Las empresas utilizan software de análisis de datos para aumentar los ingresos y la eficiencia mediante el análisis de datos comerciales a nivel cuantitativo y cualitativo para aumentar la productividad y las ganancias. Las empresas pueden extraer datos, clasificarlos, encontrar tendencias y comportamientos y analizarlos para obtener información utilizando herramientas de análisis de datos. Las empresas internacionales recopilan y examinan datos sobre clientes, procesos comerciales, economía de mercado y experiencias del mundo real. La función esencial de las empresas modernas es el análisis de datos. Dado que ninguna herramienta de análisis de datos puede satisfacer todas las necesidades, seleccionar la mejor puede ser difícil. Veamos algunas de las soluciones más apreciadas en el mercado actual y luego evaluemos los criterios clave para decidir entre ellas para ayudarlo a decidir qué herramienta de análisis de datos es la mejor para su negocio.
Software de análisis de datos
Hay varias herramientas o software de análisis de datos disponibles en la actualidad para ayudar con el problema de convertir o transformar datos sin procesar en información útil y para trabajar en proyectos de análisis de datos. La toma de decisiones comerciales mediante el análisis basado en datos puede requerir esta información. El deber principal de un analista de datos es obtener información de los datos y, para hacerlo, debe emplear las numerosas tecnologías de análisis de datos a su disposición.
#1. Microsoft Excel
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. Excel es bueno para el análisis fácil, pero no es bueno para el análisis de datos grandes porque tiene un límite de alrededor de 1 millón de filas y tiene capacidades de colaboración y control de versiones deficientes. Para análisis extensos y colaborativos, las empresas deben tener en cuenta las herramientas de análisis basadas en la nube más recientes.
#2. Software de programación R
Uno de los lenguajes más utilizados para el modelado estadístico, la visualización y el análisis de datos es R. Es un lenguaje de programación de código abierto. R simplifica la manipulación de datos con paquetes como plyr, dplyr y tidy. Con herramientas como ggplot2, lattice, Plotly y otras, es fantástico para el análisis y la visualización de datos. Además, tiene una comunidad de desarrollo considerable que ofrece soporte. R se puede descargar de forma gratuita desde su página principal. R es utilizado por corporaciones como ANZ, Google y Firefox, y otras empresas globales como YouTube, Netflix y Google usan Python.
Este software también ofrece más de 15,000 XNUMX paquetes de código abierto y una variedad de herramientas gráficas, incluidas varias para cargar, manipular, modelar y mostrar datos. Los analistas técnicos con habilidades de programación pueden crear prácticamente cualquier forma de análisis de datos en este entorno, pero los usuarios sin esas habilidades deberían ir a otra parte.
#3. Cuaderno Jupyter
Jupyter Notebook es una aplicación web gratuita de código abierto que se puede instalar a través de la plataforma Anaconda o el administrador de paquetes de Python y luego ejecutarse en un navegador o en sistemas de escritorio. Los desarrolladores pueden usar código en vivo para generar informes con datos y gráficos. Hay alrededor de 40 lenguajes de programación compatibles con el sistema. Jupyter Notebook, anteriormente conocido como IPython Notebook, se creó utilizando el lenguaje de programación Python y permite a los programadores aprovechar la amplia biblioteca de paquetes de Python para análisis y visualizaciones. La herramienta tiene una comunidad de desarrolladores considerable que también usa otros lenguajes. Es difícil realizar un seguimiento de los cambios en los documentos de Jupyter Notebook debido al control de versiones débil. Esto implica que no es el mejor entorno para el trabajo de análisis y desarrollo, y no es el mejor entorno para la colaboración. Pero sigue siendo una herramienta crucial de ciencia de datos y análisis de datos para fines educativos y de presentación.
# 4. Pitón
Python es un lenguaje de programación versátil que es esencial para cualquier analista de datos. 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. El principal defecto de Python es su velocidad; usa mucha memoria y es más lento que muchos otros lenguajes. Pero, en términos generales, las ventajas de Python superan sus desventajas si está creando cosas desde cero.
El mejor software de análisis de datos
La cantidad de herramientas que se pueden usar para analizar datos se está expandiendo a medida que crece la disciplina del análisis de datos. ¿Qué herramientas de análisis de datos deberías estudiar si estás pensando en una carrera en el campo? Destacaremos algunas de las herramientas de análisis de datos más importantes en esta publicación y explicaremos por qué debería conocerlas.
#1. altaïr
Este software proporciona una plataforma para análisis de datos abiertos, flexibles, cohesivos y extensibles con herramientas integradas para análisis predictivo y transformación de datos. Altair Monarch ofrece preparación de datos basada en escritorio, y Knowledge Hub ofrece preparación de datos impulsada por grupos y un mercado de datos centralizado para acelerar la colaboración y el gobierno. Dentro de Knowledge Studio, el análisis predictivo y el aprendizaje automático están disponibles. Las capacidades de procesamiento de transmisión y visualización en tiempo real de la compañía se encuentran en Altair Panopticon.
# 2. Google analitico
Con la aplicación oficial de Google Analytics, puede controlar todas sus propiedades de Analytics y administrar su negocio mientras está en movimiento. Esta aplicación te permite:
1) Examinar métricas importantes en informes integrados.
2) Seguimiento de datos en tiempo real
3) Compare los rangos de fechas y aplique segmentos
4) Cree informes personalizados con las métricas y dimensiones que desee.
Veamos algunos comentarios de usuarios recopilados por Google Analytics. ¡Jeff Cooper afirmó que la edición actual de Google Analytics tiene un tema oscuro, en su opinión! Estoy seguro de que no soy el único que lo encuentra agradecido. La nueva interfaz de usuario es realmente fácil de usar y sorprendente. Todo el software parece funcionar bien en todos los sentidos. Todo parece haber sido cuidadosamente planeado antes de ser puesto en acción. Aconsejo a todas las empresas que utilicen esta aplicación para que puedan monitorear su sitio web de manera rápida y sencilla desde cualquier lugar y en cualquier momento. ¡Bien hecho equipo de Analytics por un producto fantástico y útil!
#3. Cognos de IBM
IBM proporciona una amplia variedad de capacidades analíticas y de BI en dos líneas de productos separadas. Los usuarios pueden acceder a los datos para crear paneles e informes utilizando la plataforma Cognos Analytics, una solución integrada de autoservicio. El reconocimiento de patrones automatizado, el soporte para la consulta y generación de lenguaje natural y las capacidades analíticas avanzadas incorporadas son todas características de la interfaz de usuario habilitada para el aprendizaje automático de IBM Watson Analytics. El software de BI de IBM se puede utilizar tanto en las instalaciones como en una solución alojada a través de IBM Cloud.
#4. Incorta
La plataforma de datos Incorta ofrece un rendimiento conjunto acelerado y agiliza la ingesta de datos. Con el motor de mapeo directo de datos de Incorta, los datos comerciales complicados se pueden agregar en tiempo real sin necesidad de un almacén de datos. Los usuarios pueden hacer clic en un botón para profundizar desde los KPI agregados de nivel superior hasta la información de transacciones de respaldo. Puede perforar en todas partes con Incorta, gracias a las rutas y niveles de perforación definidos por el usuario.
#5. Microsoft PowerBI
Una de las mejores plataformas de inteligencia empresarial, Microsoft Power BI, admite una gran cantidad de fuentes de datos. Los usuarios pueden crear y compartir paneles, visualizaciones e informes con esta herramienta. Los usuarios pueden crear una aplicación de Power BI combinando varios paneles e informes para una fácil implementación. Además, los usuarios de Power BI pueden crear modelos de aprendizaje automático automatizados y el software se conecta con Azure Machine Learning. La comunidad de usuarios muy activa de la plataforma ayuda a expandir la funcionalidad de la herramienta e interactuar con Excel y Office 365.
#6. Nube de análisis de Oracle
Oracle Analytics Cloud es un software que proporciona una amplia selección de soluciones analíticas y de BI que se pueden implementar en las instalaciones o en Oracle Cloud. La solución Business Intelligence 12c de la compañía incluye capacidades de BI convencionales. Oracle Data Visualization ofrece herramientas más sofisticadas y permite a los usuarios arrastrar y pegar características, tablas y gráficos para visualizar datos de forma dinámica. Mediante el uso de puntos de la historia, el programa también permite a los usuarios guardar imágenes de momentos analíticos en el tiempo.
Software de análisis de datos gratuito
Tenga en cuenta la capacidad de modelado de datos de una herramienta. Algunos son capaces de modelar datos por sí mismos o admitir una capa semántica. Para analizar datos y extraer información valiosa del conjunto de datos, se emplea software gratuito de análisis de datos. Estas tecnologías ayudan a las empresas a desarrollar un proceso de toma de decisiones basado en datos. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner y Qlikview son algunas de las herramientas más conocidas y apreciadas en el sector. Estas herramientas vienen con una serie de capacidades integradas que respaldan el proceso de análisis de datos. Por último, tenga en cuenta la licencia y el precio. Si bien algunos servicios son gratuitos, otros tienen costos de licencia o membresía. Los usuarios no deben ignorar las muchas opciones gratuitas disponibles, ya que incluso las herramientas más costosas pueden no tener todas las funciones que necesitan.
#1. Analítica de Zoho
Puede obtener nuevas perspectivas sobre los datos de su negocio con la ayuda del software de análisis e inteligencia comercial de autoservicio como Zoho Analytics. Sin necesidad de asistencia de TI, puede producir y compartir informes ad hoc de forma rápida y eficaz. Incluso cuando existe un firewall, las bases de datos y las aplicaciones pueden importar datos. Zoho DataPrep, que conecta, modela, limpia, transforma y enriquece los datos para análisis, es un componente de Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta es una herramienta de manipulación de datos de código abierto que simplifica la preparación de datos para el análisis de datos. Además, Trifacta ayuda en la transformación de datos sin procesar en formatos limpios y organizados para exploración, análisis y exploración. Los usuarios pueden explorar y analizar datos con el uso de técnicas de aprendizaje automático. El nombre alternativo de Trifacta, "Data Wrangler", deja claro que su aplicación principal es la limpieza de datos. Ha recibido el reconocimiento de AWS por la implementación de aprendizaje automático. A diferencia de Excel, este software facilita el trabajo con grandes conjuntos de datos. Además, Trifacta también tiene excelentes ideas para la edición de texto.
#3. Naranja
El kit de herramientas naranja se puede utilizar para todo, desde la visualización de datos sencilla hasta técnicas complejas de aprendizaje automático, siempre que sea de código abierto. Además, la biblioteca de Python se puede usar con él. Funciona como un lienzo donde el usuario puede colocar widgets para crear un flujo de trabajo. El lienzo del widget se utiliza para todas las funcionalidades de datos. Los usuarios pueden experimentar con los numerosos métodos de visualización de la herramienta. La herramienta Orange, que también se utiliza en el método de aprendizaje automático, tiene una amplia variedad de complementos. Con esta tecnología, la minería de datos también es posible.
#4. Cuadro
Tableau es una plataforma para la visualización y el análisis de datos que permite a los usuarios crear informes y distribuirlos dentro de un navegador o incrustados en una aplicación, así como en plataformas móviles y de escritorio. Puede funcionar tanto en sitio como en la nube. La base de la plataforma Tableau es su lenguaje de consulta principal, VizQL. Los elementos de panel y visualización de arrastrar y soltar se convierten en consultas de back-end efectivas gracias a esto, lo que reduce el requisito de mejoras de velocidad para el usuario final. Las consultas SQL avanzadas no son compatibles con Tableau.
Empresa de software de análisis de datos
El análisis de datos es el proceso de convertir o alterar los datos actualmente disponibles para obtener una mejor comprensión de ese proceso o componente específico. La fuerza laboral puede usar la información y el análisis de datos para ver la información en un contexto específico y tomar decisiones comerciales más acertadas para brindar mejores productos y servicios. Según encuestas e investigaciones de la industria, más del 53 % de las empresas utilizaron análisis de big data en 2017, y se espera que esa cifra aumente un 11 % con el tiempo. En los últimos años, ha aumentado el uso de técnicas analíticas sofisticadas para la automatización de tareas y negocios. No sorprende que el análisis de la información se haya convertido en una herramienta vital para numerosas empresas en todo el mundo.
#1. Grupo Innowise
El Grupo Innowise es líder en el desarrollo de soluciones de software de vanguardia y cuenta con más de quince años de experiencia en la industria. Sus desarrolladores de software trabajan diligentemente desde sus oficinas en la próspera metrópolis de Varsovia para desarrollar soluciones innovadoras que respalden el éxito de las empresas. Los clientes pueden administrar sus datos de una manera que maximice su potencial con la ayuda de su experiencia en administración y análisis de datos. Para determinar y evaluar las necesidades de cada cliente para que puedan decidir cómo utilizarlo mejor, trabajan en estrecha colaboración con ellos de forma individual.
Las especificaciones incluyen:
- Manejo de datos
- Almacenamiento de datos
- Manipular datos
- Mapeo de datos
- Análisis mejorado
- Asesoramiento y consultoría de datos
#2. Software indio
Las soluciones de análisis e ingeniería de datos son competencias centrales del proveedor de soluciones tecnológicas Indium Software. Se encuentra entre las 15 principales firmas de consultoría de Big data según Clutch debido a sus más de 20 años de presencia en el mercado. Indium ofrece soluciones de datos confiables y de vanguardia con gestión de proyectos las XNUMX horas. Brinda a las empresas una amplia gama de servicios de análisis de datos para ayudarlos a aprovechar al máximo sus datos externos, históricos o en tiempo real.
Entre sus servicios más conocidos se encuentran:
- Análisis de texto, imágenes y video
- Algoritmos para IA y ML
- análisis de IoT
- Analítica para ventas y marketing
- BI y visualización de datos
#3. Laboratorios InData
La empresa InData Labs es un conocido proveedor de soluciones de IA y Big Data. InData Labs crea soluciones impulsadas por IA para abordar las preocupaciones comerciales actuales de big data, ayudando a los clientes a obtener valor de los datos en tiempo real y utilizándolos para impulsar una transformación digital exitosa. Para empresas de todos los tamaños y en una variedad de sectores, incluidos logística, salud, deportes y bienestar, comercio electrónico, fabricación, marketing, juegos y entretenimiento, InData Labs desarrolla software de vanguardia.
#4. cienciasoft
ScienceSoft, líder en análisis de datos y ciencia de datos desde 1989, trabaja con empresas en más de 30 industrias para transformar enormes volúmenes de datos heterogéneos en un factor crucial en la toma de decisiones empresariales. Los diseñadores e implementadores de las soluciones a gran escala de ScienceSoft para análisis financieros, de cadena de suministro, activos, clientes, ventas, productos, marketing y recursos humanos tienen de 7 a 20 años de experiencia combinada. Los clientes de ScienceSoft que usan sus soluciones personalizadas de análisis de datos ven un aumento en los ingresos del 20 %, una reducción del 80 % en los costos operativos y un procesamiento de datos y generación de informes 100 veces más rápido. Los clientes de ScienceSoft valoran la dedicación del proveedor para crear una arquitectura duradera y preparada para el futuro, delinear flujos de datos efectivos y elegir las pilas tecnológicas adecuadas.
¿Qué software es el más utilizado para el análisis de datos?
Python y R son lenguajes de programación. Los dos lenguajes de programación más populares utilizados en la industria del análisis de datos son R y Python. Python es un lenguaje interpretado de alto nivel con sintaxis simple y semántica dinámica, mientras que R es un programa de código abierto utilizado para análisis y estadísticas.
¿Es Excel un software de análisis de datos?
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 un software de análisis de datos?
El análisis de datos que ofrece SPSS incluye estadísticas descriptivas y bivariadas, pronósticos de resultados numéricos y predicciones para clasificar individuos. Además, el software ofrece funcionalidad para traducción de datos, gráficos y marketing directo. La vista principal de la interfaz del software presenta datos abiertos de manera similar a una hoja de cálculo.
¿Qué herramientas necesito para convertirme en analista de datos?
Las hojas de cálculo, los lenguajes de consulta como XML y SQL, los lenguajes y marcos de programación como Hadoop, Python y R, y las herramientas de visualización como PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly y Bokeh son algunas de las herramientas y capacidades fundamentales necesarias para el análisis de datos. .
¿Cómo elijo un software de análisis de datos?
Tenga en cuenta la capacidad de modelado de datos de una herramienta. Algunos son capaces de modelar datos por sí mismos o admitir una capa semántica. Debe usar SQL o un programa como dbt para modelar sus datos antes del análisis si desea utilizar uno que no lo haga. Por último, tenga en cuenta la licencia y el precio. Si bien algunos servicios son gratuitos, otros tienen costos de licencia o membresía. Los usuarios no deben ignorar las muchas opciones gratuitas disponibles porque las herramientas más caras no siempre son las que tienen las mejores características.
¿Qué aplicación utilizar para el análisis de datos?
Algunas de las aplicaciones de Analytics ordenadas por las más populares
Google Analytics. Una herramienta freemium de análisis web y móvil muy utilizada es Google Analytics.
Hotjar. Los datos sobre el tráfico se pueden analizar utilizando herramientas de análisis web convencionales. Otros incluyen SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory y Gender-API.com. Y otras herramientas son solo algunos ejemplos.
¿Necesita codificación para el análisis de datos?
Las habilidades de codificación normalmente no son necesarias para puestos en el análisis de datos, pero algunos analistas de datos tienen que hacerlo a diario.
Conclusión
Los datos son una herramienta crucial y elegir el mejor proveedor de servicios puede ser muy difícil. Debe tener en cuenta las necesidades de su empresa y los tipos de datos que deben evaluarse para el uso.
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Referencias
