requisitos del proyecto.

La elección de una herramienta de datos se fundamenta en que tipos de datos se van a trabajar, con qué complejidad, necesidad de protección de datos, etc.

Recognize that the ideal tool varies for each user. The key lies in understanding your data's nuances, your visualization goals, and your comfort level with the technology. Moreover, in terms of data dynamics - Consider the type, size, and complexity of your data. Ensure your chosen tool can effortlessly handle your dataset without sacrificing quality, accuracy, or security. In terms of intent of visualization - Define the purpose of your data presentation. Are you informing, persuading, educating, or entertaining? Tailor your tool to seamlessly align with your objectives. Ultimately, Seek a tool that not only matches your expertise but also offers guidance, support, and flexibility to enhance your skills.

Selecting the perfect data visualization tool isn't a one-click process. Your ideal choice depends on: Your data: Size, complexity, source, and even type (financial, geographical, etc.) all play a role. Your goal: Are you aiming to inform, persuade, educate, or simply entertain your audience? Your skills: Choose a tool that matches your expertise, offering proper guidance and flexibility. Ultimately, you want a tool that respects your data (accuracy, security) and achieves your goals by effectively communicating with your audience.

As per my experience, I would suggest the following - 1. Elevate your skills with hands-on experience. Platforms like Kaggle, DataCamp, and Dataquest offer real-world datasets and challenges, shaping you into a true data champion. 2. Make use of the magic of Flourish, Datawrapper, and Infogram to create and share enchanting visualizations. These free tools turn data into captivating stories. 3. Dive into diverse visualization types – charts, maps, dashboards, and infographics. Go through the resources like The Data Visualisation Catalogue, some Data Visualization Projects, and Visualizing Data to get yourself into techniques. Bonus Tip - Evaluate your quality of work by using online frameworks of the Data Visualization Checklists!

Practice - regularly create your own data visualizations using different chart types, tools and real or sample datasets. The more you practice, the better you will get at understanding what works best for different situations. Get feedback on your work from others. Sharing your visualizations and getting constructive criticism is invaluable for improving. You can get feedback from colleagues, by posting online or joining communities.

Para mejorar en visualización de datos, recomiendo involucrarse en proyectos individuales. Al comenzar con un enfoque general y luego detallarlo, se desarrolla la habilidad de pensar creativamente para presentar ideas de manera efectiva y analizar datos para identificar causas raíz de los problemas. Además, cuando se enfrenta a dificultades para mejorar la visualización, es crucial investigar nuevas técnicas y enfoques para resolver los desafíos.

Comparto mis pasos para lograr mejoras en las habilidades, basada en mi experiencia: Definir objetivos: Identifica objetivos específicos a lograr. Domina las herramientas: Familiarízate con las herramientas líderes como Tableau, Power BI o Looker. Entiende tus datos: Investiga su calidad, identifica patrones y relaciones entre conjuntos de datos. Base sólida: Mejora tu conocimiento en estadísticas (Comprender conceptos como la media, la mediana, desviación, etc) Participa en capacitaciones: Invierte tiempo en cursos específicos sobre visualización de datos. Sigue tendencias: Sigue blogs, participa en comunidades en línea para estar a la vanguardia. Ayuda: Pide retroalimentación regularmente de colegas, supervisores, etc

The data visualisation will be as good as the data model has been established and the quality of the data. Incomplete and poorly related data will contribute nothing. A good data model, detail to queries and experience in establishing the KPIs that actually provide information are necessary for visualisations to be useful. The user experience of the tools is also necessary, the dynamism of dashboards at management level can be a challenge, especially if they are not used to them. This is why consistency becomes a key issue.

Desde mi experiencia personal, considero fundamental comenzar con datos limpios y bien organizados. Luego, al generar diversas representaciones gráficas, observo cómo estas se relacionan con la idea original. En ocasiones, al revisar el proceso de análisis o la creación de un tablero de control, me he encontrado empezando con elementos que luego no forman parte del producto final. Sin embargo, esa exploración inicial me ha servido para descartar caminos menos pertinentes y dirigirme hacia una solución más acertada.

En tiempos donde se generan diariamente billones de datos por múltiples transacciones a nivel global, integrar a la inteligencia artificial a la gestión y visualización de datos, permitirá tomar decisiones informadas en ciclos de tiempo aún más cortos, gracias a su amplio espectro de aplicaciones potenciales en todas las etapas del proceso.

Implementar modelos LEGO de visualización de datos permitiría que cada área y cada nivel de la compa?ía tenga acceso a la información sobre la cual tiene injerencia sus actividades, y entender el impacto de sus acciones y omisiones en los resultados de la organización. El modelo lego completo serviría para que las altas direcciones tengan un claro panorama desde el que puedan ver áreas y procesos donde se puedan identificar oportunidades de mejora.

Personalmente no me encargo, ni me acerco al área tecnológica de la empresa. Pero por como veo que va avanzando la información de datos via web, creo que la información debe ser clara, precisa y concreta. Fuente que llegue a todos los usuarios fácilmente. En mi empresa se trabaja mucho con gente mayor, creo que colores más destacados y lectura fácil. Siempre mantener en lo posible el mismo orden de los items, ya que los adultos mayores les cuesta manejar una web. Para loguearse, cambiar términos más comunes. El ingreso no complicado. Y datos concretos y puntuales. Los adultos se acercan diciendo que no logran manejar la web. Creo hay q pensar más concreto no tan rebuscado. Esto no contesta la pregunta creo...pero no se más q eso.