Smartcity tips: el arte de la visualización de datos

Escrito por Pablo Albarracín en Noticia | 0 Comentarios

25.04.16
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Hoy en día, si no se puede medir (en tiempo real, ojalá), no sirve de mucho. Y si lo medimos, pero lo mostramos de una manera poco atractiva, plana, sin interacción, aburrida y fea…tampoco cautiva ni es de mucha utilidad.

Las empresas competitivas de hoy han encontrado en las plataformas  avanzadas de visualización de datos (ADV, por sus siglas en inglés) herramientas esenciales que les permitan visibilizar y supervisar sus negocios, encontrar patrones, tomar medidas para evitar las amenazas y arrebatar oportunidades. Anticiparse  y dejar de ser reactivos, dejar de improvisar. Alejarse de la intuición en la toma de decisiones estratégicas.

La visualización avanzada de datos incorpora más elementos informáticos que enlazan múltiples fuentes de información como pueden ser sensores, radares, smartphones, GPS o dispositivos médicos. Las visualizaciones de datos, son la representación multimedial de una correlación de tecnologías ‘invisibles’ que toman vida en una representación gráfica interactiva.

Y si hablamos de decisiones estratégicas, las soluciones Smartcity deben estar alineadas, monitoreadas y visibilizadas por medio de algunas de estas plataformas ADV. Una Smartcity que opere por silos, sin conversación entre sus tecnologías, no podrá entregar esa ‘inteligencia’ que se espera de ella. Para ello, las soluciones deben estar aglutinadas, ojalá, en una óptima plataforma de visualización de datos.

valparaiso smartcity 23

Es probable que se hayan topado con plataformas como Tableau Software, IBM, Information Builders, SAS, SAP, Tibco Software, Oracle, Microsoft, MicroStrategy, Accionar, QlikTech, Panorama Software, SpagoBI, Jaspersoft o Pentaho. Todas ellas, ofrecen avanzadas plataformas para visualizar los datos de una manera atractiva, interactiva, en tiempo real y con cierto grado de belleza (incluso)

Las nuevas tecnologías que hacen realidad la puesta en marcha de una Smartcity, entre las más utilizadas y conocidas las IoT y las M2M, están demandando el uso de gráficos más dinámicos e interactivos, tales como cuadros de mando en tiempo real y gráficas que se puedan actualizar automáticamente cuando estos datos cambian, es decir, a cada segundo.

Una efectiva y atractiva visualización de datos permite que los datos se representen a sí mismos, donde a menudo están generados por computadoras, sensores y redes de software que trabajan en conjunto para generar un ‘mapa’ de los datos que sea simple de entender, y a la vez, atractivo y entretenido de observar.

La visualización de datos incorpora más elementos informáticos que enlazan múltiples fuentes de información como pueden ser sensores, radares, smartphones, GPS o dispositivos médicos. Las visualizaciones de datos, son la representación multimedial de una correlación de tecnologías ‘invisibles’ que toman vida en una representación gráfica interactiva.

Para poder desarrollar visualizaciones de datos avanzadas se deben tener en consideración algunos aspectos y características, que ayudarán a construir una arquitectura que sea capaz de aunar tecnologías. A continuación entregamos algunos puntos claves en la creación de visualizaciones avanzadas:

Contenido de datos dinámicos

Estas visualizaciones, vinculados a los conjuntos de datos alojados en bases de datos, operan con actualizaciones a medida que cambian los datos. Visualizaciones estáticas, producidas en la mayoría de documentos de oficina no suelen tener esta funcionalidad.

Consulta visual

Esta es la capacidad de consultar los datos de re-consultar simplemente mediante la manipulación visual de porciones de gráficos o tablas (hacer clic en una columna para indagar en detalles, por ejemplo) o mediante el uso de instrumentación visual (listas desplegables, botones, etiquetas, etc.)

Dimensiones múltiples, visualización vinculada

Un gráfico típico no puede mostrar más de unas pocas dimensiones (atributos tales como región, tiempo, etcétera) a la vez. Para visualizar y analizar datos de múltiples dimensiones o atributos, uno normalmente tiene que mostrar y enlazar dinámicamente varios gráficos, cuadros o paneles. Navegando a través de una dimensión en un panel, se actualizan automáticamente todas las visualizaciones en el resto de los paneles.

Visualización animada

Si una dimensión particular, como puede ser el tiempo cronológico, tiene cientos o miles de valores, al hacer clic manualmente a través de cada día no resulta práctico. Una sesión animada de desplazamiento automatizado de arriba hacia abajo, como una dimensión, es un enfoque más práctico.

Personalización

Lo que es intuitivo y obvio para un analista puede no ser obvio para otro. Además, para hacer frente a los problemas de privacidad y los riesgos, muchas organizaciones tienen diferentes niveles de acceso a los datos para los diferentes grupos de usuarios y usuarios individuales. Las herramientas de visualización deben ser personalizadas de forma automática basándose en el acceso de los usuarios o de los niveles de autorización, la localidad y las preferencias de visualización personales.

Alertas de negocios accionables

A menudo, incluso las visualizaciones de datos no pueden conducir a un analista a concluir si hay demasiada información para comprender en una sola pantalla. Por ejemplo, con más de 21.000 puntos de datos en una sola pantalla, el analista no puede identificar una determinada condición a menos que el software puede generar alertas visuales (como el código de colores, tapajuntas, etc.)

Además, si el analista no está mirando a la visualización cuando se activa una determinada condición (la mayoría de las reglas complejas pueden requerir una plataforma basada en el procesamiento de eventos complejos o motores de reglas de negocio), él o ella puede programar una aplicación de visualización para notificar automáticamente a una persona con un mensaje de texto o correo electrónico.

Crédito imagen principal: Wired.com

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