I migliori strumenti e software di analisi dei dati nel 2021 per prendere decisioni aziendali basate sui dati

Il software e i programmi utilizzati dagli analisti di dati per acquisire, archiviare, convertire e analizzare i dati sono noti come strumenti di analisi dei dati. Le aziende non hanno più bisogno di analisti di dati qualificati per eseguire o comprendere l'analisi dei dati, grazie all'introduzione sul mercato di soluzioni low-code.

Qualsiasi esperto in qualsiasi tipo di organizzazione può utilizzare semplici strumenti di analisi dei dati per convertire i dati automaticamente. Gli analisti di dati e gli scienziati di dati non possono svolgere bene il proprio lavoro senza strumenti di analisi dei dati. I data scientist possono utilizzare le tecnologie di analisi dei dati in combinazione con l'infrastruttura e le competenze adeguate per scoprire tendenze e modelli significativi nei dati, che possono aiutare nello sviluppo di iniziative basate sui dati.

Comprendere gli obiettivi e gli obiettivi della tua azienda è il primo passo per selezionare la piattaforma di analisi dei dati adeguata. Potrebbe essere difficile scegliere lo strumento migliore quando ce ne sono così tanti sul mercato.

Ma tieni presente che il migliore è determinato dalle richieste degli analisti di dati, dagli obiettivi delle aziende e da una varietà di altre variabili. Abbiamo compilato un elenco dei migliori strumenti e software di analisi dei dati per quest'anno per aiutare nel processo decisionale basato sui dati.

1. Datapine

Datapine è un famoso programma di business intelligence che offre capacità di analisi di base ma avanzate a principianti e utenti esperti che desiderano una soluzione di analisi dei dati online rapida e affidabile. Puoi facilmente trascinare e rilasciare i numeri scelti nell'analizzatore di Datapine e creare vari grafici e grafici con un'interfaccia utente attraente.

Se sei un analista esperto, potresti voler esplorare utilizzando la modalità SQL, che ti consente di creare le tue query pur consentendoti di tornare rapidamente alla modalità visiva. Il motore di previsione dell'analisi predittiva è un altro aspetto importante. Sebbene siano disponibili molti strumenti di previsione, Datapine offre il meglio in termini di semplicità e velocità.

2. Pitone

Python è un linguaggio di programmazione interpretato di alto livello che può essere utilizzato per qualsiasi cosa. La filosofia di progettazione di Python dà la priorità alla leggibilità del codice, come si vede dal suo ampio uso di spazi bianchi. Le sue caratteristiche del linguaggio e l'approccio orientato agli oggetti sono progettati per aiutare i programmatori a produrre codice chiaro e logico per progetti sia su piccola che su larga scala.

Python è uno strumento popolare tra gli utenti che cercano una soluzione open source e procedure di codifica semplici, grazie alla sua semplice sintassi. Le analisi software basate su Python possono eseguire una varietà di analisi da sole, nonché interagire con programmi di machine learning e visualizzazione dei dati di terze parti.

3. SAS

Il potenziale di SAS per automatizzare le previsioni per grandi aziende o beni è ben noto. La modellazione degli eventi, l'analisi what-if, la pianificazione degli scenari e la riconciliazione gerarchica sono tutte funzionalità del sistema. La sua semplice interfaccia utente grafica (GUI) consente agli utenti di automatizzare facilmente le proprie operazioni.

SAS offre un'applicazione completamente sviluppata che soddisfa le esigenti richieste dei data scientist pur rimanendo accessibile al personale meno addestrato. SAS opera nel settore del software da decenni. SAS ha migliorato le sue soluzioni di analisi aumentata in linea con le tendenze attuali, poiché l'uso di machine learning, intelligenza artificiale e automazione è ora una delle principali richieste tra i clienti di analisi.

Inoltre, questo pacchetto di dati consente ai clienti di creare un numero enorme di previsioni e automatizzare le proprie operazioni combinando le soluzioni SAS Forecast Server e Visual Forecasting. Dal momento che l'azienda esiste da decenni, si sono affermati come una figura di autorità di analisi predittiva; quindi, ha senso dargli una possibilità.

4. Tavolo

Tableau è uno strumento di business intelligence che consente agli analisti di dati di visualizzare, analizzare e sperimentare i propri dati in vari modi. Tableau offre analisi rapide ed esaminerà un'ampia gamma di origini dati, inclusi fogli di calcolo, database, dati Hadoop e servizi cloud. Poiché ha una forte interfaccia utente, è semplice da usare.

Semplificherà la creazione di potenti dashboard interattivi. Tableau è un leader del settore che ti consente di gestire i dati in tempo reale invece di perdere tempo con la manipolazione dei dati.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau online, Tableau Reader e Tableau Public sono i prodotti contenuti in Tableau. Un altro vantaggio dell'utilizzo di Tableau è che è completamente gratuito.

5. Fare clic

Qlik è un'ottima opzione se la tua azienda desidera utilizzare l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità del data mining. Il mix di funzionalità di Qlik offre una visione avvincente nel campo dell'analisi dei dati, con due decenni di esperienza. La piattaforma Qlik Sense dell'azienda, ad esempio, include forme sofisticate di intelligenza artificiale e machine learning.

Lo fa anche senza disporre di sofisticate competenze di data science, consentendo ai rappresentanti di vendita e ai dipendenti di medio livello di utilizzare l'IA per il data mining.

Poiché Qlik Sense è indipendente dal cloud, le aziende possono utilizzarlo con qualsiasi cloud nella propria infrastruttura multi-cloud. Per una strategia di analisi dei dati ibrida, possono implementare in locale e quindi connettere l'applicazione al cloud.

6. Apache Scintilla

Uno dei più potenti strumenti di analisi dei big data open source è Apache Spark. Viene fornito con oltre 80 amministratori di alto livello che rendono l'assemblaggio di applicazioni parallele un gioco da ragazzi. È uno strumento di analisi dei dati open source utilizzato da una varietà di aziende per gestire grandi set di dati. È una delle soluzioni di analisi dei big data open source con API Java, Scala o Python integrate.

7. Guarda

Looker fornisce una piattaforma di analisi dei dati e business intelligence basata su LookML, il linguaggio di modellazione proprietario dell'azienda. La componente di analisi online dello strumento enfatizza le capacità di filtraggio e penetrazione, consentendo agli utenti di immergersi deliberatamente nelle informazioni a livello di riga.

L'analisi incorporata è un tipo di analisi integrata in un sistema. Powered by Looker sfrutta i set di dati attuali e un livello di modellazione agile che consente agli utenti di classificare i dati e gestire l'accesso. Le aziende possono inviare report tramite e-mail o webhook utilizzando l'API RESTful completa di Looker o l'elemento di pianificazione.

Pensieri finali

Lavorare in qualsiasi azienda comporta la raccolta di dati con l'obiettivo di ottenere informazioni importanti. La tua azienda può trarre vantaggio da una qualsiasi delle suddette soluzioni di analisi dei dati essendo in grado di ottenere risultati ottimali riducendo le spese. Utilizzando i dati passati, l'analisi dei dati ti aiuta ad anticipare il futuro.

Abbiamo descritto ciò che gli analisti di dati utilizzano e fornito una breve panoramica di ciascuno per fornirti le informazioni necessarie per scegliere quella (o più) che meglio si adatta alle tue procedure analitiche. Ti invitiamo a controllarli tutti e, di sicuro, troverai qualcosa che fa per te.