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Qué es MongoDB Charts

MongoDB Charts es una característica incluida dentro de MongoDB Atlas, la plataforma de base de datos en la nube de MongoDB. Esta es una herramienta poderosa y versátil diseñada para facilitar la visualización de datos almacenados en MongoDB. Permite a los usuarios crear gráficos, tablas y visualizaciones personalizadas de manera intuitiva y eficiente, sin necesidad de tener experiencia en programación o análisis de datos complejos.

Características principales

Entre las características fundamentales de esta herramienta podemos destacar:

• Charts está integrado directamente con la plataforma MongoDB, lo que facilita la conexión y la visualización de datos almacenados en las bases de datos MongoDB sin la necesidad de exportarlos a herramientas externas.

• La interfaz de usuario de Charts es amigable e intuitiva, permitiendo a los usuarios arrastrar y soltar campos para crear visualizaciones personalizadas de manera rápida y sencilla.

• Ofrece una amplia gama de tipos de visualización, incluyendo gráficos de barras, gráficos circulares, mapas geoespaciales, tablas y más, para adaptarse a las necesidades de análisis de datos de cualquier usuario.

• Los usuarios tienen la capacidad de personalizar completamente sus visualizaciones, desde el diseño hasta los colores y etiquetas, para crear representaciones visuales que se ajusten exactamente a sus requerimientos y preferencias.

Importancia de la visualización de datos en la actualidad

Como hemos comentado previamente, el volumen de datos que las empresas recopilan y gestionan ha alcanzado proporciones colosales. Sin embargo, el verdadero valor de estos datos reside en la capacidad de extraer información significativa y tomar decisiones fundamentadas a partir de ellos. En este contexto, la visualización de datos se convierte una herramienta indispensable, ya que permite a las organizaciones entender patrones, identificar tendencias y comunicar insights de manera clara y efectiva.

Ventajas de MongoDB Charts para visualizar datos NoSQL

MongoDB Charts ofrece múltiples ventajas, en primer lugar, al estar integrado con MongoDB Atlas, Charts hereda las capacidades de seguridad avanzadas de esta plataforma, incluyendo autenticación basada en roles y encriptación de datos. Esto garantiza que las visualizaciones de datos estén protegidas contra accesos no autorizados y se adhieran a las políticas de seguridad de la empresa.

Por otro lado, puede mostrar visualizaciones dinámicas que se actualizan en tiempo real a medida que los datos subyacentes cambian. Esto permite a los usuarios mantenerse al día con la evolución de los datos y tomar decisiones informadas de manera oportuna. Además, Charts hereda la escalabilidad y el rendimiento de la plataforma Atlas, lo que garantiza que las visualizaciones puedan manejar grandes volúmenes de datos y mantener un rendimiento óptimo incluso a medida que el tamaño de los datos y la carga de trabajo aumentan.

Configuración inicial

MongoDB Charts ofrece una configuración inicial sencilla que permite a los usuarios comenzar a visualizar sus datos en pocos pasos. A continuación, se detallan los pasos para configurar MongoDB Charts y conectarlo con tu base de datos MongoDB.

Pasos para configurar MongoDB Charts

Comienza iniciando sesión en tu cuenta de MongoDB Atlas o registrándote si aún no tienes una cuenta. MongoDB Charts está disponible de forma gratuita como parte de MongoDB Atlas.

Lo primero que debes hacer es crear un cluster, para ello, en el panel de control de MongoDB Atlas, haz clic en el botón “Build a Cluster” o “Create a Cluster” para comenzar el proceso de creación del clúster. MongoDB Atlas te permite elegir entre varios proveedores de nube (como AWS, Azure y Google Cloud) y regiones geográficas para alojar tu clúster. Selecciona el proveedor y la región que mejor se adapten a tus necesidades y requisitos de rendimiento.

En esta etapa, puedes configurar varias opciones para tu clúster, como el tamaño de la instancia, el tipo de almacenamiento, la versión de MongoDB, la autenticación y la seguridad. También puedes habilitar opciones adicionales, como el escalado automático y las copias de seguridad programadas. Dale un nombre descriptivo a tu clúster para identificarlo fácilmente en el panel de control de MongoDB Atlas. Una vez que hayas configurado todas las opciones según tus preferencias, haz clic en el botón “Create Cluster” o “Deploy Cluster” para iniciar la creación del clúster.

Cómo conectar MongoDB Charts con tu base de datos

Una vez que hayas seleccionado o configurado tu clúster de MongoDB, activa MongoDB Charts desde la interfaz de MongoDB Atlas. Una vez activado, accede a MongoDB Charts desde la interfaz de MongoDB Atlas. Deberías poder encontrar una pestaña que te lleve directamente a la interfaz de Charts.

Ya estas dentro de MongoDB Charts, explora la interfaz de usuario para familiarizarte con las diferentes opciones y funcionalidades disponibles. Puedes encontrar opciones para crear nuevas visualizaciones, conectar datos, personalizar visualizaciones y más.

Creando visualizaciones

Crear visualizaciones efectivas en MongoDB Charts es fundamental para comprender tus datos de manera clara y significativa.

Guía para crear gráficos básicos

Para crear un nuevo gráfico, haz clic en el botón “Create a New Chart”. Selecciona el tipo de gráfico que mejor se adapte a tus datos y objetivos de análisis. Algunos tipos comunes incluyen gráficos de barras, gráficos circulares, gráficos de líneas y gráficos de dispersión.

Tras esto, asigna los campos de tu base de datos a los ejes x e y del gráfico. Esto determinará cómo se representarán tus datos en la visualización. Puedes personalizar el aspecto de tu gráfico según tus preferencias, ajustando colores, etiquetas, leyendas y otros elementos visuales para que se ajusten a tus necesidades.

Ejemplos de tipos de gráficos

En la siguiente imagen se puede apreciar un ejemplo de panel de MongoDB que contiene los principales tipos de gráficos que podemos utilizar dentro de la plataforma, entre ellos podemos destacar:

• Gráfico de barras: Este tipo de gráfico es ideal para comparar diferentes categorías de datos. Por ejemplo, puedes utilizar un gráfico de barras para mostrar las ventas mensuales de diferentes productos en un año.

• Gráfico circular: Útil para representar la distribución de un conjunto de datos en forma de un círculo dividido en secciones. Por ejemplo, puedes utilizar un gráfico circular para mostrar la proporción de ingresos generados por cada categoría de producto.

• Tarjetas: Las tarjetas en MongoDB Charts son componentes visuales que permiten mostrar información resumida de manera clara y concisa. Puedes utilizar tarjetas para destacar métricas importantes, estadísticas clave o resúmenes de datos relevantes en tus paneles de visualización.

• Mapas: Los mapas en MongoDB Charts son visualizaciones geoespaciales que te permiten representar datos en un contexto geográfico. Puedes utilizar mapas para visualizar datos que tengan una componente espacial, como ubicaciones de clientes, distribución de ventas por región o densidad de población.

Personalización y opciones avanzadas

Pero esto no queda aquí, MongoDB Charts ofrece una variedad de funciones avanzadas que te permiten personalizar tus gráficos, mejorar tus visualizaciones y realizar análisis detallados de tus datos.

Funciones avanzadas para personalizar gráficos

MongoDB Charts te permite personalizar el estilo de tus gráficos, incluyendo colores, tamaños de fuente, estilos de línea y más, para adaptarlos a tus preferencias de diseño y marca. Puedes personalizar los ejes x e y de tus gráficos, así como las leyendas y etiquetas, para asegurarte de que tus visualizaciones sean claras y comprensibles para tu audiencia. Como puedes ver en la siguiente imagen tienes la capacidad de escoger los colores que mejor se ajusten a tus colores corporativos.

Filtros y agregaciones para mejorar visualizaciones

Por otro lado, puedes agregar filtros dinámicos a tus visualizaciones para permitir a los usuarios filtrar los datos según criterios específicos, lo que les permite explorar y analizar los datos de manera interactiva. Además, admite una variedad de funciones de agregación avanzadas, como sumas, promedios, conteos y más, que te permiten calcular métricas complejas directamente dentro de tus visualizaciones.

Como puedes ver en el siguiente gráfico, estaríamos aplicando la agregación de conteo para los id para saber la cantidad de registros, pero hay muchas más opciones como las comentadas previamente.

Capacidades analíticas y de personalización

Por último, este servicio ofrece capacidades analíticas avanzadas para visualizar y analizar datos de series de tiempo, lo que te permite identificar tendencias, estacionalidades y anomalías en tus datos a lo largo del tiempo. Puedes personalizar el acceso y las capacidades de edición de tus visualizaciones según los roles y permisos de los usuarios, lo que te permite controlar quién puede ver, editar o compartir tus visualizaciones.

Pero, si quieres saber más sobre la personalización y estas capacidades avanzadas te recomendamos nuestro curso MongoDB Charts: Visualizando tus datos NoSQL, el cual te ayudará a convertirte en todo un experto.

Integración con otras herramientas

Pero esta no es una herramienta independiente, sino que también se integra de manera fluida con otras plataformas de análisis y herramientas del ecosistema MongoDB.

Beneficios de la integración con otras plataformas de análisis

La integración con otras plataformas de análisis permite un flujo de trabajo más simplificado para los usuarios, ya que pueden acceder a todas sus herramientas y datos desde una ubicación centralizada. Por otro lado, al integrarse con otras plataformas de análisis, puede aprovechar una amplia gama de capacidades y funcionalidades adicionales, como análisis avanzados, modelado predictivo y generación de informes. Esto brinda a los usuarios mayor flexibilidad para elegir las herramientas que mejor se adapten a sus necesidades y preferencias, en lugar de depender de una única solución.

Sinergias con herramientas del ecosistema MongoDB

Entre las herramientas más destacadas con las que se puede sincronizar podemos destacar las pertenecientes al ecosistema de MongoDB, como son:

• MongoDB Compass: MongoDB Compass es la herramienta de GUI para MongoDB, esta integración que permite a los usuarios visualizar y explorar datos directamente desde Compass y crear visualizaciones rápidamente.

• MongoDB Atlas Data Lake: Esta integración permite a los usuarios acceder y visualizar datos almacenados en Data Lake, lo que facilita la comprensión y el análisis de datos en un entorno de lago de datos.

• MongoDB Realm: Esta plataforma de backend para aplicaciones modernas, para visualizar y analizar datos almacenados en bases de datos Realm y facilitar el desarrollo de aplicaciones basadas en datos.

Conclusiones

Con el crecimiento exponencial de los datos, las bases de datos NoSQL, como MongoDB, se han vuelto indispensables, ofreciendo flexibilidad y escalabilidad sin precedentes. MongoDB Charts, una herramienta integrada en MongoDB Atlas, permite visualizar y comprender datos de manera intuitiva, brindando a las empresas una ventaja competitiva al tomar decisiones fundamentadas en información precisa y oportuna.

Como habéis podido apreciar, esta herramienta ofrece múltiples ventajas, incluyendo su integración con MongoDB Atlas, lo que garantiza seguridad avanzada y escalabilidad. Además, nos permite crear visualizaciones dinámicas que se actualizan en tiempo real y ofrece una amplia gama de tipos de visualización para adaptarse a diversas necesidades. Los usuarios pueden crear gráficos básicos seleccionando el tipo de gráfico y asignando campos de la base de datos a ejes x e y, así como personalizar el aspecto de las visualizaciones.

Por último, cabe destacar su integración con otras plataformas de análisis y herramientas del ecosistema MongoDB, como MongoDB Compass, MongoDB Atlas Data Lake y MongoDB Realm, lo que permite un flujo de trabajo más simplificado y la utilización de una amplia gama de capacidades adicionales.