La visualización de un pipeline de datos describe el proceso que debemos seguir paso a paso para crear visualizaciones de conjuntos de datos. Gracias a este proceso podemos crear representaciones visuales fiables a través de un proceso ordenado que sigue la transformación de los datos en crudo hasta que se lleva a cabo una renderización para obtener una imagen final.
A continuación te presentaremos de forma detallada los procesos clave que componen la visualización de un pipeline de datos.
Paso a paso visualizando un pipeline
Importación de datos
Para iniciar el proceso de construcción de la visualización de un pipeline de datos el paso inicial es realizar una importación de datos. Esto implica encontrar una muestra de la información original que queremos investigar en término de conjunto de datos. Sin importar el tipo de datos, debemos elegir una implementación de conjunto de datos específica para convertir los datos originales en la representación implícita del dataset escogido.
La selección de esta muestra representativa es muy importante, ya que de ella depende en gran parte la calidad de las visualizaciones que se realicen sobre el dataset. Es por esta razón que es recomendable preservar la mayor cantidad de datos posibles y evitar realizar suposiciones sobre qué datos son importantes y cuáles no en esta etapa inicial.
Filtrado y enriquecimiento de datos
Una vez ha sido seleccionada la muestra, se debe proceder a decidir los aspectos y características que son importantes del conjunto de datos seleccionado. En la mayoría de los casos, los datos importados no son exactamente idénticos a los que queremos conocer en el proceso de visualización por lo qué debemos filtrar de forma minuciosa los conjuntos de datos, para obtener lo que consideramos nos proporcionará más valor en términos de la visualización del pipeline.
Mapeo de datos
Una vez los datos han sido filtrados y contamos con un conjunto de datos enriquecido, este debe representar de forma clara el objeto de interés de nuestra visualización. Esta representación debemos mapearla dentro de un dominio visual y se deben asociar los elementos del dominio visual con los elementos de datos presentes en el conjunto filtrado. En esta etapa se definen elementos totalmente visuales como la multidimensionalidad, ejes, colores, formas, tamaños y movimientos de la visualización.
Representación de datos
Posteriormente al mapeo de datos del pipeline, empieza la fase final que es la representación de datos. Esta etapa se ejecuta mediante una renderización de todos los datos procesados y analizados. Se toman en cuenta todos los parámetros que nos permiten obtener valor y que han sido especificados en los procesos anteriores para obtener los productos visuales deseados.
Para este proceso existen diferentes herramientas que permiten a los usuarios crear representaciones interactivas de los datos, navegar dentro de los resultados y construir visualizaciones dinámicas para llevar al máximo la representación de los datos.
Con el proceso de visualización de pipeline de datos debemos tener en cuenta que pueden existir variaciones específicas dentro del procesamiento de datos, ya que las visualizaciones se deben adaptar al máximo a las necesidades del análisis que se quiere realizar. Además, los datos abstractos tienen que ser correctamente filtrados y enriquecidos para poder producir mapeos útiles y con valor.
Ahora ya conoces los aspectos fundamentales de la visualización de un pipeline de datos. Si deseas aprender más o quieres profundizar la visualización de los datos de tu empresa, contactanos.
