¿Conoces las principales herramientas de análisis de datos del mercado? ¡Presentamos las 9 mejores herramientas de análisis de datos de 2022!
El alcance del análisis de datos en el mundo de los negocios no deja de aumentar, cosa que refleja la proliferación de tecnologías analíticas que pretenden fomentar el aprovechamiento de los datos por parte las empresas. No obstante, elegir la herramienta de análisis adecuada que pueda satisfacer nuestras necesidades de negocio es sumamente importante. ¡Presentamos las 9 mejores herramientas de análisis de datos para empresas!
Las tendencias empresariales avanzan progresivamente hacía la cultura data-driven, las data-driven decisions y el despliegue de procesos relacionados con los datos como la recopilación de datos, la consolidación de datos o el data governance.
Los proveedores de softwares analíticos han sabido responder a las crecientes demandas de las compañías, lo que se ha traducido en cada vez más herramientas de análisis de datos disponibles en el mercado. El crecimiento de la oferta, sin embargo, dificulta el proceso de elección de la herramienta adecuada según la lógica negocio, nuestros objetivos y lo que queremos conseguir con los datos.
A continuación, listamos las 9 mejores herramientas de análisis de datos para empresas.
Las 9 mejores herramientas de análisis de datos
1. Power BI
Power BI es la herramienta de análisis y visualización de datos de Microsoft y una de las más populares del mercado debido a su lógica de negocio, a sus múltiples capacidades y a un nivel de usabilidad superior al de otras tecnologías de análisis más complejas.
Más que una herramienta, Power BI es un conjunto de servicios de business intelligence que ayuda a las organizaciones a organizar sus datos, analizarlos y presentarlos de la forma más eficaz para facilitar la toma de decisiones inteligentes.
Power BI tiene númerosas ventajas, de entre las cuales destacan su capacidad de integrarse a prácticamente todos los sistemas corporativos, sus poderosos visuals o lo fácil que resulta crear reports y cuadros de mando con esta herramienta. Asimismo, Power BI fomenta la integración de datos, ya que se conecta a más de 60 fuentes de datos y, a través de Power BI Embedded, facilita la distribución de los datos, los dashboards y los informes.
En Bismart, como empresa partner Power BI de Microsoft, desarrollamos muchas de nuestros cuadros de mando y soluciones con este conjunto de servicios.
2. Excel
Excel es otra de las herramientas de análisis más populares de Microsoft. Prácticamente todos los analistas de datos utilizan esta herramienta que incluye capacidades de análisis a través de una interfaz en forma de hoja de cálculo que facilita poder trabajar con los datos, realizar cálculos y aplicar fórmulas de una manera sencilla y rápida.
Si bien Excel también incluye capacidades de visualización, son mucho menos completas que las de Power BI. Microsoft Excel es una herramienta más orientada al análisis matemático y a la creación de informes tabulares, mientras que Power BI habilita la creación de informes en múltiples formatos. Además, Excel no es una plataforma pensada para trabajar con Big Data y puede procesar una cantidad limitada de datos. En cambio, sus capacidades de tratamiento de datos son más extensas que las de Power BI.
Por último, Excel es una gran plataforma para trabajar a nivel individual, pero dificulta el trabajo colaborativo y simultáneo con otros miembros del equipo. No obstante, es indudable que Excel es una de las plataformas de análisis por excelencia y que lleva muchísimos años siendo un must-have para cualquier organización.
3. Tableau
Tableau es un software de análisis de datos muy completo que, igual que Power BI, permite la creación de dashboards, mapas y visualizaciones a partir de los datos. Su versión gratuita, Tableau Public, permite que personas no expertas en data analytics puedan jugar con sus datos y transformarlos en visualizaciones más o menos complejas.
Sin embargo, para poder disfrutar de todas las ventajas de Tableau, deberás tener cierto nivel de conocimiento de código y una fuente de datos potente, ya que es una plataforma más difícil de usar que Power BI.
Por último, Tableau se conecta a varias fuentes y bases de datos como Microsoft Excel o data warehouse coporativos.
4. Qlik
Qlik es un conjunto de plataformas de analítica, integración de datos y programación que incluye distintas herramientas. Entre ellas, QlikSense y QlikView, dedicadas al análisis y al business intelligence . Qlik se despliega en una nube híbrida que tiene una oferta bastante completa de procesos de integración y de analítica, incluyendo funciones para la automatización del data warehouse.
Con Qlik podemos integrar y transformar los datos, crear visualizaciones y cuadros de mando a partir de los análisis y atrevernos con la analítica aumentada. Igual que muchas de las otras tecnologías listadas, esta es una buena opción para transformar los datos en inteligencia y facilitar la toma de decisiones empresariales. Qlik es una solución de business intelligence completa que permite a las empresas analizar múltiples conjuntos de datos almacenados en distintas fuentes de origen, proporcionando así una visión global de la información de la que dispone la compañía.
Asimismo, permite realizar análisis estadísticos a través de los datos, así como crear gráficos dinámicos, presentaciones y visualizaciones.
5. Python
Python es de los softwares open source más usados para la programación y el desarrollo a través de código. Más que una plataforma, Python es un lenguaje de programación que funciona a través de scripts orientados a los objetos. Es muy similar a otros lenguajes de programación como JavaScript o PHP, pero su particularidad es que apuesta por un lenguaje sencillo, legible y fácil de codificar. Es decir, en comparación con otros lenguajes, Python es de los más fáciles de aprender.
La herramienta incluye bibliotecas de machine learning y se integra a otras plataformas de programación como JSON, SQL o MongoDB.
Evidentemente, para usar este programa debemos tener conocimiento de código. Sin embargo, también es una buena opción para iniciarse en el mundo de la programación debido a la legibilidad de su código.
6. Looker
Looker es la plataforma de análisis de datos y BI de Google.
A partir de esta plataforma las organizaciones pueden analizar e integrar datos de múltiples fuentes de datos, así como crear reports y cuadros de mando interactivos. Asimismo, la herramienta también ofrece la posibilidad de trabajar con workflows y crear aplicaciones personalizadas.
7. Rapid Miner
Más que una plataforma de análisis, Rapid Miner es una herramienta de ciencia de datos integrada que facilita el control sobre los conjuntos de datos y el análisis predictivo.
La ventaja de esta herramienta es que habilita varios modelos de análisis avanzado como el machine learning, el data mining o el text analytics sin recurrir a la programación. Además, se integra a prácticamente cualquier base de datos: IBM, Oracle, Excel, Acces, SQL, SPSS, etc.
8. Apache Spark
Creada en un laboratorio de la Universidad de California en 2009, Apache Spark es una de las plataformas de ciencia de datos líderes del mercado debido a que es de código abierto y a que simplifica el procesamiento de datos —tanto estructurados como no estructurados—.
Apache Spark es una solución de macrodatos, ya que puede controlar conjuntos de datos de grandes dimensiones que son demasiado extensos o complejos para otras bases de datos. Dispone de un motor con una gran capacidad de procesamiento y facilita enormemente la creación de pipelines, la administración de clústers, el machine learning y el deep learning.
Por otro lado, la herramienta cuenta con su propia biblioteca de machine learning, MLib, en la que los usuarios pueden descargar algoritmos de clasificación, regresión, filtrado de colaboración, etc.
Por úlltimo, Apache Spark es compatible con varios lenguajes de programación como Python, R, Scala, Java, SQL y.NET.
9. QuickSight
QuickSight es el software de análisis y BI de Amazon. Se trata de un servicio cloud que se integra a fuentes de datos en la nube como AWS, SaaS, Excel, etc.
El objetivo de QuickSight es que los encargados de tomar decisiones puedan explorar sus datos e interpretar la información de forma sencilla y visual. Sin embargo, también tiene capacidades avanzadas y, por ejemplo, puede ser usado para machine learning. Igual que Power BI, permite compartir los análisis e informes y facilita el análisis colaborativo.
Conclusión
El análisis de datos está a la orden del día en el mundo empresarial. Son pocas las compañías que aún no disponen de alguna de las tecnologías de análisis listadas en esta lista y, según las predicciones de las grandes consultoras tecnológicas internacionales, la importancia del análisis de datos en el mundo del business no dejará de aumentar.
En este artículo hemos presentado 9 tipos de herramientas de análisis, ciencia de datos y business intelligence cuyas funciones nos indican hacia donde van las últimas tendencias en materia de análisis y datos.
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