Por trás do funcionamento interno de qualquer empresa reside uma imensa quantidade de dados. As ferramentas de análise de dados são utilizadas para obter valor dos dados na forma de insights que impactam a experiência do cliente, as decisões de negócios e as finanças.
Em um esforço para facilitar a escolha das ferramentas e técnicas analíticas certas para o seu negócio, compilamos uma lista das 10 principais ferramentas de big data atualmente no mercado.
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1. O que são ferramentas de análise de dados?
2. Como escolher uma ferramenta de análise de dados?
3. Qual é o melhor método de análise de dados?
4. O que é o processo de análise de dados?
5. Qual é a diferença entre análise de dados, modelagem de dados e mineração de dados?
6. As 10 melhores ferramentas de análise de dados
7. Concluir
O que são ferramentas de análise de dados?
As ferramentas de análise de dados referem-se ao software e aplicativos que os analistas de dados usam para coletar, armazenar, transformar e analisar dados. Com a adição de ferramentas de baixo código no mercado, as empresas não precisam mais de analistas de dados experientes para realizar ou interpretar análises de dados.
Ferramentas de análise de dados fáceis de usar podem ser usadas por qualquer profissional em qualquer tipo de organização para transformar automaticamente dados em insights.
Como escolher uma ferramenta de análise de dados?
Para escolher a ferramenta de análise de dados certa, comece entendendo as necessidades e objetivos do seu negócio. Da mesma forma que você entra em uma loja de esportes e escolhe um tênis de corrida para terminar uma maratona, você pode selecionar ferramentas de análise de dados começando sua jornada com o fim em mente.
Depois de definir seus objetivos, considere quem na sua organização usará a ferramenta. Por exemplo, serão os analistas de dados responsáveis ou os profissionais de finanças? Quanta informação seu C-suite precisa receber e em quais formatos?
Para o primeiro, existem ferramentas com opções de codificação e, para o último, existem interfaces de apontar e clicar ou arrastar e soltar que facilitam o uso com pouco ou nenhum conhecimento técnico.
Claro, você também deve ter em mente o preço e o licenciamento. Só porque uma ferramenta é mais cara não significa que ela seja mais capaz.
Qual é o melhor método de análise de dados?
Os dados podem ser coletados de duas maneiras principais, cada uma das quais fornece seu valor único para uma organização. Esses incluem:
- Análise qualitativa: Dados que são analisados subjetivamente e de natureza não quantificável. Lida com fatores intangíveis e se baseia em dados coletados por meio de experimentação ou entrevistas.
- Análise quantitativa: Dados que são explorados através de fatos, números, porcentagens e medidas e, portanto, de natureza mais objetiva.
O que é o processo de análise de dados?
Quer seja realizado manualmente ou automaticamente, o processo de análise de dados normalmente seguirá estas etapas:
- Coletando dados
- Fazendo ajustes na qualidade dos dados
- Construindo o modelo
- Treinando o modelo
- Executando o modelo com o conjunto de dados completo
Antes de realizar qualquer análise, é importante garantir que os dados sejam precisos e completos. Se houver dados irrelevantes para o que você está tentando deduzir, remova-os do conjunto de dados.
Qual é a diferença entre análise de dados, modelagem de dados e mineração de dados?
Antes de entrarmos na lista das 10 principais ferramentas de big data, vamos esclarecer a diferença entre três práticas principais relacionadas aos dados.
- Análise de dados: A análise de dados é o processo de aplicação de técnicas e utilização de ferramentas de automação de dados para responder a questões específicas de negócios.
- Modelagem de dados: Modelagem de dados refere-se a como uma empresa organiza e padroniza os dados para criar uma representação visual de todo um sistema de informação ou de suas partes.
- Mineração de dados: A mineração de dados combina aprendizado de máquina, sistemas de banco de dados e estatísticas para descobrir padrões em grandes conjuntos de dados.
As 10 melhores ferramentas de análise de dados
Agora é hora de revisar como essas ferramentas de primeira linha podem ajudar em seus esforços de análise de dados.
Microsoft PowerBI
O Microsoft Power BI pode importar dados de diversas fontes internas e externas em diferentes formatos. Se você administra uma empresa sem data warehouse, isso pode fornecer uma solução fácil que também é uma ferramenta colaborativa de visualização de dados.
Os usuários se beneficiam de painéis personalizados, um produto acessível e mineração de dados. No entanto, para análises complexas, a ferramenta requer conhecimento de outras ferramentas como Power Pivot ou Power Query para ser realizada, o que pode exigir a contratação de um consultor ou especialista na área de análise de dados.
Além disso, para qualquer empresa regulamentada para armazenar dados no local, a solução pode tornar-se dispendiosa rapidamente.
SolveXia
SolveXia é uma ferramenta de automação e análise de dados que oferece uma solução sem código (ou opção de baixo código) para empresas de todos os tamanhos. Projetado especificamente para as equipes financeiras, o SolveXia é capaz de realizar análises aprofundadas em questão de segundos com a ajuda de RPA e inteligência artificial.
A ferramenta de big data permite que seus usuários automatizem processos com uma simples função de arrastar e soltar ou com a opção de escolher em uma biblioteca pré-existente de processos comumente usados. Juntamente com a sua capacidade de integração com diversas fontes de dados e sistemas legados, o SolveXia fornece governança e controle interno, ajudando a reduzir o risco de conformidade e aumentar a eficiência operacional.
SAS
O SAS é conhecido por sua capacidade de automatizar previsões para grandes entidades ou produtos. O sistema pode realizar modelagem de eventos, análise hipotética, planejamento de cenários e reconciliação hierárquica. Sua interface gráfica de usuário (GUI) fácil de usar permite aos usuários automatizar seus processos sem problemas.
Ele pode analisar dados de qualquer fonte. Normalmente, é usado para análises de mídia social, web e marketing para auxiliar na criação de perfil e segmentação de clientes. SAS é especializado em OLAP, armazenamento de dados e mineração de dados.
RapidMiner
RapidMiner é normalmente usado por cientistas de dados em um esforço para preparar dados e aplicar aprendizado de máquina em organizações que exigem análise para operar. Seus principais recursos incluem: uma plataforma de aprendizado de máquina que possui mais de 1.500 algoritmos, análises avançadas (prescritivas e descritivas) e capacidade de integração com Python e R.
A plataforma de ciência de dados pode fornecer automação total e vem com tutoriais para que você elimine a necessidade de realizar análises manuais.
Quadro
Tableau Public é uma ferramenta de software gratuita que conecta fontes de dados. As fontes de dados podem vir de um warehouse, do Microsoft Excel ou ser baseadas na web. Em seguida, o Tableau criará mapas, painéis e visualizações de dados para que sua equipe possa apresentá-los e compartilhá-los pela web.
Os usuários também podem baixar arquivos em diferentes formatos para salvar ou compartilhar relatórios. As muitas vantagens e bônus adicionais de ser gratuito têm a desvantagem de ter limitações quando se trata de SQL e personalização por meio de codificação.
Excel
De todas as opções da lista, é mais do que provável que você seja o mais familiarizado com o Microsoft Excel. Como parte do Microsoft Suite, o Microsoft Excel oferece uma solução de planilha para empresas de todos os tamanhos. Suas tabelas dinâmicas e pequenos processos de análise podem ser realizados manualmente ou com automações do Excel.
Os usuários também têm a opção de utilizar o Excel para recursos de relatórios. Embora o Excel permita aproveitar a avaliação de dados quantitativos, filtrar dados usando tabelas dinâmicas e muito mais, ele não é facilmente escalonável e carece de controles internos sobre projetos colaborativos (ou seja, controle de versão, trilhas de auditoria, etc.).
Estúdio de dados do Google
O Google Data Studio é um recurso excelente e gratuito para visualização de dados e painéis. Funciona com aplicativos do Google como Google Ads e Google Analytics, por exemplo. Os profissionais de marketing podem se beneficiar muito com a ferramenta, pois ela fornece uma maneira fácil de revisar dados e interpretar o significado.
Algumas vantagens da solução são que ela é baseada na nuvem, fácil de usar e feita para colaboração. Por outro lado, o Google Data Studio carece de atualizações em tempo real para os painéis, não se integra diretamente ao Excel (em vez disso, usa o Planilhas Google) e não tem opção de implantação local.
KNIME
Konstanz Information Miner (ou KNIME) é uma plataforma de análise de dados gratuita e de código aberto feita para integração, visualização, processamento e relatórios de dados. Para indivíduos que buscam se beneficiar dos recursos de aprendizado de máquina sem uma sólida experiência em codificação, o KNIME torna isso possível com a modelagem apontar e clicar.
KNIME pode se conectar com outras linguagens como R e Python e outras fontes de dados, fornece interoperabilidade entre plataformas e possui uma interface gráfica. Os usuários podem achar que ele opera de forma relativamente lenta em comparação com outras ferramentas de análise de dados. Também foi relatado que ele ocupa muita memória e trava ao tentar realizar a análise.
QlikView
Qlikview é uma ferramenta de business intelligence e análise de dados que entrega resultados rapidamente aos seus usuários. A interface fácil de usar simplifica a elaboração de relatórios e o compartilhamento visual de informações. Os dados são armazenados na memória e compactados em 1/10 de seu tamanho para que possam ser acessados e utilizados no local.
A ferramenta exige que os próprios usuários projetem a interface do usuário, o que pode ser complicado se você não tiver certeza de como deseja organizar ou filtrar os dados. Entre outros motivos, pode exigir uma equipe de TI ou suporte para configurar e implantar.
Pitão
Python é uma linguagem de programação orientada a objetos gratuita e de código aberto. Pode ser usado para desenvolvimento web e de software, bem como para realizar análises de dados. A linguagem poderosa pode lidar com análise de dados e integração com pacotes de aprendizado de máquina.
Python também pode ser utilizado em qualquer plataforma. Geralmente, analistas técnicos e cientistas de dados usam Python, portanto, ele pode não ser comparável a uma solução pronta para uso para uma equipe fora do departamento de TI.
Embrulhar
Trabalhar em qualquer negócio significa coletar dados com a intenção e o desejo de colher insights valiosos. Com qualquer uma das ferramentas de análise de dados mencionadas acima, sua organização pode se beneficiar ao alcançar resultados ideais e minimizar custos.
A análise de dados permite prever o futuro usando dados históricos. Também pode ajudar a reduzir o risco de conformidade e corrigir quaisquer problemas que possam surgir em tempo real.
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