Unternehmen nutzen Datenanalysesoftware, um Einnahmen und Effizienz zu steigern, indem sie Geschäftsdaten auf quantitativer und qualitativer Ebene analysieren, um Produktivität und Gewinne zu steigern. Unternehmen können Daten extrahieren, klassifizieren, Trends und Verhaltensweisen finden und sie analysieren, um mithilfe von Datenanalysetools Einblicke zu erhalten. Internationale Unternehmen sammeln und untersuchen Daten zu Kunden, Geschäftsprozessen, Marktwirtschaft und realen Erfahrungen. Die wesentliche Funktion moderner Unternehmen ist die Datenanalyse. Da kein einzelnes Datenanalysetool alle Anforderungen erfüllen kann, kann die Auswahl des besten Tools schwierig sein. Lassen Sie uns einen Blick auf einige der beliebtesten Lösungen auf dem heutigen Markt werfen und dann die Schlüsselkriterien für die Entscheidung zwischen ihnen bewerten, um Ihnen bei der Entscheidung zu helfen, welches Datenanalysetool für Ihr Unternehmen am besten geeignet ist.
Datenanalyse-Software
Heutzutage sind mehrere Datenanalysetools oder Software verfügbar, die bei der Konvertierung oder Transformation von Rohdaten in nützliche Informationen und bei der Arbeit an Datenanalyseprojekten helfen. Um Geschäftsentscheidungen mithilfe datengesteuerter Analysen treffen zu können, sind diese Informationen möglicherweise erforderlich. Die Hauptaufgabe eines Datenanalysten besteht darin, Erkenntnisse aus Daten abzuleiten, und um dies zu tun, müssen sie die zahlreichen ihnen zur Verfügung stehenden Datenanalysetechnologien einsetzen.
#1. Microsoft Excel
Das bekannteste Tabellenkalkulationsprogramm ist Excel. Es verfügt auch über Berechnungs- und Grafikfunktionen, die sich hervorragend für die Datenanalyse eignen. Unabhängig von Ihrem Fachgebiet oder zusätzlicher Software, die Sie möglicherweise benötigen, ist Excel ein Standard in der Branche. Zu den nützlichen integrierten Funktionen gehören Formulardesign-Tools und Pivot-Tabellen (zum Sortieren oder Zählen von Daten). Es bietet auch eine breite Palette zusätzlicher Funktionen, die die Datenmanipulation vereinfachen. Excel eignet sich gut für eine einfache Analyse, aber nicht für die Analyse großer Datenmengen, da es auf etwa 1 Million Zeilen begrenzt ist und über schlechte Funktionen für Zusammenarbeit und Versionierung verfügt. Für umfassende und kollaborative Analysen sollten Unternehmen neuere Cloud-basierte Analysetools berücksichtigen.
#2. R-Programmiersoftware
Eine der am weitesten verbreiteten Sprachen für die statistische Modellierung, Datenvisualisierung und Analyse ist R. Es ist eine Open-Source-Programmiersprache. R macht es einfach, Daten mit Paketen wie plyr, dplyr und tidy zu manipulieren. Mit Tools wie ggplot2, Lattice, Plotly und anderen ist es fantastisch für die Datenanalyse und Visualisierung. Darüber hinaus verfügt es über eine beträchtliche Entwickler-Community, die Unterstützung bietet. R kann kostenlos von seiner Hauptseite heruntergeladen werden. R wird von Unternehmen wie ANZ, Google und Firefox verwendet, und andere globale Unternehmen wie YouTube, Netflix und Google verwenden Python.
Diese Software bietet außerdem mehr als 15,000 Open-Source-Pakete und eine Vielzahl grafischer Tools, darunter mehrere zum Laden, Bearbeiten, Modellieren und Anzeigen von Daten. Technische Analysten mit Programmierkenntnissen können in dieser Umgebung praktisch jede Form der Datenanalyse erstellen, aber Benutzer ohne diese Fähigkeiten sollten woanders hingehen.
#3. Jupyter-Notizbuch
Das Jupyter Notebook ist eine kostenlose Open-Source-Webanwendung, die über die Anaconda-Plattform oder den Paketmanager von Python installiert und dann in einem Browser oder auf Desktop-Systemen ausgeführt werden kann. Entwickler können Live-Code verwenden, um Berichte mit Daten und Grafiken zu generieren. Das System unterstützt etwa 40 Programmiersprachen. Jupyter Notebook, früher bekannt als IPython Notebook, wurde mit der Programmiersprache Python erstellt und ermöglicht Programmierern, die umfangreiche Bibliothek von Python-Paketen für Analysen und Visualisierungen zu nutzen. Das Tool hat eine große Entwickler-Community, die auch andere Sprachen verwendet. Aufgrund der schwachen Versionskontrolle ist es schwierig, Änderungen in Jupyter Notebook-Dokumenten nachzuverfolgen. Dies bedeutet, dass dies nicht die beste Umgebung für Entwicklungs- und Analysearbeiten und nicht die beste Umgebung für die Zusammenarbeit ist. Aber es ist nach wie vor ein entscheidendes Data Science- und Datenanalyse-Tool für Präsentations- und Bildungszwecke.
#4. Python
Python ist eine vielseitige Programmiersprache, die für jeden Datenanalysten unerlässlich ist. Sie legt mehr Wert auf Lesbarkeit als anspruchsvollere Sprachen, und aufgrund ihrer weit verbreiteten Verwendung in der Computerindustrie sind viele Programmierer bereits damit vertraut. Darüber hinaus ist Python unglaublich anpassungsfähig, mit einer großen Auswahl an Ressourcenbibliotheken, die für eine Vielzahl unterschiedlicher Datenanalyseaufgaben geeignet sind. Pythons Hauptfehler ist seine Geschwindigkeit; es benötigt viel Speicher und ist langsamer als viele andere Sprachen. Aber im Allgemeinen überwiegen die Vorteile von Python seine Nachteile, wenn Sie Dinge von Grund auf neu erstellen.
Beste Datenanalyse-Software
Die Anzahl der Tools, die zur Analyse von Daten verwendet werden können, wächst mit dem Wachstum der Disziplin der Datenanalyse. Welche Datenanalyse-Tools sollten Sie studieren, wenn Sie über eine Karriere in diesem Bereich nachdenken? Wir werden in diesem Beitrag einige der wichtigsten Datenanalyse-Tools hervorheben und erklären, warum Sie sie kennen sollten.
#1. Altair
Diese Software bietet eine Plattform für offene, flexible, zusammenhängende und erweiterbare Datenanalysen mit integrierten Tools für Predictive Analytics und Datentransformation. Altair Monarch bietet eine Desktop-basierte Datenaufbereitung und Knowledge Hub bietet eine gruppengesteuerte Datenaufbereitung und einen zentralisierten Datenmarkt, um die Zusammenarbeit und Governance zu beschleunigen. Innerhalb von Knowledge Studio werden Predictive Analytics und maschinelles Lernen zur Verfügung gestellt. Die Echtzeit-Visualisierungs- und Streaming-Verarbeitungsfunktionen des Unternehmens sind in Altair Panopticon untergebracht.
#fünfzehn. Google Analytics
Mit der offiziellen Google Analytics-App haben Sie alle Ihre Analytics-Properties im Blick und verwalten Ihr Unternehmen, während Sie unterwegs sind. Mit dieser App können Sie:
1) Untersuchen Sie wichtige Metriken in integrierten Berichten.
2) Verfolgen Sie Daten in Echtzeit
3) Vergleichen Sie Datumsbereiche und wenden Sie Segmente an
4) Erstellen Sie benutzerdefinierte Berichte mit beliebigen Messwerten und Dimensionen.
Sehen wir uns einige von Google Analytics gesammelte Benutzerkommentare an. Jeff Cooper erklärte, dass die aktuelle Ausgabe von Google Analytics seiner Meinung nach ein dunkles Thema hat! Ich bin mir sicher, dass ich nicht der Einzige bin, der es als dankbar empfindet. Die neue Benutzeroberfläche ist wirklich benutzerfreundlich und erstaunlich. Die gesamte Software scheint in jeder Hinsicht gut zu laufen. Alles scheint sorgfältig geplant worden zu sein, bevor es in die Tat umgesetzt wird. Ich rate jedem Unternehmen, diese App zu nutzen, damit sie ihre Website jederzeit und überall schnell und einfach überwachen können. Gut gemachtes Analytics-Team für ein fantastisches und hilfreiches Produkt!
#3. IBM Cognos
IBM bietet eine Vielzahl von BI- und Analysefunktionen in zwei separaten Produktlinien an. Benutzer können auf Daten zugreifen, um Dashboards und Berichte mit der Cognos Analytics-Plattform, einer integrierten Self-Service-Lösung, zu erstellen. Automatisierte Mustererkennung, Unterstützung für die Abfrage und Generierung natürlicher Sprache und integrierte erweiterte Analysefunktionen sind alles Merkmale der für maschinelles Lernen geeigneten Benutzeroberfläche von IBM Watson Analytics. Die BI-Software von IBM kann sowohl On-Premises als auch als gehostete Lösung über die IBM Cloud genutzt werden.
#4. Inkorta
Die Datenplattform Incorta bietet eine beschleunigte gemeinsame Leistung und beschleunigt die Datenaufnahme. Mit der Direct Data Mapping-Engine von Incorta können komplizierte Geschäftsdaten in Echtzeit aggregiert werden, ohne dass ein Data Warehouse erforderlich ist. Benutzer können auf eine Schaltfläche klicken, um von aggregierten KPIs auf oberster Ebene zu unterstützenden Transaktionsinformationen zu gelangen. Dank benutzerdefinierter Bohrpfade und Ebenen können Sie mit Incorta überall bohren.
#5. Microsoft Power BI
Eine der besten Business-Intelligence-Plattformen, Microsoft Power BI, unterstützt eine große Anzahl von Datenquellen. Benutzer können mit diesem Tool Dashboards, Visualisierungen und Berichte erstellen und freigeben. Benutzer können eine Power BI-App erstellen, indem sie mehrere Dashboards und Berichte für eine einfache Bereitstellung kombinieren. Außerdem können Benutzer von Power BI automatisierte Modelle für maschinelles Lernen erstellen, und die Software verbindet sich mit Azure Machine Learning. Die sehr aktive Benutzergemeinschaft der Plattform hilft, die Funktionalität des Tools zu erweitern und mit Excel und Office 365 zu interagieren.
#6. Oracle Analytics-Cloud
Oracle Analytics Cloud ist eine Software, die eine große Auswahl an BI- und Analyselösungen bereitstellt, die vor Ort oder in der Oracle Cloud implementiert werden können. Die Business Intelligence 12c-Lösung des Unternehmens umfasst herkömmliche BI-Funktionen. Oracle Data Visualization bietet ausgefeiltere Tools und ermöglicht Benutzern das Ziehen und Einfügen von Merkmalen, Diagrammen und Grafiken, um Daten dynamisch zu visualisieren. Durch die Verwendung von Story Points ermöglicht das Programm den Benutzern auch, Bilder von analytischen Momenten rechtzeitig zu speichern.
Datenanalyse-Software kostenlos
Berücksichtigen Sie die Datenmodellierungsfunktion eines Tools. Einige sind in der Lage, Daten selbst zu modellieren oder eine semantische Schicht zu unterstützen. Um Daten zu analysieren und wertvolle Erkenntnisse aus dem Datensatz zu extrahieren, wird kostenlose Datenanalysesoftware eingesetzt. Diese Technologien unterstützen Unternehmen bei der Entwicklung eines datengetriebenen Entscheidungsprozesses. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner und Qlikview sind einige bekannte und beliebte Tools in der Branche. Diese Tools verfügen über eine Reihe integrierter Funktionen, die den Datenanalyseprozess unterstützen. Berücksichtigen Sie schließlich die Lizenzierung und den Preis. Während einige Dienste kostenlos sind, fallen für andere Lizenz- oder Mitgliedschaftskosten an. Benutzer sollten die vielen robusten kostenlosen Optionen nicht außer Acht lassen, da selbst die teuersten Tools möglicherweise nicht alle Funktionen haben, die sie benötigen.
#1. Zoho Analytics
Mithilfe von Self-Service-Business-Intelligence- und Analysesoftware wie Zoho Analytics können Sie neue Perspektiven auf Ihre Geschäftsdaten gewinnen. Ohne Unterstützung durch die IT können Sie schnell und effektiv effektive Ad-hoc-Berichte erstellen und teilen. Auch wenn eine Firewall vorhanden ist, können Datenbanken und Anwendungen Daten importieren. Zoho DataPrep, das Daten für Analysen verbindet, modelliert, bereinigt, transformiert und anreichert, ist eine Komponente von Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta ist ein Open-Source-Datenbearbeitungstool, das die Aufbereitung von Daten für die Datenanalyse vereinfacht. Darüber hinaus hilft Trifacta bei der Umwandlung von Rohdaten in saubere, organisierte Formate für Exploration, Analyse und Exploration. Benutzer können Daten mithilfe von Techniken des maschinellen Lernens untersuchen und analysieren. Der alternative Name von Trifacta, „Data Wrangler“, macht deutlich, dass seine Hauptanwendung die Datenbereinigung ist. Es wurde von AWS für die Implementierung von maschinellem Lernen anerkannt. Im Gegensatz zu Excel erleichtert diese Software die Arbeit mit riesigen Datensätzen. Außerdem hat Trifacta auch hervorragende Ideen zur Textbearbeitung.
#3. Orange
Das orangefarbene Toolkit kann für alles verwendet werden, von der einfachen Datenvisualisierung bis hin zu komplizierten Techniken des maschinellen Lernens, sofern es Open Source ist. Zusätzlich kann die Python-Bibliothek damit verwendet werden. Es fungiert als Leinwand, auf der der Benutzer Widgets platzieren kann, um einen Workflow zu erstellen. Die Widget-Leinwand wird für alle Datenfunktionalitäten verwendet. Benutzer können mit den zahlreichen Visualisierungsmethoden des Tools experimentieren. Das Orange-Tool, das auch in der Methode des maschinellen Lernens verwendet wird, verfügt über eine Vielzahl von Add-Ons. Mit dieser Technologie ist auch Data Mining möglich.
#4. Tableau
Tableau ist eine Plattform für Datenvisualisierung und -analyse, mit der Benutzer Berichte erstellen und diese in einem Browser oder eingebettet in eine Anwendung sowie über Desktop- und mobile Plattformen verteilen können. Es kann sowohl vor Ort als auch in der Cloud funktionieren. Die Grundlage der Tableau-Plattform ist ihre primäre Abfragesprache VizQL. Drag-and-Drop-Dashboard- und Visualisierungselemente werden dadurch in effektive Back-End-Abfragen umgewandelt, wodurch die Anforderungen an Geschwindigkeitsverbesserungen für Endbenutzer reduziert werden. Erweiterte SQL-Abfragen werden von Tableau nicht unterstützt.
Unternehmen für Datenanalysesoftware
Datenanalyse ist der Prozess der Konvertierung oder Änderung der aktuell verfügbaren Daten, um ein besseres Verständnis für diesen spezifischen Prozess oder diese Komponente zu erhalten. Die Belegschaft kann die Informationen und Datenanalysen verwenden, um die Informationen in einem bestimmten Kontext zu sehen und klügere Geschäftsentscheidungen zu treffen, um bessere Produkte und Dienstleistungen bereitzustellen. Laut Umfragen und Branchenstudien nutzten 53 mehr als 2017 % der Unternehmen Big-Data-Analysen, und diese Zahl wird voraussichtlich im Laufe der Zeit um 11 % steigen. In den letzten Jahren hat der Einsatz anspruchsvoller Analysetechniken zur Aufgaben- und Geschäftsautomatisierung zugenommen. Es überrascht nicht, dass sich die Informationsanalyse zu einem unverzichtbaren Werkzeug für zahlreiche Unternehmen auf der ganzen Welt entwickelt hat.
#1. Innowise-Gruppe
Die Innowise Group ist führend in der Entwicklung innovativer Softwarelösungen und verfügt über mehr als fünfzehn Jahre Erfahrung in der Branche. Ihre Softwareentwickler arbeiten von ihren Büros in der blühenden Metropole Warschau aus fleißig daran, bahnbrechende Lösungen zu entwickeln, die den Erfolg von Unternehmen unterstützen. Kunden können ihre Daten mithilfe ihrer Datenanalyse- und Verwaltungskompetenz so verwalten, dass ihr Potenzial maximiert wird. Um die Bedürfnisse jedes Kunden zu bestimmen und zu bewerten, damit er entscheiden kann, wie er es am besten nutzt, arbeiten sie eng mit ihm auf individueller Basis zusammen.
Spezifikationen umfassen:
- Daten verwalten
- Speicherung von Daten
- Daten manipulieren
- Datenzuordnung
- Verbesserte Analytik
- Datenberatung und Beratung
#2. Indium-Software
Data-Analytics- und Data-Engineering-Lösungen sind Kernkompetenzen des Technologielösungsanbieters Indium Software. Aufgrund seiner mehr als 15-jährigen Marktpräsenz gehört es laut Clutch zu den Top 20 der Big-Data-Beratungsunternehmen. Indium bietet zuverlässige, hochmoderne Datenlösungen mit Projektmanagement rund um die Uhr. Es bietet Unternehmen eine breite Palette von Datenanalysediensten, mit denen sie das Beste aus ihren externen, historischen oder Echtzeitdaten herausholen können.
Zu ihren bekanntesten Dienstleistungen gehören:
- Analysen für Text, Bilder und Videos
- Algorithmen für KI und ML
- IoT-Analyse
- Analytik für Vertrieb und Marketing
- BI und Datenvisualisierung
#3. InData Labs
Das Unternehmen InData Labs ist ein bekannter Anbieter von AI & Big Data Lösungen. InData Labs entwickelt KI-gestützte Lösungen, um aktuelle Big-Data-Geschäftsprobleme anzugehen, Kunden dabei zu unterstützen, aus Echtzeitdaten einen Mehrwert zu ziehen und sie für eine erfolgreiche digitale Transformation zu nutzen. Für Unternehmen jeder Größe und in einer Vielzahl von Branchen, darunter Logistik, Gesundheitswesen, Sport und Wellness, E-Commerce, Fertigung, Marketing, Spiele und Unterhaltung, entwickelt InData Labs hochmoderne Software.
#4. ScienceSoft
ScienceSoft, seit 1989 führend in den Bereichen Datenanalyse und Datenwissenschaft, arbeitet mit Unternehmen in mehr als 30 Branchen zusammen, um enorme Mengen heterogener Daten in einen entscheidenden Faktor für die Entscheidungsfindung von Unternehmen umzuwandeln. Die Designer und Implementierer der umfangreichen Lösungen von ScienceSoft für Finanzen, Lieferkette, Vermögenswerte, Kunden, Vertrieb, Produkte, Marketing und HR-Analytik verfügen über 7 bis 20 Jahre Erfahrung. Kunden von ScienceSoft, die seine kundenspezifischen Datenanalyselösungen verwenden, sehen einen Umsatzzuwachs von 20 %, eine Reduzierung der Betriebskosten um 80 % und eine 100-mal schnellere Datenverarbeitung und Berichterstellung. Kunden von ScienceSoft schätzen das Engagement des Anbieters, eine dauerhafte und zukunftssichere Architektur zu schaffen, effektive Datenflüsse zu skizzieren und die richtigen Tech-Stacks auszuwählen.
Welche Software wird am häufigsten für die Datenanalyse verwendet?
Python und R sind Programmiersprachen. Die beiden beliebtesten Programmiersprachen, die in der Datenanalysebranche verwendet werden, sind R und Python. Python ist eine hochrangige, interpretierte Sprache mit einfacher Syntax und dynamischer Semantik, während R ein Open-Source-Programm ist, das für Analysen und Statistiken verwendet wird.
Ist Excel eine Datenanalyse-Software?
Eines der am häufigsten verwendeten Programme zur Datenanalyse ist Microsoft Excel. Sie sind ohne Zweifel das begehrteste verfügbare Analysetool, da sie integrierte Pivot-Tabellen enthalten. Mit diesem All-in-One-Datenverwaltungstool können Sie Ihre Daten einfach importieren, durchsuchen, bereinigen, analysieren und visualisieren.
Ist SPSS eine Datenanalyse-Software?
Die von SPSS angebotene Datenanalyse umfasst deskriptive und bivariate Statistiken, numerische Ergebnisprognosen und Vorhersagen zur Klassifizierung von Personen. Darüber hinaus bietet die Software Funktionen für die Datenübersetzung, Diagrammerstellung und Direktmarketing. Die Hauptansicht der Softwareschnittstelle präsentiert offene Daten ähnlich einer Tabellenkalkulation.
Welche Tools benötige ich, um Datenanalyst zu werden?
Tabellenkalkulationen, Abfragesprachen wie XML und SQL, Programmiersprachen und Frameworks wie Hadoop, Python und R sowie Visualisierungstools wie PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly und Bokeh sind einige der grundlegenden Tools und Fähigkeiten, die für die Datenanalyse benötigt werden .
Wie wähle ich eine Datenanalyse-Software aus?
Berücksichtigen Sie die Datenmodellierungsfunktion eines Tools. Einige sind in der Lage, Daten selbst zu modellieren oder eine semantische Schicht zu unterstützen. Sie müssen SQL oder ein Programm wie dbt verwenden, um Ihre Daten vor der Analyse zu modellieren, wenn Sie eines verwenden möchten, das dies nicht tut. Berücksichtigen Sie schließlich die Lizenzierung und den Preis. Während einige Dienste kostenlos sind, fallen für andere Lizenz- oder Mitgliedschaftskosten an. Benutzer sollten die vielen leistungsfähigen kostenlosen Optionen nicht außer Acht lassen, da die teuersten Tools nicht immer diejenigen mit den besten Funktionen sind.
Welche App für die Datenanalyse?
Einige der Analytics-Apps sortiert nach den beliebtesten
Google Analytics. Ein weit verbreitetes Freemium-Tool für Web- und Mobilanalysen ist Google Analytics.
Hotjar. Daten über den Datenverkehr können mit herkömmlichen Webanalysetools analysiert werden. Andere sind SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory und Gender-API.com. Weitere Tools sind nur einige Beispiele
Benötigen Sie Codierung für die Datenanalyse?
Programmierkenntnisse sind normalerweise für Positionen in der Datenanalyse nicht erforderlich, aber einige Datenanalysten müssen dies täglich tun.
Zusammenfassung
Daten sind ein entscheidendes Werkzeug, und die Wahl des besten Dienstleisters kann sehr schwierig sein. Sie müssen die Bedürfnisse Ihres Unternehmens und die Arten von Daten berücksichtigen, die für die Nutzung bewertet werden müssen
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Bibliographie
