As empresas usam software de análise de dados para aumentar as receitas e a eficiência, analisando dados de negócios em um nível quantitativo e qualitativo para aumentar a produtividade e os lucros. As empresas podem extrair dados, classificá-los, encontrar tendências e comportamentos e analisá-los para obter insights usando ferramentas de análise de dados. As empresas internacionais coletam e examinam dados sobre clientes, processos de negócios, economia de mercado e experiência do mundo real. A função essencial das empresas modernas é a análise de dados. Como nenhuma ferramenta de análise de dados pode atender a todas as necessidades, selecionar a melhor pode ser difícil. Vejamos algumas das soluções mais populares no mercado hoje e, em seguida, avalie os principais critérios para decidir entre elas para ajudá-lo a decidir qual ferramenta de análise de dados é melhor para o seu negócio.
Software de análise de dados
Existem várias ferramentas ou softwares de análise de dados disponíveis hoje para ajudar com o problema de converter ou transformar dados brutos em informações úteis e para trabalhar em projetos de análise de dados. Tomar decisões de negócios usando análise orientada por dados pode exigir essas informações. O principal dever de um analista de dados é obter insights dos dados e, para fazer isso, eles devem empregar as inúmeras tecnologias de análise de dados à sua disposição.
#1. Microsoft Excel
O programa de planilhas mais conhecido é o Excel. Ele também possui recursos de computação e gráficos que são excelentes para análise de dados. Não importa sua área de especialização ou software adicional que você queira, o Excel é um padrão no setor. Seus recursos integrados úteis incluem ferramentas de design de formulários e tabelas dinâmicas (para classificação ou contagem de dados). Ele também fornece uma ampla gama de recursos adicionais que simplificam a manipulação de dados. O Excel é bom para análise fácil, mas não é bom para análise de dados enormes porque tem um limite de cerca de 1 milhão de linhas e recursos de colaboração e controle de versão insatisfatórios. Para análises extensas e colaborativas, as empresas devem levar em consideração as ferramentas analíticas mais recentes baseadas em nuvem.
#2. Software de Programação R
Uma das linguagens mais usadas para modelagem estatística, visualização de dados e análise é R. É uma linguagem de programação de código aberto. O R simplifica a manipulação de dados com pacotes como plyr, dplyr e arrumado. Com ferramentas como ggplot2, lattice, Plotly e outras, é fantástico para análise e visualização de dados. Além disso, possui uma comunidade de desenvolvimento considerável que oferece suporte. R pode ser baixado gratuitamente em sua página principal. R é usado por corporações como ANZ, Google e Firefox, e outras empresas globais como YouTube, Netflix e Google usam Python.
Este software também oferece mais de 15,000 pacotes de código aberto e uma variedade de ferramentas gráficas, incluindo várias para carregar, manipular, modelar e exibir dados. Analistas técnicos com habilidades de programação podem criar praticamente qualquer forma de análise de dados nesse ambiente, mas os usuários sem essas habilidades devem ir para outro lugar.
#3. Caderno Jupyter
O Jupyter Notebook é um aplicativo da Web gratuito e de código aberto que pode ser instalado por meio da plataforma Anaconda ou do gerenciador de pacotes do Python e, em seguida, executado em um navegador ou em sistemas de desktop. Os desenvolvedores podem usar o código ao vivo para gerar relatórios com dados e gráficos. Existem cerca de 40 linguagens de programação suportadas pelo sistema. O Jupyter Notebook, anteriormente conhecido como IPython Notebook, foi criado usando a linguagem de programação Python e permite que os programadores aproveitem a extensa biblioteca de pacotes Python para análises e visualizações. A ferramenta possui uma comunidade de desenvolvedores considerável que também utiliza outras linguagens. É difícil rastrear alterações nos documentos do Jupyter Notebook devido ao controle de versão fraco. Isso significa que não é a melhor configuração para o trabalho de desenvolvimento e análise e não é a melhor configuração para colaboração. Mas continua a ser uma ferramenta crucial de ciência e análise de dados para fins educacionais e de apresentação.
# 4. Pitão
Python é uma linguagem de programação versátil que é essencial para qualquer analista de dados. Ele dá maior prioridade à legibilidade do que linguagens mais sofisticadas e, devido ao seu amplo uso na indústria de computadores, muitos programadores já estão familiarizados com ele. Além disso, o Python é incrivelmente adaptável, com uma vasta seleção de bibliotecas de recursos adequadas para uma ampla gama de trabalhos diversos de análise de dados. A principal falha do Python é sua velocidade; ele usa muita memória e é mais lento do que muitos outros idiomas. Mas, de modo geral, as vantagens do Python excedem suas desvantagens se você estiver criando coisas do zero.
Melhor software de análise de dados
O número de ferramentas que podem ser usadas para analisar dados está se expandindo à medida que a disciplina de análise de dados cresce. Quais ferramentas de análise de dados você deve estudar se estiver pensando em uma carreira na área? Destacaremos algumas das ferramentas de análise de dados mais importantes neste post e explicaremos por que você deve conhecê-las.
#1. altair
Este software fornece uma plataforma para análise de dados aberta, flexível, coesa e extensível com ferramentas integradas para análise preditiva e transformação de dados. O Altair Monarch oferece preparação de dados baseada em desktop, e o Knowledge Hub oferece preparação de dados orientada por grupo e um mercado de dados centralizado para acelerar a colaboração e a governança. Dentro do Knowledge Studio, análises preditivas e aprendizado de máquina são disponibilizados. Os recursos de visualização em tempo real e processamento de streaming da empresa estão alojados no Altair Panopticon.
# 2. Google Analytics
Com o aplicativo oficial do Google Analytics, você pode ficar de olho em todas as suas propriedades do Analytics e gerenciar seus negócios enquanto estiver em movimento. Este aplicativo permite que você:
1) Examine métricas importantes em relatórios integrados.
2) Rastrear dados em tempo real
3) Compare intervalos de datas e aplique segmentos
4) Crie relatórios personalizados com as métricas e dimensões de sua preferência.
Vejamos alguns comentários de usuários coletados pelo Google Analytics. Jeff Cooper afirmou que a edição atual do Google Analytics tem um tema sombrio, em sua opinião! Tenho certeza de que não sou o único que acha isso agradecido. A nova interface do usuário é realmente amigável e incrível. Todo o software parece funcionar bem em todos os sentidos. Tudo parece ter sido cuidadosamente planejado antes de ser colocado em ação. Aconselho todas as empresas a utilizar este aplicativo para que possam monitorar seu site de forma rápida e simples de qualquer lugar a qualquer momento. Parabéns, equipe do Analytics por um produto fantástico e útil!
#3. IBM Cognos
A IBM fornece uma ampla variedade de recursos analíticos e de BI em duas linhas de produtos separadas. Os dados podem ser acessados pelos usuários para construir painéis e relatórios usando a plataforma Cognos Analytics, uma solução integrada de autoatendimento. Reconhecimento de padrão automatizado, suporte para consulta e geração de linguagem natural e recursos analíticos avançados incorporados são recursos da interface do usuário habilitada para aprendizado de máquina do IBM Watson Analytics. O software de BI da IBM pode ser usado no local e como uma solução hospedada por meio do IBM Cloud.
#4. Incorta
A plataforma de dados Incorta oferece desempenho conjunto acelerado e agiliza a ingestão de dados. Com o mecanismo Direct Data Mapping do Incorta, dados de negócios complicados podem ser agregados em tempo real sem a necessidade de um data warehouse. Os usuários podem clicar em um botão para pesquisar KPIs agregados de nível superior e informações de transação de suporte. Você pode perfurar em qualquer lugar com o Incorta, graças aos caminhos e níveis de perfuração definidos pelo usuário.
#5. Microsoft PowerBI
Uma das melhores plataformas de business intelligence, o Microsoft Power BI, oferece suporte a um grande número de fontes de dados. Os usuários podem criar e compartilhar painéis, visualizações e relatórios usando esta ferramenta. Os usuários podem criar um aplicativo do Power BI combinando vários painéis e relatórios para facilitar a implantação. Além disso, os usuários do Power BI podem criar modelos de aprendizado de máquina automatizados e o software se conecta ao Azure Machine Learning. A comunidade de usuários muito ativa da plataforma ajuda a expandir a funcionalidade da ferramenta e interagir com Excel e Office 365.
#6. Nuvem Analítica Oracle
O Oracle Analytics Cloud é um software que fornece uma ampla seleção de soluções de BI e análise que podem ser implementadas no local ou no Oracle Cloud. A solução Business Intelligence 12c da empresa inclui recursos convencionais de BI. O Oracle Data Visualization oferece ferramentas mais sofisticadas e permite que os usuários arrastem e colem características, tabelas e gráficos para visualizar dados dinamicamente. Por meio do uso de story points, o programa também permite que os usuários salvem fotos de momentos analíticos no tempo.
Software de análise de dados grátis
Leve em consideração a capacidade de modelagem de dados de uma ferramenta. Alguns são capazes de modelar os dados ou suportar uma camada semântica. Para analisar dados e extrair informações valiosas do conjunto de dados, é empregado um software gratuito de análise de dados. Essas tecnologias auxiliam as empresas no desenvolvimento de um processo de tomada de decisão baseado em dados. Microsoft Excel, Tableau Public, KNIME, Rattle GUI for R, Talend, H2O, Trifacta, Orange, RapidMiner e Qlikview são algumas ferramentas conhecidas e populares no setor. Essas ferramentas vêm com vários recursos integrados que suportam o processo de análise de dados. Por fim, leve em consideração o licenciamento e o preço. Embora alguns serviços sejam gratuitos, outros têm custos de licenciamento ou associação. Os usuários não devem desconsiderar as muitas opções gratuitas robustas disponíveis, pois mesmo as ferramentas mais caras podem não ter todos os recursos de que precisam.
#1. Zoho Analytics
Você pode obter novas perspectivas sobre seus dados de negócios com a ajuda de inteligência de negócios de autoatendimento e software de análise como o Zoho Analytics. Sem a necessidade de assistência de TI, você pode produzir e compartilhar relatórios ad hoc de forma rápida e eficaz. Mesmo quando um firewall está instalado, bancos de dados e aplicativos podem importar dados. O Zoho DataPrep, que conecta, modela, limpa, transforma e enriquece dados para análises, é um componente do Zoho Analytics.
#2. Trifacta
Trifacta é uma ferramenta de manipulação de dados de código aberto que simplifica a preparação de dados para análise de dados. Além disso, o Trifacta auxilia na transformação de dados brutos em formatos limpos e organizados para exploração, análise e exploração. Os usuários podem explorar e analisar dados com o uso de técnicas de aprendizado de máquina. O nome alternativo da Trifacta, “Data Wrangler”, torna óbvio que sua principal aplicação é a limpeza de dados. Recebeu reconhecimento da AWS pela implementação de aprendizado de máquina. Ao contrário do Excel, este software facilita o trabalho com grandes conjuntos de dados. Além disso, o Trifacta também possui excelentes ideias de edição de texto.
#3. Laranja
O kit de ferramentas laranja pode ser usado para tudo, desde a visualização direta de dados até técnicas complexas de aprendizado de máquina, desde que seja de código aberto. Além disso, a biblioteca Python pode ser usada com ele. Ele funciona como uma tela onde o usuário pode colocar widgets para construir um fluxo de trabalho. A tela do widget é usada para todas as funcionalidades de dados. Os usuários podem experimentar os vários métodos de visualização da ferramenta. A ferramenta Orange, que também é utilizada no método de aprendizado de máquina, possui uma grande variedade de complementos. Com esta tecnologia, a mineração de dados também é possível.
#4. Quadro
O Tableau é uma plataforma para visualização e análise de dados que permite aos usuários criar relatórios e distribuí-los em um navegador ou incorporado a um aplicativo, bem como em plataformas móveis e de desktop. Ele pode funcionar tanto no local quanto na nuvem. A base da plataforma Tableau é sua linguagem de consulta principal, VizQL. O painel de arrastar e soltar e os elementos de visualização são convertidos em consultas de back-end eficazes graças a isso, o que reduz a necessidade de melhorias na velocidade do usuário final. As consultas SQL avançadas não são compatíveis com o Tableau.
Empresa de software de análise de dados
A análise de dados é o processo de converter ou alterar os dados atualmente disponíveis para obter uma melhor compreensão desse processo ou componente específico. A força de trabalho pode usar as informações e análises de dados para ver as informações em um contexto específico e tomar decisões de negócios mais sábias para fornecer melhores produtos e serviços. De acordo com pesquisas e pesquisas do setor, mais de 53% das empresas usaram análise de big data em 2017, e espera-se que esse número aumente 11% ao longo do tempo. Nos últimos anos, o uso de técnicas analíticas sofisticadas para automação de tarefas e negócios aumentou. Não é nenhuma surpresa que a análise de informações tenha evoluído para uma ferramenta vital para inúmeras empresas em todo o mundo.
#1. Grupo Innowise
O Innowise Group é líder no desenvolvimento de soluções de software de ponta e possui mais de quinze anos de experiência no setor. Seus desenvolvedores de software trabalham diligentemente em seus escritórios na próspera metrópole de Varsóvia para desenvolver soluções inovadoras que apoiem o sucesso das empresas. Os clientes podem gerenciar seus dados de forma a maximizar seu potencial com a ajuda de sua análise de dados e experiência em gerenciamento. Para determinar e avaliar as necessidades de cada cliente para que eles possam decidir como usá-lo melhor, eles trabalham em estreita colaboração com eles individualmente.
As especificações incluem:
- Gerenciando dados
- Armazenamento de dados
- Manipulando dados
- Mapeamento de dados
- Análise aprimorada
- Assessoria e consultoria de dados
#2. software de índio
Análise de dados e soluções de engenharia de dados são competências essenciais do provedor de soluções de tecnologia Indium Software. Está entre as 15 principais empresas de consultoria de Big Data de acordo com a Clutch devido aos seus mais de 20 anos de presença no mercado. A Indium oferece soluções de dados confiáveis e de ponta com gerenciamento de projetos XNUMX horas por dia. Ele fornece às empresas uma ampla gama de serviços de análise de dados para ajudá-los a obter o máximo de seus dados externos, históricos ou em tempo real.
Entre seus serviços mais conhecidos estão:
- Analytics para texto, imagens e vídeo
- Algoritmos para IA e ML
- Análise IoT
- Analytics para vendas e marketing
- BI e visualização de dados
#3. Laboratórios InData
A empresa InData Labs é um conhecido fornecedor de soluções de IA e Big Data. O InData Labs cria soluções baseadas em IA para lidar com as preocupações atuais de negócios de big data, ajudando os clientes a obter valor de dados em tempo real e utilizando-os para impulsionar uma transformação digital bem-sucedida. Para empresas de todos os tamanhos e em diversos setores, incluindo logística, saúde, esportes e bem-estar, comércio eletrônico, manufatura, marketing, jogos e entretenimento, a InData Labs desenvolve software de ponta.
#4. CiênciaSoft
A ScienceSoft, líder em análise de dados e ciência de dados desde 1989, trabalha com empresas em mais de 30 setores para transformar enormes volumes de dados heterogêneos em um fator crucial na tomada de decisões corporativas. Os designers e implementadores das soluções de larga escala da ScienceSoft para finanças, cadeia de suprimentos, ativos, clientes, vendas, produtos, marketing e análise de RH têm de 7 a 20 anos de experiência combinada. Os clientes da ScienceSoft que usam suas soluções personalizadas de análise de dados obtêm um ganho de receita de 20%, uma redução de 80% nos custos operacionais e processamento de dados e relatórios 100 vezes mais rápidos. Os clientes da ScienceSoft valorizam a dedicação do fornecedor em criar uma arquitetura durável e à prova de futuro, descrevendo fluxos de dados eficazes e escolhendo as pilhas de tecnologia certas.
Qual software é mais usado para análise de dados?
Python e R são linguagens de programação. As duas linguagens de programação mais populares utilizadas na indústria de análise de dados são R e Python. Python é uma linguagem interpretada de alto nível com sintaxe simples e semântica dinâmica, enquanto R é um programa de código aberto usado para análises e estatísticas.
O Excel é um software de análise de dados?
Um dos programas mais utilizados para análise de dados é o Microsoft Excel. Eles são sem dúvida a ferramenta analítica mais procurada disponível, pois incluem tabelas dinâmicas integradas. Você pode simplesmente importar, navegar, limpar, analisar e visualizar seus dados usando esta ferramenta completa de gerenciamento de dados.
O SPSS é um software de análise de dados?
A análise de dados oferecida pelo SPSS inclui estatísticas descritivas e bivariadas, previsões numéricas de resultados e previsões para classificar indivíduos. Além disso, o software oferece funcionalidade para tradução de dados, gráficos e marketing direto. A visualização principal da interface do software apresenta dados abertos de maneira semelhante a uma planilha.
Quais ferramentas eu preciso para me tornar um analista de dados?
Planilhas, linguagens de consulta como XML e SQL, linguagens de programação e estruturas como Hadoop, Python e R e ferramentas de visualização como PowerBI, Tableau, Matplotlib, Plotly e Bokeh são algumas das ferramentas e habilidades fundamentais necessárias para a análise de dados .
Como escolho um software de análise de dados?
Leve em consideração a capacidade de modelagem de dados de uma ferramenta. Alguns são capazes de modelar os dados ou suportar uma camada semântica. Você deve usar SQL ou um programa como dbt para modelar seus dados antes da análise, se desejar utilizar um que não o faça. Por fim, leve em consideração o licenciamento e o preço. Embora alguns serviços sejam gratuitos, outros têm custos de licenciamento ou associação. Os usuários não devem desconsiderar as muitas opções gratuitas disponíveis porque as ferramentas mais caras nem sempre são aquelas com os melhores recursos.
Qual aplicativo usar para análise de dados?
Alguns dos aplicativos do Analytics classificados pelos mais populares
Google Analytics. Uma ferramenta freemium de análise móvel e da web amplamente utilizada é o Google Analytics.
Hotjar. Os dados sobre o tráfego podem ser analisados usando ferramentas convencionais de análise da web. Outros incluem SEMrush, Pendo, Zoho Analytics, SegMetrics, FullStory e Gender-API.com. e mais ferramentas são apenas alguns exemplos
Você precisa de codificação para análise de dados?
Habilidades de codificação normalmente não são necessárias para posições em análise de dados, mas alguns analistas de dados precisam fazer isso diariamente.
Conclusão
Os dados são uma ferramenta crucial e escolher o melhor provedor de serviços pode ser muito difícil. Você deve estar atento às necessidades da sua empresa e aos tipos de dados que precisam ser avaliados para o uso
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Referências
