데이터 기반 비즈니스 의사 결정을 위한 2021년 최고의 데이터 분석 도구 및 소프트웨어

데이터 분석가가 데이터를 수집, 저장, 변환 및 분석하는 데 사용하는 소프트웨어 및 프로그램을 데이터 분석 도구라고 합니다. 시장에 로우 코드 솔루션을 도입함으로써 기업은 더 이상 데이터 분석을 실행하거나 이해하기 위해 숙련된 데이터 분석가가 필요하지 않습니다.

조직의 모든 종류의 전문가는 간단한 데이터 분석 도구를 사용하여 데이터를 자동으로 변환할 수 있습니다. 데이터 분석가와 데이터 과학자는 데이터 분석 도구 없이는 업무를 잘 수행할 수 없습니다. 데이터 과학자는 적절한 인프라 및 전문 지식과 함께 데이터 분석 기술을 사용하여 데이터 기반 이니셔티브의 개발에 도움이 될 수 있는 데이터의 중요한 추세와 패턴을 발견할 수 있습니다.

회사 목표와 목표를 이해하는 것은 적절한 데이터 분석 플랫폼을 선택하는 첫 번째 단계입니다. 시장에 너무 많은 도구가 있을 때 가장 좋은 도구를 선택하는 것이 어려울 수 있습니다.

그러나 가장 좋은 것은 데이터 분석가의 요구, 기업의 목표 및 기타 다양한 변수에 의해 결정된다는 점을 명심하십시오. 데이터 기반 의사 결정을 돕기 위해 올해 최고의 데이터 분석 도구 및 소프트웨어 목록을 작성했습니다.

1. 데이터파인

Datapine은 빠르고 신뢰할 수 있는 온라인 데이터 분석 솔루션을 원하는 초보자 및 전문가 사용자에게 기본적이면서도 강력한 분석 기능을 제공하는 유명한 비즈니스 인텔리전스 프로그램입니다. 선택한 숫자를 Datapine의 Analyzer로 쉽게 끌어다 놓을 수 있으며 매력적인 사용자 인터페이스로 다양한 차트와 그래프를 작성할 수 있습니다.

노련한 분석가인 경우 SQL 모드를 사용하여 탐색할 수 있습니다. 이 모드에서는 시각적 모드로 빠르게 돌아갈 수 있는 동시에 고유한 쿼리를 생성할 수 있습니다. 예측 분석 예측 엔진은 또 다른 중요한 측면입니다. 많은 예측 도구를 사용할 수 있지만 Datapine은 단순성과 속도 면에서 최고를 제공합니다.

2. 파이썬

Python은 무엇이든 사용할 수 있는 고급 해석 프로그래밍 언어입니다. Python의 디자인 철학은 공백의 광범위한 사용에서 볼 수 있듯이 코드 가독성을 우선시합니다. 언어 기능과 객체 지향 접근 방식은 프로그래머가 소규모 및 대규모 프로젝트 모두에 대해 명확하고 논리적인 코드를 생성할 수 있도록 설계되었습니다.

Python은 간단한 구문 덕분에 오픈 소스 솔루션과 간단한 코딩 절차를 찾는 사용자에게 인기 있는 도구입니다. Python 기반 소프트웨어 분석은 자체적으로 다양한 분석을 수행할 수 있을 뿐만 아니라 타사 기계 학습 및 데이터 시각화 프로그램과 상호 작용할 수 있습니다.

3. SAS

대기업이나 상품에 대한 예측을 자동화할 수 있는 SAS의 잠재력은 잘 알려져 있습니다. 이벤트 모델링, 가정 분석, 시나리오 계획 및 계층 조정은 모두 시스템의 기능입니다. 간단한 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 통해 사용자는 작업을 쉽게 자동화할 수 있습니다.

SAS는 덜 훈련된 직원이 액세스할 수 있는 동시에 데이터 과학자의 까다로운 질문을 충족하는 완전히 개발된 응용 프로그램을 제공합니다. SAS는 수십 년 동안 소프트웨어 산업에 종사해 왔습니다. SAS는 기계 학습, 인공 지능 및 자동화의 사용이 이제 분석 고객 사이에서 가장 큰 수요가 됨에 따라 현재 추세에 따라 증강 분석 솔루션을 개선했습니다.

또한 이 데이터 패키지를 통해 고객은 SAS Forecast Server와 Visual Forecasting 솔루션을 결합하여 수많은 예측을 생성하고 운영을 자동화할 수 있습니다. 이 회사는 수십 년 동안 존재해 왔기 때문에 예측 분석 권위자로 자리 잡았습니다. 따라서 그들에게 기회를 주는 것이 합리적입니다.

4. 태블로

Tableau는 데이터 분석가가 다양한 방식으로 데이터를 표시, 분석 및 경험할 수 있도록 하는 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. Tableau는 빠른 분석을 제공하고 스프레드시트, 데이터베이스, Hadoop 데이터 및 클라우드 서비스를 비롯한 광범위한 데이터 원본을 검사합니다. 강력한 사용자 인터페이스를 가지고 있기 때문에 사용하기 쉽습니다.

강력한 대화형 대시보드를 더 쉽게 만들 수 있습니다. Tableau는 데이터 조작에 시간을 낭비하는 대신 실시간 데이터를 처리할 수 있게 해주는 업계 리더입니다.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau 온라인, Tableau Reader 및 Tableau Public은 Tableau에 포함된 제품입니다. Tableau 사용의 또 다른 이점은 완전 무료라는 것입니다.

5. 큐릭

Qlik은 회사에서 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 데이터 마이닝 품질을 개선하려는 경우 훌륭한 옵션입니다. Qlik의 다양한 기능은 20년의 경험을 바탕으로 데이터 분석 분야에서 강력한 비전을 제공합니다. 예를 들어 회사의 Qlik Sense 플랫폼에는 정교한 형태의 인공 지능 및 기계 학습이 포함됩니다.

또한 정교한 데이터 과학 전문 지식 없이도 이를 수행하므로 영업 담당자와 중간 직원이 데이터 마이닝에 AI를 사용할 수 있습니다.

Qlik Sense는 클라우드에 구애받지 않기 때문에 기업은 멀티 클라우드 인프라의 모든 클라우드와 함께 사용할 수 있습니다. 하이브리드 데이터 분석 전략의 경우 온프레미스를 구현한 다음 애플리케이션을 클라우드에 연결할 수 있습니다.

6. 아파치 스파크

가장 강력한 오픈 소스 빅 데이터 분석 도구 중 하나는 Apache Spark입니다. 병렬 응용 프로그램을 쉽게 구성할 수 있는 80명 이상의 고급 관리자와 함께 제공됩니다. 다양한 비즈니스에서 대규모 데이터 세트를 관리하는 데 사용하는 오픈 소스 데이터 분석 도구입니다. Java, Scala 또는 Python API가 내장된 오픈 소스 빅 데이터 분석 솔루션 중 하나입니다.

7. 루커

Looker는 회사의 독점 모델링 언어인 LookML을 기반으로 하는 데이터 분석 및 비즈니스 인텔리전스 플랫폼을 제공합니다. 이 도구의 온라인 분석 구성 요소는 필터링 및 침투 기능을 강조하여 사용자가 행 수준 정보를 의도적으로 파악할 수 있도록 합니다.

임베디드 분석은 시스템에 통합된 분석 유형입니다. Powered by Looker는 현재 데이터 세트와 사용자가 데이터를 분류하고 액세스를 관리할 수 있는 민첩한 모델링 계층을 활용합니다. 회사는 Looker의 완전한 RESTful API 또는 일정 요소를 사용하여 이메일이나 웹훅으로 보고서를 보낼 수 있습니다.

마지막 생각들

어떤 회사에서 일하든 중요한 통찰력을 얻기 위해 데이터를 수집해야 합니다. 귀사는 비용을 낮추면서 최적의 결과를 얻을 수 있으므로 앞서 언급한 데이터 분석 솔루션을 통해 이익을 얻을 수 있습니다. 과거 데이터를 사용하여 데이터 분석을 통해 미래를 예측할 수 있습니다.

데이터 분석가가 사용하는 것을 설명하고 분석 절차에 가장 적합한 하나(또는 여러 개)를 선택하는 데 필요한 정보를 제공하기 위해 각각에 대한 간략한 개요를 제공했습니다. 모든 항목을 확인하고 자신에게 꼭 맞는 항목을 찾을 것을 권장합니다.