Conocer las principales herramientas de Data Analytics sirve para obtener los mejores resultados y que estos sean útiles para la toma de decisiones. Para esto, utiliza avanzados sistemas de recolección de grandes colecciones de datos estructurados y no estructurados para producir información valiosa para las empresas.
Cuando las empresas entienden la importancia de usar datos para tomar decisiones, buscan herramientas que les permitan hacerlo mejor. Gracias a ello, las empresas necesitan obtener y asegurar los datos sin procesar, para convertirlos en información útil y obtener mejores perspectivas que les permitan tomar decisiones informadas.
Por esta razón, es necesario que te plantees realizar una consulta para integrar este proceso a la toma de decisiones de tu empresa. Pero, antes de realizarla, aquí te contamos un poco más sobre las principales herramientas de Data Analytics.
¿Cómo funcionan las principales herramientas de Data Analytics?
Como mencionamos, el análisis de datos (Data Analytics) es importante porque permite a las empresas tomar decisiones informadas basadas en información real y objetiva, en lugar de basarse en suposiciones o corazonadas. Al analizar los datos, las empresas pueden identificar patrones, tendencias y relaciones que de otra manera no serían visibles, lo que les permite detectar problemas, oportunidades y áreas de mejora.
Además, las principales herramientas de Data Analytics también puede ayudar a las empresas a mejorar la eficiencia, reducir costos, aumentar las ventas y mejorar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, si una empresa detecta un problema recurrente en la satisfacción del cliente mediante el análisis de datos, puede tomar medidas para solucionar el problema y mejorar la experiencia del cliente. Por todo lo anterior, aquí te mencionamos las principales herramientas de Data Analytics para que las aproveches:
Tableau Public
Una herramienta gratuita llamada Tableau Public ofrece la posibilidad de conectar varias fuentes de datos, como Excel, Data Warehouse y datos basados en la web, y crea visualizaciones de datos y mapas en tiempo real que se pueden compartir con clientes o a través de redes sociales. Para obtener mejores resultados, se requiere una buena fuente de datos.
Incluso, la herramienta puede manejar grandes cantidades de datos y su capacidad de análisis y visualización supera a otros programas de visualización de datos, lo que la hace muy valiosa. También ofrece la opción de descargar diferentes formatos de archivo para las visualizaciones creadas.
Rapid Miner
De las principales herramientas de data analytics, ésta realiza la integración de data science, es altamente eficaz y ha sido desarrollada por una compañía especializada en análisis predictivo, minería de datos, análisis de texto y machine learning, entre otros. Es capaz de conectarse a diferentes fuentes de datos, incluyendo Oracle, Excel, Dbase, IBM SPSS, Teradata, Access, Sybase y Microsoft SQL.
Lo mejor de todo es que no requiere habilidades de programación para su uso. Además, puede procesar análisis en función de los ajustes de transformación de datos en tiempo real, lo que permite un mayor control de los datos y la creación de análisis predictivos de alta calidad.
Apache Spark
En 2009, el laboratorio AMP de la Universidad de California, Berkeley, desarrolló una herramienta llamada Apache, que es un motor de procesamiento de datos a gran escala. Esta herramienta puede ejecutar aplicaciones que están en clusters Hadoop de manera más rápida, hasta 10 veces más rápido en disco y hasta 100 veces más rápido si se ejecuta en memoria.
Esta es de las mejores herramientas de Data Analytics, es muy útil en el campo de la ciencia de los datos, ya que facilita mucho la manipulación de grandes conjuntos de datos. Es ampliamente utilizada para desarrollar modelos de machine learning y pipelines de datos. Apache también tiene una biblioteca llamada MLib, donde se pueden encontrar técnicas para data science repetitivo, como la regresión, la clasificación y el filtrado colaborativo, que se basan en un conjunto avanzado de algoritmos.
Microsoft Power BI
Power BI es una herramienta de análisis de datos de Microsoft muy popular que permite crear visualizaciones interactivas de datos y conectar con más de 60 fuentes de datos diferentes. Una de las grandes ventajas de Power BI es que puede integrarse fácilmente con otras herramientas de Microsoft y también puede ser integrado en aplicaciones de terceros.
Además, es muy fácil de usar y no se requieren conocimientos técnicos para manejarla. Power BI también permite compartir reportes y análisis de datos de manera segura.
Programación en R
Esta es de las mejores herramientas de Data Analytics disponibles en la actualidad para la modelación de datos y estadísticas. Es fácil de usar y permite manipular y presentar datos de diversas maneras. En términos de rendimiento, capacidad de datos y resultados, supera a muchas otras herramientas.
Además, es compatible con varias plataformas como MacOS, Windows y UNIX. Con más de 11,000 paquetes clasificados por categoría e instalados automáticamente según los requerimientos, esta herramienta es muy versátil y puede adaptarse a una variedad de necesidades.
SAS
SAS es una de las herramientas de Data Analytics que ha estado en desarrollo desde la década de 1960. Es uno de los líderes en análisis de datos y es conocido por su capacidad de manipular y analizar datos de manera fácil y accesible. Puede trabajar con datos de múltiples fuentes y es utilizado en diversos campos, como el análisis de marketing y redes sociales.
En 2011, SAS lanzó un conjunto de productos que permiten a los usuarios realizar perfiles de clientes y prospectos, así como predecir comportamientos y optimizar la comunicación con ellos.
Python
Python es un lenguaje de programación de código abierto que fue desarrollado a finales de los años 80 por Guido van Rossum. Es un lenguaje de scripts orientado a objetos que se utiliza en múltiples aplicaciones y sectores. Es muy fácil de leer, escribir y mantener, lo que lo hace popular entre programadores novatos y experimentados.
Una de las grandes ventajas de Python es su amplia variedad de bibliotecas y módulos, que le permiten a los usuarios realizar diferentes tareas como el análisis de datos, machine learning, desarrollo web, automatización de tareas, entre otras.
Las principales herramientas de Data Analytics pueden permitir encontrar oportunidades de mercado importantes a partir de tus datos e información importante. Recuerda que puedes solicitar una consultoría con Codster para resolver tus dudas al respecto.
