Las 15 mejores herramientas de análisis de datos en 2024

¿Qué son las herramientas de análisis de datos?

Las herramientas de análisis de datos son soluciones, aplicaciones y plataformas de software que simplifican y aceleran el proceso de análisis de grandes cantidades de datos. Permiten inteligencia de negocios (BI), análisis, Visualización de datosy generación de informes para que las empresas puedan tomar decisiones importantes en el momento oportuno.

El concepto de análisis de datos es tan antiguo como los propios datos. Hoy en día, está profundamente integrado en todos los aspectos de los negocios y la toma de decisiones, impulsando conocimientos y estrategias en todas las industrias. El big data y la necesidad de analizar rápidamente grandes cantidades de datos han llevado al desarrollo de diversas herramientas y plataformas con una larga lista de funcionalidades. Sin embargo, con la abundancia de diferentes tipos de herramientas de análisis de datos en el mercado, lo que se suponía que sería una tarea sencilla se ha convertido en una tarea compleja.

Este artículo tiene como objetivo simplificar el proceso de encontrar la plataforma de análisis de datos que satisfaga las necesidades específicas de su organización. Además de proporcionar una lista de algunas de las mejores herramientas de análisis de datos disponibles en el mercado actual, también menciona los factores importantes que debes considerar antes de tomar una decisión de compra. A los efectos de este artículo, los términos "herramientas de análisis de datos" y "herramientas de análisis de datos" se utilizarán indistintamente para evitar confusiones.

Las mejores herramientas de análisis de datos a considerar en 2024

Aquí está nuestra lista de las mejores herramientas para análisis de datos, visualización, informes y BI con pros y contras para que pueda tomar una decisión informada:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI es una de las mejores plataformas de inteligencia empresarial disponibles en el mercado actual. Ofrecido por Microsoft, cuenta con una interfaz de usuario (UI) visual que facilita la visualización de datos y el intercambio de conocimientos en toda la organización. Los analistas de datos y BI utilizan Power BI para conectarse a fuentes de datos, transformar datos sin procesar en información significativa y crear informes y paneles interactivos. Al ser una oferta propia de Microsoft, Power BI proporciona la integración más perfecta con otras herramientas de Microsoft y el ecosistema más amplio de Azure.

Ventajas

• Integración sólida con otras aplicaciones y servicios de Microsoft
• Soporte para técnicas de análisis avanzadas como el aprendizaje automático automatizado (AutoML) y el modelado predictivo.
• Microsoft ofrece una versión gratuita con funciones básicas y opciones de precios escalables para adaptarse a las necesidades de la organización.

Contras

• Usuarios de sitios web de reseñas populares, como Gartner, informan que los paneles pueden saturarse fácilmente.
• Si bien ofrece una interfaz de usuario gráfica, modelado de datos sigue siendo complejo para usuarios no técnicos.
• Ofrece una experiencia limitada con Mac OS.

Ideal para: creación de visualizaciones de datos e informes para empresas de todos los tamaños, con usuarios que van desde principiantes técnicos hasta analistas.

 

Cuadro

Cuadro (adquirida por Salesforce en 2019) es otra plataforma importante de visualización e inteligencia empresarial. Utiliza funciones habilitadas con inteligencia artificial (IA) para democratizar análisis de datos y acelerar el descubrimiento de conocimientos. Con Tableau, los usuarios pueden conectarse rápidamente a diferentes fuentes de datos, limpiar y preparar datos, crear visualizaciones interactivas y crear paneles completos. Se destaca en la exploración de datos, el descubrimiento de tendencias y el descubrimiento de patrones ocultos.

Ventajas

• Una de las herramientas de análisis más fáciles de usar, incluso para nuevos usuarios.
• Tableau se puede integrar con R y otras herramientas para aprovechar las capacidades de análisis avanzado.
• Las capacidades de análisis ad hoc permiten a los usuarios hacer preguntas sobre sus datos y obtener respuestas rápidamente.

Contras

• Una de las herramientas de análisis más caras, especialmente para organizaciones con muchos usuarios.
• Los usuarios de sitios de reseñas informan de un rendimiento lento con grandes conjuntos de datos.
• Las capacidades de modelado de datos no son tan sólidas como las que ofrece Power BI.

Ideal para: visualización y exploración de datos avanzadas, ideal para empresas medianas y grandes que tienen equipos de datos con cierta experiencia con herramientas de análisis de datos.

 

Sentido Qlik

Sentido Qlik es una plataforma de análisis y BI basada en IA y ML que permite a los usuarios crear visualizaciones de datos, informes y paneles utilizando su interfaz basada en arrastrar y soltar. El motor asociativo de Qlik permite a los usuarios establecer libremente relaciones dentro de los datos en lugar de depender de consultas predefinidas.

Ventajas

• Ofrece una colaboración perfecta, ya que los usuarios pueden compartir rápidamente informes y paneles.
• Facilita el análisis de datos exploratorios y permite el descubrimiento rápido de conocimientos con su modelo de datos asociativos.
• La capacidad de automatizar el proceso de creación de modelos de aprendizaje automático (ML) con AutoML.

Contras

• La curva de aprendizaje inicial para usuarios no técnicos es un desafío.
• Entre una de las herramientas de análisis de datos más caras.
• La personalización de la interfaz de usuario no está a la par con otras herramientas.

Ideal para: fácil de utilizar exploración de datos y análisis de autoservicio, adecuados para empresas de todos los tamaños con un enfoque en lo intuitivo. descubrimiento de datos.

 

SAS Viya

SAS Viya es un motor de análisis en memoria impulsado por IA que ofrece visualización de datos, informes y análisis para empresas. Los usuarios obtienen acceso simplificado a los datos e integración de varias fuentes con herramientas de calidad de datos y linaje de datos Seguimiento integrado en la plataforma.

Ventajas

• La selección de modelos automatizada facilita descubrir información oculta y hacer predicciones.
• Ofrece control de acceso granular para mantener integridad de los datos y cumplimiento normativo.
• Los usuarios pueden integrar fácilmente R y Python.

Contras

• SAS Viya es una de las herramientas de análisis de datos más caras.
• Los usuarios encuentran que falta documentación de SAS, lo que complica la resolución de problemas.
• Migrar de SAS 9.4 a SAS Viya no es sencillo y requiere una curva de aprendizaje.

Ideal para: análisis avanzado y ciencia de datos, dirigido a grandes empresas con un fuerte enfoque en estadísticas y un equipo de científicos de datos.

 

SiSense

SiSense es una solución de análisis de datos y BI que atiende tanto a usuarios técnicos como empresariales. Al igual que otras herramientas, permite a los usuarios conectarse a diferentes fuentes de datos, tanto locales como basadas en la nube, combinar datos y crear paneles e informes para comunicar los hallazgos. Sisense integra capacidades de inteligencia artificial para la generación automatizada de conocimientos y análisis predictivos.

Ventajas

• Se puede integrar en aplicaciones y software para permitir la exploración de datos dentro de los flujos de trabajo existentes.
• Sisense Mobile BI permite a los usuarios acceder e interactuar con paneles e informes desde cualquier lugar.
• Elasticube, la estructura de datos única de Sisense, optimiza el procesamiento y análisis de datos incluso con grandes conjuntos de datos.

Contras

• La personalización (por ejemplo, para gráficos comunes) requiere una codificación en la que los usuarios empresariales no son expertos.
• Muchas funciones útiles deben comprarse por separado, ya que no vienen integradas.
• Su conjunto de características no es tan amplio como el de algunos de los jugadores establecidos.

Ideal para: empresas de todos los tamaños que buscan empoderar a sus equipos con análisis independientemente de su experiencia técnica.

Suite SAP BI

SAP ofrece múltiples soluciones de análisis y BI. SAP Suite de BI BusinessObjects es para informes, visualización y uso compartido de datos locales. SAP Analytics Cloud va un paso más allá con características como análisis aumentados e integración con otras soluciones SAP basadas en la nube. Las empresas que buscan migrar completamente a la nube y aprovechar una plataforma de análisis más moderna deberían considerar SAP Analytics Cloud.

Ventajas

• Capacidad de acceder a datos locales y en la nube a través de una única plataforma.
• Robusta integración con otras herramientas de SAP (productos y servicios).
• Los paneles de control personalizados satisfacen las necesidades específicas de los usuarios y brindan información específica para diferentes departamentos.

Contras

• En comparación con otras herramientas de análisis, implementar SAP es un desafío.
• Para obtener el nivel deseado de profundidad en el resumen de conocimientos, los usuarios deben enviar un refinado pieza de información.
• La amplitud de funciones conduce a una curva de aprendizaje pronunciada.

Ideal para: grandes empresas con un panorama de datos complejo y una combinación de usuarios técnicos y no técnicos.

Looker

Looker es la plataforma de análisis y BI de nivel empresarial de Google que permite a los usuarios descubrir y compartir información en tiempo real. Los usuarios pueden aprovechar Looker para crear paneles e informes interactivos y obtener información sobre diversos aspectos de su negocio. Esto significa que pueden conectarse a diversas fuentes de datos, crear modelos de datos y realizar análisis ad hoc para responder preguntas específicas.

Ventajas

• Gemini en Looker acelera los flujos de trabajo analíticos.
• Capacidad para crear productos de datos personalizados y monetizar datos.
• Una de las plataformas más fáciles de usar para análisis y BI.

Contras

• Looker es más costoso en comparación con otras herramientas de análisis.
• Los usuarios de los canales de revisión informan que tienen problemas de rendimiento en situaciones específicas.
• El modelado de datos a través de LookML no es el más intuitivo ni el más fácil de usar.

Ideal para: incorporar análisis directamente en aplicaciones para desarrolladores y analistas de datos que trabajan en empresas medianas y grandes.

 

R

A diferencia de las herramientas de análisis de datos comerciales con interfaces de usuario intuitivas de arrastrar y soltar, R es un lenguaje de programación gratuito y de código abierto que los estadísticos, científicos de datos e investigadores utilizan para análisis estadísticos complejos, visualización de datos y desarrollo de modelos estadísticos. Ofrece una amplia biblioteca de paquetes para realizar tareas especializadas como aprendizaje automático y análisis de series temporales.

Ventajas

• Los usuarios pueden escribir sus propias funciones y manipular datos de formas complejas.
• La comunidad activa de R significa que el soporte está disponible fácilmente.
• Capaz de realizar una gama inmensamente amplia de tareas analíticas y de modelado.

Contras

• R tiene una curva de aprendizaje muy pronunciada y está dirigido a personas expertas en codificación.
• Es considerablemente más lento con grandes conjuntos de datos en comparación con otros lenguajes compilados (por ejemplo, Python).
• Ofrece soporte integrado muy limitado para BI y requiere integración con otras herramientas.

Ideal para: informática estadística y análisis avanzado por parte de científicos de datos y estadísticos.

 

Python

Python es otro lenguaje de programación ampliamente utilizado para análisis de datos, aprendizaje automático e informática científica. Sus bibliotecas, como NumPy y Pandas, proporcionan herramientas eficientes para manipulación de datos, constantey exploración. Su relativa facilidad de uso, sus bibliotecas de ciencia de datos y sus capacidades de visualización la convierten en una herramienta de análisis de datos superior para científicos de datos experimentados.

Ventajas

• Python se integra bien con herramientas de BI populares.
• Los usuarios pueden automatizar fácilmente tareas repetitivas.
• Sus capacidades de aprendizaje automático (ML) lo convierten en una excelente opción para los científicos de datos.

Contras

• Dominar técnicas avanzadas de visualización y análisis de datos requiere tiempo y esfuerzo.
• Python no es la mejor opción para usar con conjuntos de datos muy grandes.
• Las soluciones personalizadas con Python exigen mantenimiento y soporte continuos.

Ideal para: análisis de datos, ciencia de datos y aprendizaje automático por parte de científicos y programadores de datos en empresas de todos los tamaños.

 

Microsoft Excel

Excel es un software de hoja de cálculo conocido por sus capacidades de organización, análisis y visualización de datos. Los usuarios pueden realizar cálculos básicos y análisis complejos.

Ventajas

• Excel ofrece una rica biblioteca de funciones estadísticas, matemáticas, financieras y de texto.
• Integración sólida con otras aplicaciones de Microsoft.
• Las tablas dinámicas permiten a los usuarios resumir y analizar grandes conjuntos de datos.

Contras

• Excel tiene problemas con conjuntos de datos muy grandes.
• Carece de capacidades avanzadas de modelado estadístico.
• Ofrece limitado transformación de datos capacidades.

Ideal para: Análisis e informes de datos básicos, adecuados para empresas de todos los tamaños y usuarios con diferentes habilidades técnicas.

Plataforma de análisis KNIME

KNIME, acrónimo de Konstanz Information Miner, es una popular plataforma de análisis de datos de código abierto diseñada para optimizar los procesos con uso intensivo de datos. Ofrece a los científicos de datos, analistas, investigadores y cualquier persona involucrada en la toma de decisiones basada en datos una interfaz de usuario visual para explorar, limpiar, analizar y visualizar datos.

Ventajas

• KNIME es gratuito para uso comercial.
• Su comunidad grande y activa es una fuente confiable de apoyo.
• Los usuarios pueden crear flujos de trabajo personalizados adaptados a sus necesidades comerciales.

Contras

• Dominar la interfaz de usuario de KNIME requiere una formación considerable.
• Las opciones de visualización y generación de informes de KNIME son limitadas en comparación con herramientas como Tableau y Power BI.
• Trabajar con datos no estructurados es complejo.

Ideal para: análisis de datos y automatización del flujo de trabajo, dirigido a usuarios con conocimientos técnicos moderados.

 

Minero rápido

El siguiente en nuestra lista de herramientas de análisis de datos es Minero rápido, una plataforma de ciencia de datos que tiene como objetivo simplificar la la minería de datos proceso. Los científicos de datos, analistas y usuarios empresariales utilizan RapidMiner para preparación de datos, exploración, modelado, evaluación e implementación.

Ventajas

• Ofrece funciones de optimización y creación de modelos automatizados.
• La herramienta se integra fácilmente con fuentes de big data.
• RapidMiner ofrece funciones integradas para modificar variables para lograr una mayor precisión.

Contras

• En comparación con otras herramientas de análisis, RapidMiner es caro.
• La curva de aprendizaje es más pronunciada, especialmente con funciones avanzadas.
• La gestión de flujos de trabajo de ciencia de datos requiere profesionales capacitados.

Ideal para: científicos y analistas de datos en empresas de todos los tamaños para disputa de datos, minería, modelado, exploración y análisis predictivo.

 

Naranja

Naranja es otra herramienta de minería de datos y aprendizaje automático de código abierto dirigida principalmente a científicos, investigadores y estudiantes de datos con un enfoque en el análisis y la visualización de datos. La herramienta de análisis utiliza programación visual para simplificar la extracción de datos.

Ventajas

• A los usuarios les resulta sencillo de instalar y utilizar.
• Orange se integra con Python con facilidad.
• Proporciona una variedad de gráficos y gráficos para la exploración y visualización de datos.

Contras

• Según las opiniones de los usuarios, la documentación carece de profundidad.
• Un alto grado de dependencia de las bibliotecas externas de Python.
• La atención al cliente no es uno de los puntos fuertes de Orange.

Ideal para: visualización de datos y aprendizaje automático, ideal para analistas de datos e investigadores de todos los niveles de experiencia.

 

Plataforma de experiencia de datos Domo

Domo es una herramienta de análisis de datos basada en la nube que hace que los datos sean accesibles para todos en una organización. Al igual que otras herramientas para el análisis de datos, Domo presenta una interfaz de usuario visual que permite a los usuarios crear visualizaciones, informes y paneles sin requerir grandes habilidades técnicas.

Ventajas

• Los usuarios pueden explorar datos de forma independiente sin depender de TI.
• Domo maneja grandes conjuntos de datos y ofrece información en tiempo real.
• Ofrece una aplicación interactiva de análisis de datos móviles.

Contras

• Al ser una herramienta de análisis basada en la nube, Domo puede resultar costoso fácilmente.
• Las guías no son tan efectivas, dada la complejidad de las funciones avanzadas.
• Es posible que Domo no sea la mejor opción para las organizaciones que dependen de una infraestructura local.

Ideal para: unificado datos de gestión, inteligencia empresarial y colaboración, dirigidos a medianas y grandes empresas.

 

Análisis de IBM Cognos

Análisis de IBM Cognos es un inteligencia de negocios (BI) y análisis plataforma que atiende a una amplia gama de usuarios, como ejecutivos, analistas de negocios y científicos de datos.

Ventajas

• Ofrece la capacidad de explorar datos a través de consultas conversacionales basadas en el procesamiento del lenguaje natural (NLP).
• Es sencillo crear y personalizar paneles de control.
• Utiliza IA para proporcionar automáticamente información más profunda.

Contras

• La amplitud de funciones conduce a una curva de aprendizaje pronunciada.
• La interfaz de usuario de la aplicación de análisis móvil no está pulida.
• Los usuarios de los canales de revisión informan problemas de rendimiento al tratar con conjuntos de datos muy grandes.

Ideal para: Análisis de nivel empresarial impulsados ​​por IA e informes de autoservicio, ideales para grandes empresas con una combinación de usuarios técnicos y no técnicos.

¿Qué hace que una herramienta de análisis de datos sea excelente?

Los paquetes de software para análisis de datos vienen con diferentes conjuntos de características y capacidades. Mientras que algunos ofrecen una solución analítica completa de extremo a extremo que incluye integración de datos, limpieza, análisis y visualización, otros se centran más estrechamente en aspectos específicos como el modelado estadístico avanzado o el procesamiento de datos en tiempo real.

Como regla general, una excelente herramienta de análisis de datos hoy en día combina la ingesta, preparación, exploración, análisis, visualización y colaboración de datos en un paquete único y fácil de usar.

Además, la herramienta debería:

• Ser fácil de navegar, incluso para aquellos sin amplios conocimientos técnicos.
• Ser lo suficientemente flexible como para permitir a los usuarios adaptarlo a sus necesidades y preferencias específicas.
• Ofrecer una variedad de opciones de visualización y generación de informes.
• poder conectarse a varias fuentes de datos (bases de datos, hojas de cálculo, API, etc.)
• Ofrecer la capacidad de manejar y manipular grandes conjuntos de datos.
• tener funciones integradas para manejar datos faltantes, valores atípicos e inconsistencias
• tener características para realizar múltiples tipos de análisis

¿Cómo elegir una herramienta de análisis de datos para realizar BI y análisis sin esfuerzo?

Toda empresa quiere dotar a su equipo de analistas de datos y de negocio de las mejores herramientas de análisis de datos para poder tomar decisiones respaldadas por datos confiables. Sin embargo, dado que no hay dos empresas que tengan necesidades de datos idénticas, es igualmente improbable que una única solución de análisis satisfaga ambos requisitos por completo. Por lo tanto, corresponde a la organización evaluar sus necesidades de datos y seleccionar una herramienta que las satisfaga de manera más efectiva.

Determine el tipo de datos que maneja su organización

Diferentes herramientas destacan en el manejo de diferentes tipos de formatos de datos. Por ejemplo, algunas herramientas son expertas en procesar grandes volúmenes de datos de texto no estructurados para el análisis de sentimientos, mientras que otras se especializan en bases de datos relacionales para análisis de datos específicos. Entonces, como primer paso, considere el tipo de datos que su organización necesita analizar y las fuentes de datos de las que provienen. ¿Se trata de datos estructurados de bases de datos y hojas de cálculo, datos semiestructurados como registros y archivos JSON, o datos no estructurados como documentos de texto y feeds de redes sociales?

Evalúe si necesita una herramienta dedicada para la integración de datos

Esto nos lleva al hecho de que una herramienta diseñada estrictamente para análisis e informes no puede manejar todos los matices de los datos y casi siempre necesita una plataforma de integración de datos como puente. Estas herramientas se especializan en extrayendo datos de varias fuentes, transformándolo en un formato unificado y cargándolo en un almacenamiento de datos o entorno de análisis, garantizando al mismo tiempo calidad de los datos y accesibilidad, que son esenciales para un análisis preciso y confiable.

Considere los requisitos y la experiencia del usuario final.

También es necesario considerar la experiencia técnica del usuario final: ¿la utilizará un usuario no técnico (analista de negocios) o un usuario técnicamente más sólido (analista de datos o científico de datos)? Si bien algunas plataformas ofrecen funciones que se adaptan a los requisitos de ambos grupos de usuarios, otras herramientas sólo se adaptan a uno u otro. Las herramientas impulsadas por una interfaz de usuario visual de arrastrar y soltar atraen a los usuarios empresariales, mientras que los científicos de datos generalmente necesitan más control y, por lo tanto, prefieren soluciones de análisis que ofrecen una combinación de codificación (generalmente SQL) y funciones de apuntar y hacer clic.

Otros factores que debes considerar son:

• La estructura de precios de la herramienta.
• La calidad de la atención al cliente.
• La profundidad de la documentación.
• Posible bloqueo de proveedores.

¿Qué casos de uso puede atender con una herramienta de análisis de datos?

Una plataforma integral de análisis de datos debería ser capaz de ofrecer una amplia variedad de casos de uso.

Visualización de datos

Aquí es cuando las empresas necesitan traducir datos en representaciones visuales (cuadros, gráficos, mapas) para comprender patrones y tendencias. Para visualizar datos, necesita herramientas con una amplia gama de tipos de gráficos, interactividad, opciones de personalización e integración con otras herramientas de análisis de datos.

La inteligencia de negocios (BI)

BI transforma los datos en conocimientos prácticos para respaldar la toma de decisiones estratégicas. Para BI, necesita herramientas de análisis de datos que simplifiquen el modelado, la generación de informes y la visualización de datos, y que ofrezcan funciones de colaboración.

Informes

La generación de informes implica la creación de resúmenes de datos formateados y predefinidos para su consumo regular. Requiere herramientas con plantillas de informes, opciones de programación, distribución y exportación de datos.

Analítica de datos avanzada

A veces, las empresas necesitan aplicar complejas técnicas estadísticas y de aprendizaje automático para extraer patrones e información ocultos. Para el análisis de datos avanzado, necesita herramientas de análisis de datos especializadas con funciones estadísticas, algoritmos de aprendizaje automático, capacidades de modelado predictivo y funciones de minería de datos.

Análisis exploratorio de datos (EDA)

Implica investigar datos para descubrir patrones y anomalías sin hipótesis predefinidas. EDA se puede realizar con herramientas que ofrecen perfil de datos y funciones de visualización, resúmenes estadísticos y capacidades de exploración interactiva.

Data mining

Para descubrir patrones ocultos en grandes conjuntos de datos, las empresas necesitan herramientas de análisis de datos con Preprocesamiento de datos, capacidades de minería, agrupación, clasificación y predicción de reglas de asociación.

Ingeniería de datos

Muchas empresas diseñan y construyen infraestructura de datos para respaldar el análisis de datos. Para simplificar el proceso, necesitan herramientas específicas para datos. extracción, transformación, carga (ETL), almacenamiento de datos, datos gestión e integración en la nube.

Muchas herramientas modernas de análisis de datos ofrecen una combinación de estas capacidades para brindar una solución integral. Por ejemplo, una herramienta de BI normalmente incluye funciones de visualización de datos, informes y análisis básicos, mientras que una plataforma de ciencia de datos se centra en análisis avanzados, aprendizaje automático e ingeniería de datos.

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La confiabilidad de un análisis es tan buena como los datos en los que se basa. Dos requisitos para tomar decisiones comerciales precisas y oportunas son: datos de alta calidad y acceso perfecto a él. Dada la creciente complejidad de los datos, las herramientas centradas en el análisis y la generación de informes a menudo se quedan cortas cuando se trata de integrar fuentes de datos dispares y preparar los datos para el análisis.

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