O número de ferramentas para análise de dados está se expandindo à medida que a disciplina de análise de dados se desenvolve. Se você está pensando em trabalhar nesta indústria, você deve ler cada pedacinho deste artigo. Discutiremos algumas das ferramentas analíticas de dados mais importantes neste artigo, junto com seus benefícios. Você receberá uma breve descrição de cada um, descrevendo seus usos, benefícios e desvantagens, tanto para ferramentas de código aberto quanto para software com fins lucrativos.
O que é uma ferramenta analítica
As ferramentas analíticas referem-se às ferramentas que permitem o acesso aos dados para fins de pesquisa e avaliação, incluindo, entre outros, painéis, um construtor de consultas, resumos de resultados importantes de alunos e empregos e uma biblioteca de pesquisa, que pode incluir o conjunto de dados P20W.
Ferramentas analíticas para negócios
Para avaliar e analisar dados, as soluções de análise de negócios os coletam de um ou mais sistemas de negócios e os consolidam em um repositório, como um data warehouse. A maioria das empresas emprega uma variedade de ferramentas analíticas, incluindo programas sofisticados de mineração de dados, planilhas com recursos estatísticos e programas de modelagem preditiva.
Juntas, essas ferramentas de análise de negócios fornecem à organização uma visão abrangente dos negócios, revelando percepções e compreensão cruciais do setor e permitindo que a organização tome decisões mais informadas sobre operações de negócios, conversões de clientes e outros assuntos.
Ferramentas para Análise de Negócios:
#1. Avaliação SWOT
Uma análise SWOT é um conjunto de técnicas usadas para observar elementos internos e externos que têm impacto no sucesso de uma empresa. Antes de a empresa lançar quaisquer novos planos, especialmente planos estratégicos de marketing, esse estudo geralmente é realizado nos estágios iniciais. Forças, fraquezas, oportunidades e ameaças são os quatro fatores contribuintes neste estudo que devem ser observados para finalizá-lo. Os pontos fortes e fracos entre eles referem-se a quaisquer fatores internos e sob o controle de uma corporação; por isso, também são conhecidos como fatores internos. A análise comparativa, por outro lado, concentra-se na análise de elementos externos. Esses elementos são então divididos em oportunidades e ameaças empresariais.
#2. Avaliação PEST
Esta análise do PEST, que significa Político, Econômico, Sociológico e Tecnológico, é uma abordagem para examinar como os fatores externos afetam o desempenho de uma empresa. Os proprietários de empresas recebem uma variedade de aspectos externos a serem considerados durante o processo de análise que têm impacto direto e indireto em suas empresas.
#3. Avaliação MOST
Essa abordagem é apropriada para qualquer empresa que deseja fazer uma análise interna porque dá aos proprietários a garantia de que estão seguindo o padrão correto. Missão, Objetivos, Estratégias e Táticas são abreviados como MOST. A empresa deve especificar para onde quer ir, quais objetivos deve alcançar para cumprir sua missão, as especificidades de seu plano e como irá realizá-los.
#4. Heptálise
Essa abordagem analisa os principais aspectos de uma iniciativa de negócios no início do processo de avaliação. Oportunidade de mercado, produto ou solução, estratégia de execução, mecanismo financeiro, capital humano, retorno prospectivo e margem de segurança são os sete fatores principais que compõem esta análise.
Ferramentas analíticas de dados
Começaremos nossa lista com as necessidades absolutas - as ferramentas de análise de dados que você precisa ter. Em seguida, passaremos para alguns dos produtos e plataformas mais populares utilizados por grandes e pequenas empresas.
#1. Usar Excel
Excel em poucas palavras:
- Software para planilhas, tipo utilitário.
- Disponibilidade: Negócios.
- Relatórios e transformação de dados são os dois usos principais.
- Prós: é amplamente utilizado e possui vários plug-ins úteis.
- Contras: Caro, erros de computação e gerenciamento de dados enorme ruim.
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. Por exemplo, você pode mesclar texto, números e datas em uma única célula com a função CONCATENAR. O recurso de pesquisa do Excel simplifica o isolamento de dados específicos, e o SUMIF permite que você construa valores totais com base em critérios flexíveis.
# 2. Pitão
Em poucas palavras:
- A linguagem usada para programar.
- Estão disponíveis milhares de bibliotecas de código aberto e gratuitas.
- Tudo, desde a coleta de dados até a análise e geração de relatórios, é feito usando-o.
- Prós: Simples de aprender, muito adaptável e amplamente utilizado.
- Contras: Memória intensiva; não é tão rápido quanto alguns outros idiomas para executar
Python é uma ferramenta essencial para todo analista de dados e possui uma ampla gama de aplicações. 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. Por exemplo, as bibliotecas NumPy e pandas são excelentes para dar suporte ao processamento geral de dados, bem como simplificar cargas de trabalho altamente computacionais.
#3. Caderno Jupyter
Visão geral do notebook Jupyter:
- O software de autoria interativa é esse tipo de ferramenta.
- Disponibilidade: Código aberto.
- Usos comuns incluem compartilhamento de código, desenvolvimento de tutoriais e apresentação de trabalhos.
- Prós: Excelente para exibição; independente da linguagem.
- Contras: Não é muito independente ou propício ao trabalho em equipe.
Um programa da web de código aberto chamado Jupyter Notebook permite que você crie documentos interativos. Estes incorporam texto narrativo, equações, programação ao vivo e visualizações. Pense em algo semelhante a uma página do Microsoft Word, mas muito mais interativo e personalizado para análise de dados! É uma excelente ferramenta para exibir o trabalho como uma ferramenta de análise de dados: mais de 40 idiomas, incluindo Python e R, são suportados pelo Jupyter Notebook, que é executado no navegador. Ele também oferece uma variedade de saídas, incluindo HTML, fotos, vídeos e muito mais, e se conecta a grandes ferramentas de análise de dados como o Apache Spark (veja abaixo).
#4. Apache SparkGenericName
Um rápido resumo do Apache Spark
- Estrutura para processamento de dados, tipo de ferramenta.
- Disponibilidade: Código aberto.
- Processamento de big data e aprendizado de máquina são os dois principais usos.
- Prós: Rápido, dinâmico e simples de usar.
- Contras: Interface de usuário estrita e falta de um mecanismo de gerenciamento de arquivos.
Com o uso da arquitetura de software Apache Spark, cientistas e analistas de dados podem analisar rapidamente enormes volumes de dados. Foi inicialmente criado em 2012 e depois doado para a instituição de caridade Apache Software Foundation. O Spark é uma estrutura de análise distribuída criada para examinar conjuntos de dados não estruturados em grande escala. Embora existam outras estruturas semelhantes (como o Apache Hadoop), o Spark é incrivelmente rápido. É aproximadamente 100 vezes mais rápido que o Hadoop, pois usa RAM em vez de memória local. Portanto, é frequentemente empregado na criação de modelos de aprendizado de máquina que exigem muitos dados.
#5. Microsoft PowerBI
Power BI em poucas palavras:
- Um conjunto de ferramentas de análise de negócios.
- Software que está disponível para compra (com uma versão gratuita).
- Usado com mais frequência para análise preditiva e visualização de dados.
- Prós: Excelente conectividade de dados, atualizações consistentes e visualizações eficazes.
- Contras: Dados limitados (na versão gratuita), fórmulas estritas e uma interface de usuário desajeitada.
O Power BI é relativamente novo no mercado de soluções de análise de dados com uma vida útil de menos de dez anos. Foi desenvolvido pela primeira vez como um plug-in do Excel, mas posteriormente foi atualizado como um conjunto independente de ferramentas de análise de dados corporativos no início de 2010. Com uma curva de aprendizado curta, os usuários do Power BI podem criar facilmente relatórios e painéis visuais interativos. Sua forte integração de dados é seu principal ponto de venda; ele funciona bem com fontes de nuvem como análises do Google e do Facebook, bem como arquivos de texto, servidores SQL e Excel (como você pode esperar de um produto da Microsoft).
#8. Quadro
Visão geral rápida do Tableau:
- Ferramenta deste tipo: uma para visualização de dados.
- Disponibilidade: Comercial.
- A criação de painéis de dados e planilhas é o que é mais usado.
- Prós: Rapidez, interação e suporte para dispositivos móveis.
- Contras: Falta de pré-processamento de dados e controle de versão ruim.
Uma das melhores ferramentas comerciais de análise de dados é o Tableau, que permite criar visualizações e painéis interativos sem a necessidade de um conhecimento profundo de programação. A suíte é incrivelmente fácil de usar e lida com grandes volumes de dados melhor do que muitas outras ferramentas de BI. Sua interface visual de arrastar e soltar é outro recurso que o diferencia de muitas outras ferramentas de análise de dados. No entanto,
#9. KNIME
Em poucas palavras:
- Plataforma de integração de dados, tipo de ferramenta.
- Disponibilidade: Código aberto.
- Mineração de dados e aprendizado de máquina são os dois principais usos.
- Prós: A plataforma de código aberto é excelente para programação orientada por recursos visuais.
- Contras: Não é escalável e várias funções requerem conhecimento técnico.
O KNIME (Konstanz Information Miner), uma plataforma de integração de dados baseada em nuvem e de código aberto, é o último da nossa lista. Engenheiros de software da Konstanz University na Alemanha o criaram em 2004. Embora o KNIME tenha sido desenvolvido inicialmente para o setor farmacêutico, sua capacidade de compilar dados de várias fontes em um único sistema levou ao seu uso em outros campos. Estes consistem em aprendizado de máquina, inteligência de negócios e análise do consumidor.
O motivo pelo qual o Sprout Social está classificado em primeiro lugar em nossa lista é por causa da demanda por análises de mídia social entre canais.
O Sprout oferece cobertura se você deseja comparar rapidamente os resultados em várias redes ao mesmo tempo ou se aprofundar em seu desempenho em uma única rede.
O Sprout inclui opções de relatórios personalizados e padronizados, oferecendo várias maneiras não apenas de coletar dados sociais cruciais, mas também compreender o que eles representam e comunicá-los a outras pessoas, excluindo métricas irrelevantes e diminuindo o ruído.
# 2 HubSpot
As ferramentas analíticas fornecidas pela HubSpot permitem vincular o desempenho da mídia social ao aumento das vendas e dos negócios. Você pode relatar o sucesso de sua estratégia social em todos os canais, independentemente de produzir conteúdo diretamente pela HubSpot, por meio de outras plataformas ou enquanto estiver em trânsito. Para avaliar o sucesso de uma campanha, você também pode comparar o desempenho de várias plataformas de mídia social.
# 3. BuzzSumo
O BuzzSumo é uma ferramenta fantástica para examinar a interação social de qualquer informação, apesar de não ser uma plataforma de mídia social no sentido tradicional.
Essa ferramenta pode mostrar o número de compartilhamentos que seu artigo de blog mais recente recebeu no Facebook, Twitter e Pinterest. Para avaliar como suas estratégias de marketing de conteúdo se comparam à concorrência, você também pode acompanhar o desempenho do conteúdo que está competindo por palavras-chave relevantes do setor.
#4. curadoria
As empresas que desejam aumentar suas vendas no Instagram podem usar plataformas como o Curalate como uma vitrine híbrida e uma ferramenta de análise. Você provavelmente já se deparou com um link “Like2Buy” por aí, seja ele de marca ou não. Veja a biografia do Instagram da Curalate para ver como grandes empresas como a Bose a usam para vendas sociais.
#5. Figura
Uma análise de desempenho em tempo real das hashtags específicas do setor e da campanha no Twitter e no Instagram é oferecida por ferramentas como o Keyhole. Ao fazer isso, as empresas podem anunciar durante os períodos de maior movimento e saber quais hashtags são mais populares entre seus seguidores.
#6. Aplicativo ESCUDO.
O LinkedIn está recebendo cada vez mais atenção dos profissionais de marketing B2B, pois é a fonte de 80% de seus leads sociais. Enquanto isso, dada a crescente demanda por defesa dos funcionários, as organizações também devem monitorar o perfil de cada vendedor no LinkedIn, além da página da empresa.
A lacuna está sendo preenchida por soluções emergentes de análise de mídia social como a SHIELD. Por exemplo, a SHIELD avalia a eficácia do perfil e das postagens de cada funcionário. Os funcionários podem ajustar suas postagens antes de compartilhar para aumentar seu alcance usando métricas de conteúdo, como média de curtidas, comentários e hashtags.
Ferramentas analíticas de marketing
Devemos compreender os domínios em que essas ferramentas podem ser úteis se quisermos compreender o significado das ferramentas analíticas de marketing. A análise de marketing vem em uma variedade de formas.
#1. Melhorado
O Improvado é uma plataforma de análise de marketing de nível empresarial que simplifica o estudo mais aprofundado de seus dados de marketing, vendas e receita, automatizando a coleta e a transformação de dados. A plataforma facilita todo o pipeline de dados de marketing.
#2. Whatagraph
Com a ajuda da ferramenta de relatórios de marketing Whatagraph, você pode compilar relatórios úteis de várias fontes de dados. Os dois principais dados demográficos do usuário do Whatagraph são os seguintes. A primeira categoria consiste em empresas de marketing que gerenciam várias contas para cada cliente. Eles podem conectar essas fontes de dados com o Whatagraph para produzir o relatório. O relatório pode ser automatizado para enviar automaticamente novos dados em intervalos predeterminados após sua preparação. Com base nisso, as agências podem reduzir as horas semanais gastas no desenvolvimento de relatórios para cada cliente.
#3. domo
Domo é uma ferramenta de análise com foco em visualização de dados e inteligência de negócios.
A plataforma Domo é ideal para executivos de nível C empregados por grandes corporações que desejam usar uma ferramenta de BI não específica de marketing que possa produzir painéis de nível executivo em toda a empresa. Os dados das iniciativas de marketing não são o foco principal da Domo. Isso indica que, embora o programa tenha uma capacidade considerável para painéis executivos e informações de negócios em toda a empresa, provavelmente não é a opção ideal para a coleta e visualização de dados de marketing. A plataforma é muito cara para ser usada apenas pelo departamento de marketing porque os conectores não são tão profundos e as integrações de marketing são menos extensas.
#4.Funil.io
O Funnel.io é uma plataforma de análise de marketing que simplifica os relatórios e análises de marketing, automatizando a coleta, transformação e carregamento de dados. Mais de 500 aplicativos e plataformas, incluindo CRMs, eCommerce, plataformas de e-mail marketing e outros, estão integrados ao programa. Os usuários podem fazer categorização automatizada de dados, modificar a frequência de importações e exportações e alterar dados brutos usando o Funnel.io.
Quais são as 5 categorias de ferramentas analíticas?
- Prescritivo,
- Preditivo,
- Diagnóstico,
- Descritivo,
- e Cognitivo
O Excel é uma ferramenta analítica?
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 uma ferramenta de análise de dados?
A análise de dados para estatísticas descritivas e bivariadas, previsões numéricas de resultados e previsões para identificação de grupos são fornecidas pelo SPSS. Além disso, o software oferece gráficos, marketing direto e funções de transformação de dados.
Qual é a ferramenta analítica mais comumente usada?
A ferramenta mais popular para trabalhar com planilhas e criar análises é o Microsoft Excel.
O que é uma ferramenta e um método analítico?
As ferramentas analíticas referem-se às ferramentas que permitem o acesso aos dados para fins de pesquisa e avaliação, incluindo, entre outros, painéis, um construtor de consultas, resumos de resultados importantes de alunos e empregos e uma biblioteca de pesquisa, que pode incluir o conjunto de dados P20W.
Quais são as 3 técnicas analíticas comuns?
- Análise de regressão.
- Modelagem Monte Carlo.
- Avaliação fatorial
Como escolho uma ferramenta analítica?
- Objetivos de negócios. Sua plataforma de análise deve atender aos seus requisitos de negócios atuais e futuros, assim como qualquer outro investimento em TI.
- Preços,
- Interface do usuário e visualização,
- Análise avançada e preços.
- Integração, Mobilidade,
- Agilidade e Escalabilidade,.
- Múltiplas fontes de dados.
Conclusão
Ameaças à segurança de dados existem para todas as empresas. Ao analisar e visualizar dados pertinentes, as organizações podem empregar análise de dados para determinar as causas principais de violações de dados anteriores. Por exemplo, a divisão de TI pode empregar programas de análise de dados para analisar, analisar e visualizar logs de auditoria para identificar o caminho e o ponto de origem de um ataque. A TI pode usar essas informações para encontrar vulnerabilidades e corrigi-las.
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Referências
