Лучшие инструменты и программное обеспечение для анализа данных в 2021 году для принятия бизнес-решений на основе данных

Программное обеспечение и программы, которые аналитики данных используют для получения, хранения, преобразования и анализа данных, известны как инструменты анализа данных. Предприятиям больше не требуются квалифицированные аналитики данных для выполнения или понимания анализа данных благодаря представлению на рынке решений с низким кодом.

Любой эксперт в любой организации может использовать простые инструменты анализа данных для автоматического преобразования данных. Аналитики данных и специалисты по данным не могут хорошо выполнять свою работу без инструментов анализа данных. Специалисты по данным могут использовать технологии анализа данных в сочетании с надлежащей инфраструктурой и опытом для выявления важных тенденций и закономерностей в данных, что может помочь в разработке инициатив, основанных на данных.

Понимание целей и задач вашей компании — это первый шаг в выборе подходящей платформы для анализа данных. Может быть сложно выбрать лучший инструмент, когда их так много на рынке.

Но имейте в виду, что лучший из них определяется требованиями аналитиков данных, целями компаний и множеством других переменных. Мы составили список лучших инструментов и программного обеспечения для анализа данных на этот год, чтобы помочь в принятии решений на основе данных.

1. Датапин

Datapine — это известная программа бизнес-аналитики, которая предлагает базовые, но мощные возможности анализа для начинающих и опытных пользователей, которым требуется быстрое и надежное решение для онлайн-анализа данных. Вы можете легко перетаскивать выбранные числа в анализатор Datapine и строить различные диаграммы и графики с привлекательным пользовательским интерфейсом.

Если вы опытный аналитик, возможно, вам захочется изучить режим SQL, который позволяет создавать собственные запросы и в то же время позволяет быстро вернуться в визуальный режим. Еще одним важным аспектом является механизм прогнозирования предиктивной аналитики. Хотя доступно множество инструментов прогнозирования, Datapine предлагает лучшее с точки зрения простоты и скорости.

2. Питон

Python — это высокоуровневый интерпретируемый язык программирования, который можно использовать для чего угодно. Философия дизайна Python отдает приоритет удобочитаемости кода, о чем свидетельствует широкое использование пробелов. Его языковые функции и объектно-ориентированный подход призваны помочь программистам создавать четкий, логичный код как для небольших, так и для крупных проектов.

Python — популярный инструмент среди пользователей, которые ищут решение с открытым исходным кодом и простые процедуры кодирования благодаря простому синтаксису. Анализ программного обеспечения на основе Python может выполнять различные виды анализа самостоятельно, а также взаимодействовать со сторонними программами машинного обучения и визуализации данных.

3. САС

Потенциал SAS для автоматизации прогнозирования для крупного бизнеса или товаров хорошо известен. Моделирование событий, анализ «что, если», планирование сценариев и иерархическое согласование — все это возможности системы. Его простой графический пользовательский интерфейс (GUI) позволяет пользователям легко автоматизировать свои операции.

SAS предоставляет полностью разработанное приложение, отвечающее самым строгим запросам специалистов по обработке и анализу данных, но при этом доступное для менее подготовленного персонала. SAS работает в индустрии программного обеспечения уже несколько десятилетий. SAS улучшила свои решения для расширенной аналитики в соответствии с текущими тенденциями, поскольку использование машинного обучения, искусственного интеллекта и автоматизации в настоящее время является главным спросом среди клиентов аналитики.

Кроме того, этот пакет данных позволяет клиентам создавать огромное количество прогнозов и автоматизировать свои операции, комбинируя решения SAS Forecast Server и Visual Forecasting. Поскольку фирма существует уже несколько десятилетий, они зарекомендовали себя как авторитетная фигура в области прогнозной аналитики; таким образом, имеет смысл дать им шанс.

4. Таблица

Tableau — это инструмент бизнес-аналитики, который позволяет аналитикам данных отображать, анализировать и использовать свои данные различными способами. Tableau обеспечивает быструю аналитику и исследует широкий спектр источников данных, включая электронные таблицы, базы данных, данные Hadoop и облачные сервисы. Поскольку он имеет сильный пользовательский интерфейс, он прост в использовании.

Это упростит создание мощных интерактивных информационных панелей. Tableau — лидер отрасли, который позволяет вам работать с данными в реальном времени, а не тратить время на манипулирование данными.

Tableau Desktop, Tableau Server, Tableau on-line, Tableau Reader и Tableau Public — это продукты, входящие в состав Tableau. Еще одним преимуществом использования Tableau является то, что оно совершенно бесплатно.

5. Клик

Qlik — отличный вариант, если ваша компания хочет использовать машинное обучение и искусственный интеллект для повышения качества интеллектуального анализа данных. Сочетание возможностей Qlik обеспечивает убедительное видение в области анализа данных благодаря двадцатилетнему опыту. Платформа компании Qlik Sense, например, включает сложные формы искусственного интеллекта и машинного обучения.

Он также делает это, не обладая сложными знаниями в области обработки данных, что позволяет торговым представителям и сотрудникам среднего звена использовать ИИ для интеллектуального анализа данных.

Поскольку Qlik Sense не зависит от облака, предприятия могут использовать его с любым облаком в своей многооблачной инфраструктуре. Для гибридной стратегии анализа данных они могут реализовать локально, а затем подключить приложение к облаку.

6. Апач Искра

Одним из самых мощных инструментов аналитики больших данных с открытым исходным кодом является Apache Spark. Он поставляется с более чем 80 администраторами высокого уровня, которые упрощают создание параллельных приложений. Это инструмент аналитики данных с открытым исходным кодом, который используется различными компаниями для управления большими наборами данных. Это одно из решений для аналитики больших данных с открытым исходным кодом со встроенными API-интерфейсами Java, Scala или Python.

7. Смотритель

Looker предоставляет платформу для анализа данных и бизнес-аналитики, основанную на LookML, собственном языке моделирования компании. Компонент интерактивной аналитики инструмента делает упор на возможности фильтрации и проникновения, позволяя пользователям намеренно погружаться в информацию на уровне строк.

Встроенная аналитика — это тип аналитики, интегрированный в систему. Powered by Looker использует преимущества текущих наборов данных, а также слой гибкого моделирования, который позволяет пользователям классифицировать данные и управлять доступом. Компании могут отправлять отчеты по электронной почте или через веб-перехватчик, используя полный RESTful API Looker или элемент расписания.

Последние мысли

Работа в любой фирме предполагает сбор данных с целью получения важной информации. Ваша компания может извлечь выгоду из любого из вышеупомянутых решений для анализа данных, имея возможность получать оптимальные результаты при снижении расходов. Используя прошлые данные, аналитика данных помогает вам предвидеть будущее.

Мы описали, что используют аналитики данных, и дали краткий обзор каждого, чтобы предоставить вам информацию, необходимую для выбора одного (или нескольких), который лучше всего подходит для ваших аналитических процедур. Мы рекомендуем вам ознакомиться с ними всеми, и вы обязательно найдете то, что подходит именно вам.