Principales herramientas y software de análisis de datos en 2021 para tomar decisiones comerciales basadas en datos

El software y los programas que utilizan los analistas de datos para adquirir, almacenar, convertir y analizar datos se conocen como herramientas de análisis de datos. Las empresas ya no requieren analistas de datos capacitados para ejecutar o comprender el análisis de datos, gracias a la introducción de soluciones de código bajo en el mercado.

Cualquier experto en cualquier tipo de organización puede utilizar herramientas simples de análisis de datos para convertir datos automáticamente. Los analistas de datos y los científicos de datos no pueden hacer bien su trabajo sin herramientas de análisis de datos. Los científicos de datos pueden usar tecnologías de análisis de datos junto con la infraestructura y la experiencia adecuadas para descubrir tendencias y patrones significativos en los datos, lo que puede ayudar en el desarrollo de iniciativas basadas en datos.

Comprender los objetivos y metas de su empresa es el primer paso para seleccionar la plataforma de análisis de datos adecuada. Puede ser difícil elegir la mejor herramienta cuando hay tantas en el mercado.

Pero tenga en cuenta que el mejor está determinado por las demandas de los analistas de datos, los objetivos de las empresas y una variedad de otras variables. Hemos compilado una lista de las mejores herramientas y software de análisis de datos para este año para ayudar en la toma de decisiones basada en datos.

1. Datapina

Datapine es un famoso programa de inteligencia comercial que ofrece capacidades de análisis básicas pero sólidas para usuarios principiantes y expertos que desean una solución de análisis de datos en línea rápida y confiable. Puede arrastrar y soltar fácilmente los números elegidos en el Analizador de Datapine y crear varios cuadros y gráficos con una interfaz de usuario atractiva.

Si es un analista experimentado, es posible que desee explorar el uso del modo SQL, que le permite crear sus propias consultas al mismo tiempo que le permite volver rápidamente al modo visual. El motor de pronóstico de análisis predictivo es otro aspecto importante. Si bien hay muchas herramientas de predicción disponibles, Datapine ofrece lo mejor en términos de simplicidad y velocidad.

2. pitón

Python es un lenguaje de programación interpretado de alto nivel que se puede usar para cualquier cosa. La filosofía de diseño de Python prioriza la legibilidad del código, como se ve por su amplio uso de espacios en blanco. Sus características de lenguaje y su enfoque orientado a objetos están diseñados para ayudar a los programadores a producir código claro y lógico para proyectos de pequeña y gran escala.

Python es una herramienta popular entre los usuarios que buscan una solución de código abierto y procedimientos de codificación sencillos, gracias a su sintaxis simple. Los análisis de software basados ​​en Python pueden realizar una variedad de análisis por sí mismos, así como interactuar con programas de aprendizaje automático y visualización de datos de terceros.

3. S.A.S.

El potencial de SAS para automatizar pronósticos para grandes empresas o bienes es bien conocido. El modelado de eventos, el análisis hipotético, la planificación de escenarios y la reconciliación jerárquica son capacidades del sistema. Su sencilla interfaz gráfica de usuario (GUI) permite a los usuarios automatizar fácilmente sus operaciones.

SAS ofrece una aplicación completamente desarrollada que cumple con las exigentes consultas de los científicos de datos sin dejar de ser accesible para el personal menos capacitado. SAS ha estado en la industria del software durante décadas. SAS ha mejorado sus soluciones de análisis aumentado en línea con las tendencias actuales, ya que el uso del aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la automatización es ahora una de las principales demandas entre los clientes de análisis.

Además, este paquete de datos permite a los clientes crear una gran cantidad de predicciones y automatizar sus operaciones al combinar las soluciones SAS Forecast Server y Visual Forecasting. Dado que la empresa existe desde hace décadas, se han establecido como una figura de autoridad en análisis predictivo; por lo tanto, tiene sentido darles una oportunidad.

4. Cuadro

Tableau es una herramienta de inteligencia comercial que permite a los analistas de datos mostrar, analizar y experimentar sus datos de diversas maneras. Tableau ofrece análisis rápidos y examinará una amplia gama de fuentes de datos, incluidas hojas de cálculo, bases de datos, datos de Hadoop y servicios en la nube. Debido a que tiene una interfaz de usuario sólida, es fácil de usar.

Facilitará la creación de potentes paneles interactivos. Tableau es un líder de la industria que le permite manejar datos en tiempo real en lugar de perder el tiempo en la manipulación de datos.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau en línea, Tableau Reader y Tableau Public son los productos incluidos en Tableau. Otro beneficio de usar Tableau es que es completamente gratis.

5. Qlick

Qlik es una excelente opción si su empresa desea utilizar el aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar la calidad de la extracción de datos. La combinación de capacidades de Qlik ofrece una visión convincente en el campo del análisis de datos, con dos décadas de experiencia. La plataforma Qlik Sense de la empresa, por ejemplo, incluye formas sofisticadas de inteligencia artificial y aprendizaje automático.

También lo hace sin tener una experiencia sofisticada en ciencia de datos, lo que permite que los representantes de ventas y los empleados de nivel medio usen IA para la extracción de datos.

Debido a que Qlik Sense es independiente de la nube, las empresas pueden usarlo con cualquier nube en su infraestructura de múltiples nubes. Para una estrategia híbrida de análisis de datos, pueden implementar en las instalaciones y luego conectar la aplicación a la nube.

6. chispa apache

Una de las herramientas de análisis de big data de código abierto más poderosas es Apache Spark. Viene con más de 80 administradores de alto nivel que facilitan la creación de aplicaciones paralelas. Es una herramienta de análisis de datos de código abierto que utilizan una variedad de empresas para administrar grandes conjuntos de datos. Es una de las soluciones de análisis de big data de código abierto con API de Java, Scala o Python integradas.

7. Mirador

Looker proporciona una plataforma de análisis de datos e inteligencia empresarial basada en LookML, el lenguaje de modelado patentado de la empresa. El componente de análisis en línea de la herramienta enfatiza las capacidades de filtrado y penetración, lo que permite a los usuarios sumergirse deliberadamente en la información a nivel de fila.

El análisis integrado es un tipo de análisis que está integrado en un sistema. Desarrollado por Looker aprovecha los conjuntos de datos actuales, así como una capa de modelado ágil que permite a los usuarios clasificar los datos y administrar el acceso. Las empresas pueden enviar informes por correo electrónico o webhook utilizando la API RESTful completa de Looker o el elemento de programación.

Pensamientos finales

Trabajar en cualquier empresa implica recopilar datos con el objetivo de obtener información importante. Su empresa puede beneficiarse de cualquiera de las soluciones de análisis de datos antes mencionadas al poder obtener resultados óptimos y reducir los gastos. Usando datos pasados, el análisis de datos lo ayuda a anticipar el futuro.

Hemos descrito qué usan los analistas de datos y brindado una breve descripción general de cada uno para brindarle la información que necesita para elegir uno (o varios) que mejor se adapte a sus procedimientos analíticos. Le animamos a que los revise todos, y seguro que encontrará algo que se adapte a sus necesidades.