Meilleurs outils et logiciels d'analyse de données en 2021 pour prendre des décisions commerciales basées sur les données

Les logiciels et programmes que les analystes de données utilisent pour acquérir, stocker, convertir et analyser des données sont appelés outils d'analyse de données. Les entreprises n'ont plus besoin d'analystes de données qualifiés pour exécuter ou comprendre l'analyse de données, grâce à l'introduction de solutions low-code sur le marché.

Tout expert de tout type d'organisation peut utiliser des outils d'analyse de données simples pour convertir automatiquement les données. Les analystes de données et les data scientists ne peuvent pas bien faire leur travail sans outils d'analyse de données. Les scientifiques des données peuvent utiliser des technologies d'analyse de données en conjonction avec l'infrastructure et l'expertise appropriées pour découvrir des tendances et des modèles significatifs dans les données, ce qui peut aider au développement d'initiatives axées sur les données.

Comprendre les objectifs et les buts de votre entreprise est la première étape dans la sélection de la plate-forme d'analyse de données appropriée. Il peut être difficile de choisir le meilleur outil quand il y en a tellement sur le marché.

Mais gardez à l'esprit que le meilleur est déterminé par les exigences des analystes de données, les objectifs des entreprises et diverses autres variables. Nous avons compilé une liste des meilleurs outils et logiciels d'analyse de données pour cette année afin d'aider à la prise de décision basée sur les données.

1. Datapine

Datapine est un célèbre programme d'informatique décisionnelle qui offre des capacités d'analyse de base mais solides aux utilisateurs débutants et experts qui souhaitent une solution d'analyse de données en ligne rapide et fiable. Vous pouvez facilement faire glisser et déposer vos numéros choisis dans l'analyseur de Datapine et créer divers tableaux et graphiques avec une interface utilisateur attrayante.

Si vous êtes un analyste chevronné, vous voudrez peut-être explorer l'utilisation du mode SQL, qui vous permet de créer vos propres requêtes tout en vous permettant de revenir rapidement au mode visuel. Le moteur de prévision de l'analyse prédictive est un autre aspect important. Alors que de nombreux outils de prédiction sont disponibles, celui de Datapine offre ce qui se fait de mieux en termes de simplicité et de rapidité.

2.Python

Python est un langage de programmation interprété de haut niveau qui peut être utilisé pour n'importe quoi. La philosophie de conception de Python donne la priorité à la lisibilité du code, comme en témoigne son utilisation intensive des espaces blancs. Ses fonctionnalités de langage et son approche orientée objet sont conçues pour aider les programmeurs à produire un code clair et logique pour les projets à petite et grande échelle.

Python est un outil populaire parmi les utilisateurs à la recherche d'une solution open source et de procédures de codage simples, grâce à sa syntaxe simple. Les analyses logicielles basées sur Python peuvent effectuer une variété d'analyses par elles-mêmes, ainsi qu'interagir avec des programmes tiers d'apprentissage automatique et de visualisation de données.

3.SAS

Le potentiel de SAS pour automatiser les prévisions pour les grandes entreprises ou les biens est bien connu. La modélisation d'événements, l'analyse de simulation, la planification de scénarios et la réconciliation hiérarchique sont toutes des fonctionnalités du système. Son interface utilisateur graphique simple (GUI) permet aux utilisateurs d'automatiser facilement leurs opérations.

SAS fournit une application entièrement développée qui répond aux demandes exigeantes des data scientists tout en restant accessible au personnel moins formé. SAS est dans l'industrie du logiciel depuis des décennies. SAS a amélioré ses solutions d'analyse augmentée conformément aux tendances actuelles, car l'utilisation de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et de l'automatisation est désormais une demande majeure parmi les clients de l'analyse.

De plus, ce package de données permet aux clients de créer un grand nombre de prévisions et d'automatiser leurs opérations en combinant les solutions SAS Forecast Server et Visual Forecasting. Depuis que l'entreprise existe depuis des décennies, elle s'est imposée comme une figure d'autorité en matière d'analyse prédictive ; il est donc logique de leur donner une chance.

4. Tableau

Tableau est un outil d'informatique décisionnelle qui permet aux analystes de données d'afficher, d'analyser et d'expérimenter leurs données de différentes manières. Tableau fournit des analyses rapides et examinera un large éventail de sources de données, notamment des feuilles de calcul, des bases de données, des données Hadoop et des services cloud. Parce qu'il a une interface utilisateur solide, il est simple à utiliser.

Cela facilitera la création de puissants tableaux de bord interactifs. Tableau est un leader du secteur qui vous permet de traiter des données en temps réel plutôt que de perdre du temps sur la manipulation des données.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau en ligne, Tableau Reader et Tableau Public sont les produits contenus dans Tableau. Un autre avantage de l'utilisation de Tableau est qu'il est entièrement gratuit.

5. Qlick

Qlik est une excellente option si votre entreprise souhaite utiliser l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour améliorer la qualité de l'exploration de données. La combinaison de capacités de Qlik offre une vision convaincante dans le domaine de l'analyse de données, avec deux décennies d'expérience. La plate-forme Qlik Sense de l'entreprise, par exemple, comprend des formes sophistiquées d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique.

Il le fait également sans avoir une expertise sophistiquée en science des données, permettant aux commerciaux et aux employés de niveau intermédiaire d'utiliser l'IA pour l'exploration de données.

Étant donné que Qlik Sense est indépendant du cloud, les entreprises peuvent l'utiliser avec n'importe quel cloud de leur infrastructure multi-cloud. Pour une stratégie d'analyse de données hybride, ils peuvent mettre en œuvre sur site, puis connecter l'application au cloud.

6. Apache Étincelle

Apache Spark est l'un des outils d'analyse de données volumineuses open source les plus puissants. Il est livré avec plus de 80 administrateurs de haut niveau qui facilitent la création d'applications parallèles. Il s'agit d'un outil d'analyse de données open source utilisé par diverses entreprises pour gérer de grands ensembles de données. C'est l'une des solutions d'analyse de données volumineuses open source avec des API Java, Scala ou Python intégrées.

7. Regard

Looker fournit une plate-forme d'analyse de données et d'intelligence d'affaires basée sur LookML, le langage de modélisation propriétaire de l'entreprise. Le composant d'analyse en ligne de l'outil met l'accent sur les capacités de filtrage et de pénétration, permettant aux utilisateurs de se plonger délibérément dans les informations au niveau des lignes.

L'analyse intégrée est un type d'analyse qui est intégré dans un système. Powered by Looker tire parti des ensembles de données actuels ainsi que d'une couche de modélisation agile qui permet aux utilisateurs de classer les données et de gérer l'accès. Les entreprises peuvent envoyer des rapports par e-mail ou par webhook à l'aide de l'API RESTful complète de Looker ou de l'élément de planification.

Dernières pensées

Travailler dans n'importe quelle entreprise implique de collecter des données dans le but d'obtenir des informations importantes. Votre entreprise peut tirer profit de l'une des solutions d'analyse de données susmentionnées en étant en mesure d'obtenir des résultats optimaux tout en réduisant les dépenses. En utilisant des données passées, l'analyse de données vous aide à anticiper l'avenir.

Nous avons décrit ce que les analystes de données utilisent et donné un bref aperçu de chacun pour vous fournir les informations dont vous avez besoin pour choisir celui (ou plusieurs) qui correspond le mieux à vos procédures analytiques. Nous vous encourageons à les vérifier tous, et à coup sûr, vous trouverez quelque chose qui vous convient.