24 ابزار برتر برای تجزیه و تحلیل داده ها و نحوه تصمیم گیری بین آنها
تجزیه و تحلیل داده ها یک عمل اصلی کسب و کارهای مدرن است. انتخاب ابزار مناسب تجزیه و تحلیل داده ها چالش برانگیز است، زیرا هیچ ابزاری برای هر نیازی مناسب نیست. برای کمک به شما در تعیین اینکه کدام ابزار تجزیه و تحلیل داده برای سازمان شما مناسب تر است، بیایید عوامل مهم برای انتخاب بین آنها را بررسی کنیم و سپس به برخی از محبوب ترین گزینه های موجود در بازار امروز نگاه کنیم.
قبل از ارزیابی ابزارهای موجود باید به چند نکته توجه کرد. ابتدا باید انواع دادههایی را که شرکت شما میخواهد تجزیه و تحلیل کند، و در نتیجه، الزامات یکپارچهسازی دادههای خود را درک کنید. علاوه بر این، قبل از اینکه بتوانید تجزیه و تحلیل داده ها را شروع کنید، باید منابع داده و جداول و ستون های درون آنها را انتخاب کنید و آنها را در انبار داده کپی کنید تا یک منبع حقیقت واحد برای تجزیه و تحلیل ایجاد کنید. شما می خواهید امنیت داده ها و حاکمیت داده را نیز ارزیابی کنید. به عنوان مثال، اگر داده ها بین بخش ها به اشتراک گذاشته می شود، باید سیستم های کنترل دسترسی و مجوز برای محافظت از اطلاعات حساس وجود داشته باشد.
نحوه انتخاب ابزار تجزیه و تحلیل داده ها
هنگامی که داده ها را آماده کردید، می توانید با استفاده از ابزارهای مختلف آن را تجزیه و تحلیل کنید. چگونه یکی را پیدا می کنید که برای شرکت شما مناسب باشد؟ با در نظر گرفتن نیازهای تجاری سازمان خود و یادگیری افرادی که از ابزار تجزیه و تحلیل شما استفاده خواهند کرد، شروع کنید. آیا توسط تحلیلگران داده پیچیده و دانشمندان داده، توسط کاربران غیر فنی که به یک رابط بصری نیاز دارند، استفاده خواهد شد یا باید برای هر دو نوع کاربر مناسب باشد؟ برخی از پلتفرمها یک تجربه تعاملی برای تکرار در توسعه کد ارائه میکنند – معمولاً با استفاده از SQL – در حالی که برخی دیگر بیشتر بر روی تجزیه و تحلیل نقطه و کلیک برای کاربران فنی کمتر تمرکز میکنند. این ابزار همچنین باید از تجسم های مرتبط با شرکت شما پشتیبانی کند.
قابلیت های مدل سازی داده های یک ابزار را در نظر بگیرید. برخی از یک لایه معنایی پشتیبانی می کنند یا می توانند مدل سازی داده را خودشان انجام دهند. اگر می خواهید از ابزاری استفاده کنید که این کار را نمی کند، باید از SQL یا ابزاری مانند dbt برای مدل سازی داده های خود قبل از تجزیه و تحلیل استفاده کنید.
در نهایت، قیمت و مجوز را در نظر بگیرید. برخی از پیشنهادات رایگان هستند، در حالی که برخی دیگر هزینه های مجوز یا اشتراک را دریافت می کنند. گرانترین ابزارها لزوماً کاملترین ابزارها نیستند و کاربران نباید راهحلهای قوی رایگان موجود را نادیده بگیرند.
اکنون که می دانید چه عواملی را در ابزار تجزیه و تحلیل داده ها باید جستجو کنید، بیایید به لیست بپریم. قبل از پرداختن به سایر گزینههای محبوب، با بحث درباره هشت پلتفرم در گروه Visionaries از Gartner’s Magic Quadrant برای پلتفرمهای Analytics و هوش تجاری شروع میکنیم.
1.نرم افزار تحلیل داده Microsoft Power BI
Microsoft Power BI یک پلتفرم برتر هوش تجاری با پشتیبانی از ده ها منبع داده است. به کاربران امکان می دهد گزارش ها، تجسم ها و داشبوردها را ایجاد و به اشتراک بگذارند. کاربران می توانند گروهی از داشبوردها و گزارش ها را در یک برنامه Power BI برای توزیع ساده ترکیب کنند. Power BI همچنین به کاربران اجازه می دهد تا مدل های خودکار یادگیری ماشین بسازند و با یادگیری ماشینی Azure ادغام شوند.
SAP BusinessObjects مجموعه ای از برنامه های کاربردی هوش تجاری را برای کشف، تجزیه و تحلیل و گزارش داده ها ارائه می دهد. هدف این ابزارها کاربران تجاری کمتر فنی است، اما آنها همچنین قادر به انجام تجزیه و تحلیل پیچیده هستند. BusinessObjects با محصولات مایکروسافت آفیس ادغام میشود و به تحلیلگران تجاری اجازه میدهد تا به سرعت بین برنامههایی مانند گزارشهای Excel و BusinessObjects رفت و آمد کنند. همچنین امکان تجزیه و تحلیل پیش بینی سلف سرویس را فراهم می کند.
نرم افزار تحلیل داده Sisense
Sisense یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده است که هدف آن کمک به توسعه دهندگان فنی و تحلیلگران تجاری است که همه داده های تجاری خود را پردازش و تجسم کنند. دارای مجموعه بزرگی از ابزارهای کشیدن و رها کردن است و داشبوردهای تعاملی را برای همکاری فراهم می کند. یکی از جنبه های منحصر به فرد پلت فرم Sisense، فناوری سفارشی In-Chip آن است که محاسبات را برای استفاده از حافظه پنهان CPU به جای RAM کندتر بهینه می کند. برای برخی از گردشهای کاری، این میتواند به محاسبات 10-100 برابر سریعتر منجر شود.
TIBCO Spotfire یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده است که جستجوی زبان طبیعی و بینش داده های مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می دهد. این یک ابزار تجسم جامع است که می تواند گزارش ها را برای برنامه های موبایل و دسکتاپ منتشر کند. Spotfire همچنین ابزارهای اشاره و کلیک را برای ساخت مدلهای تحلیلی پیشبینی ارائه میکند.
Thoughtspot یک پلتفرم تحلیلی است که به کاربران امکان می دهد داده ها را از منابع مختلف از طریق گزارش ها و جستجوهای زبان طبیعی کاوش کنند. سیستم هوش مصنوعی آن، SpotIQ، به طور خودکار بینشهایی را پیدا میکند تا به کاربران کمک کند الگوهایی را که نمیدانستند به دنبال آن باشند، کشف کنند. این پلتفرم همچنین به کاربران این امکان را می دهد که به طور خودکار جداول را از منابع مختلف داده بپیوندند تا به تجزیه سیلوهای داده کمک کنند.
Qlik یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده و هوش تجاری سلف سرویس ارائه می دهد که هم از استقرار ابری و هم در محل پشتیبانی می کند. این ابزار به طور یکسان از کاوش و کشف داده ها توسط کاربران فنی و غیر فنی پشتیبانی می کند. Qlik از انواع مختلفی از نمودارها پشتیبانی می کند که کاربران می توانند با هر دو ماژول SQL تعبیه شده و کشیدن و رها کردن آنها را سفارشی کنند.
SAS Business Intelligence مجموعه ای از برنامه های کاربردی را برای تجزیه و تحلیل سلف سرویس ارائه می دهد. دارای بسیاری از ویژگی های مشترک داخلی است، مانند توانایی ارسال گزارش به برنامه های تلفن همراه. در حالی که SAS Business Intelligence یک پلت فرم جامع و منعطف است، اما می تواند گرانتر از برخی از رقبای خود باشد. ممکن است شرکت های بزرگتر به دلیل تطبیق پذیری آن، ارزش قیمت آن را داشته باشند.
Tableau یک پلت فرم تجسم و تجزیه و تحلیل داده است که به کاربران امکان می دهد گزارش هایی ایجاد کرده و آنها را در پلتفرم های دسکتاپ و موبایل، در یک مرورگر یا تعبیه شده در یک برنامه کاربردی به اشتراک بگذارند. می تواند در فضای ابری یا درون محل اجرا شود. بیشتر پلتفرم Tableau در بالای زبان پرس و جو اصلی آن، VizQL اجرا می شود. این کار داشبورد کشیدن و رها کردن و اجزای تجسم را به پرس و جوهای کارآمد پشتیبان ترجمه می کند و نیاز به بهینه سازی عملکرد کاربر نهایی را به حداقل می رساند. با این حال، Tableau فاقد پشتیبانی از پرس و جوهای پیشرفته SQL است.
Google Data Studio یک ابزار داشبورد و تجسم داده رایگان است که به طور خودکار با اکثر برنامه های دیگر Google مانند Google Analytics، Google Ads و Google BigQuery ادغام می شود. به لطف ادغام آن با سایر سرویس های Google، Data Studio برای کسانی که نیاز به تجزیه و تحلیل داده های Google خود دارند عالی است. به عنوان مثال، بازاریابان می توانند داشبوردهایی را برای داده های Google Ads و Analytics خود بسازند تا درک بهتری از تبدیل و حفظ مشتری داشته باشند. Data Studio میتواند با دادههای منابع مختلف دیگر نیز کار کند، مشروط بر اینکه دادهها ابتدا با استفاده از خط انتقال داده مانند Stitch به BigQuery کپی شوند.
Redash ابزاری سبک و مقرون به صرفه برای جستجو در منابع داده و تجسم ساختمان است. کد منبع باز است و یک نسخه میزبانی مقرون به صرفه برای سازمان هایی که می خواهند سریع شروع به کار کنند در دسترس است. هسته Redash ویرایشگر پرس و جو است که یک رابط ساده برای نوشتن کوئری ها، کاوش طرح واره ها و مدیریت ادغام ها فراهم می کند. نتایج پرس و جو در Redash ذخیره می شوند و کاربران می توانند به روز رسانی ها را برای اجرای خودکار برنامه ریزی کنند.
Periscope Data – که اکنون متعلق به Sisense است – یک پلتفرم هوش تجاری است که از ادغام برای انواع انبارهای داده و پایگاه داده های محبوب پشتیبانی می کند. تحلیلگران فنی می توانند داده ها را با استفاده از SQL، Python یا R تبدیل کنند و کمتر کاربران فنی می توانند به راحتی داشبورد ایجاد کرده و به اشتراک بگذارند. Periscope Data همچنین دارای تعدادی گواهینامه امنیتی مانند HIPAA-HITECH است.
Metabase یک ابزار تجزیه و تحلیل و هوش تجاری رایگان و منبع باز است. Metabase به کاربران این امکان را می دهد که درباره داده ها “سوال بپرسند”، که راهی برای کاربران غیر فنی برای استفاده از رابط نقطه و کلیک برای ساخت پرس و جو است. این به خوبی برای فیلتر کردن و تجمعات ساده کار می کند. کاربران فنی تر می توانند مستقیماً برای تجزیه و تحلیل پیچیده تر به سراغ SQL خام بروند. Metabase همچنین این توانایی را دارد که نتایج تجزیه و تحلیل را به سیستم های خارجی مانند Slack منتقل کند.
Jupyter Notebook یک برنامه وب رایگان و منبع باز است که می تواند پس از نصب با استفاده از پلتفرم Anaconda یا مدیر بسته پایتون، pip، در مرورگر یا پلتفرم های دسکتاپ اجرا شود. این به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا گزارش هایی را با داده ها و تجسم ها از کد زنده ایجاد کنند. این سیستم از بیش از 40 زبان برنامه نویسی پشتیبانی می کند. Jupyter Notebook – که قبلاً IPython Notebook بود – در ابتدا با استفاده از Python برنامهریزی شد و به توسعهدهندگان اجازه میدهد از طیف گستردهای از بستههای Python برای تجزیه و تحلیل و تجسم استفاده کنند. این ابزار دارای جامعه توسعه دهندگان گسترده ای است که از زبان های دیگر نیز استفاده می کنند.
IBM Cognos یک پلت فرم هوش تجاری است که دارای ابزارهای هوش مصنوعی داخلی است تا بینش های پنهان در داده ها را آشکار کند و آنها را به زبان انگلیسی ساده توضیح دهد. Cognos همچنین دارای ابزارهای آماده سازی خودکار داده برای پاکسازی و جمع آوری خودکار منابع داده است که امکان ادغام سریع و آزمایش با منابع داده را برای تجزیه و تحلیل فراهم می کند.
Chartio یک سیستم هوش تجاری سلف سرویس است که با انبارهای داده مختلف ادغام می شود و امکان واردات آسان فایل هایی مانند صفحات گسترده را فراهم می کند. Chartio یک نمایش بصری منحصر به فرد از SQL دارد که امکان ساخت نقطه و کلیک پرس و جوها را فراهم می کند، که به تحلیلگران تجاری که با نحو SQL آشنا نیستند اجازه می دهد بدون نیاز به جستجو در زبان، پرس و جوها را تغییر داده و آزمایش کنند.
Mode یک پلتفرم تحلیلی است که بر ارائه محیطی آسان و تکراری به دانشمندان داده متمرکز شده است. این یک ویرایشگر SQL و محیط نوت بوک تعاملی برای تجزیه و تحلیل، همراه با ابزارهای تجسم و همکاری برای کاربران کمتر فنی فراهم می کند. Mode یک موتور داده منحصر به فرد به نام Helix دارد که داده ها را از پایگاه های داده خارجی پخش می کند و آن ها را در حافظه ذخیره می کند تا امکان تجزیه و تحلیل سریع و تعاملی را فراهم کند. از آنالیز درون حافظه تا 10 گیگابایت داده پشتیبانی می کند.
KNIME – مخفف Konstanz Information Miner – یک پلت فرم رایگان و متن باز تجزیه و تحلیل داده است که از یکپارچه سازی، پردازش، تجسم و گزارش دهی داده ها پشتیبانی می کند. کتابخانه های یادگیری ماشین و داده کاوی را با حداقل یا بدون نیاز به برنامه نویسی وصل می کند. KNIME برای دانشمندان داده که نیاز به ادغام و پردازش دادهها برای یادگیری ماشین و سایر مدلهای آماری دارند، اما لزوماً مهارتهای برنامهنویسی قوی ندارند، عالی است. رابط گرافیکی امکان تحلیل و مدلسازی نقطه و کلیک را فراهم میکند.
Looker یک پلتفرم هوش تجاری و تجزیه و تحلیل داده مبتنی بر ابر است. این ویژگی تولید مدل داده خودکار است که طرحواره های داده را اسکن می کند و روابط بین جداول و منابع داده را استنباط می کند. مهندسان داده می توانند مدل های تولید شده را از طریق یک ویرایشگر کد داخلی تغییر دهند.
RapidMiner تمام فناوریهایی را که کاربران برای یکپارچهسازی، پاکسازی و تبدیل دادهها قبل از اجرای تحلیلهای پیشبینی و مدلهای آماری نیاز دارند، فراهم میکند. کاربران می توانند تقریباً همه اینها را از طریق یک رابط گرافیکی ساده انجام دهند. RapidMiner همچنین می تواند با استفاده از اسکریپت های R و Python گسترش یابد و افزونه های شخص ثالث متعددی از طریق بازار این شرکت در دسترس هستند. با این حال، این محصول برای رابط گرافیکی خود به شدت بهینه شده است تا تحلیلگران بتوانند داده ها را تهیه کنند و مدل ها را به تنهایی اجرا کنند.
Domo بیش از 1000 ادغام داخلی – به نام اتصال دهنده – ارائه می دهد که به کاربران امکان می دهد داده ها را به داخل و از سیستم های خارجی و ابری منتقل کنند. Domo همچنین از ساخت برنامه های سفارشی که با پلتفرم ادغام می شوند، پشتیبانی می کند، که به توسعه دهندگان اجازه می دهد تا سیستم را با دسترسی فوری به رابط ها و ابزارهای تجسم گسترش دهند. Domo به عنوان یک پلتفرم واحد که شامل انبار داده و نرم افزار ETL است عرضه می شود، بنابراین کسب و کارهایی که قبلاً انبار داده و خط انتقال داده خود را راه اندازی کرده اند ممکن است بخواهند در جای دیگری این موضوع را جستجو کنند.
Oracle Analytics Cloud مجموعه ای از برنامه های کاربردی هوش تجاری و تجزیه و تحلیل ابری است. تمرکز آن بر کمک به شرکتهای بزرگ است که سیستمهای قدیمی خود را به یک پلتفرم ابری مدرن انتقال دهند. کاربران میتوانند از طیف گستردهای از ویژگیهای تحلیلی آن برای انجام هر کاری از تولید تجسمهای ساده گرفته تا استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای به دست آوردن بینش از دادهها استفاده کنند.
R یک زبان برنامه نویسی متن باز و محیط محاسباتی با تمرکز بر آمار و تجسم داده های گرافیکی است. R دارای ابزارهای گرافیکی متعدد و بیش از 15000 بسته منبع باز در دسترس است، از جمله بسیاری از آنها برای بارگذاری، دستکاری، مدل سازی و تجسم داده ها. این محیط به تحلیلگران فنی با مهارت های برنامه نویسی اجازه می دهد تقریباً هر نوع تجزیه و تحلیل داده را بسازند، اما کاربران بدون آن مهارت های برنامه نویسی باید به جای دیگری نگاه کنند.
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز و سطح بالا است که اغلب توسط تحلیلگران فنی و دانشمندان داده استفاده می شود. اکنون بیش از جاوا دارای توسعه دهندگان در سراسر جهان است و بیش از 200000 بسته در دسترس دارد. پایتون می تواند تجزیه و تحلیل های مختلف را به تنهایی انجام دهد و می تواند با بسته های دیگر برای یادگیری ماشین و تجسم داده ها ادغام شود. بستههای رایج تجسم دادهها عبارتند از Matplotlib، Plotly و Seaborn. پایتون همچنین به عنوان یک رابط برنامه نویسی برای سایر سیستم های تحلیلی استفاده می شود.
مایکروسافت اکسل رایج ترین ابزار مورد استفاده برای دستکاری صفحات گسترده و تجزیه و تحلیل ساختمان است. با دههها توسعه پشت سر آن، اکسل میتواند تقریباً از هر گردش کار تحلیلی استاندارد پشتیبانی کند و از طریق زبان برنامهنویسی مادری خود، ویژوال بیسیک، قابل گسترش است. اکسل برای تجزیه و تحلیل ساده مناسب است، اما برای تجزیه و تحلیل داده های بزرگ مناسب نیست – حدود 1 میلیون ردیف دارد – و پشتیبانی خوبی برای همکاری یا نسخه سازی ندارد. شرکتها باید پلتفرمهای تحلیلی مبتنی بر ابر مدرنتری را برای تجزیه و تحلیلهای بزرگ و مشترک در نظر بگیرند.
استفاده از ابزارهای تجزیه و تحلیل داده ها هوشان
ابزارهای تجزیه و تحلیل داده های گروه هوشان با تحلیل داده های قابل دسترسی در یک انبار داده بهترین کارایی را دارد.
ارتباط با ما:
[weforms id=”12115″]
