Explícalo visualmente.
Convierte tu información en visualizaciones de datos con herramientas de código abierto.
Construido sobre herramientas open source
Ingeniería y Diseño
de la Información.
Este catálogo converge el análisis de datos y la comunicación visual, estructurándose bajo tres principios que garantizan la versatilidad y el despliegue de cada solución.
Explorar herramientas
Transparencia de código
El código fuente detrás de cada gráfico es abierto y totalmente auditable. Al eliminar capas de procesamiento ocultas, se asegura la precisión metodológica necesaria para reportes científicos, técnicos y de negocio.
Independencia de plataforma
Las herramientas documentadas operan de forma nativa en cualquier entorno, permitiendo exportar visualizaciones vectoriales para presentaciones ejecutivas o integrar gráficos interactivos directamente en aplicaciones y desarrollos web, sin depender de servicios propietarios.
Continuidad del proyecto
La vigencia de los desarrollos y cuadros de mando no queda condicionada al ciclo comercial de un proveedor de software. El conocimiento y el código permanecen utilizables y adaptables a lo largo del tiempo.
Cada ficha, completa
No es solo una imagen de ejemplo.
Cada uno de los 60 tipos de gráfico tiene una ficha con la misma estructura: qué es, cuándo conviene usarlo, su ventaja real frente a alternativas, y el error de lectura más común que hay que evitar.
Vectorial, no pixelado
Cada imagen se dibuja como vector.
Las fichas se están migrando, una por una, a gráficos generados con herramientas open source — Matplotlib, Seaborn, D3 — exportados en SVG real: nítido a cualquier tamaño y consistente con la tipografía del sitio.
El ecosistema real
De No-code a R, con su licencia.
Cada ficha documenta con qué herramientas se construye ese gráfico en la práctica — 37 en total, agrupadas por lenguaje, cada una con su licencia.
Estructura de cada ficha
Qué encuentras en cada tipo de gráfico.
Contexto de aplicación
Cuándo usarlo: Definición de preguntas lógicas e idoneidad del dato
Integridad técnica
Qué cuidar: Sesgos de lectura visual y distorsión geométrica
Entorno de desarrollo
Con qué construirlo: Ecosistema y librerías de código abierto
Taxonomía visual
Gráficos relacionados: Variantes de estructura y taxonomías alternativas
El impacto de la selección gráfica
La elección del formato visual determina la precisión del análisis. Un gráfico inadecuado altera la jerarquía de la información, dificulta la identificación de patrones y puede inducir a conclusiones erróneas en la toma de decisiones.
La visualización no es un ornamento.
Es un componente crítico en la integridad y la lectura de los datos.
Elegir el gráfico correcto
Ecosistema documentado
37 herramientas, en 6 lenguajes y plataformas.
Datawrapper
FreemiumFlourish
FreemiumTableau Public
FreemiumPower BI
ComercialGoogle Sheets
GratisExcel
ComercialObservable
FreemiumRAWGraphs
GratisDudas habituales