La forma más fácil de leer e interpretar datos es a través de la representación visual. Las herramientas de visualización de datos ayudan a las pequeñas empresas y a los científicos de datos a interpretar los datos en tablas o gráficos simples, creando una secuencia o historia a su alrededor. De esta manera, las personas pueden comprender una gran cantidad de datos digitales.
Datawrapper y Tableau se destacan por sus características y calidad. Además de ser simples, han servido a los científicos de datos durante muchos años. Sin embargo, solo son adecuados para algunos propósitos. Por lo tanto, este artículo compara estas principales herramientas de visualización de datos, incluidas sus fortalezas y debilidades, para ayudarlo a tomar una decisión informada.
Descripción general del contenedor de datos
contenedor de datos es una herramienta de visualización en línea fácil de usar que le permite cargar datos para crear gráficos, tablas y mapas. Es mejor para periodistas y científicos de datos que buscan una visualización básica de datos y se puede usar para crear cuadros y gráficos sin ningún conocimiento de habilidades de codificación. Datawrapper se puede utilizar tanto en dispositivos móviles como en ordenadores.
Viene con una gran selección de los mejores métodos de visualización de datos, permitiéndole más flexibilidad y agregando valor a sus informes. Todo lo que necesita hacer es importar conjuntos de datos como archivos CSV y cargarlos en Datawrapper, y en cuestión de minutos, crea gráficos y cuadros interactivos. Luego puede guardarlo como un archivo JPG o código de inserción.
Datawrapper tiene alojamiento gratuito, lo que facilita la carga de datos. Sin embargo, sería mejor descargar esta herramienta en su servidor para mayor seguridad.
Descripción general de Tableau
Cuadro es una herramienta de inteligencia empresarial que funciona como una herramienta excepcional de visualización de datos. Es fácil de usar y facilita que las personas analicen datos masivos. Usar Tableau es casi la misma experiencia que Estadísticas descriptivas de Excel para el análisis de datos, solo mejor. Esta herramienta es relevante en análisis de negocios y datos de seguimiento.
A diferencia de Datawrapper, es posible que necesite conocimientos previos de programación. Sin embargo, es innecesario. Tableau también va más allá al permitir el descubrimiento y la exploración de datos en cuestión de minutos. Los científicos de datos pueden crear informes uniendo diferentes conjuntos de datos y generando datos de otras fuentes.
Tableau es totalmente personalizable y puede implementarse en su servidor o alojarse en la nube. Esta función le permite compartir información con cualquier persona en todo el mundo. Se ejecuta en aplicaciones de escritorio, servidores y opciones públicas gratuitas.
1. Visualización
Datawrapper ayuda a organizar los datos en tres opciones de visualización: mapas web, gráficos y tablas, lo que lo hace ideal para incrustar gráficos en sitios web. Lo que hace que Datawrapper se destaque es cuán interactivos y receptivos son estos gráficos y mapas.
Los científicos de datos también pueden usar Tableau para crear cuadros y gráficos interactivos. También le permite ejecutar grandes conjuntos de datos de diferentes fuentes y explorar más datos. Con Tableau, puede crear gráficos simples, como gráficos circulares, y otros más sofisticados, como gráficos de Gantt.
Aunque Datawrapper brindaría representaciones de datos más simples, solo puede ejecutar menos conjuntos de datos simultáneamente. Por esto, Tableau encabeza la ronda.
Ganador: Cuadro
2. Informes/Análisis
Datawrapper se puede integrar con su sistema de administración de contenido (CMS) para crear visualizaciones en línea para informes web y PDF. Esta herramienta también permite a los científicos de datos incorporar gráficos en diseños interactivos de PowerPoint que los ayudan a mantenerse interactivos.
Por otro lado, los científicos de datos pueden usar Tableau para analizar datos. Esta herramienta le permite preparar y analizar big data. Puede verificar las tendencias de datos y pronosticar estos datos sin procesar y compartirlos. Sin embargo, puede ser bastante complejo en comparación con Datawrapper, que es sencillo y tiene un sistema de informes simple.
Ganador: contenedor de datos
3. Despliegue
Datawrapper está predominantemente alojado en la nube, pero puede instalarlo como SaaS (software como servicio) o una herramienta basada en la web. Aunque puede usarlo en diferentes dispositivos, la implementación de Datawrapper depende de su dispositivo.
Por otro lado, Tableau es más rápido de implementar en una amplia gama de dispositivos. Además de ser SaaS y un software basado en la web, puede ejecutarse fácilmente en las instalaciones y en la nube en comparación con Datawrapper. Tableau está disponible en varias versiones que pueden admitir servidores y escritorios sin ningún problema.
Estas herramientas funcionan mejor en las nubes, por lo que sería útil si aprendió a implementar estas herramientas de visualización de datos en una nube. Dicho esto, en términos de implementación, Tableau lo hace mejor.
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4. Atención al cliente
Datawrapper ofrece asistencia por correo electrónico para los clientes que puedan tener preguntas o necesiten ayuda para navegar por la herramienta. Sin embargo, no hay un número oficial para las personas que prefieren hablar con un funcionario.
Tableau lleva la atención al cliente a otro nivel. Además de ofrecer soporte por correo electrónico, también brindan una serie de preguntas frecuentes para ayudar a los clientes con sus problemas.
Si su problema no está cubierto en la sección de preguntas frecuentes, puede comunicarse con el servicio al cliente por correo electrónico. La mejor parte es que puede evaluar el soporte según el producto de Tableau que está usando para obtener más especificidad en sus solicitudes y respuestas.
Ganador: Cuadro
5. Facilidad de uso
Datawrapper es muy fácil de usar. Proporciona una interfaz simple para crear cuadros y gráficos sin conocimientos de codificación o diseño. Tampoco necesita crear una cuenta para usar Datawrapper. Te permite importar archivos en CSV o PDF.
Tableau también tiene una interfaz simple. Proporciona una función de arrastrar y soltar que facilita la extracción de conjuntos de datos. Sin embargo, deberá crear una cuenta para usar Tableau. Además, Tableau tiene funciones más complejas porque puede tener varios conjuntos de datos y puede ser difícil de entender. Esta vez, Datawrapper tiene una ventaja.
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6. Entrenamiento/Navegación
Datawrapper proporciona materiales de capacitación en su sitio web para enseñar a los novatos cómo navegar por la herramienta. Esta capacitación incluye diapositivas, módulos y ejercicios para evaluar qué tan bien comprende la herramienta. También puede ponerse en contacto con el soporte si tiene preguntas sobre los materiales de capacitación.
Tableau proporciona una gran cantidad de materiales de capacitación gratuitos que cubren todas las áreas de visualización de datos. Es un poco complejo, por lo que deberá aprender los fundamentos de la inteligencia comercial, las computadoras y la TI.
Aparte de eso, Tableau brinda una buena plataforma para el aprendizaje, además de comunidades y foros que pueden ayudarlo con las preguntas que pueda tener durante la práctica.
Ganador: Cuadro
7. Precios
Datawrapper ofrece un plan gratuito que le da acceso a visualizaciones básicas y visualizaciones de exportación como PNG. Sin embargo, para herramientas más avanzadas, puede suscribirse a un plan personalizado a partir de $ 599 por mes o comunicarse con Datawrapper para adaptar un plan Enterprise a sus requisitos.
Mientras tanto, Tableau no tiene un plan gratuito y comienza en $15 para Tableau Viewer, $42 para Tableau Explorer y $70 para Tableau Creator. Teniendo en cuenta el tipo de servicios que ofrece Tableau, sus precios son asequibles y ofrecen una buena relación calidad-precio. Aunque no tiene un plan gratuito, tiene un precio inicial razonable en comparación con Datawrapper.
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Envoltura de datos vs. Tableau: ¿Cuál debería elegir?
Datawrapper es mejor para periodistas o científicos de datos que deseen ejecutar visualizaciones de datos sin conocimientos complejos de codificación o procesamiento de grandes datos. Tableau, por otro lado, interpreta los datos de una manera más compleja y son datos avanzados.
Si es un novato en ciencia de datos y desea iniciar una carrera en ella, es fácil comenzar.
