El viernes pasado en nuestro blog compartimos una reflexión acerca de la importancia de los datos en la actualidad. Por eso, en esta ocasión mapeamos las herramientas tecnológicas en análisis de datos más relevantes, para ayudarte a tomar las decisiones correctas para tu negocio.
Sin intención de jerarquizar, enlistamos 30 herramientas importantes para el análisis de datos. Cada una se adapta a una necesidad específica, todas requieren ser operadas por capital humano con capacidad analítica y existe una gran variedad de precios y costos de implementación. Exponemos estos factores para algunos de los programas más importantes en el mercado.
KonMetrix
Empezamos con la solución de casa: KonMetrix, el Software as a Service Plug&Play de Konfront, integrable en todos nuestros desarrollos. Los proyectos de transformación digital que realizamos no estarían completos sin un cerebro digital, que habilite y resuma todos los datos que generan nuestras plataformas y soluciones tecnológicas. La implementación de KonMetrix es completamente customizable a la necesidad de cada cliente y es adaptable con software de terceros para maximizar el impacto.
Power BI
La herramienta de Microsoft cuenta con más de 5 millones de usuarios y es altamente eficiente para crear y visualizar gráficas, reportes y tableros que simplifican y resumen la operación compleja de una empresa grande. Este programa también puede alimentarse de múltiples fuentes de datos, tiene el potencial de explorar Machine Learning e Inteligencia Artificial y, como se esperaría, se integra al ecosistema Microsoft a la perfección. Requiere de una persona con buena noción técnica y estadística para montar los tableros, pero, de llevarse a cabo, cada persona en la empresa podrá entender e interpretar los datos con facilidad. Solamente requieres de una licencia para comenzar a usarla.
Datapine
Una plataforma integral con capacidad de conectar toda tu data en un sólo lugar para visualizarla, analizarla, manejarla y compartirla. Cuenta con herramientas predictivas y un sistema de alertas inteligentes que te ayuda a monitorear que toda la operación de tu empresa esté fluyendo como debe. Además, incluye dos modalidades de uso, SQL y visual, para adaptarse a analistas de cualquier experiencia.
Tableau
Un programa con mucha popularidad debido a su fácil uso y visuales atractivos. Ideal para hacer gráficas dinámicas e interactivas utilizando bases de datos considerablemente grandes. No es una herramienta para realizar un análisis estadístico profundo ni para limpiar datos, pero sin duda cumple en los criterios de usabilidad y estética que ocupan analistas con mucha interacción con clientes.
Domo
Una plataforma de datos que integra múltiples herramientas en un solo lugar. Domo permite concentrar en vivo toda la información de la empresa. Cuenta con módulos de análisis de datos BI y un ecosistema para crear aplicaciones propias en función a los datos almacenados.
RapidMiner
La web alberga una cantidad inmensa de datos, pero navegarla y encontrarlos son dos acciones sumamente complicadas. Esta aplicación permite minar información de forma masiva para tener las bases de datos más avanzadas. Una ventaja adicional es que su potencial aumenta al poder incorporarlo con códigos en R o Python. Sin duda, es una herramienta para expertos. Una alternativa para minar datos es Knime, que puede fungir como una gran herramienta para construir modelos de Machine Learning.
Python
Si bien conocemos Python por ser un lenguaje de programación, al ser de fuente abierta, es posible agregar extensiones que permitan explorar, visualizar y analizar cualquier base de datos. El uso de Python como herramienta de análisis de datos es cada vez más recurrente por su versatilidad y potencial, sobre todo entre analistas más experimentados, con conocimiento del lenguaje y una estructura lógico-matemática.
R
Una herramienta muy utilizada en varias disciplinas para el análisis y manejo de bases de datos. Su capacidad de visualización es poderosa debido a las miles de librerías open source que se pueden descargar. Esta también se recomienda para los analistas con habilidades más avanzadas, pues incluso el análisis más sencillo implica aprender el lenguaje y su estructura.
Stata
Una herramienta poderosa y práctica para limpiar grandes bases de datos y realizar análisis estadísticos sofisticados. Es un lenguaje fácil de aprender y tiene una amplia guía de ayuda, así como foros de usuarios con mucha información. Aún así, sus visualizaciones dejan que desear y ha perdido popularidad ante sus competidores open source y gratuitos.
Google Data Studio y Looker
Google no podía hacer falta en esta conversación, pues cuenta con una suite de herramientas en la nube completa. La plataforma Data Studio se alimenta de los datos de todos los servicios de Google empleados por tu empresa, y permite visualizar y construir tableros de forma sencilla. Para un análisis más avanzado, es necesario implementar Looker, que permite, entre muchas cosas, generar modelos estadísticos.
¿Buscando la mejor herramienta?
Seguiremos publicando 10 herramientas de datos. Si deseas saber cuál (o cuáles) son ideales para que tu empresa se vuelva data driven y se incorpore al mundo de los datos, contáctanos para que te ayudemos a definir el mejor camino para alcanzar tus objetivos.
Fuentes: