BBVA API Market
Si lo que queremos es trabajar directamente con los datos, la elección más popular y extendida es el paquete estadístico R. Se trata de una herramienta muy compleja, y ampliamente utilizada en el mundo científico y académico. Permite toda clase de operaciones matemáticas y estadísticas. También popular en el mundo científico es el software Matlab, o su alternativa gratuita y de código abierto, Octave. Ambas pueden ser utilizadas para crear visualizaciones de datos.
Si lo que nos atrae es el desarrollo de software puro y duro, es muy común la utilización del lenguaje de programación Python para construir aplicaciones de visualización. Existen una gran variedad de librerías disponibles escritas en dicho lenguaje: Numpy/Scipy, Pandas, Anaconda, MatPlotLib… Se puede consultar más sobre las mismas aquí. Y si preferimos el mundo PHP al de Python, podemos optar por jpGraph
En cuanto a manejo de datos, finalmente, es muy popular la herramienta Processing, que es un entorno integrado de desarrollo de software para visualización, con varios años de desarrollo a sus espaldas, y de código abierto. Cuenta con un lenguaje de desarrollo propio, basado en Java.
Si lo que se prefiere es centrarse en la creación de visualizaciones sobre los datos, y no tanto sobre la creación, edición y manipulación de los mismos, hay una gran cantidad de librerías Javascript disponibles, que nos permitirán visualizar datos en cualquier navegador web. Una de las más conocidas es D3.js, que goza de creciente popularidad y aceptación entre la comunidad de desarrolladores. La herramienta posibilita la creación de visualizaciones realmente complejas, siendo su curva de aprendizaje también algo elevada.
Como alternativas a D3, tenemos Dygraphs, Rickshaw, jqPlot, JIT, Highcharts, Flot, jQuery Visualize y Raphaël, siendo la última también bastante popular y extendida.
Software de geovisualización
El componente de geovisualización cobra especial importancia cuando queremos realizar representaciones de datos basadas en su localización. Actualmente, existen suficientes soluciones accesibles para realizar visualizaciones de datos sobre un mapa de manera sencilla.
Una de las más conocidas es CartoDB, plataforma cloud que ofrece almacenamiento de datos en la nube, y la posibilidad de georreferenciarlos, y crear visualizaciones sobre los mismos de manera sencilla e intuitiva. Se puede consultar la documentación de CartoDB aquí. Veremos ejemplos de utilización de la API de CartoDB y de consultas a bases de datos geoespaciales en un artículo posterior.
Además de CartoDB, son también populares las herramientas desarrolladas por Mapbox, que pueden usarse para la elaboración de visualizaciones de datos basadas en mapas y visibles tanto en navegadores web como en terminales móviles iOS / Android.
Si nos movemos exclusivamente a la parte web del desarrollo de visualizaciones basadas en mapas, la solución más popular es, posiblemente, Google Maps. Sin embargo, no se trata de la más completa. Actualmente, el grado de madurez de las librerías OpenLayers y Leaflet, hace que la elección de una de ellas sea, posiblemente, la más apropiada si se quiere desarrollar una aplicación de visualización de datos geolocalizados listos para ser accedidos desde navegadores web o móviles. Por no mencionar que, tanto CartoDB como Mapbox proporcionan librerías javascript de visualización de datos, como parte de su suite de herramientas para desarrolladores, llamadas cartodb-js y mapboxjs, respectivamente.
Como alternativas a las herramientas mencionadas, y sin salirnos del ecosistema de Javascript, existen una serie de librerías que aun pueden ser utilizadas, pero llevan bastante tiempo sin ser actualizadas. Hablamos de ModestMaps, desarrollada por Stamen, Polymaps o Kartograph
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