Die besten Datenanalyse-Tools und -Software im Jahr 2021 für datengesteuerte Geschäftsentscheidungen

Die Software und Programme, die Datenanalysten zum Erfassen, Speichern, Konvertieren und Analysieren von Daten verwenden, werden als Datenanalysetools bezeichnet. Dank der Einführung von Low-Code-Lösungen auf dem Markt benötigen Unternehmen keine qualifizierten Datenanalysten mehr, um Datenanalysen durchzuführen oder zu verstehen.

Jeder Experte in jeder Art von Organisation kann einfache Datenanalysetools verwenden, um Daten automatisch zu konvertieren. Datenanalysten und Datenwissenschaftler können ihre Arbeit ohne Datenanalysetools nicht gut erledigen. Datenwissenschaftler können Datenanalysetechnologien in Verbindung mit der richtigen Infrastruktur und Fachkenntnissen verwenden, um signifikante Trends und Muster in Daten aufzudecken, die bei der Entwicklung datengesteuerter Initiativen helfen können.

Das Verständnis Ihrer Unternehmensziele und -ziele ist der erste Schritt bei der Auswahl der richtigen Datenanalyseplattform. Es kann schwierig sein, das beste Werkzeug auszuwählen, wenn es so viele auf dem Markt gibt.

Denken Sie jedoch daran, dass die beste von den Anforderungen der Datenanalysten, den Zielen der Unternehmen und einer Vielzahl anderer Variablen bestimmt wird. Wir haben eine Liste der besten Datenanalyse-Tools und -Software für dieses Jahr zusammengestellt, um die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu unterstützen.

1. Datapine

Datapine ist ein bekanntes Business-Intelligence-Programm, das Anfängern und erfahrenen Benutzern, die eine schnelle und zuverlässige Online-Datenanalyselösung wünschen, grundlegende, aber starke Analysefunktionen bietet. Sie können Ihre ausgewählten Zahlen einfach per Drag-and-Drop in den Analysator von Datapine ziehen und verschiedene Diagramme und Grafiken mit einer attraktiven Benutzeroberfläche erstellen.

Wenn Sie ein erfahrener Analyst sind, möchten Sie vielleicht den SQL-Modus verwenden, der es Ihnen ermöglicht, Ihre eigenen Abfragen zu erstellen, während Sie dennoch schnell zum visuellen Modus zurückkehren können. Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Predictive Analytics Forecast Engine. Während viele Vorhersage-Tools verfügbar sind, bietet das von Datapine das Beste in Bezug auf Einfachheit und Geschwindigkeit.

2. Pythonschlange

Python ist eine hochrangige, interpretierte Programmiersprache, die für alles verwendet werden kann. Die Designphilosophie von Python priorisiert die Lesbarkeit des Codes, was sich an der umfangreichen Verwendung von Leerzeichen zeigt. Seine Sprachfunktionen und sein objektorientierter Ansatz sollen Programmierern dabei helfen, klaren, logischen Code für kleine und große Projekte zu erstellen.

Python ist dank seiner einfachen Syntax ein beliebtes Tool bei Benutzern, die nach einer Open-Source-Lösung und unkomplizierten Codierungsverfahren suchen. Python-basierte Softwareanalysen können eine Vielzahl von Analysen selbst durchführen und mit Programmen für maschinelles Lernen und Datenvisualisierung von Drittanbietern interagieren.

3. SAS

Das Potenzial von SAS zur Automatisierung von Prognosen für große Unternehmen oder Waren ist bekannt. Ereignismodellierung, Was-wäre-wenn-Analyse, Szenarioplanung und hierarchischer Abgleich sind alles Fähigkeiten des Systems. Die einfache grafische Benutzeroberfläche (GUI) ermöglicht es Benutzern, ihre Vorgänge einfach zu automatisieren.

SAS liefert eine ausgereifte Anwendung, die die anspruchsvollen Anfragen von Datenwissenschaftlern erfüllt und gleichzeitig für weniger geschultes Personal zugänglich ist. SAS ist seit Jahrzehnten in der Softwarebranche tätig. SAS hat seine Augmented-Analytics-Lösungen im Einklang mit aktuellen Trends verbessert, da der Einsatz von maschinellem Lernen, künstlicher Intelligenz und Automatisierung heute eine Top-Nachfrage bei Analytics-Kunden ist.

Darüber hinaus ermöglicht dieses Datenpaket Kunden, eine große Anzahl von Vorhersagen zu erstellen und ihre Abläufe zu automatisieren, indem sie die Lösungen SAS Forecast Server und Visual Forecasting kombinieren. Da es das Unternehmen seit Jahrzehnten gibt, hat es sich als Autoritätsperson für Predictive Analytics etabliert; Daher ist es sinnvoll, ihnen eine Chance zu geben.

4. Tafel

Tableau ist ein Business-Intelligence-Tool, mit dem Datenanalysten ihre Daten auf vielfältige Weise anzeigen, analysieren und erleben können. Tableau liefert schnelle Analysen und untersucht eine Vielzahl von Datenquellen, darunter Tabellenkalkulationen, Datenbanken, Hadoop-Daten und Cloud-Dienste. Da es eine starke Benutzeroberfläche hat, ist es einfach zu bedienen.

Es wird es einfacher machen, leistungsstarke interaktive Dashboards zu erstellen. Tableau ist ein Branchenführer, der es Ihnen ermöglicht, mit Echtzeitdaten umzugehen, anstatt Zeit mit Datenmanipulation zu verschwenden.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau Online, Tableau Reader und Tableau Public sind die Produkte, die in Tableau enthalten sind. Ein weiterer Vorteil der Verwendung von Tableau besteht darin, dass es völlig kostenlos ist.

5. Qlick

Qlik ist eine großartige Option, wenn Ihr Unternehmen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzen möchte, um die Data-Mining-Qualität zu verbessern. Die Mischung aus Fähigkeiten von Qlik bietet eine überzeugende Vision im Bereich der Datenanalyse mit zwei Jahrzehnten Erfahrung. Die Qlik Sense-Plattform des Unternehmens umfasst beispielsweise ausgeklügelte Formen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens.

Es kommt auch ohne ausgefeilte Data-Science-Expertise aus, sodass Vertriebsmitarbeiter und Mitarbeiter der mittleren Ebene KI für das Data Mining verwenden können.

Da Qlik Sense Cloud-agnostisch ist, können Unternehmen es mit jeder Cloud in ihrer Multi-Cloud-Infrastruktur verwenden. Für eine hybride Datenanalysestrategie können sie lokal implementieren und die Anwendung dann mit der Cloud verbinden.

6. Apache-Spark

Eines der leistungsstärksten Open-Source-Big-Data-Analysetools ist Apache Spark. Es verfügt über mehr als 80 hochrangige Administratoren, die das Zusammenstellen paralleler Anwendungen zum Kinderspiel machen. Es ist ein Open-Source-Datenanalysetool, das von einer Vielzahl von Unternehmen zur Verwaltung großer Datensätze verwendet wird. Es ist eine der Open-Source-Big-Data-Analyselösungen mit integrierten Java-, Scala- oder Python-APIs.

7. Hingucker

Looker bietet eine Datenanalyse- und Business-Intelligence-Plattform basierend auf LookML, der proprietären Modellierungssprache des Unternehmens. Die Online-Analysekomponente des Tools betont Filter- und Durchdringungsfunktionen, die es Benutzern ermöglichen, bewusst in Informationen auf Zeilenebene einzutauchen.

Embedded Analytics ist eine Art von Analyse, die in ein System integriert ist. Powered by Looker nutzt aktuelle Datensätze sowie eine agile Modellierungsschicht, die es Benutzern ermöglicht, Daten zu klassifizieren und den Zugriff zu verwalten. Unternehmen können Berichte per E-Mail oder Webhook senden, indem sie die vollständige RESTful-API von Looker oder das Zeitplanelement verwenden.

Abschließende Gedanken

Die Arbeit in jedem Unternehmen beinhaltet das Sammeln von Daten mit dem Ziel, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Ihr Unternehmen kann von jeder der oben genannten Datenanalyselösungen profitieren, indem es in der Lage ist, optimale Ergebnisse zu erzielen und gleichzeitig die Kosten zu senken. Mithilfe von Daten aus der Vergangenheit hilft Ihnen die Datenanalyse, die Zukunft zu antizipieren.

Wir haben beschrieben, was Datenanalysten verwenden, und einen kurzen Überblick über die einzelnen Methoden gegeben, um Ihnen die Informationen bereitzustellen, die Sie benötigen, um diejenige (oder mehrere) auszuwählen, die am besten zu Ihren Analyseverfahren passt. Wir empfehlen Ihnen, sie alle auszuprobieren, und Sie werden mit Sicherheit etwas finden, das genau zu Ihnen passt.