A análise de dados é um aspecto importante de muitas organizações hoje em dia. A análise de dados em tempo real é essencial para o sucesso de uma grande organização e ajuda a impulsionar a tomada de decisões. Este artigo o ajudará a obter conhecimento sobre as várias ferramentas analíticas de dados que estão em uso e como elas diferem.

Existem inúmeras ferramentas de análise de dados que nos ajudam a obter informações importantes dos dados fornecidos. Podemos usar algumas dessas ferramentas gratuitas e de código aberto, mesmo sem nenhum conhecimento de codificação. Essas ferramentas são usadas para derivar percepções úteis dos dados fornecidos sem suar muito. Por exemplo, você pode usá-los para determinar o melhor entre algum jogador de críquete com base em várias estatísticas e parâmetros. Eles têm ajudado a fortalecer a tomada de decisão do processo, fornecendo informações úteis que podem ajudar a chegar a melhores conclusões.

Existem muitas ferramentas que são usadas para obter insights úteis a partir dos dados fornecidos. Alguns são baseados em programação e outros não. Algumas das ferramentas mais populares são:

• SAS
• Microsoft Excel
• R
• Python
• Quadro
• RapidMiner
• KNIME

SAS:
SAS foi uma linguagem de programação desenvolvida pelo SAS Institute para análises avançadas realizadas, análises multivariadas, inteligência de negócios, gerenciamento de dados e análises preditivas.
É um software proprietário escrito em C e seu pacote de software contém mais de 200 componentes. Sua linguagem de programação é considerada de alto nível, tornando-o mais fácil de aprender. No entanto, o SAS foi desenvolvido para usos muito específicos e ferramentas poderosas não são adicionadas todos os dias à extensa coleção já existente, tornando-o menos escalonável para determinados aplicativos. No entanto, ele se orgulha de poder analisar dados de várias fontes e também gravar os resultados diretamente em uma planilha do Excel.

É usado por muitas empresas como Google, Facebook, Twitter, Netflix e Accenture. O SAS trouxe ao mercado um enorme conjunto de produtos em 2011 para inteligência do cliente e vários módulos SAS para web, mídia social e análise de marketing usados ​​amplamente para traçar o perfil de clientes e obter insights sobre clientes em potencial. Mesmo que esteja sendo atacado por novas linguagens como R, Python e SAS, ainda continua a se desenvolver para provar que ainda é uma grande parte interessada no mercado de análise de dados.

 
Microsoft Excel :
É um aplicativo de planilha importante que pode ser útil para registrar despesas, mapear dados e executar fácil manipulação e pesquisa e / ou geração de tabelas dinâmicas para fornecer os relatórios resumidos desejados de grandes conjuntos de dados que contêm descobertas de dados significativas. Ele é escrito em C#, C++ e .NET Framework e sua versão estável foi lançada em 2016. Envolve o uso de uma linguagem de programação de macro chamada Visual Basic para o desenvolvimento de aplicativos. Possui várias funções integradas para satisfazer as várias necessidades estatísticas, financeiras e de engenharia. É o padrão da indústria para aplicativos de planilha. Ele também é usado por empresas para realizar a manipulação em tempo real dos dados coletados de fontes externas, como feeds do mercado de ações, e realizar as atualizações em tempo real para manter uma visão consistente dos dados. É relativamente útil para realizar análises de dados um tanto complexas quando comparado a outras ferramentas, como R ou python. É uma ferramenta comum entre analistas financeiros e gerentes de vendas para resolver problemas complexos de negócios.

R:
É uma das linguagens de programação líderes para a execução de gráficos e cálculos estatísticos complexos. É uma linguagem gratuita e de código aberto que pode ser executada em várias plataformas UNIX, Windows e MacOS. Também possui uma interface de linha de comando fácil de usar. No entanto, é difícil aprender, especialmente para pessoas que não têm conhecimento prévio sobre programação. No entanto, é muito útil para construir software estatístico e é muito útil para realizar análises complexas. Tem mais de 11.000 pacotes e podemos navegar pelos pacotes por categoria. Esses pacotes também podem ser montados com Big Data, o catalisador que transformou as visões de várias organizações sobre dados não estruturados. As ferramentas necessárias para instalar os pacotes de acordo com os requisitos do usuário também são fornecidas pelo R, o que torna a configuração conveniente.

Python :
É uma linguagem de programação de alto nível poderosa que é usada para programação de propósito geral. Python suporta métodos de programação estruturados e funcionais. É uma coleção extensa de bibliotecas que o torna muito útil na análise de dados. Conhecimento de Tensorflow, Theano, Keras, Matplotlib, Scikit-learn e Keras podem ajudá-lo a realizar seu sonho de se tornar um engenheiro de aprendizado de máquina. Tudo em python é um objeto e esse atributo o torna muito popular entre os desenvolvedores. É fácil de aprender em comparação com R e pode ser montado em qualquer plataforma, como MongoDB ou servidor SQL. É muito útil para análise de big data e também pode ser usado para extrair dados da web. Ele também pode lidar muito bem com dados de texto. Python pode ser montado em várias plataformas, como SQL Server, banco de dados MongoDB ou JSON (JavaScript Object Notation).

Tableau Public:
Tableau Public é um software gratuito desenvolvido pela empresa pública “Tableau Software” que permite que os usuários se conectem a qualquer planilha ou arquivo e criem visualizações de dados interativas. Ele também pode ser usado para criar mapas, painéis e atualização em tempo real para facilitar a apresentação na web. Os resultados podem ser compartilhados através de sites de mídia social ou diretamente com o cliente, tornando-o muito conveniente de usar. Os arquivos resultantes também podem ser baixados em diferentes formatos. Este software pode se conectar a qualquer tipo de fonte de dados, seja um data warehouse ou um aplicativo Excel ou algum tipo de dados baseados na web. Aproximadamente 446 empresas utilizam este software para fins operacionais e algumas das empresas que atualmente o utilizam incluem SoFi, The Sentinel e Visa.

RapidMiner:
RapidMiner é uma plataforma de ciência de dados extremamente versátil desenvolvida por “RapidMiner Inc”. O software enfatiza os recursos ultrarrápidos da ciência de dados e fornece um ambiente integrado para preparação de dados e aplicação de aprendizado de máquina, aprendizado profundo, mineração de texto e técnicas analíticas preditivas. Também pode funcionar com muitos tipos de fontes de dados, incluindo Access, SQL, Excel, dados Tera, Sybase, Oracle, MySQL e Dbase. Aqui podemos controlar os conjuntos de dados e formatos para análise preditiva.
Aproximadamente 774 empresas usam RapidMiner e a maioria delas tem sede nos Estados Unidos. Algumas das empresas estimadas nessa lista incluem o Boston Consulting Group e a Dominos Pizza Inc.

Knime:
Knime, o Konstanz Information Miner é um software analítico de dados gratuito e de código aberto. Ele também é usado como uma plataforma de relatório e integração. Envolve a integração de vários componentes para aprendizado de máquina e mineração de dados por meio do revestimento modular de data-pipe. Foi escrito em Java e desenvolvido por KNIME.com AG. Ele pode ser operado em vários sistemas operacionais, como Linux, OS X e Windows. Mais de 500 empresas estão usando este software para fins operacionais e algumas delas incluem Aptus Data Labs e Continental AG.