La importancia del an\u00e1lisis de datos ha seguido aumentando en los \u00faltimos a\u00f1os, lo que ha dado lugar a una importante apertura del mercado mundial. As\u00ed, las herramientas de an\u00e1lisis de datos tambi\u00e9n han tomado un lugar central y ahora hay un n\u00famero tan elevado de ellas que se hace dif\u00edcil escoger la m\u00e1s adecuada. Hay muchos factores que deben considerarse antes de elegir una herramienta de an\u00e1lisis de datos, como si est\u00e1 orientada al rendimiento y es f\u00e1cil de usar. A continuaci\u00f3n, se presentan algunas herramientas de an\u00e1lisis de datos que puede utilizarse para una gesti\u00f3n de datos perfecta.<\/em><\/p>

1. Microsoft Power BI<\/strong><\/h4>

Power BI es la herramienta anal\u00edtica de Microsoft y una de las m\u00e1s populares, ya que ofrece visualizaciones interactivas de datos, as\u00ed como una integraci\u00f3n sencilla con otras herramientas de la corporaci\u00f3n. Adem\u00e1s, Power BI puede integrarse en aplicaciones de terceros mediante Power BI Embedded y permite compartir reports y an\u00e1lisis de datos de forma muy segura. Puede conectarse con m\u00e1s de 60 fuentes de datos, como Spark, Hadoop o SAP y es f\u00e1cil de utilizar incluso para usuarios sin conocimientos t\u00e9cnicos.<\/p>

2. Programaci\u00f3n en R<\/strong><\/h4>

Esta es una de las mejores herramientas anal\u00edticas disponibles en la industria hoy en d\u00eda. Se utiliza principalmente para el modelado de datos y estad\u00edsticas. Esta herramienta es muy f\u00e1cil de usar y hace posible y f\u00e1cil manipular y presentar los datos de muchas maneras. Supera a muchas otras herramientas en t\u00e9rminos de rendimiento, capacidad de datos y resultados. Funciona en m\u00faltiples plataformas, incluyendo MacOS, Windows, UNIX, etc. Dependiendo de los requerimientos, tiene m\u00e1s de 11.000 paquetes y se clasifican por categor\u00eda y se instalan autom\u00e1ticamente. <\/p>

3. SAS<\/strong><\/h4>

Esta herramienta fue desarrollada inicialmente en 1966 en el Instituto SAS, y luego mejorada en los a\u00f1os 80 y 90, y es tambi\u00e9n una de las herramientas l\u00edderes en an\u00e1lisis de datos. Es un lenguaje de programaci\u00f3n que permite manipular los datos f\u00e1cilmente. Es muy manejable, accesible y tiene la capacidad de analizar un dato independientemente de la fuente de datos. En 2011, SAS lanz\u00f3 un conjunto de productos, para sus m\u00faltiples m\u00f3dulos SAS que incluyen redes sociales, web, an\u00e1lisis de marketing, etc. Ahora se usa ampliamente para hacer perfiles tanto de clientes como de prospectos y para predecir sus comportamientos y optimizar la comunicaci\u00f3n con ellos.<\/p>

4. Python<\/strong><\/h4>

Se trata de una herramienta de open source y un lenguaje de scripts orientado a los objetos y muy f\u00e1cil de mantener, leer y escribir. Python fue desarrollado a finales de los 80 por Guido van Rossum para soportar tanto m\u00e9todos de programaci\u00f3n estructurados como funcionales. Aprender a usar esta herramienta es muy f\u00e1cil y tiene muchas similitudes con otros lenguajes como Ruby, JavaScript y PHP. Tiene bibliotecas para el aprendizaje autom\u00e1tico y puede usarse en plataformas como JSON, base de datos MongoDB, servidor SQL.<\/p>

5. Excel<\/strong><\/h4>

Excel es una herramienta anal\u00edtica muy popular y casi fundamental. Es una herramienta bastante b\u00e1sica, aunque muy vers\u00e1til y se utiliza en pr\u00e1cticamente todas las industrias. No importa si eres experto en SAS, Tableau o programaci\u00f3n en R, o incluso si solo te dedicas a escribir ensayos personalizados, necesitas aprender a usar Excel tambi\u00e9n. Esta herramienta juega un gran papel cuando deben analizarse los datos internos de un cliente. Aunque que es una herramienta b\u00e1sica, tambi\u00e9n tiene una opci\u00f3n avanzada de business analytics para las capacidades de modelado con opciones preconstruidas como la agrupaci\u00f3n de tiempo, funciones DAX y relaci\u00f3n autom\u00e1tica.<\/p>

6. Tableau Public<\/strong><\/h4>

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. Tambi\u00e9n puedes compartirlos con un cliente o a trav\u00e9s de los medios sociales. Una vez que tienes acceso, puedes descargar diferentes formatos para un archivo. Para disfrutar t\u00edpicamente 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 visualizaci\u00f3n de datos les da una ventaja.<\/p>

7. Rapid Miner<\/strong><\/h4>

Esta es una potente herramienta para el data science integrado. Fue desarrollada por una compa\u00f1\u00eda que tambi\u00e9n realiza an\u00e1lisis predictivos y algunos an\u00e1lisis m\u00e1s avanzados como machine learning, an\u00e1lisis de texto, an\u00e1lisis visual y miner\u00eda de datos sin necesidad de programaci\u00f3n. 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 an\u00e1lisis tomando como base los ajustes de transformaci\u00f3n de los datos de la vida real, lo que significa que puede controlar los conjuntos de datos y los formatos para el an\u00e1lisis predictivo.<\/p>

8. Apache Spark<\/strong><\/h4>

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 est\u00e1n en clusters Hadoop m\u00e1s r\u00e1pido (hasta 10 veces) en disco y hasta 100 veces m\u00e1s r\u00e1pido si est\u00e1 en memoria. El concepto de esta herramienta hace que la ciencia de los datos (en la que se basa) sea muy f\u00e1cil. Es una herramienta muy popular para el desarrollo de modelos de aprendizaje de m\u00e1quinas y pipelinesde datos. Tambi\u00e9n tiene una biblioteca llamada MLib, de donde se pueden obtener t\u00e9cnicas para data sciencerepetitivo como el filtrado de colaboraci\u00f3n, regresi\u00f3n, clasificaci\u00f3n, etc. a partir de un conjunto avanzado de algoritmos.<\/p>

9. Qlik View<\/strong><\/h4>

Esta herramienta tiene una serie de caracter\u00edsticas \u00fanicas, algunas de las cuales son el procesamiento de datos en memoria y la tecnolog\u00eda patentada para ayudarle a ejecutar su resultado r\u00e1pidamente y almacenar todos los datos que est\u00e1n presentes en el informe. Esta herramienta mantiene autom\u00e1ticamente la asociaci\u00f3n de datos y puede comprimirlos a s\u00f3lo el 10% del tama\u00f1o inicial. Visualiza la relaci\u00f3n de los datos con los colores, con un color dado a los datos relacionados y otro a los datos no relacionados.<\/p>

Todas estas herramientas facilitan enormemente el an\u00e1lisis de datos y cualquiera de ellas optimizar\u00e1 la gesti\u00f3n de los datos. Todas funcionan de manera diferente, con diferentes capacidades y ofrecen diferentes caracter\u00edsticas. Solo debemos conocer bien nuestras necesidades para poder elegir la que mejor se adapte a ellas.<\/p>

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Imagen: Foto de contabilidad creado por jcomp – www.freepik.es<\/a> <\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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