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[SPIKE] Verificar frameworks de visualização de dados Open-Source (R, Python, JS e C#)

OBJETIVO

Avaliar o R como ferramentaferramentas de visualização de dados, e sua integração com diversos serviços.

JUSTIFICATIVA

O Data Studio e o Power BI, embora ferramentas potentes, são limitados em comparação à qualquer linguagem de programação, na maioria dos aspectos.

ENVOLVIDOS

Desenvolvimento do Estudo:

  • João Thomas de Souza Telles 

Suporte Técnico:

  • Anderson Gomes de Souza 

Coordenador de Análise e Gestão de Dados:

  • Abdenildo Deividy Sobreira dos Santos

Product Owner:

  • Pedro Henrique de Andrade Gomes 


     

    GLOSSÁRIO

    • Visualizando informação... por que não usar uma linguagem de programação?
    • Conhecendo a alternativa em R
    • Conhecendo a alternativa em Python
    • Conhecendo a alternativa em JavaScript
    • Conhecendo a alternativa em C#
    • Comparativos
    • Conclusão
    • Referências

    Visualizando informação... por que não usar uma linguagem de programação?

    Uma das etapas mais importantes da Análise de Dados é a visualização dos dados. No cenário atual, os métodos de visualização utilizados são todos ferramentas prontas, que tem como vantagem a conveniência, e até mesmo a velocidade na criação de visualizações potentes. Porém essas ferramentas tem falhas grandes: o Data Studio não é viável atualmente devido ao requerimento do banco ter um IP externo publicado, enquanto o Power BI é caro, lento, de difícil adaptabilidade e integração em um ambiente web. Então surge a dúvida, por que não... R? Por que não... Python? Por que não... uma alternativa open-source? Este estudo busca analisar qual a melhor alternativa, e documentar as alternativas conhecidas nas linguagens citadas no título.

    Conhecendo a alternativa em R

    O R é....(alguma coisa)

    Integrando R com outras linguagens!

    - C# com ASP.NET : O R possui uma biblioteca, R.NET, que permite algum nível de integração entre R e C#, mas o ASP.NET entra em conflito com ela. A solução neste cenário seria subir uma imagem do Docker com um aplicativo em R Shiny e utilizar o Iframe dentro da página, conforme o exemplo abaixo(note que 1 - o dashboard abaixo é público, e 2 - não foi feito para ser utilizado como Iframe).

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