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5 herramientas para iniciarse en el ‘data viz’

El data viz o visualización de datos es una disciplina dentro del diseño que está en auge, pero presenta un abismo de conocimiento para los que empiezan en ella. Estas 5 herramientas fáciles son perfectas para comenzar este camino sin vértigo.

En este blog ya hicimos una introducción al concepto del data viz y, sobre todo, explicamos cuáles son las principales diferencias entre esta disciplina, la infografía y el data design. Sin embargo, las tres tienen más puntos en común que dispares y beben de las mismas normas, recursos visuales e, incluso, recursos como estas 5 herramientas para iniciarse en el data viz que te presentamos a continuación. Gran ejemplo de estas similitudes son los premios Kantar Information is Beautiful Awards, donde se mezclan las tres sin que apenas se puedan diferenciar.

Visualización de datos elaborada con Datawrapper.
Visualización de datos elaborada con Datawrapper.

1. Adobe Illustrator

'Data viz' creado con Adobe Illustrator.
Data viz creado con Adobe Illustrator.

Pues sí, uno de los programas más usados por los diseñadores y que, a priori, se utiliza para la ilustración vectorial es una de las 5 herramientas para iniciarse en el data viz. La mayoría de los infografistas la usan desde hace años para las infografías estáticas, ya sean impresas o digitales. La versatilidad del programa, la libertad creativa que ofrece y la facilidad para el dibujo vectorial la hacen imprescindible para la infografía. Pero para el data viz también guarda un rinconcito en la barra de herramientas: el grupo de gráfico. Aunque, a priori, puedan parecer pocas opciones y muy simples (gráficas de fiebre, de columnas, de tarta…), las gráficas de Illustrator pueden procesar un gran número de datos sin inmutarse y esto, unido a la libertad creativa del programa, la hacen idónea para la experimentación con datos y para el data design.

2. Datawrapper

Gráfico interactivo de barras elaborado con Datawrapper.
Gráfico interactivo de barras elaborado con Datawrapper.

Como siempre les ha gustado identificarse, Datawrapper es una herramienta creada por y para periodistas. Aunque en sus inicios se consideraba que era una alternativa con poca variedad e, incluso, fiabilidad, hoy en día es la mejor en versatilidad/usabilidad. Su manejo es extremadamente sencillo y, si nos quedan dudas, hacen un trabajo encomiable con la divulgación mediante su blog y su página de tutoriales. Otro de los puntos fuertes de esta app web alemana es que está en continuo desarrollo, mejorándose poco a poco, ofreciendo cada vez más opciones, corrigiendo fallos o completando los recursos disponibles en ella. Las visualizaciones resultantes son perfectamente responsive, el nivel de personalización es más que aceptable y, lo mejor, es gratuita. Con ella podremos hacer desde tablas interactivas, pasando por gráficos de todo tipo, hasta llegar a mapas con datos visualizados.

3. Google My Maps

Geolocalización de datos con Google My Maps.
Geolocalización de datos con Google My Maps.

Hablando de mapas, una de las facetas más mágicas del data viz es geolocalizar datos visualizados. Existen herramientas muy potentes como Carto o Mapbox que permiten hacerlo de una manera profesional. Pero no son opciones amables para los novatos en la disciplina. Sin embargo, un viejo conocido nos permite, salvando las distancias, crear datamaps de una manera muy sencilla. Google Maps permite que los usuarios puedan crear mapas personalizados para indicar preferencias, lugares favoritos o incluso diseñar sus propias rutas mediante la herramienta My Maps. Ésta permite subir una tabla de datos para automatizar la personalización. Lo que parece una opción más, abre la puerta a experimentar con grandes data sets (conjuntos de datos) para conseguir resultados más que interesantes. Lo que se crea es también perfectamente responsive y, como todas las apps de Google, es gratuita.

4. RAW Graphs

Una espectacular visualización elaborada con Raw Graphs.
Una espectacular visualización elaborada con Raw Graphs.

Esta herramienta italiana supone un siguiente escalón perfecto en el camino del aprendizaje sobre el data viz. Totalmente open source y gratuita, actualmente está desarrollando una nueva versión que ofrecerá más opciones de visualización. Sin embargo, el Raw Graphs actual ya presenta un álbum de gráficos más que completo para crear data viz impactantes, aunque sin interactividad. Sólo hay que subir los datos, elegir una de las visualizaciones sugeridas y personalizarla experimentando con los datos. Al igual que hace Datawrapper, el equipo de Raw Graphs se esfuerza en ofrecer a los usuarios documentación, tutoriales y artículos para facilitar su uso. Aunque, a priori, pueda parecer algo más compleja en usabilidad, dedicándole un poco de tiempo se consiguen visualizaciones responsive más interesantes.

5. Flourish

El famoso line chart race de Flourish.
El famoso line chart race de Flourish.

El último paso en este camino de aprendizaje es Flourish. Con la usabilidad de Datawrapper, con la potencia y catálogo de Raw Graphs y, como guinda, animación. La herramienta más reciente de las cinco tiene sus orígenes, también, en el mundo del periodismo. Aunque se puede usar gratuitamente con la suscripción Personal, ofrece las ventajas de las cuentas de pago a todas las redacciones periodísticas de manera gratuita. Además, este protagonismo de la prensa digital también se deja ver en sus opciones para crear lo que ellos llaman data stories. Un paso más allá para crear narraciones e historias basadas en visualizaciones de datos. En su blog se pueden encontrar referencias geniales donde se usa la herramienta o tutoriales sobre su uso.

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