As empresas recorrem cada vez mais à análise e aos dados profundos para obterem uma vantagem competitiva, melhorarem a quota de mercado e aumentarem os lucros. É por isso que escolher o melhor software de análise de dados é uma decisão tão importante.
Neste artigo, daremos uma olhada em alguns dos melhores softwares de análise que você pode escolher e descobriremos por que as ferramentas de análise de dados são tão cruciais para o sucesso do negócio!
Índice
O que são ferramentas de análise de dados?
Qual é a melhor ferramenta de análise de dados?
Como escolher o melhor software de análise de dados
Considerações finais
O que são ferramentas de análise de dados?
As ferramentas de análise de dados são softwares que ajudam as empresas a coletar dados de operações comerciais, armazená-los e analisá-los por meio de funções automatizadas. Usando essas ferramentas, os CFOs e os analistas financeiros podem processar os dados gerados pela sua empresa para obter insights sobre a tomada de decisões críticas e prever condições futuras de negócios.
Embora seja possível para as empresas coletar essas informações sem usar ferramentas de análise de dados, fazer isso é um processo demorado, onde coletar, agrupar e armazenar os dados se torna uma tarefa muito grande. Nesta configuração manual, a análise real geralmente fica em segundo plano em relação ao próprio gerenciamento de dados.
Por outro lado, as empresas que executam o melhor software de análise de dados obtêm acesso fácil e transparente aos dados de que precisam, ao mesmo tempo que conseguem automatizar o processo de análise. Isso libera a confiança da empresa para se concentrar no planejamento de como reagir aos dados, em vez de simplesmente coletá-los.
Qual é a melhor ferramenta de análise de dados?
A melhor ferramenta de análise de dados para sua empresa depende de vários fatores, muitos dos quais serão exclusivos do seu negócio e de como você planeja usar os dados. É por isso que existe uma gama tão ampla de softwares de análise de dados no mercado. Abaixo está uma lista de sete ferramentas de análise de dados e suas melhores funções.
1. Melhor para automação financeira: SolveXia
SolveXia é um software abrangente de automação financeira com funções de análise de dados. A ferramenta oferece fortes recursos de coleta de informações e uma ampla gama de opções para análises e relatórios automatizados.
SolveXia é um software intuitivo, fácil de usar e sem código que não é apenas plug and play pronto para uso, mas também funciona com software pré-existente e sistemas legados da sua empresa que você já usa.
SolveXia é capaz de mapear, limpar, transformar e armazenar seus dados com segurança na nuvem, para que você possa acessá-los sempre que precisar, onde quer que esteja!
Com o SolveXia, CFOs, diretores financeiros, analistas e pessoal de contabilidade podem automatizar facilmente as funções de coleta e armazenamento de dados específicos do setor da empresa. Também pode ser usado para automatizar o processo de criação de relatórios e dados exigidos pelas autoridades reguladoras.
Ao eliminar a necessidade de processos manuais, sua equipe tem mais tempo para se concentrar no fornecimento de insights detalhados e estratégias para ajudar a impulsionar o negócio.
No caso de uma auditoria regulatória ou de um ciclo de relatórios trimestrais, os usuários do SolveXia podem acessar os dados necessários e encaminhá-los aos destinatários apropriados com o apertar de um botão e ter trilhas de auditoria detalhadas.
Mais importante ainda, eles podem acessar essas informações sem precisar afastar vários funcionários de suas tarefas diárias.
Quer se trate de formulários fiscais para investidores, reconciliações de contas para reguladores ou relatórios anuais, a SolveXia oferece soluções simples e eficazes com armazenamento em nuvem e criptografia de alta qualidade que os CFOs podem usar para criar e manter um fluxo eficiente de informações através da automação.
Procurando mais soluções? SolveXia também lida com gerenciamento de descontos, gerenciamento de despesas, relatórios APRA, relatórios regulatórios e muito mais.
2. Melhor para aplicativos de planilha: Excel
O Microsoft Excel oferece aos usuários a capacidade de criar planilhas altamente complexas e rastrear dados durante um longo período de tempo, razão pela qual é historicamente uma das ferramentas de análise de dados mais respeitadas do mercado.
Sua compatibilidade com PCs e sistemas operacionais Windows significa que pode ser usado em quase qualquer lugar do mundo e quase todos podem ler e entender suas planilhas. Dito isso, o software Excel tem algumas desvantagens potenciais para os usuários.
Primeiro, a tecnologia que alimenta o Excel foi criada numa época em que a facilidade de utilização não era uma prioridade tão grande como é para as modernas ferramentas de análise de dados de hoje. Embora seja certamente capaz de criar planilhas impressionantes, o Excel não é o programa mais intuitivo e dominá-lo pode levar vários anos.
Outra questão é a potencial falta de uniformidade nos dados entre os usuários. Por exemplo, quando uma pessoa abre um Excel e o altera, essas alterações são salvas no arquivo ou na mesa do computador dessa pessoa, sem serem atualizadas automaticamente para outros usuários. Isso cria a possibilidade de que uma ou mais pessoas possam operar com dados diferentes.
3. Melhor para linguagem de programação: Python, R
Python e “R” são códigos de programação de código aberto que permitem aos analistas escolher entre um conjunto de relatórios pré-carregados e recursos de automação de dados ou criar suas próprias ferramentas personalizadas de análise de dados e automação financeira.
Python oferece seu próprio conjunto de coleta e análise de dados por meio de sua PANDAS (Python Data Analysis Library), na qual os usuários podem acessar e alimentar seus próprios dados, enquanto usuários avançados de Python podem até mesmo usá-lo para criar suas próprias ferramentas de análise personalizadas.
“R”, que é patrocinado pelo “Projeto R”, tem semelhanças com Python, pois permite aos usuários coletar dados ou análises específicas do setor com base nas necessidades individuais de uma empresa. A tecnologia de código aberto do R significa que ele é compatível com muitas plataformas de software existentes, como o Sisense. Embora R seja incrivelmente poderoso e flexível, ele também requer um usuário muito experiente para maximizar sua automação financeira e capacidades analíticas.
4. Melhor para Business Intelligence: Tableau
A Tableau é líder do setor em gráficos e em sua capacidade de criar conjuntos de dados visuais fáceis de entender. É compatível com técnicas de codificação e possui um potencial de coleta de dados muito poderoso.
Do outro lado da equação, os recursos de automação do Tableau são um tanto deficientes, pois ele não tem a capacidade de criar relatórios automaticamente ou mesclar dados anteriores em planilhas contínuas com novas informações.
Isso significa que as empresas terão um conjunto de dados “antes” do Tableau e um que criaram após migrar para o Tableau. Isso pode ser problemático em indústrias onde os relatórios regulamentares exigem que as empresas mantenham os dados por longos períodos de tempo.
Os usuários do Tableau também podem precisar fazer compras de aplicativos para classificar e limpar adequadamente os dados necessários para maximizar seus recursos gráficos.
5. Melhor estrutura de processamento de dados: Apache Spark
Apache Spark é uma ferramenta de análise de dados incrivelmente rápida que pode coletar e processar grandes quantidades de informações em um curto espaço de tempo.
Atualmente é um dos maiores mecanismos de processamento de dados de código aberto do mundo e tem sido usado por titãs da tecnologia como Yahoo, Ebay e Netflix para coleta e análise de dados.
Apesar de muitas pessoas considerarem o Apache Spark como o “futuro” das plataformas de big data, ele tem algumas desvantagens. Primeiro, o Apache Spark não possui um método para automatizar seus processos, o que significa que sua empresa sempre precisará de alguém para ligá-lo e desligá-lo.
Também não é adequado para empresas onde haverá várias pessoas que precisam acessar o programa e possui menos algoritmos integrados do que algumas outras ferramentas concorrentes para análise de dados.
6. Melhor para pacote de software estatístico: SAS
SAS é outra linguagem de programação que pode ser usada para criar funções automatizadas de coleta e análise de dados. É fácil de aprender, pode lidar com grandes quantidades de dados e oferece um suporte ao cliente muito forte.
Isso significa que pode ser facilmente adaptado até mesmo aos maiores trabalhos, especialmente à luz da sua forte segurança de dados e algoritmos comprovados pela indústria.
No lado negativo da equação, o SAS não é um software de código aberto e seu uso é muito caro. Para acessar todas as funções do SAS, você precisará adquirir uma licença, mas não há como adquirir apenas uma licença para capacidade limitada.
Isso significa que você terá que “ganhar um centavo e ganhar uma libra” com o SAS. Finalmente, o SAS é mais difícil de aprender do que o R e as suas capacidades gráficas não são tão fortes como outros softwares de análise concorrentes.
7. Melhor para visualização de dados: Microsoft Power BI
O Power BI da Microsoft oferece aos usuários recursos visuais muito poderosos e permite criar relatórios, gráficos e outras informações usando sua ciência de dados avançada.
Os usuários também têm a opção de fazer backup de todos os seus dados em um servidor em nuvem, o que significa que eles podem ser facilmente acessados por mais de uma pessoa em vários locais e atualizados automaticamente após os usuários fazerem alterações nas informações armazenadas.
No entanto, ele não possui uma seleção de fórmulas tão ampla quanto o software de automação concorrente e pode haver alguns problemas de compatibilidade em relação à codificação em seus sistemas legados de análise de dados.
Como escolher o melhor software de análise de dados
É aqui que a borracha encontra o caminho para os CFOs e analistas financeiros. Escolher o melhor software de análise de dados requer muita colaboração, planejamento e, acima de tudo, um entendimento completo de quais funções são mais importantes para você. Por exemplo, uma pequena empresa que não possui uma grande equipe financeira pode se dar bem com planilhas do Excel.
Da mesma forma, uma empresa de médio ou grande porte com múltiplos usuários e requisitos pesados de relatórios regulatórios pode exigir software com recursos gráficos mais robustos e flexibilidade operacional.
Dito isto, um sistema que ofereça a melhor combinação de análises poderosas, recolha de dados e flexibilidade do utilizador pode ser ideal a longo prazo, porque esta não é uma decisão que se pretende tomar duas vezes.
Dado que uma ferramenta de automação e análise financeira como o SolveXia é uma solução fácil de usar, sem código e pode estar instalada e funcionando em menos de 30 minutos, vale a pena solicitar uma demonstração.
Considerações finais
Independentemente do negócio em que você atue, a competição por clientes certamente se tornará mais intensa a cada dia. Em um ambiente tão acirrado, todas as vantagens contam, e é por isso que o software de análise de dados é uma ferramenta que cada vez mais empresas usam para obter vantagem competitiva.
Quando você procura uma ferramenta de análise de dados econômica, poderosa o suficiente para atender às suas necessidades e flexível o suficiente para crescer com sua empresa, uma ferramenta de análise como o SolveXia é certamente uma opção que vale a pena considerar.
