Jednym z najleszych środowisk programistycznych do analizy i wizualizacji danych jest język python (MATLAB lub R również sobie nieźle z tym radzą). Za jego pomocą można bardzo szybko i skutecznie wyznaczyć cechy poszczególnych dokumentów, ustalić podobieństwo dokumentów według różnych miar oraz wygenerować plik graficzny z wizualizacją analizowanych danych (np. dendrogram, mapę, itp.).

Wyniki wizualizacji prezentowane są w postaci plików w jednym z popularnych formatów graifcznych lub w formacie .ps. W przypadku pracy z zainstalowanym środowiskiem programistycznym jest to rozwiązanie wystarczające. Natomiast nie zawsze się sparwdza w przypadku uruchomienia serwisu jako usługi WEB. Z pomocą przychodzi w tej sytuacji kilka sprawdzonych rozwiązań, wykorzystujacych różne techniki.

1. JavaScript

Z wykorzystaniem JavaScript Graphic Library (JSGL) - niezależnej od przeglądarki biblioteki wektorowej grafiki 2D, udostępnianej jako Open-Source. Więcej o tej bibliotece (w tym przykłady jej zastosowania) można znaleźć tutaj: JavaScript Graphic Library (JSGL).

Do najbardziej dojrzałych projektów wizualizacji danych za pomocą JS dla interfejsów Webowych należą:

• JavaScript Graphic Library (JSGL)
• JavaScript InfoVis Toolkit - interactive Data Visualizations for the Web.
• Protovis - A graphical approach to visualization, wykorzystuje JS oraz SVG. Projekt nie rozwijany od 2011 roku - jego następcą jest kolejny projekt - D3.js
• D3.js - Data-driven documents,
• niejako na marginesie JS - projekt Quadrigram
1. Inne technologie:
   
   • Flare - biblioteka ActionScript wyświetlająca wizualizacje w technologii Flash
   • Prefuse - projekt FLare dlajęzyka Java.
   • Axiis - Data Visualization Framework - pakiet wykorzystujący technologię ActionScript i Adobe Flex 3.

Ciekawe zestawienie projektów i narzędzi do wizualizacji danych oraz informacji można znaleźć w serwisie http://selection.datavisualization.ch/