Les entreprises utilisent un logiciel d'analyse de données pour augmenter leurs revenus et leur efficacité en analysant les données commerciales à un niveau quantitatif et qualitatif pour augmenter la productivité et les bénéfices. Les entreprises peuvent extraire des données, les classer, trouver des tendances et des comportements et les analyser pour obtenir des informations à l'aide d'outils d'analyse de données. Les entreprises internationales recueillent et examinent des données sur les clients, les processus commerciaux, l'économie du marché et l'expérience du monde réel. La fonction essentielle des entreprises modernes est l'analyse des données. Étant donné qu'aucun outil d'analyse de données ne peut répondre à tous les besoins, il peut être difficile de sélectionner le meilleur. Examinons certaines des solutions les plus appréciées sur le marché aujourd'hui, puis évaluons les critères clés pour les choisir afin de vous aider à choisir l'outil d'analyse de données le mieux adapté à votre entreprise.
Logiciel d'analyse de données
Il existe plusieurs outils ou logiciels d'analyse de données disponibles aujourd'hui pour résoudre le problème de la conversion ou de la transformation de données brutes en informations utiles et pour travailler sur des projets d'analyse de données. La prise de décisions commerciales à l'aide d'une analyse basée sur les données peut nécessiter ces informations. Le devoir principal d'un analyste de données est de tirer des informations des données et, pour ce faire, il doit utiliser les nombreuses technologies d'analyse de données à sa disposition.
#1. Microsoft Excel
Le tableur le plus connu est Excel. Il possède également des fonctionnalités de calcul et de représentation graphique qui sont excellentes pour l'analyse des données. Quel que soit votre domaine d'expertise ou le logiciel supplémentaire dont vous pourriez avoir besoin, Excel est une norme dans l'industrie. Ses fonctionnalités intégrées utiles incluent des outils de conception de formulaires et des tableaux croisés dynamiques (pour trier ou comptabiliser les données). Il fournit également un large éventail de fonctionnalités supplémentaires qui simplifient la manipulation des données. Excel est bon pour une analyse facile, mais il n'est pas bon pour l'analyse de données volumineuses car il a une limite d'environ 1 million de lignes et a de faibles capacités de collaboration et de gestion des versions. Pour des analyses approfondies et collaboratives, les entreprises doivent prendre en compte les outils d'analyse basés sur le cloud les plus récents.
#2. Logiciel de programmation R
L'un des langages les plus largement utilisés pour la modélisation statistique, la visualisation de données et l'analyse est R. C'est un langage de programmation open source. R simplifie la manipulation des données avec des packages tels que plyr, dplyr et tidy. Avec des outils comme ggplot2, lattice, Plotly et autres, il est fantastique pour l'analyse et la visualisation des données. De plus, il dispose d'une importante communauté de développement qui offre un support. R peut être téléchargé gratuitement depuis sa page principale. R est utilisé par des sociétés comme ANZ, Google et Firefox, et d'autres entreprises mondiales comme YouTube, Netflix et Google utilisent Python.
Ce logiciel propose également plus de 15,000 XNUMX packages open source et une variété d'outils graphiques, dont plusieurs pour le chargement, la manipulation, la modélisation et l'affichage des données. Les analystes techniques ayant des compétences en programmation peuvent créer pratiquement n'importe quelle forme d'analyse de données dans cet environnement, mais les utilisateurs sans ces compétences devraient aller ailleurs.
#3. Cahier Jupyter
Le Jupyter Notebook est une application Web gratuite et open source qui peut être installée via la plate-forme Anaconda ou le gestionnaire de packages Python, puis exécutée dans un navigateur ou sur des systèmes de bureau. Les développeurs peuvent utiliser du code en direct pour générer des rapports avec des données et des graphiques. Environ 40 langages de programmation sont pris en charge par le système. Jupyter Notebook, anciennement connu sous le nom d'IPython Notebook, a été créé à l'aide du langage de programmation Python et permet aux programmeurs d'exploiter la vaste bibliothèque de packages Python pour l'analyse et les visualisations. L'outil dispose d'une importante communauté de développeurs qui utilise également d'autres langues. Il est difficile de suivre les modifications apportées aux documents Jupyter Notebook en raison d'un contrôle de version faible. Cela implique que ce n'est pas le meilleur cadre pour le travail de développement et d'analyse, et ce n'est pas le meilleur cadre pour la collaboration. Mais il continue d'être un outil crucial de science des données et d'analyse de données à des fins de présentation et d'enseignement.
#dix. Python
Python est un langage de programmation polyvalent qui est essentiel pour tout analyste de données. Il accorde une plus grande priorité à la lisibilité que les langages plus sophistiqués et, en raison de son utilisation répandue dans l'industrie informatique, de nombreux programmeurs le connaissent déjà. De plus, Python est incroyablement adaptable, avec une vaste sélection de bibliothèques de ressources adaptées à un large éventail de travaux d'analyse de données divers. Le principal défaut de Python est sa vitesse ; il utilise beaucoup de mémoire et est plus lent que de nombreux autres langages. Mais d'une manière générale, les avantages de Python dépassent ses inconvénients si vous créez des choses à partir de zéro.
Meilleur logiciel d'analyse de données
Le nombre d'outils pouvant être utilisés pour analyser les données augmente à mesure que la discipline de l'analyse des données se développe. Quels outils d'analyse de données devriez-vous étudier si vous envisagez une carrière dans le domaine ? Nous mettrons en évidence certains des outils d'analyse de données les plus importants dans cet article et expliquerons pourquoi vous devriez les connaître.
#1. Altaïr
Ce logiciel fournit une plate-forme pour l'analyse de données ouverte, flexible, cohérente et extensible avec des outils intégrés pour l'analyse prédictive et la transformation des données. Altair Monarch propose une préparation des données sur ordinateur, et Knowledge Hub propose une préparation des données pilotée par le groupe et un marché de données centralisé pour accélérer la collaboration et la gouvernance. Dans Knowledge Studio, l'analyse prédictive et l'apprentissage automatique sont mis à disposition. Les capacités de visualisation en temps réel et de traitement de flux de l'entreprise sont hébergées dans Altair Panopticon.
#2. Google Analytics
Avec l'application officielle Google Analytics, vous pouvez garder un œil sur toutes vos propriétés Analytics et gérer votre entreprise lorsque vous êtes en déplacement. Cette application vous permet :
1) Examinez les métriques importantes dans les rapports intégrés.
2) Suivre les données en temps réel
3) Comparez les plages de dates et appliquez des segments
4) Créez des rapports personnalisés avec les mesures et les dimensions que vous souhaitez.
Examinons quelques commentaires d'utilisateurs recueillis par Google Analytics. Jeff Cooper a déclaré que l'édition actuelle de Google Analytics a un thème sombre, à son avis ! Je suis sûr que je ne suis pas le seul à le trouver reconnaissant. La nouvelle interface utilisateur est vraiment conviviale et étonnante. L'ensemble du logiciel semble bien fonctionner à tous points de vue. Tout semble avoir été soigneusement planifié avant d'être mis en action. Je conseille à chaque entreprise d'utiliser cette application afin de pouvoir surveiller rapidement et simplement leur site Web de n'importe où et à tout moment. Bravo à l'équipe Analytics pour un produit fantastique et utile !
#3. IBMCognos
IBM fournit une grande variété de capacités de BI et d'analyse sous deux gammes de produits distinctes. Les utilisateurs peuvent accéder aux données pour créer des tableaux de bord et des rapports à l'aide de la plateforme Cognos Analytics, une solution intégrée en libre-service. La reconnaissance automatisée des modèles, la prise en charge de l'interrogation et de la génération en langage naturel et les capacités d'analyse avancées intégrées sont toutes des fonctionnalités de l'interface utilisateur compatible avec l'apprentissage automatique d'IBM Watson Analytics. Le logiciel BI d'IBM peut être utilisé à la fois sur site et en tant que solution hébergée via IBM Cloud.
#4. Incorta
La plate-forme de données Incorta offre des performances conjointes accélérées et accélère l'ingestion de données. Avec le moteur de cartographie directe des données d'Incorta, des données commerciales complexes peuvent être agrégées en temps réel sans avoir besoin d'un entrepôt de données. Les utilisateurs peuvent cliquer sur un bouton pour accéder aux KPI agrégés de haut niveau et aux informations de support sur les transactions. Vous pouvez forer n'importe où avec Incorta, grâce aux chemins et niveaux de forage définis par l'utilisateur.
#5. Microsoft Power BI
L'une des meilleures plateformes d'informatique décisionnelle, Microsoft Power BI, prend en charge un grand nombre de sources de données. Les utilisateurs peuvent créer et partager des tableaux de bord, des visualisations et des rapports à l'aide de cet outil. Les utilisateurs peuvent créer une application Power BI en combinant plusieurs tableaux de bord et rapports pour un déploiement facile. En outre, les utilisateurs de Power BI peuvent créer des modèles d'apprentissage automatique automatisés et le logiciel se connecte à Azure Machine Learning. La communauté d'utilisateurs très active de la plateforme permet d'étendre les fonctionnalités de l'outil et d'interagir avec Excel et Office 365.
#6. Oracle Analytics Cloud
Oracle Analytics Cloud est un logiciel qui fournit une large sélection de solutions de BI et d'analyse pouvant être implémentées sur site ou dans Oracle Cloud. La solution Business Intelligence 12c de la société inclut des fonctionnalités de BI conventionnelles. Oracle Data Visualization propose des outils plus sophistiqués et permet aux utilisateurs de faire glisser et coller des caractéristiques, des diagrammes et des graphiques pour visualiser dynamiquement les données. Grâce à l'utilisation de points d'histoire, le programme permet également aux utilisateurs d'enregistrer des images de moments analytiques dans le temps.
Logiciel d'analyse de données gratuit
Prendre en compte la capacité de modélisation des données d'un outil. Certains sont capables de modéliser eux-mêmes les données ou de supporter une couche sémantique. Pour analyser les données et extraire des informations précieuses de l'ensemble de données, un logiciel gratuit d'analyse de données est utilisé. Ces technologies aident les entreprises à développer un processus décisionnel basé sur les données. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner et Qlikview sont quelques outils bien connus et appréciés dans le secteur. Ces outils sont livrés avec un certain nombre de fonctionnalités intégrées qui prennent en charge le processus d'analyse des données. Enfin, tenez compte des licences et du prix. Alors que certains services sont gratuits, d'autres ont des frais de licence ou d'adhésion. Les utilisateurs ne doivent pas négliger les nombreuses options gratuites robustes disponibles, car même les outils les plus chers peuvent ne pas avoir toutes les fonctionnalités dont ils ont besoin.
#1. Analyse Zoho
Vous pouvez acquérir de nouvelles perspectives sur vos données d'entreprise à l'aide d'un logiciel de veille économique et d'analyse en libre-service comme Zoho Analytics. Sans avoir besoin de l'assistance du service informatique, vous pouvez rapidement et efficacement produire et partager des rapports ad hoc efficaces. Même lorsqu'un pare-feu est en place, les bases de données et les applications peuvent importer des données. Zoho DataPrep, qui connecte, modélise, nettoie, transforme et enrichit les données pour l'analyse, est un composant de Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta est un outil de manipulation de données open source qui simplifie la préparation des données pour l'analyse des données. De plus, Trifacta aide à transformer les données brutes en formats propres et organisés pour l'exploration, l'analyse et l'exploration. Les utilisateurs peuvent explorer et analyser les données à l'aide de techniques d'apprentissage automatique. Le nom alternatif de Trifacta, "Data Wrangler", indique clairement que son application principale est le nettoyage des données. Il a été reconnu par AWS pour la mise en œuvre de l'apprentissage automatique. Contrairement à Excel, ce logiciel facilite le travail avec d'énormes ensembles de données. En outre, Trifacta propose également d'excellentes idées d'édition de texte.
#3. Orange
La boîte à outils orange peut être utilisée pour tout, de la simple visualisation de données aux techniques complexes d'apprentissage automatique, à condition qu'elle soit open source. De plus, la bibliothèque Python peut être utilisée avec. Il fonctionne comme un canevas où l'utilisateur peut placer des widgets pour créer un flux de travail. Le canevas de widget est utilisé pour toutes les fonctionnalités de données. Les utilisateurs peuvent expérimenter les nombreuses méthodes de visualisation de l'outil. L'outil Orange, qui est également utilisé dans la méthode d'apprentissage automatique, dispose d'une grande variété de modules complémentaires. Avec cette technologie, l'exploration de données est également possible.
#dix. Tableau
Tableau est une plate-forme de visualisation et d'analyse de données qui permet aux utilisateurs de créer des rapports et de les distribuer dans un navigateur ou intégrés dans une application, ainsi que sur des plates-formes de bureau et mobiles. Il peut fonctionner à la fois sur site et dans le cloud. La base de la plate-forme Tableau est son langage de requête principal, VizQL. Grâce à cela, les éléments de tableau de bord et de visualisation par glisser-déposer sont convertis en requêtes back-end efficaces, ce qui réduit les besoins d'amélioration de la vitesse de l'utilisateur final. Les requêtes SQL avancées ne sont pas prises en charge par Tableau.
Société de logiciels d'analyse de données
L'analyse de données est le processus de conversion ou de modification des données actuellement disponibles afin de mieux comprendre ce processus ou ce composant spécifique. La main-d'œuvre peut utiliser les informations et l'analyse des données pour voir les informations dans un contexte spécifique et prendre des décisions commerciales plus judicieuses pour fournir de meilleurs produits et services. Selon des enquêtes et des recherches sur l'industrie, plus de 53 % des entreprises ont utilisé l'analyse de données volumineuses en 2017, et ce nombre devrait augmenter de 11 % au fil du temps. Ces dernières années, l'utilisation de techniques analytiques sophistiquées pour l'automatisation des tâches et des activités s'est accrue. Il n'est pas surprenant que l'analyse de l'information soit devenue un outil vital pour de nombreuses entreprises du monde entier.
#1. Groupe Innowise
Le Groupe Innowise est un chef de file dans le développement de solutions logicielles de pointe et possède plus de quinze ans d'expertise dans l'industrie. Leurs développeurs de logiciels travaillent avec diligence depuis leurs bureaux dans la métropole florissante de Varsovie pour développer des solutions révolutionnaires qui soutiennent le succès des entreprises. Les clients peuvent gérer leurs données de manière à maximiser leur potentiel à l'aide de leur expertise en matière d'analyse et de gestion des données. Afin de déterminer et d'évaluer les besoins de chaque client afin qu'il puisse décider comment l'utiliser au mieux, ils travaillent en étroite collaboration avec eux sur une base individuelle.
Les spécifications comprennent:
- Gestion des données
- Stockage des données
- Manipulation des données
- Cartographie des données
- Analyses améliorées
- Conseil et conseil en données
#2. Logiciel Indium
L'analyse de données et les solutions d'ingénierie de données sont les compétences clés du fournisseur de solutions technologiques Indium Software. Il fait partie des 15 meilleurs cabinets de conseil en Big Data selon Clutch en raison de ses plus de 20 ans de présence sur le marché. Indium propose des solutions de données fiables et de pointe avec une gestion de projet XNUMX heures sur XNUMX. Il fournit aux entreprises une large gamme de services d'analyse de données pour les aider à tirer le meilleur parti de leurs données externes, historiques ou en temps réel.
Parmi leurs services les plus connus, citons :
- Analytics pour le texte, les images et la vidéo
- Algorithmes pour l'IA et le ML
- Analyse IoT
- Analytique pour les ventes et le marketing
- BI et visualisation de données
#3. Laboratoires InData
La société InData Labs est un fournisseur bien connu de solutions d'IA et de Big Data. InData Labs crée des solutions basées sur l'IA pour répondre aux préoccupations actuelles des entreprises de mégadonnées, aidant les clients à tirer de la valeur des données en temps réel et à les utiliser pour mener à bien une transformation numérique. Pour les entreprises de toutes tailles et dans une variété de secteurs, y compris la logistique, la santé, le sport et le bien-être, le commerce électronique, la fabrication, le marketing, les jeux et le divertissement, InData Labs développe des logiciels de pointe.
#4. ScienceSoft
ScienceSoft, un leader de l'analyse de données et de la science des données depuis 1989, travaille avec des entreprises de plus de 30 secteurs pour transformer d'énormes volumes de données hétérogènes en un facteur crucial dans la prise de décision des entreprises. Les concepteurs et les implémenteurs des solutions à grande échelle de ScienceSoft pour la finance, la chaîne d'approvisionnement, les actifs, les clients, les ventes, les produits, le marketing et l'analyse des RH ont 7 à 20 ans d'expérience combinée. Les clients de ScienceSoft qui utilisent ses solutions d'analyse de données personnalisées constatent un gain de revenus de 20 %, une réduction de 80 % des coûts d'exploitation, ainsi qu'un traitement et un reporting des données 100 fois plus rapides. Les clients de ScienceSoft apprécient l'engagement du fournisseur à créer une architecture durable et évolutive, à définir des flux de données efficaces et à choisir les bonnes piles technologiques.
Quel logiciel est le plus utilisé pour l'analyse des données ?
Python et R sont des langages de programmation. Les deux langages de programmation les plus populaires utilisés dans l'industrie de l'analyse de données sont R et Python. Python est un langage interprété de haut niveau avec une syntaxe simple et une sémantique dynamique, tandis que R est un programme open source utilisé pour l'analyse et les statistiques.
Excel est-il un logiciel d'analyse de données ?
L'un des programmes les plus utilisés pour l'analyse des données est Microsoft Excel. Ils sont sans aucun doute l'outil d'analyse le plus recherché car ils incluent des tableaux croisés dynamiques intégrés. Vous pouvez simplement importer, parcourir, nettoyer, analyser et visualiser vos données à l'aide de cet outil de gestion de données tout-en-un.
SPSS est-il un logiciel d'analyse de données ?
L'analyse des données offerte par SPSS comprend des statistiques descriptives et bivariées, des prévisions de résultats numériques et des prévisions pour classer les individus. De plus, le logiciel offre des fonctionnalités pour la traduction des données, la création de graphiques et le marketing direct. La vue principale de l'interface du logiciel présente les données ouvertes à la manière d'une feuille de calcul.
De quels outils ai-je besoin pour devenir analyste de données ?
Les feuilles de calcul, les langages d'interrogation tels que XML et SQL, les langages de programmation et les frameworks tels que Hadoop, Python et R, et les outils de visualisation tels que PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly et Bokeh sont quelques-uns des outils et capacités fondamentaux nécessaires à l'analyse des données. .
Comment choisir un logiciel d'analyse de données ?
Prendre en compte la capacité de modélisation des données d'un outil. Certains sont capables de modéliser eux-mêmes les données ou de supporter une couche sémantique. Vous devez utiliser SQL ou un programme comme dbt pour modéliser vos données avant l'analyse si vous souhaitez en utiliser un qui ne le fait pas. Enfin, tenez compte des licences et du prix. Alors que certains services sont gratuits, d'autres ont des frais de licence ou d'adhésion. Les utilisateurs ne doivent pas ignorer les nombreuses options gratuites disponibles, car les outils les plus chers ne sont pas toujours ceux qui offrent les meilleures fonctionnalités.
Quelle application utiliser pour l'analyse des données ?
Certaines des applications Analytics triées par les plus populaires
Google Analytics. Un outil d'analyse Web et mobile freemium largement utilisé est Google Analytics.
Hotjar. Les données sur le trafic peuvent être analysées à l'aide d'outils d'analyse Web conventionnels. D'autres incluent SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory et Gender-API.com.et d'autres outils ne sont que quelques exemples.
Avez-vous besoin de codage pour l'analyse de données ?
Les compétences en codage ne sont normalement pas nécessaires pour les postes en analyse de données, mais certains analystes de données doivent le faire quotidiennement.
Conclusion
Les données sont un outil crucial, et choisir le meilleur fournisseur de services peut être très difficile. Vous devez être conscient des besoins de votre entreprise et des types de données qui doivent être évaluées pour l'utilisation
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Bibliographie
