El lenguaje de programación de Tableau

Análisis de datos

Tokio School | 20/01/2022

Tableau es un software de análisis e inteligencia empresarial (BI) ampliamente utilizado por todo tipo de empresas, entre ellas, Amazon. No se trata de un lenguaje de programación, sino que Tableu es en realidad un software con funciones de drag and drop, relativamente sencillo de usar con la formación adecuada.

Y es que, la cantidad de datos que generamos y el negocio que esto supone para muchas empresas, hacen necesaria la existencia de profesionales y herramientas concretas que faciliten la visualización e interpretación de los mismos.

El Big Data, la Ciencia de Datos, la Inteligencia Empresarial, son disciplinas que han llegado para quedarse. En este contexto de cambio y transformación de los modelos de negocio digitales, se hace imprescindible que cada vez conozcamos y manejemos distintas herramientas.

Para lograrlo, la formación es la clave. Pero, de momento, dejemos eso a un lado para ver qué es Tableau, cómo funciona y en que se diferencia de lenguajes de programación como Python o R, ampliamente usados para el análisis de datos masivo.

 

¿Es Tableau un lenguaje de programación?

Tableau es un software de inteligencia empresarial creado por Tableau Software para crear paneles y visualizaciones de datos. Es un sistema comúnmente utilizado por analistas de datos, científicos de datos y analistas de inteligencia empresarial.

Lo primero que hay que decir sobre este sistema, es que no es un lenguaje de programación. Tableau utiliza un lenguaje subyacente llamado VizQL para procesar todo el trabajo que se puede realizar con su sistema, pero no requiere ninguna programación por parte del usuario.

VizQL es el lenguaje que conecta las consultas realizadas y las procesa para dar como resultado la visualización de los datos relevantes para cada consulta. Sin embargo, los usuarios de Tableau no podrán escribir en este idioma ya que solo se ejecuta en los procesos en segundo plano.

Aunque no se requieren conocimientos de programación para un uso básico de Tableu, si que es recomendable que los profesionales que se dedican a la Inteligencia Empresarial y al Big Data tengan nociones de programación con Python y R para mejorar las visualizaciones y crear modelos más elaborados.

 

Diferencias y similitudes entre un lenguaje de programación y Tableau

Tableau es bastante diferente de lo que entendemos por lenguaje de programación. Como ya hemos dicho, en este caso, estamos ante un software de visualización de datos, mientras que un lenguaje de programación es un código escrito que nos permite la ejecución de un programa informático.

Aquí dejamos algunas diferencias entre las funciones de Tableau y los lenguajes de programación:

Diferencias Tableau Lenguajes de programación
Transformación de datos Limitada Amplia
Cálculos disponibles Utiliza un lenguaje de fórmulas y comandos, que permiten ejecutar acciones. Limitado a lo previamente programado. Todos los lenguajes de programación disponen de todos los cálculos mediante el uso de operadores. Además, también puede mejorarse mediante paquetes
Visualización de datos Arrastrar y soltar para visualizar los datos, simple pero potente Visualización de datos limitada y no intuitiva

Sin embargo, al mismo tiempo, cuando hablamos de análisis de datos, Data Science y Big Data, un lenguaje de programación y Tableu también se asemejan, ya que comparten una serie de características:

Visualización de datos

Algunos lenguajes de programación empelados en Big Data tienen bibliotecas o paquetes que brindan funciones adicionales que facilitan la comprensión y la visualización de los datos.

Estos paquetes permiten crear visualizaciones de datos similares a las de Tableau, como gráficos de barras, gráficos de líneas y diagramas de dispersión.

Funciones de transformación de datos

Las funciones de transformación de datos de Tableau incluyen la combinación de tablas y la creación de relaciones entre ellas a la hora de extraer y visualizar los datos consultados.

Esta característica también se puede encontrar comúnmente entre los lenguajes de programación a través de paquetes y añadidos extras para el lenguaje de programación base para el análisis de datos.

Almacenamiento de datos

Al igual que en las capacidades de almacenamiento de datos de Tableau, los lenguajes de programación específicos de Big Data, Data Science y BI también permiten el almacenamiento temporal de datos.

Por ejemplo, tanto en Python como en R, los datos se pueden almacenar en forma de marcos de datos mientras se programa.

 

Entonces, ¿qué lenguajes de programación se usan para el análisis de datos?

No es un lenguaje de programación, pero Tableau es un software muy usado por todo tipo de empresas para sus procesos de análisis de datos. Sin embargo, si estás interesando en esta disciplina también es conveniente que conozcas los principales sistemas de programación que se emplean. ¡Vamos a verlos!

Python

Python ya lo hemos mencionado varias veces a lo largo del artículo ya que se trata, sin duda, del lenguaje de programación más usado en el análisis de datos.

Una de las grandes ventajas de Python es su gran capacidad para ejecutar secuencias de comandos para crear bibliotecas complementarias que después se pueden transformar en datos visualizables gracias a paquetes y extensiones como Panda, Plotly o Matplotlib.

SQL

SQL es un lenguaje de consulta para bases de datos que puede ser similar a Tableau cuando tenemos en cuenta cómo ambos pueden fusionar tablas.

Se trata de otro de los lenguajes que más usan los analistas de datos ya que facilita la creación de bases de datos, lo cual simplifica el almacenamiento y la posterior creación de visualizaciones de los mismos.

R

Junto con Python es el lenguaje de programación más usado en estadística y Data Science. Igual que este, R también cuenta con paquetes que facilitan la creación de visualizaciones de datos.

 

¡Fórmate en Big Data!

Como has podido comprobar, conocer el lenguaje de programación adecuado te puede ayudar a trabajar en Big Data. En Tableau no se programa, pero es una de las puertas de entrada sencillas para trabajar en análisis de datos. Además, se trata de una herramienta potente y que se usa por empresas multinacionales para mejorar sus procesos de Big Data.

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