O software de análise de dados oferece às empresas uma maneira fácil de transformar informações em insights. A ferramenta poderosa pode reunir dados de várias fontes para fornecer uma visão completa dos eventos de negócios.
Com a proliferação de softwares de análise de dados, tornou-se mais desafiador escolher a ferramenta certa do que escolher a ferramenta para realizar o trabalho. Portanto, detalhamos os prós e os contras dos softwares de análise de dados populares no mercado para sua consideração.
Índice
1. O que é análise de dados?
2. Os tipos de software de análise de dados
3. Métodos de análise de dados
4. Processo de análise de dados
5. Análise de dados versus mineração de dados versus modelagem de dados
6. O que o software de análise de dados faz?
7. 5 ferramentas de software de análise de dados
8. Resultado final
O que é análise de dados?
Antes de entrarmos nas ferramentas que podem ajudar sua empresa a prosperar, vamos definir exatamente o que a análise de dados envolve. A análise de dados envolve processamento, inspeção, limpeza, transformação e modelagem de dados. Todas essas ações são realizadas com o mesmo objetivo final de fornecer insights úteis e precisos a partir de dados que podem ajudar as empresas a tomar melhores decisões. A análise de dados pode ser realizada conectando vários sistemas de dados, gerando um relatório analítico em tempo real, ao mesmo tempo que permite análise e modelagem de tendências.
A análise de dados abrange pesquisas quantitativas e qualitativas. A análise quantitativa é informação que pode ser quantificada numericamente e envolve a compreensão de insights. Ambos trabalham juntos para transformar grandes quantidades de dados em pedaços de conhecimento digeríveis.
Os tipos de software de análise de dados
O software de análise de dados abrange todo o processo de obtenção de dados e torná-los úteis. Isso envolve estatísticas e análises. Antes que os dados possam ser usados, eles devem ser inspecionados, limpos e validados. Em seguida, é aplicado a um modelo, analisado e transformado em uma representação visual para que o ser humano possa entender e atribuir melhor em seus casos de uso.
Como tal, softwares de análise de dados como o SolveXia devem ser projetados com maestria para cobrir todas as bases da análise de dados. As ferramentas de software consistem nestes recursos:
- Aquisição de dados: A capacidade de mover dados das fontes para a ferramenta por meio de importação. Adquirir os dados é o primeiro passo para poder analisá-los através do uso do construtor de consultas. O construtor de consultas combinará automaticamente os dados necessários e economizará um tempo valioso do usuário final.
- Limpeza de dados: Você nunca iria querer extrair insights da desinformação. É por isso que a limpeza de dados é essencial. O software tornará mais fácil limpar e unificar os dados para que a análise seja precisa. Por exemplo, pode consolidar categorias de várias fontes em uma guia. O software pode facilmente detectar duplicatas e destacar lacunas nos dados.
- Visualização de dados: Alguns padrões e tendências podem ser descobertos através da análise de dados. A ferramenta de análise de dados facilita a exploração e a compreensão dos dados por meio de exibições gráficas, relatórios e painéis.
- Análise básica de dados: As ferramentas de software incorporam análises estatísticas e ferramentas de modelagem para que você possa gerar informações úteis a partir dos dados brutos. Você pode brincar com os resumos para criar suas colunas de interesse e visualizar gráficos automaticamente de acordo com sua especificação do que você está tentando medir.
Métodos de análise de dados
Conforme mencionado anteriormente, a análise de dados decorre de dois métodos, nomeadamente, análise qualitativa e quantitativa. Veja como você pode obter informações por meio de cada técnica:
- Qualitativo: Esta é uma informação que é informada pela compreensão de insights que não são numéricos. Por exemplo, pode ser obtido através de entrevistas e observações.
- Quantitativo: Assim como vários métodos pesados, os dados quantitativos são mais matemáticos e científicos por natureza. Pode ser obtido por meio de pesquisas e experimentos.
Processo de análise de dados
Não importa o tipo de software de análise de dados que você escolher, o processo permanece padronizado no sentido de que abrange as seguintes etapas necessárias.
- Defina suas necessidades: Antes de analisar qualquer dado, você deseja especificar quais perguntas deseja responder. A necessidade normalmente se origina de um desafio ou problema de negócios. Depois de saber o que deseja resolver, você pode definir que tipo de informação precisa e como obterá os dados.
- Coletar dados: Aqui, você começará a coletar os dados necessários para responder à pergunta. A coleta de dados pode vir de muitas fontes. As fontes primárias são fontes internas e podem vir de ferramentas de automação de marketing e ferramentas de CRM. Essas fontes podem conter informações sobre vendas, clientes, finanças e muito mais. Fontes secundárias ou externas podem ser dados estruturados ou não estruturados que podem ser obtidos em mídias sociais, entrevistas, fontes abertas e muito mais.
- Verifique a qualidade dos dados: Quando você reúne todos os seus dados de várias fontes, seu software de análise de dados e a equipe podem garantir que os dados sejam limpos e úteis. Nem todas as informações são criadas igualmente, por isso é necessário remover dados duplicados e qualquer coisa inconsistente que possa distorcer a análise. Esta é a etapa em que a maioria dos analistas de dados passa a maior parte do tempo – como tal, ter uma ferramenta de software de dados para ajudar pode maximizar significativamente a produtividade e permitir que sua equipe se concentre na análise em vez de na limpeza de dados.
- Defina o modelo: É aqui que você define o modelo que aplicará aos dados. Diferentes tipos de análise podem ser usados.
- Modelo de treinamento: Você aplicará um conjunto de dados de treinamento para treinar o modelo. Esta é uma etapa crucial para determinar a eficácia do modelo em seus dados. Os valores de saída não serão incorporados ao algoritmo. Em vez disso, você reunirá previsões com base no modelo treinado a partir das entradas do conjunto de dados de teste. Em seguida, você os comparará com os valores de saída retidos do conjunto de testes. Dessa forma, você pode medir o desempenho do modelo no conjunto de dados de teste e estimar se o algoritmo está treinado para fazer previsões em dados desconhecidos.
- Execute o modelo: Depois de verificar se o modelo está bem ajustado para a tarefa em questão, você poderá executá-lo de forma iterativa e repetitiva para qualquer conjunto de dados. Você aproveitará dados passados para prever o futuro por meio de software de análise de dados.
Análise de dados versus mineração de dados versus modelagem de dados
Quando se trata de análise de dados, você encontrará muitos termos técnicos. É útil compreender suas nuances e propósitos ao procurar o software de análise certo para usar em seu negócio. Dê uma olhada:
- Análise de dados: Isto é o que é executado para responder a perguntas específicas. Consiste em uma variedade de técnicas, assim como a análise de negócios.
- Mineração de dados: A mineração de dados trata de encontrar padrões nos dados. Aplica algoritmos computacionais e matemáticos aos dados existentes para gerar novos dados.
- Modelagem de dados: Modelagem de dados é como você gerencia seus dados. Consiste em metodologias. Para que a modelagem de dados funcione, a análise de dados deve primeiro ser executada.
O que o software de análise de dados faz?
Simplificando, o software de análise de dados faz o trabalho pesado e automatiza o processo de transformação de dados em insights úteis. Mais tecnicamente, o software de dados realiza o seguinte:
- Fornece as ferramentas necessárias para realizar análises qualitativas e quantitativas
- Aplica recursos estatísticos e analíticos para tomada de decisão
- Processa e transforma informações para analisar correlações entre conjuntos de dados
- Maximiza a eficiência da sua equipe e permite que seus recursos humanos se concentrem em tarefas de alto nível
5 ferramentas de software de análise de dados
Provavelmente você está aqui porque está procurando uma ferramenta de software de análise de dados que atenda às suas necessidades de negócios. Embora existam muitas no mercado, aqui está uma rápida visão geral de cinco ferramentas conhecidas, juntamente com seus prós e contras.
ResolverXia:
SolveXia é um poderoso software de automação analítica humana. Ele permite que as equipes padronizem e automatizem processos de negócios e executem modelos para análise com o clique de um botão. A ferramenta fornece uma biblioteca pronta para uso com opções de arrastar e soltar para automatizar fluxos de trabalho. Ele também extrai dados de vários conjuntos de dados, incluindo sistemas legados, e os armazena em um local centralizado e seguro, usando segurança de nível bancário na nuvem.
Você também pode configurar facilmente relatórios programados que serão enviados automaticamente às partes interessadas necessárias. Além disso, você pode acessar dados em tempo real por meio de painéis. Dessa forma, você pode criar controles de acesso e permitir que as equipes utilizem o software de acordo com suas necessidades para obter insights e tomar decisões de negócios rápidas e inteligentes. Também é ótimo para reconciliações e foi desenvolvido para que o setor financeiro forneça mais insights de alto valor em toda a empresa e libere seu tempo de tarefas manuais de baixo valor.
BI da Microsoft:
O Microsoft BI é uma ferramenta robusta que incorpora ciência e visualização de dados. Por outro lado, você pode começar a usá-lo gratuitamente para criar painéis, relatórios e conjuntos de dados. Quando precisar de uma equipe para acessar os mesmos dados, você poderá escolher hospedagem local ou na nuvem. As taxas geralmente são de baixo custo para o número de recursos que oferece. Fazer visualizações a partir de dados é fácil de usar e há integração com Excel. Você também pode personalizar a visualização de dados conforme desejado. No entanto, existem algumas limitações nas fórmulas e pode rapidamente se tornar difícil trabalhar com elas ao incorporar sua codificação.
Quadro:
Tableau é considerado líder em visualização de dados. Seu sistema fornece às organizações painéis de insights fáceis de ler, muito mais fáceis de usar do que uma planilha. O sistema pode lidar com grandes quantidades de dados sem problemas e pode incorporar outras linguagens de codificação, se necessário. Por outro lado, o Tableau não oferece uma maneira simples de atualizar relatórios automaticamente ou agendá-los. Além disso, você não pode personalizar a formatação dos campos de dados e precisará de outra ferramenta para limpar os dados antes que o Tableau possa ser usado para visualização.
Ponto central:
Como uma das ferramentas de automação de marketing mais conhecidas, o Hubspot pode ajudar sua empresa a monitorar o tráfego do site e gerar conversões por meio de seus recursos de análise. Antes que os visitantes comprem em seu site, a ferramenta pode identificar tendências e fornecer os insights necessários para maximizar as conversões. A maioria dos usuários afirma que o software é fácil de usar e faz um ótimo trabalho no rastreamento de KPIs e na automatização de fluxos de trabalho. Por outro lado, muitos recursos podem sobrecarregar e o preço não é exatamente barato para pequenas empresas.
Oráculo:
Algumas das opiniões mais difundidas sobre o Oracle são que ele é poderoso e seguro. O banco de dados da Oracle é seguro e compatível por meio de criptografia. É fácil dimensionar grandes conjuntos de dados e a organização oferece um bom suporte técnico. Funciona na nuvem para que o acesso do usuário possa ser obtido de qualquer local. No entanto, as licenças são caras e foi relatado que dados não estruturados são difíceis de usar.
O resultado final
O software de análise de dados tornou-se parte integrante das organizações de todos os setores. Com a enorme quantidade de dados crescentes, eles só são úteis quando podem ser coletados, armazenados, transformados e analisados para tomar decisões de negócios de qualidade. O software de análise de dados ajuda sua equipe a realizar análises e visualizar dados em relatórios e painéis de fácil leitura, tornando seus dados valiosos.
