El número de herramientas para el análisis de datos se está expandiendo a medida que se desarrolla la disciplina del análisis de datos. Si está pensando en trabajar en esta industria, debe leer este artículo por completo. Discutiremos algunas de las herramientas de análisis de datos más importantes en este artículo, junto con sus beneficios. Recibirá una breve descripción de cada uno, destacando sus usos, beneficios y desventajas, tanto para las herramientas de código abierto como para el software con fines de lucro.
¿Qué es una herramienta analítica?
Las herramientas analíticas se refieren a las herramientas que permiten el acceso a los datos con fines de investigación y evaluación, incluidos, entre otros, tableros, un generador de consultas, resúmenes de resultados importantes de los estudiantes y el empleo, y una biblioteca de investigación, que puede incluir el conjunto de datos P20W.
Herramientas analíticas para empresas
Para evaluar y analizar datos, las soluciones de análisis empresarial los recopilan de uno o más sistemas empresariales y los consolidan en un repositorio, como un almacén de datos. La mayoría de las empresas emplean una variedad de herramientas de análisis, incluidos programas sofisticados de extracción de datos, hojas de cálculo con características estadísticas y programas de modelado predictivo.
Juntas, estas herramientas de análisis de negocios brindan a la organización una imagen integral del negocio, revelando información crucial y comprensión de la industria, y permitiendo que la organización tome decisiones más informadas sobre operaciones comerciales, conversiones de clientes y otros asuntos.
Herramientas para el Análisis de Negocios:
#1. Evaluación FODA
Un análisis FODA es un conjunto de técnicas utilizadas para observar los elementos internos y externos que tienen un impacto en el éxito de una empresa. Antes de que la empresa lance cualquier plan nuevo, en particular los planes de marketing estratégico, este estudio generalmente se lleva a cabo en las primeras etapas. Las fortalezas, las debilidades, las oportunidades y las amenazas son los cuatro factores contribuyentes en este estudio que deben analizarse para terminarlo. Las fortalezas y debilidades entre ellas se refieren a cualquier factor que sea interno y esté bajo el control de una corporación; por esta razón, también se les conoce como factores internos. El análisis comparativo, por otro lado, se enfoca en analizar elementos externos. Estos elementos se dividen luego en oportunidades y amenazas empresariales.
#2. Evaluación de plagas
Este análisis de PEST, que significa Político, Económico, Sociológico y Tecnológico, es un enfoque para examinar cómo los factores externos afectan el desempeño de una empresa. Los dueños de negocios reciben una variedad de aspectos externos para considerar durante el proceso de análisis que tiene un impacto en sus empresas tanto directa como indirectamente.
#3. Evaluación MOST
Este enfoque es apropiado para cualquier empresa que desee realizar un análisis interno porque brinda a los propietarios la seguridad de que están siguiendo el patrón correcto. Misión, Objetivos, Estrategias y Tácticas se abrevian como MOST. La empresa debe especificar hacia dónde quiere ir, qué objetivos debe alcanzar para llevar a cabo su misión, los detalles de su plan y cómo los llevará a cabo.
#4. heptalisis
Este enfoque analiza los aspectos clave de una iniciativa empresarial al inicio del proceso de evaluación. Oportunidad de mercado, producto o solución, estrategia de ejecución, motor financiero, capital humano, rendimiento esperado y margen de seguridad son los siete factores centrales que componen este análisis.
Herramientas analíticas de datos
Comenzaremos nuestra lista con las necesidades absolutas: las herramientas de análisis de datos que necesita tener. Luego, pasaremos a algunos de los productos y plataformas más populares utilizados por empresas grandes y pequeñas.
#1. Usar Excel
Excel en pocas palabras:
- Software para hojas de cálculo, tipo de utilidad.
- Disponibilidad: Negocios.
- Los informes y la disputa de datos son los dos usos principales.
- Pros: es ampliamente utilizado y tiene muchos complementos útiles.
- Contras: Caro, errores de cálculo y mala gestión de datos enormes.
El programa de hoja de cálculo más conocido es Excel. También tiene características de cálculo y gráficos que son excelentes para el análisis de datos. No importa cuál sea su área de especialización o el software adicional que desee, Excel es un estándar en la industria. Sus útiles funciones integradas incluyen herramientas de diseño de formularios y tablas dinámicas (para ordenar o contar datos). También proporciona una amplia gama de características adicionales que simplifican la manipulación de datos. Por ejemplo, puede combinar texto, números y fechas en una sola celda con la función CONCATENAR. La función de búsqueda de Excel simplifica el aislamiento de datos particulares, y SUMAR.SI le permite crear valores totales basados en criterios flexibles.
# 2. Pitón
En una palabra:
- El lenguaje utilizado para la programación.
- Hay disponibles miles de bibliotecas gratuitas y de código abierto.
- Todo, desde el raspado de datos hasta el análisis y la generación de informes, se realiza con él.
- Pros: fácil de aprender, muy adaptable y ampliamente utilizado.
- Contras: requiere mucha memoria; no tan rápido como otros lenguajes para ejecutar
Python es una herramienta esencial para todos los analistas de datos y tiene una amplia gama de aplicaciones. Da mayor prioridad a la legibilidad que los lenguajes más sofisticados y, debido a su uso generalizado en la industria informática, muchos programadores ya están familiarizados con él. Además, Python es increíblemente adaptable, con una amplia selección de bibliotecas de recursos adecuadas para una amplia gama de diversos trabajos de análisis de datos. Por ejemplo, las bibliotecas NumPy y pandas son excelentes para respaldar el procesamiento general de datos y optimizar las cargas de trabajo altamente computacionales.
#3. Cuaderno Jupyter
Descripción general de Jupyter Notebook:
- El software de autoría interactivo es este tipo de herramienta.
- Disponibilidad: código abierto.
- Los usos comunes incluyen compartir código, desarrollar tutoriales y mostrar el trabajo.
- Pros: Excelente para exhibir; independiente del idioma.
- Desventajas: No es muy autónomo ni propicio para el trabajo en equipo.
Un programa web de código abierto llamado Jupyter Notebook le permite crear documentos interactivos. Estos incorporan texto narrativo, ecuaciones, programación en vivo y visualizaciones. ¡Piense en algo que se asemeje a una página de Microsoft Word pero que sea mucho más interactivo y adaptado para el análisis de datos! Es una excelente herramienta para mostrar el trabajo como herramienta de análisis de datos: Jupyter Notebook, que se ejecuta en el navegador, admite más de 40 idiomas, incluidos Python y R. También ofrece una variedad de salidas, que incluyen HTML, fotos, videos y más, y se conecta con herramientas de análisis de datos de gran tamaño como Apache Spark (ver más abajo).
#4. chispa apache
Un breve resumen de Apache Spark
- Marco para el procesamiento de datos, tipo de herramienta.
- Disponibilidad: código abierto.
- El procesamiento de big data y el aprendizaje automático son los dos usos principales.
- Pros: Rápido, dinámico y fácil de usar.
- Contras: interfaz de usuario estricta y falta de un mecanismo de gestión de archivos.
Con el uso de la arquitectura de software Apache Spark, los científicos y analistas de datos pueden analizar rápidamente enormes volúmenes de datos. Inicialmente se creó en 2012 y luego se donó a la fundación benéfica Apache Software Foundation. Spark es un marco de análisis distribuido creado para examinar conjuntos de datos a gran escala no estructurados. Si bien hay otros marcos que son similares (como Apache Hadoop), Spark es increíblemente rápido. Es aproximadamente 100 veces más rápido que Hadoop ya que usa RAM en lugar de memoria local. Por lo tanto, se emplea con frecuencia en la creación de modelos de aprendizaje automático que requieren una gran cantidad de datos.
#5. Microsoft PowerBI
Power BI en pocas palabras:
- Un conjunto de herramientas de análisis de negocios.
- Software que está disponible para la compra (con una versión gratuita).
- Se utiliza con mayor frecuencia para el análisis predictivo y la visualización de datos.
- Pros: Excelente conectividad de datos, actualizaciones consistentes y visualizaciones efectivas.
- Contras: datos limitados (en la versión gratuita), fórmulas estrictas y una interfaz de usuario torpe.
Power BI es relativamente nuevo en el mercado de soluciones de análisis de datos con una vida útil de menos de diez años. Primero se desarrolló como un complemento de Excel, pero luego se actualizó como un conjunto independiente de herramientas de análisis de datos corporativos a principios de la década de 2010. Con una curva de aprendizaje corta, los usuarios de Power BI pueden crear fácilmente paneles e informes visuales interactivos. Su fuerte integración de datos es su punto de venta clave; funciona bien con fuentes en la nube como análisis de Google y Facebook, así como con archivos de texto, servidores SQL y Excel (como es de esperar de un producto de Microsoft).
#8. Cuadro
Resumen rápido de Tableau:
- Herramienta de este tipo: una para visualización de datos.
- Disponibilidad: Comercial.
- La creación de paneles de datos y hojas de trabajo es para lo que se usa principalmente.
- Pros: Rapidez, interacción y soporte para dispositivos móviles.
- Contras: falta de preprocesamiento de datos y control de versiones deficiente.
Una de las mejores herramientas comerciales de análisis de datos es Tableau, que le permite crear visualizaciones y paneles interactivos sin necesidad de tener un conocimiento profundo de la programación. La suite es increíblemente fácil de usar y maneja grandes volúmenes de datos mejor que muchas otras herramientas de BI. Su interfaz visual de arrastrar y soltar es otra característica que la distingue de muchas otras herramientas de análisis de datos. Sin embargo,
#9. cuchillo
En una palabra:
- Plataforma de integración de datos, tipo de herramienta.
- Disponibilidad: código abierto.
- La minería de datos y el aprendizaje automático son los dos usos principales.
- Pros: la plataforma de código abierto es excelente para la programación impulsada por elementos visuales.
- Contras: no es escalable y varias funciones requieren conocimientos técnicos.
KNIME (Konstanz Information Miner), una plataforma de integración de datos basada en la nube y de código abierto, es la última de nuestra lista. Los ingenieros de software de la Universidad de Konstanz en Alemania lo crearon en 2004. Aunque KNIME se desarrolló inicialmente para el sector farmacéutico, su capacidad para recopilar datos de varias fuentes en un solo sistema ha llevado a su uso en otros campos. Estos consisten en aprendizaje automático, inteligencia comercial y análisis del consumidor.
La razón por la que Sprout Social ocupa el primer lugar en nuestra lista es por la demanda de análisis de redes sociales entre canales.
Sprout lo tiene cubierto, ya sea que desee comparar rápidamente los resultados en numerosas redes a la vez o profundizar en su rendimiento en una sola red.
Sprout incluye opciones de generación de informes con plantillas y personalizables, lo que le brinda una variedad de formas no solo de recopilar datos sociales cruciales, sino también de comprender lo que representan y comunicarlos a otros, excluyendo métricas irrelevantes y reduciendo el ruido.
# 2 HubSpot
Las herramientas analíticas proporcionadas por HubSpot te permiten vincular el rendimiento de las redes sociales con el aumento de las ventas y los negocios. Puedes informar sobre el éxito de tu estrategia social en todos los canales, ya sea que produzcas contenido directamente a través de HubSpot, a través de otras plataformas o mientras estás en movimiento. Para medir el éxito de una campaña, también puede comparar el rendimiento de varias plataformas de redes sociales.
# 3. BuzzSumo
BuzzSumo es una herramienta fantástica para examinar la interacción social de cualquier información dada, a pesar de no ser una plataforma de redes sociales en el sentido tradicional.
Esta herramienta puede mostrarle la cantidad de veces que se compartió su artículo de blog más reciente en Facebook, Twitter y Pinterest. Para evaluar cómo se comparan sus estrategias de marketing de contenido con la competencia, también puede realizar un seguimiento del rendimiento del contenido que compite por las palabras clave relevantes de la industria.
#4. curarate
Las empresas que buscan aumentar sus ventas en Instagram pueden usar plataformas como Curalate como una tienda híbrida y una herramienta de análisis. Probablemente haya encontrado un enlace "Like2Buy" en la naturaleza, ya sea que tenga la marca o no. Mire la biografía de Instagram de Curalate para ver cómo las grandes empresas como Bose la usan para las ventas sociales.
#5. Cifra
Herramientas como Keyhole ofrecen un análisis de rendimiento en tiempo real de los hashtags específicos del sector y de la campaña en Twitter e Instagram. Al hacer esto, las empresas pueden anunciarse durante los períodos de mayor actividad y saber qué hashtags son más populares entre sus seguidores.
#6. Aplicación SHIELD.
LinkedIn está recibiendo una atención cada vez mayor por parte de los especialistas en marketing B2B, ya que es la fuente del 80 % de sus contactos sociales. Mientras tanto, dada la creciente demanda de defensa de los empleados, las organizaciones también deberían monitorear el perfil de cada vendedor en LinkedIn además de la página de su empresa.
La brecha se está cerrando con soluciones emergentes de análisis de redes sociales como SHIELD. Por ejemplo, SHIELD evalúa la efectividad del perfil y las publicaciones de cada empleado. Los empleados pueden modificar sus publicaciones antes de compartirlas para aumentar su alcance mediante el uso de métricas de contenido, como me gusta promedio, comentarios y hashtags.
Herramientas analíticas de marketing
Debemos comprender los dominios en los que estas herramientas pueden ser útiles si queremos comprender la importancia de las herramientas analíticas de marketing. Los análisis de marketing vienen en una variedad de formas.
#1. mejorado
Improvado es una plataforma de análisis de marketing de nivel empresarial que agiliza el estudio adicional de sus datos de marketing, ventas e ingresos al automatizar la recopilación y transformación de datos. La plataforma facilita toda la canalización de datos de marketing.
#2. whatagraph
Con la ayuda de la herramienta de informes de marketing Whatagraph, puede compilar informes útiles de una variedad de fuentes de datos. Los dos principales datos demográficos de los usuarios de Whatagraph son los siguientes. La primera categoría consiste en empresas de marketing que administran numerosas cuentas para cada cliente. Pueden conectar estas fuentes de datos con Whatagraph para producir el informe. El informe se puede automatizar para enviar automáticamente nuevos datos a intervalos predeterminados después de que se haya preparado. Sobre esta base, las agencias podrían reducir las horas semanales dedicadas al desarrollo de informes para cada cliente.
#3. domo
Domo es una herramienta de análisis centrada en la visualización de datos y la inteligencia empresarial.
La plataforma Domo es ideal para ejecutivos de nivel C empleados por grandes corporaciones que desean utilizar una herramienta de BI no específica de marketing que puede producir paneles de nivel ejecutivo en toda la empresa. Los datos de las iniciativas de marketing no son el enfoque principal de Domo. Esto indica que si bien el programa tiene una capacidad considerable para tableros ejecutivos e información comercial de toda la empresa, probablemente no sea la opción ideal para la recopilación y visualización de datos de marketing. La plataforma es demasiado costosa para que la use solo el departamento de marketing porque los conectores no son tan profundos y las integraciones de marketing son menos extensas.
#4.Embudo.io
Funnel.io es una plataforma de análisis de marketing que agiliza los informes y análisis de marketing mediante la automatización de la recopilación, transformación y carga de datos. Más de 500 aplicaciones y plataformas, incluidos CRM, comercio electrónico, plataformas de marketing por correo electrónico y otras, están integradas con el programa. Los usuarios pueden realizar una categorización de datos automatizada, modificar la frecuencia de las importaciones y exportaciones y cambiar los datos sin procesar utilizando Funnel.io.
¿Cuáles son las 5 categorías de herramientas analíticas?
- Preceptivo,
- Profético,
- Diagnóstico,
- Descriptivo,
- y Cognitivo
¿Es Excel una herramienta analítica?
Uno de los programas más utilizados para el análisis de datos es Microsoft Excel. Son sin duda la herramienta de análisis disponible más buscada ya que incluyen tablas dinámicas integradas. Simplemente puede importar, navegar, limpiar, analizar y visualizar sus datos usando esta herramienta de administración de datos todo en uno.
¿SPSS es una herramienta de análisis de datos?
SPSS proporciona análisis de datos para estadísticas descriptivas y bivariadas, pronósticos de resultados numéricos y predicciones para la identificación de grupos. Además, el software ofrece funciones de gráficos, marketing directo y transformación de datos.
¿Cuál es la herramienta analítica más utilizada?
La herramienta más popular para trabajar con hojas de cálculo y crear análisis es Microsoft Excel.
¿Qué es una herramienta y método analítico?
Las herramientas analíticas se refieren a las herramientas que permiten el acceso a los datos con fines de investigación y evaluación, incluidos, entre otros, tableros, un generador de consultas, resúmenes de resultados importantes de estudiantes y empleos, y una biblioteca de investigación, que puede incluir el conjunto de datos P20W.
¿Cuáles son las 3 técnicas analíticas comunes?
- Análisis de regresión.
- Modelado de Montecarlo.
- Evaluación de factores
¿Cómo elijo una herramienta analítica?
- Objetivos de negocio. Su plataforma de análisis debe cumplir con sus requisitos comerciales actuales y futuros, al igual que cualquier otra inversión en TI.
- Precios
- Interfaz de usuario y visualización,
- Análisis avanzado y precios.
- Integración, Movilidad,
- Agilidad y Escalabilidad,.
- Múltiples fuentes de datos.
Conclusión
Las amenazas a la seguridad de los datos existen para todas las empresas. Al analizar y visualizar los datos pertinentes, las organizaciones pueden emplear el análisis de datos para determinar las causas fundamentales de filtraciones de datos anteriores. Por ejemplo, la división de TI puede emplear programas de análisis de datos para analizar, analizar y visualizar registros de auditoría con el fin de identificar la ruta y el punto de origen de un ataque. TI puede usar esta información para encontrar vulnerabilidades y parchearlas.
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Referencias
