أفضل أدوات وبرامج تحليلات البيانات في عام 2021 لاتخاذ قرارات الأعمال القائمة على البيانات

تُعرف البرامج والبرامج التي يستخدمها محللو البيانات للحصول على البيانات وتخزينها وتحويلها وتحليلها باسم أدوات تحليل البيانات. لم تعد الشركات تتطلب محللي بيانات مهرة لتنفيذ أو فهم تحليلات البيانات ، وذلك بفضل تقديم حلول منخفضة التعليمات البرمجية في السوق.

قد يستخدم أي خبير في أي نوع من المنظمات أدوات بسيطة لتحليل البيانات لتحويل البيانات تلقائيًا. لا يمكن لمحللي البيانات وعلماء البيانات القيام بوظائفهم بشكل جيد بدون أدوات تحليل البيانات. قد يستخدم علماء البيانات تقنيات تحليل البيانات جنبًا إلى جنب مع البنية التحتية المناسبة والخبرة للكشف عن الاتجاهات والأنماط المهمة في البيانات ، والتي يمكن أن تساعد في تطوير المبادرات القائمة على البيانات.

يعد فهم أهداف شركتك وأهدافها الخطوة الأولى في اختيار النظام الأساسي المناسب لتحليل البيانات. قد يكون من الصعب اختيار أفضل أداة عندما يكون هناك الكثير في السوق.

لكن ضع في اعتبارك أن الأفضل يتم تحديده من خلال متطلبات محللي البيانات وأهداف الشركات ومجموعة متنوعة من المتغيرات الأخرى. لقد قمنا بتجميع قائمة بأفضل أدوات وبرامج تحليل البيانات لهذا العام للمساعدة في اتخاذ القرارات التي تعتمد على البيانات.

1. داتابين

Datapine هو برنامج ذكاء أعمال مشهور يقدم قدرات تحليل أساسية لكنها قوية للمستخدمين المبتدئين والخبراء الذين يرغبون في حل سريع ويمكن الاعتماد عليه لتحليل البيانات عبر الإنترنت. يمكنك بسهولة سحب وإفلات الأرقام التي اخترتها في محلل Datapine وإنشاء مخططات ورسوم بيانية متنوعة بواجهة مستخدم جذابة.

إذا كنت محللًا متمرسًا ، فقد ترغب في الاستكشاف باستخدام وضع SQL ، والذي يسمح لك بإنشاء استعلاماتك الخاصة مع السماح لك بالعودة بسرعة إلى الوضع المرئي. يعد محرك التنبؤ التحليلي التنبئي جانبًا مهمًا آخر. في حين أن العديد من أدوات التنبؤ متوفرة ، فإن Datapine تقدم الأفضل من حيث البساطة والسرعة.

2. بايثون

Python هي لغة برمجة مفسرة عالية المستوى يمكن استخدامها لأي شيء. تعطي فلسفة تصميم Python الأولوية لقراءة الكود ، كما يتضح من استخدامها المكثف للمسافات البيضاء. تم تصميم ميزات لغتها ونهجها الموجه للكائنات لمساعدة المبرمجين على إنتاج رمز منطقي واضح لكل من المشاريع الصغيرة والكبيرة الحجم.

Python هي أداة شائعة بين المستخدمين الذين يبحثون عن حل مفتوح المصدر وإجراءات تشفير مباشرة ، وذلك بفضل تركيبها البسيط. يمكن لتحليلات البرامج المستندة إلى Python إجراء مجموعة متنوعة من التحليلات بمفردها ، بالإضافة إلى التفاعل مع برامج التعلم الآلي وتصور البيانات التابعة لجهات خارجية.

3. SAS

إن قدرة SAS على أتمتة التنبؤ للشركات الكبيرة أو البضائع معروفة جيدًا. نمذجة الأحداث ، وتحليل ماذا لو ، وتخطيط السيناريو ، والتسوية الهرمية كلها إمكانات للنظام. تسمح واجهة المستخدم الرسومية البسيطة (GUI) للمستخدمين بأتمتة عملياتهم بسهولة.

تقدم SAS تطبيقًا مطورًا بالكامل يلبي الاستفسارات الملحة لعلماء البيانات بينما لا يزال في متناول الأفراد الأقل تدريبًا. تعمل SAS في صناعة البرمجيات منذ عقود. قامت SAS بتحسين حلولها التحليلية المعززة بما يتماشى مع الاتجاهات الحالية ، حيث أصبح استخدام التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي والأتمتة الآن من أهم الطلبات بين عملاء التحليلات.

علاوة على ذلك ، تمكّن حزمة البيانات هذه العملاء من إنشاء عدد كبير من التنبؤات وأتمتة عملياتهم من خلال الجمع بين خادم SAS Forecast وحلول التنبؤ المرئي. منذ أن كانت الشركة موجودة منذ عقود ، فقد أثبتوا أنفسهم كشخصية سلطة التحليلات التنبؤية ؛ وبالتالي ، فمن المنطقي منحهم فرصة.

4. تابلوه

Tableau هي أداة ذكاء أعمال تسمح لمحللي البيانات بعرض بياناتهم وتحليلها وتجربتها بعدة طرق. يقدم Tableau تحليلات سريعة وسيفحص مجموعة واسعة من مصادر البيانات ، بما في ذلك جداول البيانات وقواعد البيانات وبيانات Hadoop والخدمات السحابية. نظرًا لأنه يحتوي على واجهة مستخدم قوية ، فمن السهل استخدامه.

سيسهل إنشاء لوحات معلومات تفاعلية قوية. Tableau هي شركة رائدة في الصناعة تسمح لك بالتعامل مع البيانات في الوقت الفعلي بدلاً من إضاعة الوقت في معالجة البيانات.

Tableau Desktop و Tableau Server و Tableau on-line و Tableau Reader و Tableau Public هي المنتجات المضمنة في Tableau. فائدة أخرى لاستخدام Tableau هي أنه مجاني تمامًا.

5. Qlick

يعد Qlik خيارًا رائعًا إذا كانت شركتك تريد الاستفادة من التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لتحسين جودة استخراج البيانات. يوفر مزيج إمكانات Qlik رؤية مقنعة في مجال تحليلات البيانات ، مع خبرة تمتد لعقدين من الزمن. على سبيل المثال ، تشتمل منصة Qlik Sense التابعة للشركة على أشكال متطورة من الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي.

كما أنها تفعل ذلك دون امتلاك خبرة متطورة في علوم البيانات ، مما يسمح لمندوبي المبيعات والموظفين متوسطي المستوى باستخدام الذكاء الاصطناعي لاستخراج البيانات.

نظرًا لأن Qlik Sense لا تعتمد على السحابة ، فقد تستخدمه الشركات مع أي سحابة في البنية التحتية متعددة السحابة الخاصة بها. بالنسبة لاستراتيجية تحليلات البيانات المختلطة ، يمكنهم التنفيذ محليًا ثم توصيل التطبيق بالسحابة.

6. اباتشي سبارك

تعد Apache Spark واحدة من أقوى أدوات تحليل البيانات الضخمة مفتوحة المصدر. إنه يأتي مع أكثر من 80 مسؤولًا رفيع المستوى يجعلون تجميع التطبيقات المتوازية أمرًا سهلاً. إنها أداة تحليل بيانات مفتوحة المصدر تستخدمها مجموعة متنوعة من الشركات لإدارة مجموعات البيانات الكبيرة. إنه أحد حلول تحليلات البيانات الضخمة مفتوحة المصدر مع واجهات برمجة تطبيقات Java أو Scala أو Python المضمنة.

7. المتفرج

يوفر Looker تحليلات البيانات ومنصة ذكاء الأعمال استنادًا إلى LookML ، لغة النمذجة المملوكة للشركة. يؤكد مكون التحليلات عبر الإنترنت للأداة على إمكانات التصفية والاختراق ، مما يسمح للمستخدمين بالغوص عمداً في المعلومات على مستوى الصف.

التحليلات المضمنة هي نوع من التحليلات المدمجة في نظام. مدعوم من Looker يستفيد من مجموعات البيانات الحالية بالإضافة إلى طبقة النمذجة الرشيقة التي تسمح للمستخدمين بتصنيف البيانات وإدارة الوصول. يمكن للشركات إرسال التقارير عن طريق البريد الإلكتروني أو الخطاف على الويب باستخدام واجهة برمجة تطبيقات RESTful كاملة من Looker أو عنصر الجدول.

افكار اخيرة

يستلزم العمل في أي شركة جمع البيانات بهدف اكتساب رؤى مهمة. قد تستفيد شركتك من أي من حلول تحليل البيانات المذكورة أعلاه من خلال القدرة على الحصول على أفضل النتائج مع خفض النفقات. باستخدام البيانات السابقة ، تساعدك تحليلات البيانات على توقع المستقبل.

لقد وصفنا ما يستخدمه محللو البيانات وقدمنا ​​نظرة عامة موجزة عن كل منهم لتزويدك بالمعلومات التي تحتاجها لاختيار واحد (أو متعدد) يناسب إجراءاتك التحليلية بشكل أفضل. نحن نشجعك على التحقق منها جميعًا ، وبالتأكيد ستجد شيئًا يناسبك فقط.