Herramientas de Data Analitycs

Herramientas de analítica de datos

El análisis de datos ha presentado un crecimiento exponencial en los últimos años debido a la gran cantidad de datos que se generan en el mundo a cada segundo, volviéndose indispensables para el funcionamiento de los negocios. Sin embargo, ¿Cómo podemos empezar a sacarle provecho a los datos que tenemos disponibles actualmente? Para responder esta pregunta, es necesario entender las capacidades actuales de cada organización y entender que se requieren herramientas que permitan potencializar el conocimiento basado en datos.

Las herramientas de análisis de datos se han vuelto indispensables y, con tantas opciones, es difícil elegir la más adecuada. Antes de elegir entre una hay muchos factores a considerar, como si está orientada al rendimiento y qué tan fácil es de usar, entre otros. Además, el análisis de datos debe involucrar procesos de integración, limpieza y calidad de datos. Aquí hay algunas herramientas de análisis de datos que puede usar para mejorar su gestión de datos:

1. Zoho Analytics

La plataforma incluye software enfocado en Business Intelligence, informes y análisis de datos. Zoho Analytics permite a las empresas acceder a métricas comerciales clave y visualizar tendencias que persisten en el tiempo, revelando información oculta que podría ser importante para su negocio.

Su punto fuerte es la creación de cuadros de mando personalizados en minutos, aunque también permite habilitar herramientas de seguimiento y predicción. Asimismo, puede ayudar a visualizar sus datos más fácilmente con tablas, tablas dinámicas estilo Excel o gráficos basados en KPI.

Para facilitar su uso, Zoho Analytics incluye un asistente virtual inteligente para ayudar a los usuarios. El asistente, basado en inteligencia artificial, aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural, brinda a los usuarios ayuda efectiva de una manera simple.

Uno de los mayores problemas con los que cuenta la herramienta es que si no tiene una conexión a Internet para ejecutarlo, no podrá usarla. Tiene planes de pago bastante flexibles, pero por el momento solo cobran USD y también hay que señalar que el funcionamiento del sistema en español no es muy bueno. Esto puede ser un problema para las personas que no dominan el inglés.

2. Tableau Public

Se trata de la plataforma clave para implementar procesos comerciales inteligentes: en otras palabras, Tableau Public lo ayuda a analizar datos históricos para tomar decisiones comerciales estratégicas.

La plataforma le permite procesar, dar forma y presentar información utilizando varias herramientas de visualización de datos. Esta herramienta no requiere conocimientos de códigos o lenguajes de programación específicos. Además, permite un uso especialmente intuitivo ya que proporciona plantillas automatizadas que se pueden personalizar posteriormente. En el paso final, la plataforma puede compartir la conclusión con el cliente, en las redes sociales o descargarla. A su vez, han surgido otras herramientas de análisis de datos que pueden implementar las mismas funcionalidades que Tableau Public, como Power BI y FineReport.

También hay que remarcar algunas de las desventajas que la herramienta presenta, como pueden ser que los datos y las vistas de los usuarios no son completamente privados. Si bien Tableau brinda a los usuarios de Tableau Public la opción de permitir que otros usuarios vean la visualización o no descarguen el libro de trabajo o la visualización de datos. Los usuarios de motores de búsqueda pueden encontrar las imágenes visualmente.

3. SAS

Es una de las herramientas de análisis de datos más complejas, originada en el entorno y lenguaje de programación desarrollado por la agencia en 1966. Es aplicable tanto a analistas de datos, administradores de sistemas e incluso analistas de datos, expertos en Estadística y Business Intelligence, te permite explorar, analizar y visualizar datos en una plataforma.

Desde 2011, SAS ha mejorado las capacidades de su software de marketing y ventas para convertirse en una poderosa plataforma para negocios B2C: agrega inteligencia artificial sobre clientes y prospectos, así como análisis de marketing y sociales. Como tal, permite a las empresas tener una vista de 360 grados del sitio web, administrar y predecir el comportamiento de los clientes y mejorar la comunicación con ellos.

La herramienta también cuenta con algunas limitaciones: SAS no es de código abierto y opera en un dominio cerrado. Por lo tanto, los algoritmos utilizados en el sistema SAS generalmente no se utilizan en otras plataformas y se requiere que exista una integración con otro software externo. Un inconveniente significativo de SAS es el costo, ya que la versión SAS Business Intelligence puede ser limitada.

4. Excel

Excel es una herramienta de análisis muy popular y casi indispensable. Esta es una herramienta bastante básica, pero es muy versátil y se usa en casi todas las industrias. Ya sea que sea un experto en programación SAS, Tableau, R o simplemente esté escribiendo un artículo personalizado, debe aprender a usar Excel. Esta herramienta se aplicará cuando sea necesario analizar datos de clientes internos. Si bien esta es una herramienta básica, también incluye opciones avanzadas de BI para el modelado, así como opciones prefabricadas, como grupos de tiempo, funciones DAX y relaciones automatizadas.

No obstantes, la integridad de los datos no está segura a posibles fallos humanos o de fórmulas, esto puede corromper la información y puede ser un gran problema al presentar un reporte, al no presentar una función de trabajo colaborativo, el realizar cambios simultáneos con otra persona puede ocasionar la creación de versiones con cambios que se deberán posteriormente comparar y consolidar para llegar a un resultado satisfactorio, las bases de datos de Excel para el análisis de datos suelen ser de un gran tamaño esto a la herramienta después de un cierto número de registros y a la máquina en la que se ejecute puede causar bloqueos y cierres repentinos que puede accionar pérdida de información significante.

5. Apache Spark

Es un motor de procesamiento de datos a gran escala que puede ejecutar aplicaciones que ya están en un clúster de Hadoop (hasta 10 veces) más rápido en el disco y hasta 100 veces más rápido si se ejecutan en la memoria. El concepto de esta herramienta hace que la ciencia de datos (basada en ella) sea muy fácil. Es una herramienta muy popular para construir modelos de aprendizaje automático y canalizaciones de datos. También tiene una biblioteca llamada MLib desde la cual puede obtener técnicas iterativas de ciencia de datos como filtrado de grupos, regresión, clasificación, etc. de un conjunto de algoritmos avanzados.

Pese a que es calificada como la “El rey” de las herramientas de análisis de datos Apache Spark puede resultar demorado en cuanto a la ejecución de datos pequeños, causando molestia a la hora de generar reportes que se requieran presentar con precisión. Configurar correctamente la herramienta es difícil para usuarios sin alguna experiencia en el campo

6. Google Data Studio

Google Data Studio es una herramienta gratuita de Google que ayuda a los usuarios a crear informes y paneles personalizados utilizando datos de varias herramientas de marketing de Google y otras fuentes externas.

Con Data Studio, disfrutará de infinitas posibilidades de creación de informes y es conocido por sus muchas opciones de personalización, datos en tiempo real y controles interactivos como la clasificación de columnas y la paginación de tablas.

Las fuentes de datos incluyen productos de Google (Analytics, AdWords, Search Console, YouTube y más) e incluso le permiten importar datos de Hojas de cálculo de Google u otras fuentes de datos.

Si bien es una herramienta muy poderosa, y la hace muy especial que sea gratuita, la plataforma tiene dos inconvenientes. Actualmente, Google solo permite combinar datos de sus propias fuentes o a través de bases de datos externas. Tampoco permite cálculos con diferentes fuentes de datos, por lo que no se pueden combinar.

7. Power BI

Power BI es una herramienta de análisis de Microsoft y una de las más populares porque ofrece visualización de datos interactiva y fácil integración con aplicaciones de terceros a través de Power BI Embedded, le permite compartir informes y análisis de datos de forma muy segura. Puede conectarse a más de 60 fuentes de datos como Spark, Hadoop y SAP, lo que facilita su uso incluso para usuarios no técnicos.

La versión gratuita tiene muchas funciones, es muy intuitiva de usar y le permite borrar fácilmente sus datos. Además, las opciones de fuente son diversas, incluyendo Excel clásico, CSV, SQL Server, datos abiertos e incluso páginas web. Al usar datos de una página web, Power Bi Desktop le permite actualizar automáticamente las visualizaciones almacenadas en su cuenta cuando modifica los datos de origen.

Power BI es una de las herramientas más famosas para el análisis de datos, su gran integración con herramientas del entorno de Microsoft ayudan a una gestión más eficiente de los datos, pero a su vez tiene algunas limitaciones que pueden ocasionar que no todos los usuarios puedan usarla como es debido, entre algunas de ellas se puede destacar que su instalación viene ms prepara para un eterno de trabajo basado en Windows, y sus integración con otros sistemas operativos puede resultar caótica, así mismo sus requerimientos de hardware obligan al usuario a tener un equipo bastante potente para hacer que el análisis de los datos sea una tarea de poco tiempo, en el apartado de costo beneficio puede resultar complicado elegir entre las opciones de planes que ofrece, pues si se necesita la herramienta al completo, su suscripción puede resultar costosa para un usuario estándar o único usuario y no contará con toda la suite de herramientas que incluye.

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