Herramientas de data analytics
Herramientas de análisis web
Programa de Certificado de Postgrado en Computación en la Nube (CC) Programa de Certificado de Postgrado en Gestión de Productos (PM) Curso de Inteligencia Artificial y Aprendizaje Automático (AIML) Programa Ejecutivo en Gestión Estratégica de Ventas (SSM) PGCP en Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático (PGCP-DSML)
El análisis de datos es la técnica mediante la cual los datos en bruto se transforman en estadísticas útiles, conocimientos y explicaciones para tomar decisiones empresariales basadas en datos. El análisis de datos se ha convertido en la piedra angular de las operaciones empresariales modernas. La elección de la mejor herramienta de análisis de datos es una tarea de enormes proporciones, ya que ninguna herramienta se adapta a todas las necesidades. Veamos los factores clave para elegir entre las herramientas de análisis de datos y, a continuación, exploremos algunas de las herramientas de análisis de datos más populares disponibles en el mercado actual.
El término «herramientas de análisis de datos» se utiliza para clasificar el software y las aplicaciones utilizadas por los analistas de datos para crear y ejecutar procesos analíticos que ayuden a las empresas a tomar decisiones de negocio más inteligentes e informadas, minimizando los costes y aumentando los beneficios.
Herramientas de análisis de big data
El software de análisis de Big Data se utiliza ampliamente para proporcionar un análisis significativo de un gran conjunto de datos. Estas herramientas analíticas de software ayudan a encontrar las tendencias actuales del mercado, las preferencias de los clientes y otra información.
Xplenty es una solución ETL basada en la nube que proporciona conductos de datos sencillos y visualizados para los flujos de datos automatizados a través de una amplia gama de fuentes y destinos. Las potentes herramientas de transformación en plataforma de Xplenty le permiten limpiar, normalizar y transformar los datos al tiempo que se adhieren a las mejores prácticas de cumplimiento.
Atlas.ti es un software de investigación todo en uno. Esta herramienta de análisis de big data le ofrece un acceso todo en uno a toda la gama de plataformas. Puede utilizarlo para el análisis de datos cualitativos y la investigación de métodos mixtos en la investigación académica, de mercado y de la experiencia del usuario.
Azure HDInsight es un servicio de Spark y Hadoop en la nube. Proporciona ofertas de big data en la nube en dos categorías, Standard y Premium. Proporciona un clúster a escala empresarial para que la organización ejecute sus cargas de trabajo de big data.
Herramientas de ciencia de datos
KNIME Analytics Platform es el software de código abierto para crear ciencia de datos. Intuitivo, abierto y con una integración continua de nuevos desarrollos, KNIME hace que la comprensión de los datos y el diseño de flujos de trabajo de ciencia de datos y componentes reutilizables sean accesibles para todos.
Derive estadísticas, incluyendo la media, los cuantiles y la desviación estándar, o aplique pruebas estadísticas para validar una hipótesis. Integre la reducción de dimensiones, el análisis de correlación y mucho más en sus flujos de trabajo.
Extraiga y seleccione características (o construya otras nuevas) para preparar su conjunto de datos para el aprendizaje automático con algoritmos genéticos, búsqueda aleatoria o eliminación de características hacia adelante y hacia atrás. Manipule texto, aplique fórmulas a los datos numéricos y aplique reglas para filtrar o marcar muestras.
Herramientas de análisis de datos de código abierto
El análisis de datos es una práctica fundamental de las empresas modernas. Elegir la herramienta de análisis de datos adecuada es un reto, ya que ninguna herramienta se adapta a todas las necesidades. Para ayudarle a determinar qué herramienta de análisis de datos se adapta mejor a su organización, vamos a examinar los factores importantes para elegir entre ellas y, a continuación, veremos algunas de las opciones más populares del mercado actual.
Hay que tener en cuenta algunas cosas antes de evaluar las herramientas disponibles. En primer lugar, debe comprender los tipos de datos que su empresa desea analizar y, por extensión, sus requisitos de integración de datos. Además, antes de empezar a analizar los datos, tendrá que seleccionar las fuentes de datos y las tablas y columnas que contienen, y replicarlas en un almacén de datos para crear una única fuente de verdad para el análisis. También deberá evaluar la seguridad y el control de los datos. Si los datos se comparten entre departamentos, por ejemplo, debe haber sistemas de control de acceso y permisos para proteger la información sensible.
Una vez que tengas los datos listos, puedes probar a analizarlos con diferentes herramientas. ¿Cómo encontrar una que se adapte a su empresa? Empiece por considerar las necesidades empresariales de su organización y por saber quién va a utilizar su herramienta de análisis. ¿La utilizarán analistas de datos sofisticados y científicos de datos, usuarios no técnicos que necesitan una interfaz intuitiva, o debería adaptarse a ambos tipos de usuarios? Algunas plataformas ofrecen una experiencia interactiva para iterar en el desarrollo del código -normalmente mediante SQL-, mientras que otras se centran más en el análisis de apuntar y hacer clic para los usuarios menos técnicos. La herramienta también debe ofrecer soporte para visualizaciones relevantes para su empresa.