Herramientas de Visualización

I. CALIFICACION DE HERRAMIENTAS.

Power BI y Tableau son dos herramientas punteras en el sector, debido a su trayectoria, seguridad y funcionalidad.

• POWER BI: Destaca por su amplia funcionalidad y porque viene impulsada por todo el entorno de Azure, es decir, muchas organizaciones confían en la suite completa de Azure para la gestión de sus sistemas, entornos de big data y business intelligence. Cabe destacar que es una de las herramientas más completas, potentes y sencillas de usar del mercado actual.
• TABLEAU: También es una herramienta muy potente, potente analíticamente y cabe destacar su plataforma servidor, que es de fácil acceso, configuración y licenciamiento. Como mayor defecto destaca la parte de presentación de varias visualizaciones en un cuadro de mando, que suele ser complejo.
• DOMO: Es una suite completa de business intelligence, ya que permite desde realizar procesos ETL hasta almacenar datos estructurados en la nube que luego sirvan como fuente para las visualizaciones y cuadros de mando.
• LOOKER: Es la apuesta de Google para potenciar su suite de herramientas de visualización, ya que, aunque cuenta con Google Data Studio, que también se ha usado en casos anteriores, le faltaba en su suite una herramienta de BI con funcionalidades que abarcasen requisitos empresariales básicos.
• MICROSTRATEGY: Es una de las herramientas clásicas de BI, que se ha adaptado muy bien a las nuevas tecnologías, como Qlik. El resto de las herramientas tradicionales de BI, hoy en día, se encuentran en la sección de visionarios, como SAP, Oracle e incluso SAS.

II. TIPOS DE HERRAMIENTAS DE VISUALIZACION.

Los gráficos y visualizaciones no son específicos de herramientas de business intelligence, hay sistemas como MySQL Workbench, Gliffy o similares que ayudan en la conceptualización de modelos y exploración de datos.

Kibana es una aplicación de front end gratuita y abierta que se encuentra sobre el elastic stack y proporciona capacidades de visualización de datos y de búsqueda para los datos indexados en Elasticsearch.

2.1. GESTION DE LOGS Y SISTEMAS.

Grafana es una herramienta de código abierto para el análisis y visualización de métricas de infraestructuras y aplicaciones.

También permite presentar métricas de negocio, como el gasto en infraestructura en tiempo real, e incluso integrar indicadores de negocio que requiera el cliente. Permite gestionar eficientemente su infraestructura y servicios para anticipar incidencias y reducir costes.

Otra herramienta dentro de esta sección es Kibana, que suele asociarse a Elasticsearch. Esta herramienta permite ver y visualizar datos indexados en Elasticsearch para analizar los datos a través de gráficos. Estos gráficos se agrupan en dashboards que combinan estos elementos visuales para luego compartirlos a través del navegador y brindar vistas analíticas en tiempo real de grandes volúmenes de datos para dar soporte a casos de uso como los siguientes:

• Logging y analíticas de log.
• Métricas de infraestructura y monitoreo de contenedores.
• Monitoreo de rendimiento de aplicaciones (APM).
• Análisis y visualización de datos geoespaciales.
• Analítica de seguridad.
•  Analítica de negocios.

2.2. API y PROGRAMACION.

D3.js es uno de los principales exponentes en este punto, es una biblioteca de JavaScript para producir, a partir de datos, visualizaciones dinámicas e interactivas en navegadores web. Hace uso de tecnologías bien sustentadas como SVG, HTML5 y CSS.

POR EJEMPLO: Se puede usar D3 para generar una tabla HTML a partir de una matriz de números o utilizar los mismos datos para crear un gráfico de barras SVG interactivo con transiciones e interacción fluidas.

Google Charts es una alternativa a D3.js, un servicio web interactivo que crea visualizaciones a partir de información proporcionada por el usuario. El usuario proporciona datos y una especificación de formato expresada en JavaScript incrustado en una página web.

Google charts es la API de gráficos de Google. Una herramienta que permite a desarrolladores de aplicaciones web crear gráficos a partir de los datos escogidos e incrustarlos en las páginas web. La API además ofrece una gran variedad de diseños de gráficos para escoger.

Existe la funcionalidad básica para mostrar tablas personalizadas, así como diferentes gráficos de barras, gráficos de cajas, candlesticks, gráficos compuestos, iconos dinámicos, gráficos de línea, mapas, diagramas circulares…

2.3. HERRAMIENTAS ESPECIFICAS DE ADMINISTRADORES.

• MYSQL WORKBENCH: Es una herramienta visual unificada para arquitectos, desarrolladores y administradores de bases de datos. Consta de un cuadro de mando para visualizar el rendimiento de las aplicaciones MySQL. Los administradores de bases de datos pueden ver rápidamente los indicadores clave de rendimiento. Estos informes de rendimiento permiten identificar de acceso de escritura lectura pesados (E / S) y sentencias SQL que requieren muchos recursos.
• DYNATRACE: Es una herramienta que podría estar en la primera sección de análisis y gestión de logs y sistemas, pero al estar muy enfocada a sistemas y poder aplicarse específicamente a bases de datos se ha incluido en esta sección.

Dynatrace, Inc. es una empresa de tecnología austriaca que produce una plataforma de inteligencia de software basada en inteligencia artificial para monitorear y optimizar el rendimiento y el desarrollo de aplicaciones, la infraestructura de IT y la experiencia del usuario para empresas y agencias gubernamentales en todo el mundo.

La plataforma de inteligencia de software Dynatrace utiliza una forma patentada de inteligencia artificial llamada Davis para descubrir, mapear y monitorear aplicaciones, microservicios, plataformas de orquestación de contenedores como Kubernetes e infraestructura de IT que se ejecuta en entornos de nubes híbridas y multicloud, y proporciona solución automatizada de problemas. Dynatrace puede monitorear bases de datos, por ejemplo, entornos SQL Server en todas las plataformas y analiza la actividad de sus servicios de base de datos, aportando visibilidad incluso de las sentencias individuales de SQL