Diferencia entre visualización de datos y análisis de datos

Visualización de datos: la visualización de datos es la representación gráfica de información y datos en un formato pictórico o gráfico (Ejemplo: tablas, gráficos y mapas). Las herramientas de visualización de datos proporcionan una forma accesible de ver y comprender tendencias, patrones en los datos y valores atípicos. Las herramientas y tecnologías de visualización de datos son esenciales para analizar cantidades masivas de información y tomar decisiones basadas en datos. El concepto de utilizar imágenes es entender que los datos se han utilizado desde hace siglos. Los tipos generales de visualizaciones de datos son gráficos, tablas, gráficos, mapas y paneles. 

Análisis de datos: el análisis de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos para tomar una decisión sobre la información que tienen, cada vez más con software y sistemas especializados. Las tecnologías de análisis de datos se utilizan en industrias comerciales que permiten a las organizaciones tomar decisiones comerciales. Los datos pueden ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes, mejorar sus campañas publicitarias, personalizar su contenido y mejorar sus resultados. Las técnicas y procesos de análisis de datos se han automatizado en procesos mecánicos y algoritmos que funcionan con datos sin procesar para consumo humano. El análisis de datos ayuda a una empresa a optimizar su rendimiento. 

A continuación se muestra una tabla de diferencias entre visualización de datos y análisis de datos: 
 

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Residencia en	Visualización de datos	Análisis de datos
Definición	La visualización de datos es la representación gráfica de información y datos en un formato pictórico o gráfico.	El análisis de datos es el proceso de analizar conjuntos de datos para tomar decisiones sobre la información que tienen, cada vez más con software y sistemas especializados.
Beneficios	Identificar las áreas que necesitan atención o mejora  Claridad sobre qué factores influyen en el comportamiento del cliente.  Ayuda a entender qué productos a lugares donde  Predecir los volúmenes de ventas	Identificar los modelos y patrones subyacentes.  Actúa como una fuente de entrada para la visualización de datos,  Ayuda a mejorar el negocio al predecir las necesidades Conclusión
Usado para	El objetivo de la visualización de datos es comunicar información de manera clara y eficiente a los usuarios presentándolos visualmente.	Cada negocio recopila datos; el análisis de datos ayudará a la empresa a tomar decisiones comerciales más informadas mediante el análisis de los datos.
Relación	La visualización de datos ayuda a obtener una mejor percepción.	Juntos, la visualización y el análisis de datos sacarán las conclusiones sobre los conjuntos de datos. En algunos escenarios, podría actuar como fuente de visualización.
Industrias	Las tecnologías y técnicas de visualización de datos se utilizan ampliamente en finanzas, banca, atención médica, comercio minorista, etc.	Las tecnologías y técnicas de análisis de datos se utilizan ampliamente en comercio, finanzas, atención médica, detección de delitos, agencias de viajes, etc.
Instrumentos	Plotly, DataHero, Tableau, Dygraphs, QlikView, ZingCHhart, etc.	Trifecta, Excel/Hoja de cálculo, Hive, Polybase, Presto, Trifecta, Excel/Hoja de cálculo, Clear Analytics, SAP Business Intelligence, etc.
Plataformas	Procesamiento de big data, Cuadros de mando de gestión de servicios, Análisis y diseño.	Procesamiento de big data, Minería de datos, Análisis y diseño
Técnicas	La visualización de datos puede ser estática o interactiva.	El análisis de datos puede ser análisis prescriptivo, análisis predictivo.
Interpretado por	Ingenieros de datos	Analistas de datos