Streamlit es una plataforma de creación de aplicaciones de código abierto que convierte scripts de Python en aplicaciones web interactivas. Funciona muy bien para la creación rápida de prototipos, el análisis rápido de datos y la creación de demostraciones de modelos de aprendizaje automático (ML).
Por muy sencillo y fácil de usar que sea Streamlit, carece de las funciones necesarias para crear aplicaciones escalables con grandes conjuntos de datos. Además, los diseños rígidos, las opciones de estilo básicas, la personalización limitada y los problemas de rendimiento de Streamlit dificultan la creación de aplicaciones con numerosas funciones.
Estas son las mejores alternativas a Streamlit para ayudarte a crear aplicaciones complejas con facilidad. Estas alternativas ofrecen más flexibilidad y colaboración en tiempo real.
⏰ Resumen de 60 segundos
Estas son las mejores alternativas a Streamlit para ayudarte a crear aplicaciones web interactivas:
- Dash de Plotly: Ideal para el desarrollo de prototipos en proyectos de ciencia de datos
- Gradio: La mejor para crear demos de aplicaciones de aprendizaje automático
- Panel: Ideal para crear paneles interactivos en Python
- Anvil: Ideal para personalizaciones avanzadas de apps
- Shiny para Python: Ideal para crear prototipos de aplicaciones web
- Deepnote: Ideal para la colaboración en tiempo real en código
- Mercury Framework: Ideal para usuarios de Jupyter Notebook
- Taipy: La mejor para la visualización de datos
- Datalore: La mejor para la asistencia con código de IA
- PixelFree Studio: Ideal para usuarios de Figma
Para una visualización interactiva de datos sin código, prueba ClickUp. Ofrece widgets, gráficos y diagramas, barras de progreso, tablas, etc. para realizar un seguimiento de las métricas de desarrollo importantes.
¿Qué debes buscar en las alternativas a Streamlit?
Antes de sumergirnos en las mejores alternativas a Streamlit, aquí tienes algunas funciones que debes tener en cuenta a la hora de elegir tu herramienta de visualización de datos.
📌 Personalización de componentes: selecciona herramientas que te permitan crear paneles personalizados con diversos elementos interactivos más allá de las entradas básicas. Asegúrate de que sean compatibles con visualizaciones interactivas y ofrezcan componentes y temas de estilo
📌 Gestión de grandes conjuntos de datos: comprueba cómo gestiona la herramienta los conjuntos de datos grandes o en streaming. Elige herramientas que sean compatibles con datos incrementales al crear aplicaciones web, para que puedan adaptarse a los crecientes requisitos de las aplicaciones
📌 Integración del flujo de trabajo: selecciona herramientas que sean compatibles con tu pila tecnológica existente. Asegúrate de que sean compatibles con la integración de canalizaciones CI/CD, marcos de pruebas, bibliotecas, creadores de diagramas de flujo y otras herramientas MLOps y DevOps
📌 Conectividad con fuentes de datos: opta por herramientas con conectores de bases de datos nativos y capacidades de integración API. Esto te ayudará a optimizar los procesos sin esfuerzo. Además, comprueba si la herramienta es compatible con diferentes formatos de archivo y sincroniza las actualizaciones de datos en tiempo real
Las 10 mejores alternativas a Streamlit
1. Dash de Plotly (la mejor para el desarrollo de prototipos en proyectos de ciencia de datos)
Al igual que Streamlit, Dash by Plotly es también una plataforma de código abierto para crear apps y paneles interactivos basados en la web. Se trata de un marco basado en Python para científicos de datos que facilita la visualización y actualización de datos en tiempo real.
Sin embargo, Dash es más rápido que Streamlit y ofrece opciones de implementación corporativa para aplicaciones de nivel de producción. También cuenta con múltiples integraciones; por ejemplo, se integra con pilas de ciencia de datos de Python, incluyendo Plotly y Pandas, lo que te ayuda a crear paneles personalizados con mayores niveles de interactividad. También puedes integrar Hojas de cálculo de Google con Dash para crear un panel de Hojas de cálculo de Google dentro de la aplicación Dash y actualizarlo en función de los cambios en los datos de Hojas de cálculo de Google.
Las mejores funciones de Dash
- Ejecuta paneles con Jupyter Notebook utilizando la biblioteca jupyter-dash
- Crea diseños atractivos con Dash Design Kit
- Actualiza partes específicas de tu app, aplicación, con callbacks básicos y avanzados
Limitaciones de Dash
- El software tiene una curva de aprendizaje pronunciada. Debes comprender los componentes, las vistas, las devoluciones de llamada, HTML, etc. para crear apps más grandes
- El diseño es restrictivo sin HTML. Por lo tanto, crear el aspecto deseado para la app web puede resultar complicado
Precios de Dash
- Software gratuito, de código abierto
Valoraciones y reseñas de Dash by Plotly
- G2: 4,8/5 (más de 30 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios sobre Dash by Plotly?
¡Me encanta lo fácil que es usar Dash! Es muy fácil aprender a manejarlo y empezar a crear aplicaciones web interactivas. El hecho de que esté basado en Python significa que puedo usar todos los conocimientos de Python que ya tengo, lo cual es una gran ventaja. Las visualizaciones son de primera categoría y la actualización de los datos en tiempo real parece magia. Sin embargo, aunque disfruto usando Dash, tengo pendiente que el diseño puede ser un poco restrictivo a veces. No siempre es fácil conseguir el aspecto exacto que quiero para mis aplicaciones web, especialmente cuando busco un diseño muy específico. Además, cuando las apps empiezan a ser más complejas, el rendimiento puede verse afectado, lo que puede ser un poco frustrante.
¡Me encanta lo fácil que es usar Dash! Es muy fácil aprender a manejarlo y empezar a crear aplicaciones web interactivas. El hecho de que esté basado en Python significa que puedo usar todos los conocimientos de Python que ya tengo, lo cual es una gran ventaja. Las visualizaciones son de primera categoría y la actualización de los datos en tiempo real parece magia. Sin embargo, aunque disfruto usando Dash, encuentro que el diseño puede ser un poco restrictivo a veces. No siempre es fácil conseguir el aspecto exacto que quiero para mis aplicaciones web, especialmente cuando busco un diseño muy específico. Además, cuando las apps empiezan a ser más complejas, el rendimiento puede verse afectado, lo que puede ser un poco frustrante.
💡Consejo profesional: Integra Dash con la biblioteca gráfica de Plotly para acceder a diversos gráficos y mapas interactivos, así como a numerosas opciones de visualización.
2. Gradio (la mejor para crear demostraciones de aplicaciones de aprendizaje automático)
Gradio es una alternativa a Streamlit fácil de usar para crear interfaces web para demostrar tus modelos de ML. A diferencia de Streamlit, este marco de trabajo de Python es rápido de configurar, más intuitivo, fácil de usar para principiantes y más adecuado para apps más sencillas.
Lo que hace popular a Gradio es su capacidad para simplificar los modelos de ML en demostraciones o aplicaciones que un público más amplio puede comprender fácilmente. Puedes integrar Gradio en tu cuaderno de Python, presentarlo como una página web y compartir aplicaciones mediante un enlace público, lo que permite a los equipos interactuar con el modelo de forma remota.
Las mejores funciones de Graudio
- Crea y utiliza componentes personalizados en tus apps con la biblioteca de componentes personalizados de Gradio
- Crea y edita códigos y ve los cambios en tiempo real con Gradio playground
- Crea fácilmente demos y apps interactivas utilizando elementos predefinidos como controles deslizantes, botones, menús desplegables, etc.
Limitaciones de Graudio
- Gradio no está optimizado para gestionar el tráfico intenso en entornos de producción
- Está diseñada específicamente para apps de ML/IA y tiene personalizaciones limitadas
Precios de Graudio
- Gratis, de código abierto
Valoraciones y reseñas de Graudio
- G2: No hay reseñas disponibles
- Capterra: No hay reseñas disponibles
🧠 ¿Sabías que Gradio fue adquirida por Hugging Face 🤗 en 2022? Ahora forma parte de su infraestructura de IA, y puedes encontrar varias demos públicas de Gradio en Hugging Face Espacios que muestran diferentes modelos de IA.
3. Panel (ideal para crear paneles interactivos en Python)
Al igual que Streamlit, la biblioteca de código abierto de Panel te permite crear aplicaciones analíticas para sitios web y paneles interactivos en Python puro. Se trata de un marco web que se integra con el ecosistema PyData, lo que te permite crear tablas de datos interactivas y visualizaciones, y colaborar en ellas para lograr flujos de trabajo más eficientes.
En comparación con Streamlit, Panel es más flexible y escalable gracias a su amplia matriz de opciones de diseño y widgets. Es adecuado para desarrollar apps web complejas con interfaces de usuario intrincadas.
Las mejores funciones del panel
- Crea apps exploratorias complejas de varias páginas con API reactivas de alto nivel y API basadas en devoluciones de llamada de nivel inferior
- Utiliza plantillas de Panel para crear diferentes aspectos para tus apps
- Personaliza las aplicaciones de datos con un editor de código, incluye casillas de verificación como botones y diseña objetos utilizando especificaciones de cuadrícula
Limitaciones del panel
- Tiene una curva de aprendizaje pronunciada debido a su amplio conjunto de funciones: widgets, bibliotecas, etc.
- Panel está más centrado en Python y menos en HTML/CSS, lo que lo hace menos receptivo y limita el estilo de las apps web
Precios por panel
- Gratis, código abierto
Valoraciones y reseñas del panel
- G2: No hay reseñas disponibles
- Capterra: No hay reseñas disponibles
4. Anvil (la mejor para personalizaciones avanzadas de apps)
Si buscas personalizaciones de alto nivel, Anvil es una gran alternativa a Streamlit. Cuenta con una interfaz de arrastrar y soltar que te permite personalizar los elementos de la interfaz de usuario, aplicar estilos y diseñar la app, aplicación, como quieras.
A diferencia de Streamlit, Anvil cuenta con una sólida base de datos integrada para actualizar, editar y eliminar datos mediante sentencias Python. Puedes almacenar archivos de aplicaciones y modelos de aprendizaje automático en la nube, conectarte a cuadernos Python, añadir dominios personalizados, conectarte con API externas y garantizar la seguridad de los datos con la autenticación de dos factores integrada.
Las mejores funciones de Anvil
- Escribe y edita código directamente en navegadores web modernos con un IDE (entorno de desarrollo integrado) basado en web
- Consulta, edita y elimina datos, y conecta aplicaciones a datos con un sistema de base de datos Python integrado
- Ejecuta apps Anvil en distintos entornos con un servidor de apps Anvil de código abierto
- Publica automáticamente apps Anvil con un solo clic, eligiendo entre alojamiento público o privado
Limitaciones de Anvil
- Algunas funciones no están operativas. Por ejemplo, el ancho completo del componente DataGrid no funciona, lo que deja a los usuarios con textos muy pequeños
- Algunos usuarios opinan que el precio de las funciones personalizadas es elevado
Precios de Anvil
- Gratis para siempre
- Afición: 15 $ al mes
- Business: 109 $ por desarrollador/mes
- Enterprise (in situ): Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Anvil
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay reseñas disponibles
¿Qué opinan los usuarios sobre Anvil?
La velocidad para crear prototipos es excelente, ya que los componentes solo hay que arrastrarlos y soltarlos. Se admite la adición de bibliotecas Python y la personalización de paquetes. Sin embargo, algunas funciones no funcionan correctamente, por lo que es muy difícil o imposible obtener un resultado refinado a nivel de producción. (Por ejemplo, el ancho completo del componente Data Grid no funciona, por lo que los usuarios tienen que entrecerrar los ojos para leer el texto diminuto). Obtener soporte es prácticamente imposible, y los foros de clientes son inconsistentes y, en ocasiones, hostiles.
La velocidad para crear prototipos es excelente, ya que los componentes solo hay que arrastrarlos y soltarlos. Se admite la adición de bibliotecas Python y la personalización de paquetes. Sin embargo, algunas funciones no funcionan correctamente, por lo que es muy difícil o imposible obtener un resultado refinado a nivel de producción. (Por ejemplo, el ancho completo del componente Data Grid no funciona, por lo que los usuarios tienen que entrecerrar los ojos para leer el texto diminuto). Obtener soporte es prácticamente imposible, y los foros de clientes son inconsistentes y, en ocasiones, hostiles.
5. Shiny para Python (la mejor para crear prototipos de aplicaciones web)
Shiny para Python ayuda a los desarrolladores a crear prototipos de aplicaciones web interactivas y visualizaciones sencillas en pocas horas. Facilita la creación de apps para los programadores de R que no son necesariamente expertos en desarrollo web.
Lo que hace que Shiny sea mejor que Streamlit es su ejecución reactiva. Shiny no vuelve a renderizar las apps cuando hay un cambio en las entradas. En su lugar, realiza un seguimiento de las relaciones entre los componentes para volver a renderizar mínimamente los que necesitan actualizarse. De este modo, se acelera el desarrollo de las aplicaciones y se mejora la experiencia general del usuario.
Las mejores funciones de Shiny
- Crea apps con facilidad utilizando plantillas prediseñadas de apps básicas, paneles, entradas de datos y actualizaciones en streaming
- Crea diseños de app utilizando un amplio intervalo de componentes, incluyendo barras de navegación, barras laterales, pestañas, paneles, tarjetas y organiza los elementos como prefieras
- Actualiza automáticamente los resultados en función de las entradas del usuario y crea interfaces de usuario dinámicas con programación reactiva
Limitaciones de Shiny
- Las integraciones de Shiny pueden resultar complejas y problemáticas al principio
- Demasiado complejo para crear paneles sencillos o flujos de trabajo de BI
- La implementación de la app es complicada, ya que la mayoría de las opciones de implementación están disponibles en los planes de pago
Precios de Shiny
- Shiny es una plataforma de código abierto y de uso gratuito. Sin embargo, para implementar aplicaciones Shiny es necesario utilizar sus servicios de alojamiento gratuitos o de pago
Valoraciones y reseñas brillantes
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios sobre Shiny para Python?
En general, hemos tenido una gran experiencia utilizando Shiny en algunos de nuestros proyectos de análisis. Al limitar su uso a los casos adecuados, podemos aprovechar su flexibilidad y relativa facilidad de uso para los programadores de R que no son necesariamente expertos en desarrollo web.
En general, hemos tenido una gran experiencia utilizando Shiny en algunos de nuestros proyectos de análisis. Al limitar su uso a los casos adecuados, podemos aprovechar su flexibilidad y relativa facilidad de uso para los programadores de R que no son necesariamente expertos en desarrollo web.
💡Consejo profesional: Utiliza el paquete «shiny. react» para usar los componentes dinámicos de tu biblioteca React y crear apps dinámicas y visualizaciones de datos interactivas.
6. Deepnote (la mejor para la colaboración en tiempo real en código)
Deepnote es para aquellos que buscan alternativas a Streamline fáciles de usar, centradas en la colaboración e impulsadas por IA. Es una plataforma sencilla y robusta que permite a los equipos de ciencia de datos trabajar en colaboración y editar cuadernos simultáneamente, mejorando la productividad del equipo.
Lo más útil de Deepnote es su marco basado en la nube, que te ayuda a trabajar en los paneles de control de tus proyectos desde cualquier lugar y a compartir los resultados con otras personas. Además, su integración con IA ayuda a crear aplicaciones web analíticas con finalización inteligente de código, limpieza automática de datos y diversas técnicas como el ajuste de hiperparámetros y la selección de funciones.
Las mejores funciones de Deepnote
- Trabaja con varias personas en un cuaderno en tiempo real con control de versiones y comentarios integrados
- Crea y despliega apps de datos interactivas directamente desde los cuadernos y comparte información y reportes con los equipos
- Personaliza entornos especificando bibliotecas y dependencias para optimizar el rendimiento de las apps
Limitaciones de Deepnote
- Incluso los pequeños cambios en las funciones de un bloque de código requieren ejecutar todo el cuaderno, lo que hace que el proceso sea tedioso y engorroso
- Tiempo de carga prolongado para proyectos más grandes y fallos frecuentes que pueden interrumpir tu flujo de trabajo
Precios de Deepnote
- Free
- Equipo: 59 $ por editor/mes
- Enterprise: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Deepnote
- G2: 4,5/5 (más de 220 opiniones)
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios sobre Deepnote?
Me encanta la interfaz de usuario de Deepnote. Facilita enormemente el trabajo con conjuntos de datos pequeños y medianos, y añade funciones colaborativas muy útiles. Su enfoque de «app, aplicación» para paneles internos me recuerda a Retool y es una función fantástica para compartir información generada con miembros del equipo sin conocimientos técnicos sin necesidad de una preparación que requiera mucho tiempo (pegar gráficos generados en PowerPoint o similares). Sin embargo, para conjuntos de datos muy pequeños, especialmente si no se necesita colaboración, Deepnote puede resultar un poco pesado, y ejecutar Jupyter (o una herramienta similar) localmente evita la necesidad de exponer tus datos a través de API o de subirlos primero.
Me encanta la interfaz de usuario de Deepnote. Facilita enormemente el trabajo con conjuntos de datos pequeños y medianos, y añade funciones colaborativas muy útiles. Su enfoque de «app, aplicación» para paneles internos me recuerda a Retool y es una función fantástica para compartir información generada con miembros del equipo sin conocimientos técnicos sin necesidad de una preparación que requiera mucho tiempo (pegar gráficos generados en PowerPoint o similares). Sin embargo, para conjuntos de datos muy pequeños, especialmente si no se necesita colaboración, Deepnote puede resultar un poco pesado, y ejecutar Jupyter (o una herramienta similar) localmente evita la necesidad de exponer tus datos a través de API o de subirlos primero.
📖 Más información: Las mejores alternativas a React para desarrolladores frontend
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Sin un sistema unificado para capturar decisiones, la información clave que necesitas puede quedar enterrada en chats, correos electrónicos, hojas de cálculo o incluso otras herramientas. Con ClickUp, puedes convertir instantáneamente las conversaciones en tareas procesables en todas tus tareas, chats y documentos, asegurándote de que nada se pase por alto.
7. Mercury Framework (ideal para usuarios de Jupyter Notebook)
El marco de aplicaciones web de Mercury está destinado principalmente a los usuarios de Jupyter Notebook. Con esta plataforma, no es necesario reescribir el análisis de datos de los cuadernos Jupyter en scripts de Python.
Sus funciones de visualización de datos ayudan a analizar e interpretar los datos. La herramienta también cuenta con un sólido conjunto de funciones para crear aplicaciones interactivas, sitios web, aplicaciones web completas, informes y paneles. Además, puedes utilizar OutputDir para descargar archivos de cuadernos y exportar cuadernos en formato PDF/HTML.
Las mejores funciones de Mercury Framework
- Crea interfaces de usuario dinámicas con una amplia gama de widgets interactivos, como controles deslizantes, menús desplegables, cuadros de texto, etc.
- Accede al control a nivel de celda para supervisar las celdas reejecutadas durante la modificación de la app, aplicación, aplicación móvil, aplicación web, aplicación de escritorio, aplicación de escritorio híbrida, aplicación
- Utiliza controles de acceso para garantizar la seguridad de las apps con autenticación integrada
Límites de Mercury Framework
- Mercury tiene personalizaciones limitadas
- Para los usuarios que no estén familiarizados con Jupyter, es posible que sea necesario recibir formación para utilizar Mercury
- Diseñadas para trabajar con Jupyter Notebooks, lo que puede no ser adecuado para aplicaciones web independientes
Precios de Mercury Framework
- Mercury es una plataforma gratuita y de código abierto. Sin embargo, ofrece planes gratuitos y de pago para la implementación de apps
Planes de Mercury Cloud:
- Starter: Gratis, gratuito/a
- Pro: 49 $ al mes
- Business: 149 $/mes
Planes autohospedados:
- Free
- Comercial: 1000 $ al año
- Enterprise: 10 000 $/año
Valoraciones y opiniones sobre Mercury Framework
- G2: No hay reseñas disponibles
- Capterra: No hay reseñas disponibles
📖 Más información: 10 alternativas y competidores de Jupyter Notebook
8. Taipy (la mejor para la visualización de datos)
Al igual que el software de paneles, Taipy cuenta con potentes herramientas de visualización de datos que te ayudan a crear paneles interactivos utilizando tablas, gráficos y mapas. Se trata de una plataforma escalable que se adapta a aplicaciones complejas que exigen un alto rendimiento.
Mientras que Streamlit se utiliza principalmente para la creación de prototipos, Taipy está diseñado tanto para la creación de prototipos como para la producción. Ejecuta el front-end y el back-end en hilos separados, por lo que la aplicación no se bloquea cuando hay aplicaciones ejecutándose en segundo plano.
Las mejores funciones de Taipy
- Utiliza funciones avanzadas de visualización de datos para presentar información de datos de diversas formas
- Personaliza apps y paneles con temas predefinidos o personalizados
- Integra con Taipy Studio para acceder al editor gráfico
- Ejecuta tareas pesadas en segundo plano sin ralentizar los flujos de trabajo actuales
Limitaciones de Taipy
- Taipy Cloud tiene algunos problemas de carga y la página se vuelve a renderizar lentamente
- Al ser relativamente nuevo, Taipy carece de recursos para ayudar a los usuarios a sacar el máximo partido a la plataforma
Precios de Taipy
- Taipy es una biblioteca gratuita y de código abierto. Sin embargo, también ofrece planes personalizados para empresas y corporaciones
Valoraciones y opiniones sobre Taipy
- G2: No hay reseñas disponibles
- Capterra: No hay reseñas disponibles
📖 Más información: ¿Buscas más herramientas para crear paneles de control personalizados para tus proyectos? Echa un vistazo a estas alternativas a Softr para crear paneles de control de proyectos
9. Datalore (la mejor para asistencia con código IA)
Datalore, de JetBrains, es una plataforma inteligente y colaborativa para la visualización y el análisis de datos. Combina Jupyter Notebooks con asistencia de código IA que ayuda a completar códigos y crear paneles interactivos para los casos de uso de tu empresa.
Datalore permite a los gestores de entornos personalizar entornos y controles interactivos para crear paneles y apps dinámicos. También se puede alojar en una nube privada o en las instalaciones, lo que satisface sus necesidades adicionales de personalización y seguridad.
Las mejores funciones de Datalore
- Utiliza la asistencia de codificación inteligente para Python, Scala, Kotlin y R para crear diversas apps
- Convierte los cuadernos en historias de datos interactivas y comparte informes estáticos o interactivos con las partes interesadas
- Colabora en el código con tu equipo en tiempo real y comparte cuadernos mediante enlaces o invitaciones por correo electrónico
Limitaciones de Datalore
- Según algunos usuarios, Datalore tiene un almacenamiento limitado, lo que resulta en la pérdida de datos cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos
- El software tiene errores y requiere reinicios
Precios de Datalore
- Nube Gratis, gratuito/a
- Nube: 35 $ por usuario/mes
- En las instalaciones: Precios personalizados
Valoraciones y reseñas de Datalore
- G2: No hay suficientes reseñas
- Capterra: No hay suficientes reseñas
¿Qué opinan los usuarios sobre Datalore?
Es bueno, especialmente para la gestión de paquetes y la elaboración de informes. Sin embargo, requiere una gestión muy precisa de los permisos para el uso compartido de cuadernos y informes, algo que creo que la mayoría de las empresas necesitan.
Es bueno, especialmente para la gestión de paquetes y la elaboración de informes. Sin embargo, requiere una gestión muy precisa de los permisos para el uso compartido de cuadernos y informes, algo que creo que la mayoría de las empresas corporativas necesitan.
10. PixelFree Studio (ideal para usuarios de Figma)
PixelFree Studio es una plataforma de desarrollo de aplicaciones de bajo código que convierte diseños en códigos comprensibles a la perfección. Con PixelFree, puedes generar código PRO en seis lenguajes de programación: HTML5, React, Vue, Angular, C# para escritorio y #C para aplicaciones web, para que se adapte al diseño de tu aplicación.
Además, puedes alojarlo desde cualquier lugar sin depender de bibliotecas o marcos de trabajo, lo que te ayudará a implementar un proceso de desarrollo más flexible.
Las mejores funciones de PixelFree Studio
- Importa diseños de Figma rápidamente y automatiza la conversión de diseños en códigos legibles para los humanos
- Genera códigos nativos que se adapten al diseño visual de tu aplicación
- Colabora con tu equipo en el código en tiempo real
Limitaciones de PixelFree Studio
- El software depende en gran medida de Figma para importar diseños. Por lo tanto, los usuarios que no utilicen Figma pueden encontrarlo menos accesible
- Sin bibliotecas ni marcos, PixelFree podría carecer de componentes integrados para apps y paneles
Precios de PixelFree Studio
PixelFree Studio tiene planes separados para licencias individuales y empresariales. Aquí están los planes de licencia Business.
- 49,95 $ al mes
- 499 $ al año
- Precios personalizados para soluciones corporativas
Valoraciones y opiniones sobre PixelFree Studio
- G2: No hay reseñas disponibles
- Capterra: No hay opiniones disponibles
📖 Más información: Separación de preocupaciones en aplicaciones Flutter
Otras herramientas interactivas para aplicaciones de datos
Streamlit y la mayoría de las alternativas a Streamlit se centran en el código. Requieren conocimientos técnicos para la visualización de datos. Esto limita su acceso a los usuarios sin conocimientos técnicos.
Sin embargo, la visualización de datos no tiene por qué ser tan complicada.
ClickUp es una herramienta de datos interactiva, versátil y sin código que facilita la interpretación de los datos. Su infraestructura de nivel empresarial es compatible con la visualización y el análisis de grandes conjuntos de datos para ayudarte a tomar decisiones informadas.
Visualiza datos con paneles personalizados
Crea amplios paneles interactivos de ClickUp que ofrecen a las partes interesadas una visión general del proceso actual, las metas, las próximas tareas, las prioridades, las mejoras y otros detalles. Añade widgets, gráficos y diagramas, barras de progreso, tablas, etc. para ofrecer una visión general de todo, desde la productividad del equipo hasta las métricas de desarrollo importantes.
¿Quieres saber cómo usar los paneles de ClickUp? Mira este vídeo. 👇
Mejora la productividad con integraciones de datos
Conéctate con más de 1000 integraciones de ClickUp, desde Figma hasta GitHub, para importar datos, optimizar procesos y acceder a todos los flujos de trabajo sin cambiar de plataforma. Las integraciones nativas de ClickUp te permiten conectar la plataforma con tu pila tecnológica existente para operaciones sin interrupciones.
Realiza un seguimiento de las interacciones del software con diagramas de contexto
Visualiza relaciones complejas entre sistemas con las pizarras de ClickUp. Utiliza líneas de diferentes colores para diferenciar las interacciones, añade notas detalladas para cada punto de conexión y realiza ajustes en tiempo real con la interfaz de arrastrar y soltar.
Colabora con tu equipo en diagramas de contexto y crea tareas de ClickUp directamente desde los componentes del diagrama. También puedes utilizar las plantillas de diagramas de contexto de ClickUp para acelerar el proceso.
📖 Más información: Las mejores alternativas y competidores de Draw.io/Diagrams.net
Analiza las tendencias con IA
Automatiza el análisis de conjuntos de datos y obtén información basada en IA con ClickUp Brain. Extrae patrones clave, identifica correlaciones y genera resúmenes de conjuntos de datos complejos. Puedes pedirle a la IA que explique las tendencias de los datos en un lenguaje sencillo para mayor claridad. Además, puedes generar informes, obtener sugerencias basadas en tendencias históricas e identificar anomalías antes de que afecten a tu proyecto.
Colabora con las partes interesadas en tiempo real
Aprovecha ClickUp Docs y ClickUp Chat para colaborar en diseños de aplicaciones, código, diagramas de contexto y flujos de trabajo. Mientras que ClickUp Docs puede ayudarte a centralizar tus recursos de desarrollo de aplicaciones, solicitudes de funciones y comentarios, su función de chat puede agilizar la comunicación entre los miembros del equipo para que nadie se pierda nada.
Optimice los flujos de trabajo y automatice las tareas rutinarias
Utiliza las más de 100 plantillas de automatización personalizadas de ClickUp para gestionar tareas rutinarias, analizar datos, crear informes estándar y gestionar los traspasos de proyectos. Puedes automatizar flujos de trabajo de desarrollo como la revisión de código, la aprobación de diseños, el envío de notificaciones de finalización de revisiones, la creación de listas de control de implementación y mucho más.
Con todas las sólidas funciones de ClickUp, seguro que te estás preguntando cuáles son los planes de precios. Aquí tienes un resumen rápido de los precios de ClickUp.
Consigue la mejor alternativa a Streamlit para la visualización de datos y la creación de apps
Streamlit es ideal para crear aplicaciones centradas en datos. Pero si buscas herramientas para crear aplicaciones o paneles más dinámicos e interactivos, echa un vistazo a nuestra lista de alternativas a Streamlit.
Aunque todas las alternativas son buenas, cada una tiene un propósito específico. Por ejemplo, elige Taipy para mejorar las operaciones front-end y back-end, Dash para funciones avanzadas de interactividad y Gradio para crear demostraciones.
Del mismo modo, si quieres una herramienta de visualización de datos que sea sencilla pero que cuente con potentes funciones, plantéate ClickUp. Te permite ver y analizar datos con sus paneles personalizados, automatizar flujos de trabajo y extraer información clave con IA, colaborar en tiempo real e integrarse con más de 1000 herramientas.
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