Najlepsze narzędzia i oprogramowanie do analizy danych w 2021 r. do podejmowania decyzji biznesowych opartych na danych

Oprogramowanie i programy używane przez analityków danych do pozyskiwania, przechowywania, konwertowania i analizowania danych są znane jako narzędzia do analizy danych. Dzięki wprowadzeniu na rynek rozwiązań niskokodowych firmy nie wymagają już wykwalifikowanych analityków danych do wykonywania lub rozumienia analizy danych.

Każdy ekspert w dowolnej organizacji może korzystać z prostych narzędzi do analizy danych, aby automatycznie konwertować dane. Analitycy danych i analitycy danych nie mogą dobrze wykonywać swojej pracy bez narzędzi do analizy danych. Analitycy danych mogą wykorzystywać technologie analizy danych w połączeniu z odpowiednią infrastrukturą i wiedzą ekspercką, aby odkryć istotne trendy i wzorce w danych, które mogą pomóc w rozwoju inicjatyw opartych na danych.

Zrozumienie celów i celów Twojej firmy to pierwszy krok w doborze odpowiedniej platformy do analizy danych. Wybór najlepszego narzędzia może być trudny, gdy na rynku jest ich tak wiele.

Pamiętaj jednak, że najlepsze z nich określają wymagania analityków danych, cele firm i wiele innych zmiennych. Przygotowaliśmy listę najlepszych narzędzi i oprogramowania do analizy danych na ten rok, aby pomóc w podejmowaniu decyzji w oparciu o dane.

1. Datapine

Datapine to słynny program do analizy biznesowej, który oferuje podstawowe, ale silne możliwości analizy początkującym i doświadczonym użytkownikom, którzy potrzebują szybkiego i niezawodnego rozwiązania do analizy danych online. Możesz łatwo przeciągać i upuszczać wybrane liczby do analizatora Datapine i tworzyć różne wykresy i wykresy z atrakcyjnym interfejsem użytkownika.

Jeśli jesteś doświadczonym analitykiem, możesz chcieć eksplorować w trybie SQL, który umożliwia tworzenie własnych zapytań, a jednocześnie pozwala szybko wrócić do trybu wizualnego. Kolejnym ważnym aspektem jest mechanizm prognozowania analiz predykcyjnych. Chociaż dostępnych jest wiele narzędzi prognostycznych, Datapine oferuje najlepsze pod względem prostoty i szybkości.

2. Pythona

Python to wysokopoziomowy, interpretowany język programowania, którego można używać do wszystkiego. Filozofia projektowania Pythona traktuje priorytetowo czytelność kodu, co widać po szerokim wykorzystaniu białych znaków. Jego funkcje językowe i podejście zorientowane obiektowo mają pomóc programistom w tworzeniu przejrzystego, logicznego kodu zarówno dla małych, jak i dużych projektów.

Python jest popularnym narzędziem wśród użytkowników poszukujących rozwiązania typu open source i prostych procedur kodowania, dzięki prostej składni. Analizy oprogramowania oparte na języku Python mogą samodzielnie wykonywać różnorodne analizy, a także współdziałać z programami do uczenia maszynowego i wizualizacji danych innych firm.

3. SAS

Potencjał SAS w zakresie automatyzacji prognozowania dla dużych firm lub towarów jest dobrze znany. Modelowanie zdarzeń, analiza warunkowa, planowanie scenariuszy i uzgadnianie hierarchiczne to możliwości systemu. Jego prosty graficzny interfejs użytkownika (GUI) pozwala użytkownikom łatwo zautomatyzować ich działania.

SAS dostarcza w pełni rozwiniętą aplikację, która spełnia wymagania naukowców zajmujących się danymi, a jednocześnie jest dostępna dla mniej przeszkolonego personelu. SAS działa w branży oprogramowania od dziesięcioleci. SAS ulepszył swoje rozszerzone rozwiązania analityczne zgodnie z aktualnymi trendami, ponieważ wykorzystanie uczenia maszynowego, sztucznej inteligencji i automatyzacji jest obecnie największym popytem wśród klientów analitycznych.

Ponadto ten pakiet danych umożliwia klientom tworzenie ogromnej liczby prognoz i automatyzację ich działań dzięki połączeniu SAS Forecast Server i rozwiązań Visual Forecasting. Ponieważ firma istnieje od dziesięcioleci, stała się autorytetem w dziedzinie analityki predykcyjnej; dlatego warto dać im szansę.

4. Tablica

Tableau to narzędzie do analizy biznesowej, które umożliwia analitykom danych wyświetlanie, analizowanie i doświadczanie danych na różne sposoby. Tableau zapewnia szybką analizę i przeanalizuje szeroki zakres źródeł danych, w tym arkusze kalkulacyjne, bazy danych, dane Hadoop i usługi w chmurze. Ponieważ ma silny interfejs użytkownika, jest prosty w użyciu.

Ułatwi to tworzenie potężnych interaktywnych pulpitów nawigacyjnych. Tableau jest liderem w branży, który pozwala radzić sobie z danymi w czasie rzeczywistym, zamiast marnować czas na manipulację danymi.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau on-line, Tableau Reader i Tableau Public to produkty zawarte w Tableau. Kolejną zaletą korzystania z Tableau jest to, że jest całkowicie bezpłatny.

5. Kliknij!

Qlik to świetna opcja, jeśli Twoja firma chce wykorzystać uczenie maszynowe i sztuczną inteligencję do poprawy jakości eksploracji danych. Połączenie możliwości Qlik zapewnia atrakcyjną wizję w dziedzinie analizy danych, z dwudziestoletnim doświadczeniem. Na przykład platforma Qlik Sense firmy obejmuje wyrafinowane formy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.

Robi to również bez zaawansowanej wiedzy z zakresu analizy danych, umożliwiając przedstawicielom handlowym i pracownikom średniego szczebla wykorzystywanie sztucznej inteligencji do eksploracji danych.

Ponieważ Qlik Sense jest niezależny od chmury, firmy mogą używać go z dowolną chmurą w swojej infrastrukturze wielochmurowej. W przypadku strategii hybrydowej analizy danych mogą wdrożyć lokalnie, a następnie połączyć aplikację z chmurą.

6. Iskra Apache

Jednym z najpotężniejszych narzędzi do analizy big data typu open source jest Apache Spark. Jest wyposażony w ponad 80 administratorów wysokiego szczebla, dzięki którym tworzenie równoległych aplikacji jest dziecinnie proste. Jest to narzędzie do analizy danych typu open source, które jest używane przez różne firmy do zarządzania dużymi zbiorami danych. Jest to jedno z rozwiązań do analizy big data typu open source z wbudowanymi interfejsami API Java, Scala lub Python.

7. Obserwator

Looker zapewnia platformę do analizy danych i analizy biznesowej opartą na LookML, zastrzeżonym języku modelowania firmy. Komponent narzędzia do analizy online kładzie nacisk na możliwości filtrowania i penetracji, umożliwiając użytkownikom celowe zagłębianie się w informacje na poziomie wiersza.

Analityka wbudowana to rodzaj analizy zintegrowanej z systemem. Powered by Looker wykorzystuje aktualne zestawy danych, a także zwinną warstwę modelowania, która pozwala użytkownikom klasyfikować dane i zarządzać dostępem. Firmy mogą wysyłać raporty przez e-mail lub webhooka, korzystając z pełnego interfejsu API RESTful Looker lub elementu harmonogramu.

Końcowe przemyślenia

Praca w dowolnej firmie wiąże się z gromadzeniem danych w celu uzyskania ważnych informacji. Twoja firma może czerpać korzyści z dowolnego z wyżej wymienionych rozwiązań do analityki danych, będąc w stanie uzyskać optymalne wyniki przy jednoczesnym obniżeniu kosztów. Wykorzystując dane z przeszłości, analiza danych pomaga przewidywać przyszłość.

Opisaliśmy, czego używają analitycy danych, i przedstawiliśmy krótki przegląd każdego z nich, aby dostarczyć Ci informacji potrzebnych do wybrania jednej (lub wielu), która najlepiej pasuje do Twoich procedur analitycznych. Zachęcamy do sprawdzenia ich wszystkich, a na pewno znajdziesz coś dla siebie.