As ferramentas de análise de big data tornam possível transformar grandes quantidades de dados em insights significativos para uma melhor tomada de decisões. Há uma variedade de ferramentas e tecnologias de big data no mercado, por isso compilamos oito das melhores para efeito de comparação.
O que são ferramentas de Big Data?
As ferramentas de big data pegam grandes conjuntos de dados e os digerem para detectar tendências, anomalias e padrões por meio da análise de dados. As ferramentas também transformam essas informações em visualizações, dashboards e relatórios. Dependendo da ferramenta, você pode ter a opção de personalizar relatórios e gráficos a partir de conjuntos de dados.
Além disso, muitas ferramentas aproveitarão o poder do aprendizado de máquina para que qualquer pessoa, mesmo aquelas sem conhecimento técnico, possa consultar dados de forma simples.
Melhores ferramentas de análise de Big Data
Em meio à variedade de ferramentas de processamento de dados no mercado, aqui estão oito das soluções mais populares. Essas ferramentas estão ajudando a transformar organizações de todos os tamanhos e a impulsionar a transformação financeira.
1. SolveXia:
SolveXia é um sistema projetado para capacitar equipes financeiras e empresas com análise de dados e uma maneira escalonável de conectar todas as fontes de dados para obter insights. A ferramenta de automação de processos elimina dados desconectados e processa dados automaticamente na nuvem.
SolveXia pode fornecer automaticamente painéis e relatórios em tempo real com alertas via e-mail ou SMS. A interface fácil de usar é uma solução sem/baixo código, pois os usuários podem aproveitar os recursos de arrastar e soltar para projetar e executar processos. Além disso, as trilhas de auditoria documentam todas as ações tomadas no sistema e a segurança de nível bancário mitiga o risco de dependências e conformidade de pessoas-chave. O poderoso sistema pode processar dados, independentemente do formato, para serem limpos, transformados e relatados – oferecendo capacidades de automação de ponta a ponta.
2. Quadro:
O Tableau oferece um conjunto de produtos que oferece suporte ao gerenciamento e análise de dados. O núcleo do produto é uma ferramenta de visualização de dados e, como tal, ela entrega. Algumas de suas principais vantagens incluem: insights rápidos, boa experiência do usuário e computação poderosa. Existem recursos de arrastar e soltar para criar os gráficos e tabelas exatos de que você precisa.
Os usuários têm a opção de incorporar sua própria codificação ou simplesmente usar o poder da ferramenta sem necessidade de codificação. Por outro lado, não há funcionalidade para atualizar relatórios automaticamente ou agendar relatórios. É importante ressaltar que, como a ferramenta visa a visualização de dados, não é a mais forte em termos de reprocessamento de dados. Isso significa que você precisará investir tempo na limpeza dos dados antes de movê-los para o sistema.
3.Microsoft PowerBI:
A ferramenta de business intelligence da Microsoft reúne vários softwares para fornecer a capacidade de importação, agregação e visualização de dados. É considerada uma das principais ferramentas de análise de dados para usuários empresariais não técnicos. Alguns dos recursos que o tornam tão competitivo incluem: a capacidade de ingerir dados em várias estruturas, conectar-se a diferentes fontes, integrar-se aos serviços de dados do Azure e fornecer análise de dados em tempo real.
Ele oferece a opção de relatórios programados ou conforme necessário. Por outro lado, alguns usuários acham que o Microsoft Power BI tem uma interface desajeitada e cheia de opções. Além disso, o sistema só pode processar 2 GB de dados por vez e exigirá um modelo de dados se você tiver relacionamentos complexos entre tabelas.
4. Integrar.io:
Integrate.io oferece uma plataforma de integração de dados baseada em nuvem que é comumente usada por setores como hospitalidade, publicidade e varejo. Integrate.io possui ETL, rastreamento de processos de trabalho e transformações de dados. É conhecido por sua interface de usuário fácil, capacidade ETL, integrações e agendamento de terceiros. Você pode usá-lo para agendar trabalhos e acompanhar seu progresso, bem como para obter insights de análise de marketing.
Muitas equipes integram a ferramenta com MailChimp, Salesforce, Hubspot, Google AdWords e anúncios do Facebook, para citar alguns. Porém, para utilizar bem a ferramenta, pode ser necessário um conhecimento profundo de processamento de big data e existe alguma complexidade quando se trata de integração de plataformas.
5. Zoho Analytics:
Para empresas que buscam cumprir um orçamento (US$ 25/mês para o plano básico para dois usuários), o Zoho Analytics pode fornecer geração e análise simples de relatórios por meio de sua ferramenta de business intelligence. Mas, dado o preço baixo, há baixa funcionalidade, pois há limites para quantas importações de dados e tabelas de consulta você pode ter.
Para soluções empresariais, você precisará expandir. Os usuários gostam da ferramenta por sua relação custo-benefício, bom suporte ao cliente e facilidade de uso. No entanto, pode haver uma curva de aprendizado acentuada para implantação e pode exigir que um desenvolvedor codifique relatórios específicos e os configure.
6. SAS Visual:
SAS significa Statistical Analysis Systems e foi projetado para fornecer análises avançadas e gerenciamento de dados para empresas. O SAS pode ser usado para business intelligence, análise preditiva e análise multivariada. É fácil aprender para qualquer pessoa sem conhecimento de programação porque a codificação está em instruções básicas. Tem o poder de lidar com grandes bancos de dados.
Se o sistema encontrar um erro, geralmente é simples de resolver porque a janela de registro explica o mau funcionamento em linguagem simples. Na lista de contras está o fato de não ser open source, ter um custo elevado e a representação gráfica do SAS não ser tão eficaz quanto o R.
7. Apache Cassandra:
Apache Cassandra é um banco de dados de código aberto ponto a ponto, também conhecido como banco de dados NoQL. Foi desenvolvido no Facebook e depois lançado como código aberto. Agora, funciona como uma rede ponto a ponto. Alguns de seus benefícios são que é altamente escalonável e descentralizado. Isso o torna uma ótima solução para recuperação de desastres e implantação de vários data centers. No entanto, toda a flexibilidade tem suas desvantagens, como o fato de haver opções limitadas de consulta para recuperar dados e formas limitadas de classificar os dados (apenas formas predefinidas).
8. Sisense:
Sisense oferece uma solução baseada em nuvem ou local para inteligência de negócios. Ele está equipado para gerenciar grandes conjuntos de dados por meio de uma abordagem de banco de dados colunar (em oposição a linhas). Os usuários podem tirar instantâneos dos dados e os painéis são bem projetados com vários tipos de gráficos e visualizações de métricas. Apesar de suas vantagens, alguns usuários acham difícil navegar e acham que é necessário um bom conhecimento técnico para usá-lo corretamente.
Freqüentemente, os usuários precisam escrever seu próprio código SQL. Sua parcela de recursos de computação significa que é um aplicativo pesado, que exige muita energia e espaço do servidor. Além disso, a adoção pelo usuário leva algum tempo. Por fim, os dashboards são úteis, mas só funcionam com acesso web em tempo real, o que significa que não há opção de agendar e automatizar relatórios para quando os usuários estão offline.
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Guia de compra das melhores ferramentas de análise de Big Data
A implementação de qualquer novo software tecnológico em uma equipe de qualquer tamanho requer uma consideração cuidadosa. Quando se trata de requisitos de big data e análise, você vai querer ter certeza de que a ferramenta é capaz de fornecer análises estatísticas e ajudá-lo a entender como um parâmetro pode afetar os resultados dos dados. A capacidade de prever e testar antes de tomar decisões pode melhorar significativamente a capacidade da sua organização de permanecer ágil e adaptável. Também é benéfico escolher uma ferramenta que automatize processos para ajudar a evitar gargalos e dependências de pessoas-chave.
Além disso, as melhores ferramentas podem analisar padrões e comportamentos individuais dos clientes para que você possa adaptar seus produtos e serviços às necessidades dos clientes. Com ferramentas analíticas como SolveXia, você pode não apenas personalizar painéis de nível executivo e agendar relatórios em tempo real, mas também atender às necessidades dos clientes automatizando processos de negócios.
Que fatores considerar ao escolher ferramentas de Big Data?
Além de focar nos recursos analíticos de uma ferramenta de big data, você terá que pensar em preços, escalabilidade e requisitos. Tenha em mente o seguinte ao comprar o software que sua empresa precisa:
- Custo do produto
- A qualidade do suporte ao cliente
- Quanto treinamento é necessário para sua equipe
- Os requisitos e recursos de software e hardware para executar a ferramenta
- Medidas de segurança
- Interface do usuário e curva de aprendizado
- Opções de visualização e personalização
- Recursos de automação e agendamento de relatórios
- Reputação e avaliações do fornecedor
As ferramentas de automação e processamento de big data estão saturando o mercado. Reserve um tempo para realizar pesquisas antes de assinar com qualquer fornecedor. Mas, se você está procurando uma opção poderosa, acessível e completamente transformadora para análise de dados, uma ferramenta de automação como o SolveXia pode ser uma ótima escolha e abre as portas para muitas novas possibilidades!
