Las 15 mejores alternativas en 2023 Kibana

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¿Qué hace cuando tiene muchos datos pero no puede obtener una imagen general al leer el informe? Podría tomarse el tiempo para seleccionar los detalles importantes y agregarlos a una hoja separada para un análisis más detallado, pero ese es un trabajo tedioso y que requiere mucho tiempo.

Afortunadamente, puede usar el software de visualización de datos para crear imágenes o gráficos que lo ayudarán a comprender todos los datos que tiene.

Los cuadros, mapas y gráficos le permiten ver tendencias, descubrir valores atípicos y reconocer relaciones en sus datos. En última instancia, tomará decisiones más informadas, lo que puede aumentar su eficiencia, ingresos y ganancias.

El desafío es que existen muchas herramientas de visualización de datos en el mercado, lo que dificulta encontrar la mejor para sus necesidades.

Estas herramientas vienen con múltiples funciones y capacidades que reúnen datos de toda su empresa para brindar una imagen completa de toda la historia y brindar información práctica a los usuarios de todos los niveles de habilidad.

Kibana es una de las herramientas de visualización de datos populares que lo ayudan a producir una visualización gráfica de datos que es interactiva y le permite crear gráficos para usar en paneles de informes.

Sin embargo, no todas sus funciones están disponibles en código abierto, lo que significa que tendrás que pagar por algunas de ellas. Además, el lenguaje de consulta puede ser complicado de configurar, lo que dificulta el uso de la herramienta.

Las personas no técnicas pueden aprender Kibana, pero todavía se siente lo suficientemente complicado como para que solo lo usen los ingenieros o los analistas de datos.

La instalación de complementos externos requiere mucho esfuerzo, por lo que es difícil instalar Kibana la primera vez. Y la interfaz de usuario podría mejorar, puede ser un poco complejo ver los registros y, a veces, los registros de datos antiguos son difíciles de encontrar, el rango de tiempo no se detecta con precisión para tener un error.

Afortunadamente, existen varias otras herramientas de visualización de datos. Por eso hemos compilado una lista de las 15 mejores alternativas de Kibana que puedes usar en tu negocio.

Las mejores alternativas de Kibana

1. Grafaná

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Esta herramienta de visualización de datos de código abierto funciona como Kibana, excepto que puede usarla sobre diferentes datos, especialmente con Elasticsearch, Graphite e InfluxDB.

Grafana brinda más soporte de métricas en comparación con Kibana y tiene una función más que lo ayuda a intercambiar Graphite-web para que pueda crear paneles de control fáciles .

Las visualizaciones en Grafana, también conocidas como paneles, son útiles para mostrar diferentes tipos de visualización de datos, haciéndolos más hermosos.

Puede usar Grafana para tipos de mapas de calor, gráficos, tablas, paneles de texto libre y satélites individuales. Además, obtiene opciones de personalización que lo ayudan a dividir sus datos como desee, y puede jugar con las etiquetas, la elección de colores y el tamaño de los paneles, entre otras opciones.

Su diseño está dirigido a usuarios que desean analizar y visualizar métricas como memoria, disco, CPU del sistema y utilización de E/S. Sin embargo, no obtendrá consultas de datos de texto completo.

Y Grafana se configura a través de archivos .ini, con los que es más fácil trabajar en comparación con los archivos de configuración YAML sensibles a la sintaxis en Kibana. También puede usar variables de entorno para anular las opciones de configuración.

Si bien Kibana solo funciona con Elasticsearch, el editor de consultas de Grafana está personalizado para las capacidades y características de la fuente de datos.

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2. Tronco gris

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Graylog es otra alternativa adecuada a Kibana para la visualización de datos. La herramienta de código abierto funciona como una plataforma de administración de registros donde los datos de su organización se almacenan dentro de un sistema centralizado.

El software puede mover grandes cantidades de datos en terabytes, procesarlos y almacenarlos para su posterior procesamiento según sus requisitos.

A diferencia de Kibana, que es un elemento de pila ELK que maneja la interfaz gráfica de usuario para visualizar grandes conjuntos de datos, Graylog depende de Elasticsearch y MongoDB para funcionar.

Además, hay diferentes géneros en los que las dos soluciones se diferencian, incluida la curva de aprendizaje, para la cual Graylog es más fácil que Kibana, disponibilidad de complementos, usabilidad, indexación, precios y visualizaciones.

Kibana es parte de un conjunto avanzado de herramientas, lo que significa que su usabilidad no es tan fácil como la de Graylog, que tiene una interfaz gráfica de usuario simple y puede encontrar todas las opciones allí.

Graylog tiene menos complementos que Kibana, pero en términos de precios, Graylog es de código abierto con un costo fijo por servidor, mientras que Kibana puede ser de código abierto, pero se vuelve más caro porque se vería obligado a comprar complementos.

3. Salpicadura

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Splunk es un software de visualización de datos que está bien mantenido y establecido en el mercado en comparación con Kibana, que es una herramienta relativamente nueva y próxima.

Splunk lo ayuda a analizar registros y datos generados por máquinas, seguridad, monitoreo de aplicaciones y aplicaciones web mientras representa datos en sus gráficos nativos, tableros y otros elementos.

También obtiene un equipo de atención al cliente bien establecido en Splunk que lo ayuda con cualquier problema que pueda enfrentar, a diferencia de Kibana, que no es tan competente porque es una herramienta bastante nueva.

Kibana también tiene una plataforma de visualización flexible y un tablero interactivo para una experiencia simple, pero Splunk va más allá y ofrece una interfaz SaaS que analiza los datos de las máquinas de manera eficiente.

El software pertenece a la categoría de análisis y gestión de registros, mientras que Kibana está en la categoría de herramientas de monitoreo. Splunk también es un software con licencia con tres versiones premium: empresa, nube y lite.

El software es verdaderamente ágil, mientras que Kibana es parte de la pila ELK, lo que significa que puede desarrollar su PoC y convertirlo fácilmente en un producto a través de conversiones instantáneas. Además, puede crear repositorios centrales en la nube en Splunk y recuperar los datos almacenados allí desde varias fuentes.

4. Caja de datos

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Databox funciona en el espacio de análisis empresarial. El software extrae y almacena todos sus datos en un solo lugar para que pueda rastrear, monitorear y descubrir información en tiempo real.

Para obtener un mayor control sobre sus datos, puede mezclar y combinar datos de diferentes fuentes y disfrutar de un mejor rendimiento analítico.

Databox ofrece 70 integraciones populares, por lo que puede usarlo con otras aplicaciones, como Facebook, Salesforce, Google Analytics, Shopify y otras. Cuando las redes están ocupadas o las cargas masivas no funcionan, la utilidad de Microsoft le permite enviar datos a la nube de Azure para un acceso o recuperación rápidos y fáciles.

El software es más fácil de administrar y configurar en comparación con Kibana, que se cree que es complejo y tiene una curva de aprendizaje más pronunciada. También es mejor en soporte y tiene muchos escenarios útiles, especialmente donde su capacidad y conectividad son limitadas.

Su tablero ofrece una vista combinada de los KPI de la empresa, y puede personalizarlo y agregar métricas que le gustaría analizar mientras profundiza en atributos específicos para obtener información específica sobre el rendimiento en función de cada atributo.

5. Mirador

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Looker es una amplia herramienta de inteligencia comercial y visualización de datos que se utiliza para analizar datos en tiempo real para tomar decisiones adecuadas. Obtiene el control total del usuario para elegir varias herramientas de visualización y crear un panel personalizado para que sea más fácil controlar las decisiones que toma.

Puede visualizar sus datos como gráficos o gráficos web, mapas de calor, diagramas de cuerdas, nubes de palabras y más.

El software está diseñado para empresas que ya cuentan con un equipo de análisis de datos y pueden usar su LookML para definir sus datos y luego combinarlos, desglosarlos y analizarlos en paneles e informes en tiempo real.

Además, se conecta a sus bases de datos para actualizar sus datos y puede usar un lenguaje natural que coincida con la configuración personalizada de LookML de su empresa para desarrollar sus propios informes.

Su flujo de trabajo e interfaz intuitivos facilitan la navegación y puede limpiar, administrar e interpretar los datos sin una codificación complicada, como la de Kibana.

Las funciones de autoservicio de Looker simplifican el proceso de análisis de datos para cualquier tipo de usuario. Y puede colaborar con otros a través de la sólida compatibilidad con navegadores y dispositivos móviles de Looker. También puede generar y compartir por correo electrónico o mediante almacenamiento en la nube u hojas de cálculo.

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6. TIBCO Spotfire

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TIBCO Spotfire es una herramienta de visualización de datos que está optimizada para una respuesta rápida. El software ofrece análisis de datos colaborativo, basado en eventos y predictivo, descubrimiento de datos de autoservicio e información procesable rápida.

La herramienta tiene como objetivo democratizar los datos en toda su empresa al permitir que su equipo acceda a la información en lugar de obligar a sus equipos de TI o de datos a realizar solicitudes para cada empleado.

Ofrece sistemas centrados en la plataforma, la nube, la empresa y AWS para la inteligencia comercial de muchas fuentes de datos dispares. Y tiene amplias capacidades que incluyen Big Content y Big Data.

Big Content lo ayuda a analizar el texto generado por el usuario en el correo electrónico, los términos de búsqueda y las plataformas de chat, al mismo tiempo que identifica los puntos débiles de los clientes y las soluciones.

También obtiene un análisis predictivo de sus datos para que no reaccione a las cosas, sino que sea proactivo al respecto. Ofrece un tablero interactivo para la exploración de datos y, a diferencia de Kibana, que tiene una curva de aprendizaje, Spotfire es más fácil de usar, configurar y administrar, aunque es más costoso.

El software tiene menos espacio para la personalización, pero es bueno usarlo cuando desea construir y comparar modelos usando gráficos.

7. Cuadro

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Tableau es una herramienta de visualización de datos que lo ayuda a dar sentido a sus datos al hacer que Big Data sea pequeño, perspicaz y procesable. En resumen, le ayuda a ver y descifrar sus datos.

El software ofrece una instalación de front-end que ofrece visibilidad de diferentes tipos de datos que, de otro modo, serían puntos de datos separados e inútiles para usted. Además, ofrece lenguaje de consulta visual (VizQL), una forma más interactiva de visualizar datos, y puede crear visualizaciones de datos a partir de datos estructurados y no estructurados.

También obtiene guiones gráficos y puede extraer datos geoespaciales a través de los conectores de archivos espaciales, que no encontrará con Kibana. La herramienta establecida hace hermosas visualizaciones, pero está más enfocada en empresas con presupuestos más grandes e ingenieros de datos.

Tableau tiene una versión gratuita o pública, pero tiene funcionalidades limitadas. Y cuanto más juegue, más funciones podrá acceder con el software, incluidos los datos de referencia de terceros.

Acceda de forma segura a la fuente de datos y el análisis se realiza en Tableau con más detalle para toda la información de su empresa. También puede comparar el desempeño de su organización con los estándares de la industria y sus competidores, y predecir posibilidades en el futuro para que pueda tomar decisiones precisas para el crecimiento de su empresa.

Tableau se diferencia de Kibana en el funcionamiento de las herramientas, los precios, los procesos de alerta, las funciones clave y el uso compartido de datos. Kibana es de código abierto y depende de ElasticSearch para sus datos, mientras que Tableau extrae datos de cualquier plataforma.

Los procesos de alerta también varían entre Kibana y Tableau, y las alertas del primero ocurren cuando hay múltiples eventos de inicio de sesión, rendimiento de las redes sociales y visualización de credenciales bancarias.

Tableau tiene alertas basadas en datos que se envían automáticamente a personas específicas, mientras que Kibana notifica a las personas en Slack, correo electrónico, PagerDuty y HipChat.

Tableau es compatible con dispositivos móviles, tiene parámetros dinámicos, animaciones Viz, cálculos de búfer y procedimientos para compartir datos, mientras que Kibana ofrece gráficos interactivos, mapeo de datos geoespaciales, informes, múltiples opciones de búsqueda y detección de irregularidades en los datos.

8. Gráficos altos

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Highcharts es una biblioteca de gráficos de software que le permite usar páginas web para crear gráficos de JavaScript interactivos. Está escrito en JavaScript puro y ofrece gráficos interactivos pero intuitivos para su aplicación web o sitio web.

La herramienta se puede usar de forma gratuita pero para uso personal, y los usuarios comerciales deben optar por una licencia a diferencia de Kibana, que es de código abierto.

Sin embargo, Highcharts es más fácil de configurar y administrar en comparación con Kibana y tiene un mejor soporte, por lo que los usuarios de Kibana han expresado su preocupación.

Además, obtiene características como gráficos con múltiples opciones para crear gráficos interactivos, una versión no comercial que funciona con tabletas y teléfonos móviles, y compatibilidad con lectores de pantalla, que es útil para personas con discapacidades visuales.

9. Trama

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Plotly brinda la capacidad de usar un marco en Python para crear paneles interactivos y aplicaciones web. Utiliza una interfaz de usuario moderna basada en Flask y React para agregar elementos como menús desplegables y controles deslizantes a sus paneles de informes de datos.

En comparación con Kibana, Plotly ocupa un lugar más alto en su base de usuarios, incluidas capacidades como gráficos en 3D y una biblioteca más completa.

Puede crear gráficos interactivos y generar gráficos compatibles con WebGL y D3.js.

Además, es más fácil de usar que Kibana, ya que solo importa sus datos, compone y diseña los gráficos y luego los comparte con otros.

Algunas de sus características clave incluyen el tablero que es fácil de usar y comprender, la importación fácil y rápida de datos desde un archivo, SQL o URL y configuraciones de privacidad que le permiten limitar la visualización o edición de partes de los gráficos.

Puede crear tableros rápidamente, usar el diseño sin estado para escalar fácilmente, crear aplicaciones web con análisis de Python y usar procesamiento de lenguaje natural y aprendizaje automático.

10. Klifolio

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Klipfolio interactúa con sus datos directamente para que pueda tomar decisiones instantáneas y saber cómo se desempeña su negocio. Compara datos mensuales, por ejemplo este y el último mes, o el mismo período del año anterior con un solo clic.

Con Klipfolio, obtiene más funciones que Kibana, como arrastrar y soltar para la visualización de datos y puede crear un tablero personalizado usando una paleta y otras funciones.

La herramienta también tiene gráficos de viñetas y diagramas de dispersión, pero también puede inyectar HTML personalizado en su tablero. Y tiene una configuración más sencilla y un mejor soporte en comparación con Kibana.

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11. Paneles de OpenSearch

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OpenSearch Dashboards se basa en una bifurcación de Kibana. La interfaz de usuario de visualización de datos proporciona mejoras que no encontrará en Kibana, como seguridad adicional para que pueda operar de conformidad con las principales normas de cumplimiento de datos de SOC 2, CMMC y NIST.

El software es una solución de código abierto que proporciona una hoja de ruta pública para que pueda ver funciones como cuadernos, diagramas de Gantt, tenencia e informes CSV a pedido de antemano.

La herramienta de visualización también ofrece soporte para alertas sobre registros de auditoría y creación de informes de arrastrar y soltar.

12. Logit.io

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Logit.io es otra alternativa de Kibana que garantiza que pueda crear datos de registro o métricas y tenga una visibilidad total de su infraestructura.

La solución también ofrece funciones de auditoría y cumplimiento junto con todas las funciones que necesita para visualizar datos mientras crea paneles de informes intuitivos que puede usar para escenarios técnicos y no técnicos.

Logit.io puede ayudarlo a usar Kibana y otras herramientas mencionadas en esta lista junto con otras a los pocos minutos de registrarse. Algunas de estas características incluyen tableros personalizados, usuarios ilimitados, plataforma de lápiz de escalado automático, alertas y notificaciones, centros de datos de alta disponibilidad, SLA de tiempo de actividad empresarial del 99,99 por ciento y opciones de autenticación como SAML, SSO, GitHub, Google, Azure y más.

Logit.io tiene una prueba gratuita de 14 días, después de la cual puede optar por pagar mensual o anualmente por el paquete premium.

13. Estudio de datos de Google

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Al igual que Kibana, Google Data Studio es de uso gratuito, por lo que puede convertir datos en tableros altamente personalizables que se actualizan dinámicamente. Puede crear informes a partir de datos en plataformas de Google como Google Ads y Google Analytics.

El software ofrece un mejor valor ya que convierte sus datos en paneles e informes fáciles de leer, compartir, personalizables e informativos. De esta manera, puede comenzar a contar historias excelentes y convincentes con sus datos mientras toma mejores decisiones para su negocio.

La herramienta ofrece funciones como gráficos, rango de fechas, agregar páginas, combinar datos, controlar filtros y editar versus ver permisos.

También es más fácil de configurar y no tiene una curva de aprendizaje como Kibana, además es más usable y fácil de administrar.

14. Microsoft Power BI

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Power BI es un software de visualización de datos intuitivo que ofrece múltiples características de datos inteligentes a través de sus tablas y visualización eficientes e intuitivas.

Puede usarlo para convertir datos sin procesar en estadísticas e información útiles para una mejor toma de decisiones comerciales.

En comparación con Kibana, Microsoft Power BI destaca por sus mayores niveles de satisfacción medidos por su capacidad para comprender las necesidades de sus usuarios. La herramienta tiene una calificación alta en términos de facilidad de uso, donde Kibana ocupa un segundo plano, implementa y administra.

Está diseñado específicamente para la visualización y el análisis de datos, pero también tiene la capacidad de incrustar datos en sus aplicaciones, algo que otras herramientas no brindan. Obtiene una prueba gratuita con una actualización a la versión comercial y la usa junto con PowerApps y otros sistemas de aplicaciones comerciales de Microsoft.

Otras características que obtiene incluyen indicadores de tendencia, procesamiento analítico en línea e informes del panel de navegación.

15. D3.js

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D3.js es una alternativa de Kibana utilizada por muchos profesionales de la ciencia de datos, ya que produce resultados complejos pero impresionantes más que Kibana y otras herramientas.

El software lo ayuda a visualizar sus datos de una manera bastante simple y puede integrarse con herramientas como Power BI para generar tipos de gráficos personalizados.

Otras características que ofrece incluyen un inspector de elementos incorporado para la depuración. Utiliza lienzo, HTML y SVG, además de un enfoque basado en datos para la manipulación de dom.

También es bastante asequible en comparación con otras herramientas mencionadas aquí, aunque no es de código abierto como Kibana, pero $ 7 por usuario por mes no es demasiado caro incluso para principiantes.

Terminando

Hemos cubierto las razones por las que Kibana no es la única herramienta de visualización de datos que puede usar para lograr sus objetivos y tomar mejores decisiones comerciales.

Cualquiera de estas 15 mejores alternativas de Kibana puede ayudarlo a potenciar el proceso de análisis de datos para que pueda obtener respuestas a preguntas complejas.

Pruebe cada uno y vea cuál funciona mejor para impulsar su narración de datos.

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