データ主導のビジネス上の意思決定を行うための2021年のトップデータ分析ツールとソフトウェア
公開: 2022-04-28データアナリストがデータの取得、保存、変換、分析に使用するソフトウェアとプログラムは、データ分析ツールと呼ばれます。 市場にローコードソリューションを導入したおかげで、企業はデータ分析を実行または理解するために熟練したデータアナリストを必要としなくなりました。
あらゆる種類の組織の専門家は、単純なデータ分析ツールを利用してデータを自動的に変換できます。 データアナリストとデータサイエンティストは、データ分析ツールなしでは仕事をうまくこなすことができません。 データサイエンティストは、データ分析テクノロジーを適切なインフラストラクチャと専門知識と組み合わせて使用して、データの重要な傾向とパターンを明らかにし、データ主導のイニシアチブの開発に役立てることができます。
会社の目的と目標を理解することは、適切なデータ分析プラットフォームを選択するための最初のステップです。 市場に非常に多くのツールがある場合、最高のツールを選ぶのは難しいかもしれません。
ただし、最適なものは、データアナリストの要求、企業の目標、およびその他のさまざまな変数によって決定されることに注意してください。 データ主導の意思決定を支援するために、今年の最高のデータ分析ツールとソフトウェアのリストをまとめました。
1.データパイン
Datapineは有名なビジネスインテリジェンスプログラムであり、迅速で信頼性の高いオンラインデータ分析ソリューションを必要とする初心者やエキスパートユーザーに、基本的でありながら強力な分析機能を提供します。 選択した数値をDatapineのAnalyzerに簡単にドラッグアンドドロップし、魅力的なユーザーインターフェイスを使用してさまざまなチャートやグラフを作成できます。
経験豊富なアナリストの場合は、SQLモードを使用して調査することをお勧めします。これにより、独自のクエリを作成しながら、すばやくビジュアルモードに戻ることができます。 予測分析予測エンジンは、もう1つの重要な側面です。 多くの予測ツールが利用可能ですが、Datapine'sはシンプルさとスピードの点で最高のものを提供します。
2. Python
Pythonは、あらゆる用途に使用できる高レベルのインタープリター型プログラミング言語です。 Pythonの設計哲学は、空白を多用していることからわかるように、コードの可読性を優先しています。 その言語機能とオブジェクト指向アプローチは、プログラマーが小規模プロジェクトと大規模プロジェクトの両方で明確で論理的なコードを作成できるように設計されています。
Pythonは、その単純な構文のおかげで、オープンソースソリューションと簡単なコーディング手順を探しているユーザーの間で人気のあるツールです。 Pythonベースのソフトウェア分析は、独自にさまざまな分析を実行できるだけでなく、サードパーティの機械学習およびデータ視覚化プログラムと対話することもできます。
3. SAS
大企業や商品の予測を自動化するSASの可能性はよく知られています。 イベントモデリング、what-if分析、シナリオプランニング、および階層的調整はすべてシステムの機能です。 そのシンプルなグラフィカルユーザーインターフェイス（GUI）により、ユーザーは操作を簡単に自動化できます。
SASは、十分に開発されたアプリケーションを提供します。このアプリケーションは、データサイエンティストの厳しい問い合わせに対応しながら、訓練を受けていない担当者も利用できます。 SASは、ソフトウェア業界に何十年も携わっています。 SASは、機械学習、人工知能、自動化の使用が分析の顧客の間で最大の需要となっているため、現在の傾向に合わせて拡張分析ソリューションを改善しました。
さらに、このデータパッケージを使用すると、SAS ForecastServerとVisualForecastingソリューションを組み合わせることで、顧客は膨大な数の予測を作成し、操作を自動化できます。 同社は何十年も前から存在しているため、予測分析の権威者としての地位を確立しています。 したがって、彼らにショットを与えることは理にかなっています。
4.Tableau
Tableauは、データアナリストがさまざまな方法でデータを表示、分析、および体験できるようにするビジネスインテリジェンスツールです。 Tableauは高速な分析を提供し、スプレッドシート、データベース、Hadoopデータ、クラウドサービスなどの幅広いデータソースを調査します。 強力なユーザーインターフェイスを備えているため、簡単に使用できます。
強力なインタラクティブダッシュボードの作成が簡単になります。 Tableauは、データ操作に時間を浪費することなく、リアルタイムのデータを処理できる業界リーダーです。
Tableau Desktop、Tableau Server、Tableau online、Tableau Reader、およびTableau Publicは、Tableauに含まれている製品です。 Tableauを使用するもう1つの利点は、完全に無料であるということです。
5. Qlick
Qlikは、機械学習と人工知能を利用してデータマイニングの品質を向上させたい場合に最適なオプションです。 Qlikの機能の組み合わせは、20年の経験を持つ、データ分析分野で説得力のあるビジョンを提供します。 たとえば、同社のQlik Senseプラットフォームには、高度な形式の人工知能と機械学習が含まれています。
また、高度なデータサイエンスの専門知識がなくてもそれを実行できるため、営業担当者や中堅レベルの従業員はAIをデータマイニングに使用できます。
Qlik Senseはクラウドに依存しないため、企業はマルチクラウドインフラストラクチャの任意のクラウドでQlikSenseを使用できます。 ハイブリッドデータ分析戦略の場合、オンプレミスで実装してから、アプリケーションをクラウドに接続できます。
6. Apache Spark
最も強力なオープンソースのビッグデータ分析ツールの1つは、ApacheSparkです。 並列アプリケーションを簡単にまとめることができる80人を超える高レベルの管理者が付属しています。 これは、大規模なデータセットを管理するためにさまざまな企業で使用されるオープンソースのデータ分析ツールです。 これは、Java、Scala、またはPythonAPIが組み込まれたオープンソースのビッグデータ分析ソリューションの1つです。
7.見物人
Lookerは、同社独自のモデリング言語であるLookMLに基づくデータ分析およびビジネスインテリジェンスプラットフォームを提供します。 ツールのオンライン分析コンポーネントは、フィルタリングとペネトレーション機能を強調し、ユーザーが行レベルの情報に意図的に飛び込むことを可能にします。
組み込み分析は、システムに統合されている分析の一種です。 Powered by Lookerは、現在のデータセットと、ユーザーがデータを分類してアクセスを管理できるアジャイルモデリングレイヤーを利用します。 企業は、Lookerの完全なRESTful APIまたはschedule要素を使用して、電子メールまたはWebhookでレポートを送信できます。
最終的な考え
どんな会社でも働くことは重要な洞察を得ることを目的としてデータを集めることを必要とします。 あなたの会社は、経費を削減しながら最適な結果を得ることができることにより、前述のデータ分析ソリューションのいずれかから利益を得ることができます。 データ分析は、過去のデータを使用して、将来を予測するのに役立ちます。
データアナリストが使用するものについて説明し、それぞれの概要を簡単に説明して、分析手順に最適な1つ（または複数）を選択するために必要な情報を提供します。 それらをすべてチェックすることをお勧めします。確かに、あなたはあなたにぴったりの何かを見つけるでしょう。