Las 9 mejores herramientas de análisis de datos para un buen data management

La importancia del análisis de datos ha seguido aumentando en los últimos años, lo que ha dado lugar a una importante apertura del mercado mundial. Así, las herramientas de análisis de datos también han tomado un lugar central y ahora hay un número tan elevado de ellas que se hace difícil escoger la más adecuada. Hay muchos factores que deben considerarse antes de elegir una herramienta de análisis de datos, como si está orientada al rendimiento y es fácil de usar. A continuación se presentan algunas herramientas de análisis de datos que puede utilizarse para una gestión de datos perfecta.

Bismart 9 mejores herramientas para un buen análisis de datos

1. Programación en R

Esta es una de las mejores herramientas analíticas disponibles en la industria hoy en día. Se utiliza principalmente para el modelado de datos y estadísticas. Esta herramienta es muy fácil de usar y hace posible y fácil manipular y presentar los datos de muchas maneras. Supera a muchas otras herramientas en términos de rendimiento, capacidad de datos y resultados. Funciona en múltiples plataformas, incluyendo MacOS, Windows, UNIX, etc. Dependiendo de los requerimientos, tiene más de 11.000 paquetes y se clasifican por categoría y se instalan automáticamente. 

2. SAS

Esta herramienta fue desarrollada inicialmente en 1966 en el Instituto SAS, y luego mejorada en los años 80 y 90, y es también una de las herramientas líderes en análisis de datos. Es un lenguaje de programación que permite manipular los datos fácilmente. Es muy manejable, accesible y tiene la capacidad de analizar un dato independientemente de la fuente de datos. En 2011, SAS lanzó un conjunto de productos, para sus múltiples módulos SAS que incluyen redes sociales, web, análisis de marketing, etc. Ahora se usa ampliamente para hacer perfiles tanto de clientes como de prospectos y para predecir sus comportamientos y optimizar la comunicación con ellos.

3. Python

Se trata de una herramienta de open source y un lenguaje de scripts orientado a los objetos y muy fácil de mantener, leer y escribir. Python fue desarrollado a finales de los 80 por Guido van Rossum para soportar tanto métodos de programación estructurados como funcionales. Aprender a usar esta herramienta es muy fácil y tiene muchas similitudes con otros lenguajes como Ruby, JavaScript y PHP. Tiene bibliotecas para el aprendizaje automático y puede usarse en plataformas como JSON, base de datos MongoDB, servidor SQL.

4. Excel

Excel es una herramienta analítica muy popular y casi fundamental. Es una herramienta bastante básica, aunque muy versátil y se utiliza en prácticamente todas las industrias. No importa si eres experto en SAS, Tableau o programación en R, o incluso si solo te dedicas a escribir ensayos personalizados, necesitas aprender a usar Excel también. Esta herramienta juega un gran papel cuando deben analizarse los datos internos de un cliente. Aunque que es una herramienta básica, también tiene una opción avanzada de business analytics para las capacidades de modelado con opciones preconstruidas como la agrupación de tiempo, funciones DAX y relación automática.

5. Tableau Public

Tableau Public es un software gratuito que conecta diferentes fuentes de datos, como Microsoft Excel, Data Warehouse, datos basados en la web, etc. y crea dashboards, mapas y visualizaciones que tienen actualizaciones en tiempo real desde la web. También puedes compartirlos con un cliente o a través de los medios sociales. Una vez que tienes acceso, puedes descargar diferentes formatos para un archivo. Para disfrutar típicamente de esta herramienta y ver su poder, tu fuente de datos debe ser muy buena. La capacidad de Big Data de esta herramienta la hace importante y el hecho de que puedas analizar y visualizar los datos mucho mejor que otros programas de visualización de datos les da una ventaja.

6. Rapid Miner

Esta es una potente herramienta para el data science integrado. Fue desarrollada por una compañía que también realiza análisis predictivos y algunos análisis más avanzados como machine learning, análisis de texto, análisis visual y minería de datos sin necesidad de programación. Esta herramienta puede incorporarse a cualquier tipo de fuente de datos, incluyendo Excel, Oracle, IBM SPSS, Teradata, Access, Microsoft SQL, Dbase, Sybase, etc. Esta herramienta es capaz de generar análisis tomando como base los ajustes de transformación de los datos de la vida real, lo que significa que puede controlar los conjuntos de datos y los formatos para el análisis predictivo.

7. Apache Spark

Apache fue desarrollado en 2009 en el laboratorio de AMP de Berkeley en la Universidad de California. Esta herramienta es un motor de procesamiento de datos que funciona a gran escala y puede ejecutar aplicaciones que ya están en clusters Hadoop más rápido (hasta 10 veces) en disco y hasta 100 veces más rápido si está en memoria. El concepto de esta herramienta hace que la ciencia de los datos (en la que se basa) sea muy fácil. Es una herramienta muy popular para el desarrollo de modelos de aprendizaje de máquinas y pipelinesde datos. También tiene una biblioteca llamada MLib, de donde se pueden obtener técnicas para data sciencerepetitivo como el filtrado de colaboración, regresión, clasificación, etc. a partir de un conjunto avanzado de algoritmos.

8. Knime

Esta herramienta fue desarrollada en la Universidad de Konstanz por un equipo de ingenieros de software en 2004. Es una herramienta líder en análisis integrado, informes y open source que permite modelar los datos y analizarlos mediante programación visual. Utiliza su concepto de pipeline modular de datos para integrar diferentes componentes de machine learning y minería de datos.

9. Qlik View

Esta herramienta tiene una serie de características únicas, algunas de las cuales son el procesamiento de datos en memoria y la tecnología patentada para ayudarle a ejecutar su resultado rápidamente y almacenar todos los datos que están presentes en el informe. Esta herramienta mantiene automáticamente la asociación de datos y puede comprimirlos a sólo el 10% del tamaño inicial. Visualiza la relación de los datos con los colores, con un color dado a los datos relacionados y otro a los datos no relacionados.

Todas estas herramientas facilitan enormemente el análisis de datos y cualquiera de ellas optimizará la gestión de los datos. Todas funcionan de manera diferente, con diferentes capacidades y ofrecen diferentes características. Solo debemos conocer bien nuestras necesidades para poder elegir la que mejor se adapte a ellas.

 

Becky Holton es periodista y blogger. Está interesada en las tecnologías para la educación, y en ayudar a escribir trabajos y artículos, escribir tesis, y todo tipo de textos académicos y siempre está dispuesta a apoyar en el discurso informativo. Puedes encontrarla en Twitter.

DÉJANOS TU COMENTARIO