La visualización de datos no es una disciplina reciente. Desde hace siglos, las personas han utilizado gráficos, mapas y esquemas para representar información compleja. Ejemplos clásicos como los mapas estadísticos del siglo XIX o los gráficos utilizados en la prensa muestran que la necesidad de “ver” los datos para entenderlos ha existido siempre.

Durante mucho tiempo, la creación de visualizaciones requería conocimientos especializados y acceso a herramientas profesionales, lo que limitaba su producción a perfiles muy concretos. Sin embargo, la revolución digital y tecnológica ha transformado profundamente este panorama. En la actualidad, cualquier persona con acceso a un ordenador y a datos puede crear visualizaciones. Las herramientas se han democratizado, muchas de ellas son gratuitas o de código abierto, y el trabajo de visualización se ha extendido más allá del diseño para integrarse en ámbitos como la estadística, la ciencia de datos, la investigación académica, la administración pública o la educación.

Hoy en día, la visualización de datos es una competencia transversal que permite a la ciudadanía explorar información pública, a las instituciones comunicar mejor sus políticas y a los reutilizadores generar nuevos servicios y conocimientos a partir de los datos abiertos. En este post presentamos algunas de las opciones más accesibles y utilizadas en visualización de datos.

Un ecosistema amplio y diverso de herramientas

El ecosistema de herramientas de visualización de datos es amplio y diverso, tanto en funcionalidades como en niveles de complejidad. Existen opciones pensadas para una primera exploración de los datos, otras orientadas al análisis en profundidad y algunas diseñadas para crear visualizaciones interactivas o narrativas digitales complejas.

Esta variedad permite adaptar la visualización a distintos contextos y objetivos: desde comprender un conjunto de datos de forma preliminar hasta publicar gráficos interactivos, paneles de control o mapas en la web.

La encuesta anual de la Data Visualization Society refleja esta diversidad y muestra cómo el uso de determinadas herramientas evoluciona con el tiempo, consolidando algunas opciones ampliamente conocidas y dando paso a nuevas soluciones que responden a necesidades emergentes. Estas son algunas de las herramientas que se mencionan en la encuesta, ordenadas según perfiles de uso.

Para la elaboración de este listado se ha tenido en cuenta los siguientes criterios:

• Grado de uso y madurez de la herramienta.
• Acceso libre, gratuito o con versiones abiertas.
• Utilidad para proyectos relacionados con datos públicos.
• Prioridad a herramientas abiertas o con versiones gratuitas.

Herramientas sencillas para empezar

Estas herramientas se caracterizan por contar con interfaces visuales, una curva de aprendizaje baja y la posibilidad de crear gráficos básicos de forma rápida. Son especialmente útiles para comenzar a explorar conjuntos de datos abiertos o para actividades de divulgación.

• Excel: es una de las herramientas más extendidas y conocidas. Permite realizar gráficos básicos y primeras exploraciones de datos de forma sencilla. Aunque no está diseñada específicamente para la visualización avanzada, sigue siendo una puerta de entrada habitual al trabajo con datos y su representación gráfica.
• Google Sheets: funciona como una alternativa gratuita y colaborativa a Excel. Su principal ventaja es la posibilidad de trabajar de forma compartida y publicar gráficos sencillos en línea, lo que facilita la difusión de visualizaciones básicas.
• Datawrapper: muy utilizada en comunicación pública y periodismo de datos. Permite crear gráficos claros, mapas y tablas interactivas sin necesidad de conocimientos técnicos. Es especialmente adecuada para explicar datos de forma comprensible a un público amplio.
• RAWGraphs: herramienta de software libre orientada a la exploración visual. Permite experimentar con tipos de gráficos menos habituales y descubrir nuevas formas de representar datos. Resulta especialmente útil en fases exploratorias.
• Canva: aunque su enfoque es más divulgativo que analítico, puede ser útil para crear piezas visuales sencillas que integren gráficos básicos con elementos de diseño. Es adecuada para la comunicación visual de resultados, no tanto para el análisis de datos.

Herramientas de análisis y exploración de datos

Este grupo de herramientas está orientado a perfiles que desean ir más allá de los gráficos básicos y realizar análisis más estructurados. Muchas de ellas son abiertas y están ampliamente consolidadas en el ámbito del análisis de datos.

• R: lenguaje de programación libre muy utilizado en estadística y análisis de datos. Dispone de un amplio ecosistema de paquetes que permiten trabajar con datos públicos de forma reproducible y transparente.
• Ggplot2: librería de visualización del lenguaje R. Es una de las herramientas más potentes para crear gráficos rigurosos y bien estructurados, tanto para análisis como para comunicación de resultados.
• Python (Matplotlib y Plotly): Python es uno de los lenguajes más utilizados en análisis de datos. Matplotlib permite crear gráficos estáticos personalizables, mientras que Plotly facilita la creación de visualizaciones interactivas. Juntas ofrecen un buen equilibrio entre potencia y flexibilidad.
• Apache Superset: plataforma de código abierto para análisis de datos y creación de paneles de control. Tiene un enfoque más institucional y escalable, lo que la hace adecuada para organizaciones que trabajan con grandes volúmenes de datos públicos.

Este bloque resulta especialmente relevante para reutilizadores de datos abiertos y perfiles técnicos intermedios que buscan combinar análisis y visualización de forma sistemática.

Herramientas para visualización interactiva y web

Estas herramientas permiten crear visualizaciones avanzadas para su publicación en entornos web. Aunque requieren mayores conocimientos técnicos, ofrecen una gran flexibilidad y posibilidades expresivas.

• D3.js: es uno de los referentes en visualización web. Se basa en estándares abiertos y permite un control total sobre la representación visual de los datos. Su flexibilidad es muy alta, aunque también lo es su complejidad.

En este ejercicio práctico puedes ver cómo se utiliza esta librería

• Vega y Vega-Lite: lenguajes declarativos para visualización que simplifican el uso de D3. Permiten definir gráficos de forma estructurada y reproducible, ofreciendo un buen equilibrio entre potencia y simplicidad.
• Observable: entorno interactivo muy ligado a D3 y Vega. Es especialmente útil para crear ejemplos educativos, prototipos y visualizaciones exploratorias que combinan código, texto y gráficos.
• Three.js y WebGL: tecnologías orientadas a visualizaciones avanzadas y en tres dimensiones. Su uso es más experimental y suele estar vinculado a proyectos de divulgación o investigación visual.

En este apartado conviene destacar que, aunque las barreras técnicas son mayores, estas herramientas permiten crear experiencias interactivas ricas que pueden resultar muy eficaces para comunicar datos públicos complejos.

Herramientas de cartografía y datos geoespaciales

La visualización geográfica es especialmente relevante en el ámbito de los datos abiertos, ya que una gran parte de la información pública tiene una dimensión territorial. En este campo, el software libre tiene un peso destacado y está muy alineado con el uso en administraciones públicas.

• QGIS: referente en software libre para sistemas de información geográfica (GIS). Es ampliamente utilizado en administraciones públicas y permite analizar y visualizar datos espaciales con gran detalle.
• ArcGIS: muy extendido en el ámbito institucional. Aunque no es software libre, su uso está muy consolidado y forma parte del ecosistema habitual de muchas organizaciones públicas.
• Mapbox: plataforma orientada a la creación de mapas web interactivos. Es muy utilizada en proyectos de visualización online y permite integrar datos geográficos en aplicaciones web.
• Leaflet: librería de código abierto muy popular para crear mapas interactivos en la web. Es ligera, flexible y ampliamente utilizada en proyectos de reutilización de datos abiertos geográficos.

Este conjunto de herramientas facilita la representación territorial de los datos y su reutilización en contextos locales, regionales o nacionales.

En conclusión, la elección de una herramienta de visualización depende en gran medida del objetivo que se persiga. No es lo mismo aprender y experimentar que analizar datos en profundidad o comunicar resultados a un público amplio. Por ello, resulta útil reflexionar previamente sobre el tipo de datos disponibles, el público al que se dirige la visualización y el mensaje que se quiere transmitir.

Apostar por herramientas accesibles y abiertas permite que más personas puedan explorar, interpretar y comunicar datos públicos. En este sentido, visualizar datos es también una forma de acercar la información a la ciudadanía y fomentar su reutilización.

¿Te has parado a pensar alguna vez la cantidad de software abierto que utilizas en tu día a día sin ser ni siquiera consciente? Desde la mayoría de apps de tu smartphone, pasando por tus dispositivos domésticos conectados, hasta el software que se ejecuta en tu coche. En todos estos programas, buena parte del código está en parte basado en software de código abierto. 

La gran mayoría de los sitios web que visitamos en nuestro día a día funcionan gracias al software de código abierto (indistintamente llamado, a veces, software libre). Desde el sistema operativo de sus servidores y las bases de datos que almacenan información, hasta el código de sus aplicaciones, son, fundamentalmente, software libre. Más aún, el 90% de la infraestructura cloud en el mundo se basa en Linux cómo sistema operativo (SO), quizás el software libre y abierto más reconocido del mundo.  

Pero ¿qué es el software libre o de código abierto?

El software de código abierto combina derechos de autor y una licencia para otorgar a los usuarios la libertad de ejecutar dicho software, analizarlo, realizar modificaciones, y compartir el código y sus modificaciones con otros. El software libre facilita la innovación y agilidad en el desarrollo de nuevas aplicaciones puesto que elimina barreras y fricciones a la hora de colaborar.

Estrategia europea 2020-2023 de software libre

A finales del pasado mes de octubre de 2020 la Comisión Europea publicó una actualización de su estrategia 2020-2023 para la potenciación del software libre en el espacio digital europeo. La estrategia se construye sobre la capacidad del software libre para alcanzar una soberanía tecnológica en Europa. La esencia del software libre se alinea con los valores de la Comisión Europea que vela por el beneficio de todos los estados miembros.

 El título de esta estrategia, Think Open, apunta a un cambio de enfoque en el que las soluciones de software se diseñan desde la apertura, el intercambio, la reutilización, la seguridad, la privacidad, la accesibilidad y las consideraciones legales. También demuestra un compromiso claro para apoyar activamente a las comunidades de desarrolladores de código abierto.  

No menos importante es el hecho de que esta estrategia complementa a la equivalente estrategia europea de datos.

Cada vez más, el desarrollo de software libre y los datos abiertos están más relacionados. Buena parte del software libre más usado en la actualidad tiene como objetivo extraer valor de los datos para tomar decisiones inteligentes. Esta nueva estrategia sobre software libre junto con la, también reciente, Directiva Europea (2019/1024) sobre datos abiertos y reutilización de la información del sector público, proporcionan el marco legal de trabajo perfecto para potenciar la transformación digital de Europa a manos del software libre y los datos abiertos.

Objetivos de la estrategia

Cómo hemos mencionado anteriormente, los beneficios de utilizar software de código abierto son:  

• El código es público, se puede reutilizar y adaptar de forma colaborativa.
• El código se puede mejorar y auditar por problemas de seguridad, con independencia de los proveedores.
• Esta adaptabilidad del código garantiza la potencial interoperabilidad entre sistemas y soluciones.  

Estos beneficios sustentan claramente los objetivos de alto nivel de esta estrategia: 

• Apoyar las prioridades y actividades políticas de la Comisión con medios digitales seguros y soluciones de última generación.
• Proporcionar a la Comisión servicios públicos digitales de alta calidad, confiables y sin fronteras.
• Permitir la transformación de la Comisión y maximizar su papel en la formulación de políticas.
• Convertir a la Comisión en una \"administración abierta\" de clase mundial. Una administración ágil, colaborativa e innovadora.
• Garantizar la seguridad de los activos informáticos de la Comisión.
• Garantizar la resiliencia tecnológica de la Comisión.

Para la puesta en marcha e implementación de esta nueva estrategia, la Comisión prevé la creación de una Oficina de coordinación del programa de software libre. Esta Oficina será la encargada de poner en marcha una serie de acciones concretas cuyo objetivo es tener el mayor impacto de transformación. A continuación, algunas de las actuaciones concretas proyectadas:

           Fuente: Open Source software strategy 2020-2023.  

Se espera que estas acciones proporcionen las herramientas para reforzar y ampliar la cultura del código abierto. El objetivo es que, gradualmente, el código fuente se ponga a disposición de todos los equipos de desarrolladores de la Comisión.

Una vez que las barreras legales se eliminen, se pondrá a disposición del público general un número cada vez mayor de soluciones desarrolladas internamente, bajo el paradigma del código abierto. Las contribuciones de miles de ciudadanos a los proyectos de código abierto contribuirán, sin duda, a cimentar la soberanía digital de Europa. 

Contenido elaborado por Alejandro Alija,experto en Transformación Digital e Innovación.

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