O que são ferramentas de análise de dados?

As ferramentas de análise de dados são soluções de software, aplicativos e plataformas que simplificam e aceleram o processo de análise de grandes quantidades de dados. Eles permitem business intelligence (BI), análises, Visualização de dadose relatórios para empresas para que possam tomar decisões importantes em tempo hábil.

O conceito de análise de dados é tão antigo quanto os próprios dados. Hoje, está profundamente integrado em todos os aspectos dos negócios e da tomada de decisões, gerando insights e estratégias em todos os setores. O big data e a necessidade de analisar rapidamente grandes quantidades de dados levaram ao desenvolvimento de diversas ferramentas e plataformas com uma longa lista de funcionalidades. Porém, com a abundância de diferentes tipos de ferramentas de análise de dados no mercado, o que era para ser uma tarefa simples tornou-se uma tarefa complexa.

Este artigo tem como objetivo simplificar o processo de localização da plataforma de análise de dados que atenda às necessidades específicas da sua organização. Além de fornecer uma lista de algumas das melhores ferramentas de análise de dados disponíveis no mercado atualmente, também menciona os fatores importantes que você deve considerar antes de tomar uma decisão de compra. Para os fins deste artigo, os termos “ferramentas de análise de dados” e “ferramentas de análise de dados” serão usados ​​indistintamente para evitar qualquer confusão.

As melhores ferramentas de análise de dados a serem consideradas em 2024

Aqui está nossa lista das melhores ferramentas para análise de dados, visualização, relatórios e BI com prós e contras para que você possa tomar uma decisão informada:

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI é uma das melhores plataformas de business intelligence disponíveis no mercado atualmente. Oferecido pela Microsoft, apresenta uma interface de usuário visual (IU) que facilita a visualização de dados e o compartilhamento de insights em toda a organização. Os analistas de BI e de dados usam o Power BI para se conectar a fontes de dados, transformar dados brutos em insights significativos e criar relatórios e painéis interativos. Sendo uma oferta própria da Microsoft, o Power BI fornece a integração mais perfeita com outras ferramentas da Microsoft e com o ecossistema mais amplo do Azure.

Vantagens

• Integração robusta com outros aplicativos e serviços da Microsoft
• Suporte para técnicas analíticas avançadas, como aprendizado de máquina automatizado (AutoML) e modelagem preditiva
• A Microsoft oferece uma versão gratuita com recursos básicos e opções de preços escalonáveis ​​para atender às necessidades organizacionais.

Desvantagens

• Usuários de sites de avaliação populares, como Gartner, relatam que os painéis podem ficar facilmente desordenados.
• Embora ofereça uma interface gráfica, modelagem de dados ainda é complexo para usuários não técnicos.
• Oferece uma experiência limitada com Mac OS.

Ideal para: criando visualizações de dados e relatórios para empresas de todos os tamanhos, com usuários que vão desde iniciantes técnicos até analistas.

 

Quadro

Quadro (adquirida pela Salesforce em 2019) é outra plataforma importante de business intelligence e visualização. Ele usa recursos habilitados para inteligência artificial (IA) para democratizar análise de dados e acelerar a descoberta de insights. Com o Tableau, os usuários podem conectar-se rapidamente a diferentes fontes de dados, limpar e preparar dados, criar visualizações interativas e criar painéis abrangentes. É excelente na exploração de dados, na descoberta de tendências e na descoberta de padrões ocultos.

Vantagens

• Uma das ferramentas de análise mais fáceis de usar, mesmo para novos usuários.
• O Tableau pode ser integrado ao R e outras ferramentas para aproveitar recursos analíticos avançados.
• Os recursos de análise ad hoc permitem que os usuários façam perguntas sobre seus dados e obtenham respostas rapidamente.

Desvantagens

• Uma das ferramentas de análise mais caras, principalmente para organizações com muitos usuários.
• Os usuários em sites de avaliação relatam desempenho lento com grandes conjuntos de dados.
• Os recursos de modelagem de dados não são tão robustos quanto os oferecidos pelo Power BI.

Ideal para: visualização e exploração avançada de dados, ideal para empresas de médio a grande porte que possuem equipes de dados com alguma experiência com ferramentas de análise de dados.

 

QlikSense

QlikSense é uma plataforma de análise e BI baseada em IA e ML que permite aos usuários criar visualizações de dados, relatórios e painéis usando sua interface baseada em arrastar e soltar. O Mecanismo Associativo da Qlik permite que os usuários estabeleçam livremente relacionamentos dentro dos dados, em vez de depender de consultas predefinidas.

Vantagens

• Oferece colaboração perfeita, pois os usuários podem compartilhar rapidamente relatórios e painéis.
• Facilita a análise exploratória de dados e permite a descoberta rápida de insights com seu modelo de dados associativos.
• A capacidade de automatizar o processo de criação de modelos de aprendizado de máquina (ML) com AutoML.

Desvantagens

• A curva de aprendizado inicial para usuários não técnicos é um desafio.
• Entre uma das ferramentas de análise de dados mais caras.
• A personalização da IU não se compara a outras ferramentas.

Ideal para: user-friendly exploração de dados e análises de autoatendimento, adequadas para empresas de todos os tamanhos com foco em soluções intuitivas descoberta de dados.

 

SAS Viya

SAS Viya é um mecanismo de análise na memória com tecnologia de IA que oferece visualização, relatórios e análises de dados para empresas. Os usuários obtêm acesso simplificado aos dados e integração de diversas fontes com ferramentas de qualidade de dados e linhagem de dados rastreamento embutido na plataforma.

Vantagens

• A seleção automatizada de modelos facilita a descoberta de insights ocultos e a realização de previsões.
• Oferece controle de acesso granular para manter integridade de dados e conformidade regulamentar.
• Os usuários podem integrar facilmente R e Python.

Desvantagens

• SAS Viya é uma das ferramentas de análise de dados mais caras.
• Os usuários acham que falta documentação do SAS, o que complica a solução de problemas.
• A migração do SAS 9.4 para o SAS Viya não é simples e exige uma curva de aprendizado.

Ideal para: análises avançadas e ciência de dados, atendendo grandes empresas com forte foco em estatísticas e uma equipe de cientistas de dados.

 

Sisense

Sisense é uma solução de BI e análise de dados que atende usuários técnicos e empresariais. Como outras ferramentas, ele permite que os usuários se conectem a diferentes fontes de dados, tanto locais quanto baseadas na nuvem, combinem dados e criem painéis e relatórios para comunicar as descobertas. Sisense integra recursos de IA para geração automatizada de insights e análises preditivas.

Vantagens

• Ele pode ser integrado a aplicativos e software para permitir a exploração de dados em fluxos de trabalho existentes.
• O Sisense Mobile BI permite que os usuários acessem e interajam com painéis e relatórios de qualquer lugar.
• Elasticube, estrutura de dados exclusiva da Sisense, otimiza o processamento e análise de dados mesmo com grandes conjuntos de dados.

Desvantagens

• A personalização (por exemplo, para gráficos comuns) requer uma codificação na qual os usuários empresariais não têm habilidade.
• Muitos recursos úteis precisam ser adquiridos separadamente, pois não vêm integrados.
• Seu conjunto de recursos não é tão extenso quanto alguns dos players estabelecidos.

Ideal para: empresas de todos os tamanhos que buscam capacitar suas equipes com análises, independentemente de seu conhecimento técnico.

Suíte SAP BI

A SAP oferece diversas soluções analíticas e de BI. SAP Suíte de BI BusinessObjects destina-se a relatórios, visualização e compartilhamento de dados locais. SAP Analítico na Nuvem vai um passo além com recursos como análise aumentada e integração com outras soluções SAP baseadas em nuvem. As empresas que desejam migrar totalmente para a nuvem e aproveitar uma plataforma analítica mais moderna devem considerar o SAP Analytics Cloud.

Vantagens

• Capacidade de acessar dados locais e na nuvem por meio de uma única plataforma.
• Integração robusta com outras ferramentas SAP (produtos e serviços).
• Painéis personalizados atendem às necessidades específicas do usuário, fornecendo insights direcionados para diferentes departamentos.

Desvantagens

• Em comparação com outras ferramentas de análise, implementar SAP é um desafio.
• Para obter o nível de profundidade desejado no resumo dos insights, os usuários devem enviar uma resposta muito refinado informação.
• A amplitude de recursos leva a uma curva de aprendizado acentuada.

Ideal para: grandes empresas com um cenário de dados complexo e uma combinação de usuários técnicos e não técnicos.

Looker

Looker é a plataforma de BI e análise de nível empresarial do Google que permite aos usuários descobrir e compartilhar insights em tempo real. Os usuários podem aproveitar o Looker para criar painéis e relatórios interativos e obter insights sobre vários aspectos de seus negócios. Isso significa que eles podem se conectar a diversas fontes de dados, construir modelos de dados e realizar análises ad hoc para responder a perguntas específicas.

Vantagens

• Gemini no Looker acelera fluxos de trabalho analíticos.
• Capacidade de criar produtos de dados personalizados e monetizar dados.
• Uma das plataformas mais fáceis de usar para análise e BI.

Desvantagens

• O Looker é mais caro em comparação com outras ferramentas de análise.
• Os usuários nos canais de avaliação relatam problemas de desempenho em situações específicas.
• A modelagem de dados via LookML não é a mais intuitiva ou fácil de usar.

Ideal para: incorporando análises diretamente em aplicativos para desenvolvedores e analistas de dados que trabalham em empresas de médio e grande porte.

 

R

Ao contrário das ferramentas comerciais de análise de dados com UIs intuitivas de arrastar e soltar, R é uma linguagem de programação gratuita e de código aberto que estatísticos, cientistas de dados e pesquisadores usam para análises estatísticas complexas, visualização de dados e desenvolvimento de modelos estatísticos. Ele oferece uma vasta biblioteca de pacotes para realizar tarefas especializadas, como aprendizado de máquina e análise de séries temporais.

Vantagens

• Os usuários podem escrever suas próprias funções e manipular dados de maneiras complexas.
• A comunidade ativa do R significa que o suporte está prontamente disponível.
• Capaz de executar uma gama imensamente ampla de tarefas analíticas e de modelagem.

Desvantagens

• R tem uma curva de aprendizado muito acentuada e atende pessoas adeptas à codificação.
• É consideravelmente mais lento com grandes conjuntos de dados em comparação com outras linguagens compiladas (por exemplo, Python).
• Oferece suporte integrado muito limitado para BI e requer integração com outras ferramentas.

Ideal para: computação estatística e análises avançadas por cientistas de dados e estatísticos.

 

Python

Python é outra linguagem de programação amplamente utilizada para análise de dados, aprendizado de máquina e computação científica. Suas bibliotecas, como NumPy e Pandas, fornecem ferramentas eficientes para manipulação de dados, limpezae exploração. Sua relativa facilidade de uso, bibliotecas de ciência de dados e recursos de visualização o tornam uma ferramenta importante de análise de dados para cientistas de dados experientes.

Vantagens

• Python integra-se bem com ferramentas populares de BI.
• Os usuários podem automatizar facilmente tarefas repetitivas.
• Seus recursos de aprendizado de máquina (ML) o tornam uma excelente escolha para cientistas de dados.

Desvantagens

• Dominar técnicas avançadas de análise e visualização de dados requer tempo e esforço.
• Python não é a melhor opção para uso com conjuntos de dados muito grandes.
• Soluções personalizadas com Python exigem manutenção e suporte contínuos.

Ideal para: análise de dados, ciência de dados e aprendizado de máquina por cientistas e programadores de dados em empresas de todos os tamanhos.

 

Microsoft Excel

Excel é um software de planilha conhecido por seus recursos de organização, análise e visualização de dados. Os usuários podem realizar cálculos básicos, bem como análises complexas.

Vantagens

• O Excel oferece uma rica biblioteca de funções estatísticas, matemáticas, financeiras e de texto.
• Integração robusta com outros aplicativos da Microsoft.
• As tabelas dinâmicas permitem aos usuários resumir e analisar grandes conjuntos de dados.

Desvantagens

• O Excel luta com conjuntos de dados muito grandes.
• Faltam recursos avançados de modelagem estatística.
• Oferece limitado transformação de dados capacidades.

Ideal para: análise e relatórios básicos de dados, adequados para empresas de todos os tamanhos e usuários com habilidades técnicas variadas.

Plataforma de análise KNIME

KNIME, um acrônimo para Konstanz Information Miner, é uma plataforma popular de análise de dados de código aberto projetada para agilizar processos com uso intensivo de dados. Ele oferece aos cientistas de dados, analistas, pesquisadores e qualquer pessoa envolvida na tomada de decisões baseada em dados uma interface de usuário visual para explorar, limpar, analisar e visualizar dados.

Vantagens

• KNIME é gratuito para uso comercial.
• Sua comunidade grande e ativa é uma fonte confiável de apoio.
• Os usuários podem criar fluxos de trabalho personalizados, adaptados às suas necessidades de negócios.

Desvantagens

• Dominar a IU do KNIME requer um treinamento considerável.
• As opções de relatórios e visualização do KNIME são limitadas em comparação com ferramentas como Tableau e Power BI.
• Trabalhando com dados não estruturados é complexo.

Ideal para: análise de dados e automação de fluxo de trabalho, destinado a usuários com conhecimento técnico moderado.

 

RapidMiner

O próximo em nossa lista de ferramentas de análise de dados é RapidMiner, uma plataforma de ciência de dados que visa simplificar o mineração de dados processo. Cientistas de dados, analistas e usuários empresariais usam o RapidMiner para preparação de dados, exploração, modelagem, avaliação e implantação.

Vantagens

• Ele oferece recursos automatizados de construção e otimização de modelos.
• A ferramenta integra-se facilmente com fontes de big data.
• RapidMiner oferece recursos integrados para ajustar variáveis ​​para maior precisão.

Desvantagens

• Comparado a outras ferramentas analíticas, o RapidMiner é caro.
• A curva de aprendizado é mais acentuada, especialmente com recursos avançados.
• O gerenciamento de fluxos de trabalho de ciência de dados requer profissionais qualificados.

Ideal para: cientistas e analistas de dados em empresas de todos os tamanhos para disputa de dados, mineração, modelagem, exploração e análise preditiva.

 

Laranja

Laranja é outra ferramenta de código aberto de aprendizado de máquina e mineração de dados voltada principalmente para cientistas de dados, pesquisadores e estudantes com foco em análise e visualização de dados. A ferramenta de análise usa programação visual para simplificar a mineração de dados.

Vantagens

• Os usuários acham que é fácil de instalar e usar.
• Orange se integra facilmente ao Python.
• Ele fornece uma variedade de gráficos e gráficos para exploração e visualização de dados.

Desvantagens

• De acordo com análises de usuários, a documentação carece de profundidade.
• Um alto grau de dependência das bibliotecas externas do Python.
• O suporte ao cliente não é um dos pontos fortes da Orange.

Ideal para: visualização de dados e aprendizado de máquina, adequados para analistas de dados e pesquisadores de todos os níveis de experiência.

 

Plataforma de experiência de dados Domo

Domo é uma ferramenta de análise de dados baseada em nuvem que torna os dados acessíveis a todos em uma organização. Como outras ferramentas para análise de dados, o Domo apresenta uma UI visual que permite aos usuários criar visualizações, relatórios e painéis sem exigir grandes habilidades técnicas.

Vantagens

• Os usuários podem explorar os dados de forma independente, sem depender da TI.
• Domo lida com grandes conjuntos de dados e fornece insights em tempo real.
• Ele oferece um aplicativo interativo de análise de dados móveis.

Desvantagens

• Por ser uma ferramenta de análise baseada em nuvem, o Domo pode facilmente se tornar caro.
• Os guias não são tão eficazes, dada a complexidade dos recursos avançados.
• O Domo pode não ser a melhor opção para organizações que dependem de infraestrutura local.

Ideal para: unificado gestão de dados, inteligência de negócios e colaboração, visando empresas de médio a grande porte.

 

IBM Cognos Analytics

IBM Cognos Analytics é um inteligência de negócios (BI) e análises plataforma que atende a uma ampla gama de usuários, como executivos, analistas de negócios e cientistas de dados.

Vantagens

• Oferece a capacidade de explorar dados por meio de consultas conversacionais baseadas em processamento de linguagem natural (PNL).
• É simples construir e personalizar painéis.
• Usa IA para fornecer automaticamente insights mais profundos.

Desvantagens

• A amplitude de recursos leva a uma curva de aprendizado acentuada.
• A IU do aplicativo de análise móvel não é refinada.
• Os usuários dos canais de revisão relatam problemas de desempenho ao lidar com conjuntos de dados muito grandes.

Ideal para: análises de nível empresarial e relatórios de autoatendimento baseados em IA, ideais para grandes empresas com uma combinação de usuários técnicos e não técnicos.

O que torna uma ferramenta de análise de dados excelente?

Os pacotes de software para análise de dados vêm com diversos conjuntos de recursos e capacidades. Enquanto alguns oferecem uma solução analítica completa, incluindo integração de dados, limpeza, análise e visualização, outros se concentram mais estritamente em aspectos específicos, como modelagem estatística avançada ou processamento de dados em tempo real.

Como regra geral, hoje uma ótima ferramenta de análise de dados combina ingestão, preparação, exploração, análise, visualização e colaboração de dados em um pacote único e fácil de usar.

Além disso, a ferramenta deve:

• ser fácil de navegar, mesmo para quem não tem amplo conhecimento técnico
• ser flexível o suficiente para permitir que os usuários o adaptem às suas necessidades e preferências específicas
• oferecem uma variedade de opções de visualização e relatórios
• ser capaz de se conectar a várias fontes de dados (bancos de dados, planilhas, APIs, etc.)
• oferecem a capacidade de lidar e manipular grandes conjuntos de dados
• têm recursos integrados para lidar com dados ausentes, valores discrepantes e inconsistências
• possuem recursos para realizar vários tipos de análises

Como escolher uma ferramenta de análise de dados para BI e análises sem esforço?

Toda empresa deseja equipar sua equipe de analistas de dados e de negócios com as melhores ferramentas de análise de dados, a fim de tomar decisões respaldadas por dados confiáveis. No entanto, como não existem duas empresas com necessidades de dados idênticas, é igualmente improvável que uma única solução de análise atenda plenamente a ambos os requisitos. E assim, cabe à organização avaliar suas necessidades de dados e selecionar uma ferramenta que atenda a elas de forma mais eficaz.

Determine o tipo de dados que sua organização gerencia

Diferentes ferramentas são excelentes no tratamento de diferentes tipos de formatos de dados. Por exemplo, algumas ferramentas são especializadas no processamento de grandes volumes de dados de texto não estruturados para análise de sentimentos, enquanto outras são especializadas em bancos de dados relacionais para análise de dados específicos. Portanto, como primeira etapa, considere o tipo de dados que sua organização precisa analisar e as fontes de dados de onde eles vêm. São dados estruturados de bancos de dados e planilhas, dados semiestruturados, como logs e arquivos JSON, ou dados não estruturados, como documentos de texto e feeds de mídia social?

Avalie se você precisa de uma ferramenta dedicada para integração de dados

Isso nos leva ao fato de que uma ferramenta projetada estritamente para análise e relatórios não consegue lidar com todas as nuances dos dados e quase sempre precisa de uma plataforma de integração de dados como ponte. Essas ferramentas são especializadas em extraindo dados de diversas fontes, transformando-o em um formato unificado e carregando-o em um data warehouse ou ambiente de análise, garantindo ao mesmo tempo qualidade de dados e acessibilidade, que são essenciais para análises precisas e confiáveis.

Considere os requisitos e a experiência do usuário final

Você também precisa considerar o conhecimento técnico do usuário final – um usuário não técnico (analista de negócios) ou um usuário mais tecnicamente sólido (analista de dados ou cientista de dados) o utilizará? Embora algumas plataformas forneçam recursos que atendem aos requisitos de ambos os grupos de usuários, outras ferramentas atendem apenas a um ou outro. Ferramentas alimentadas por uma UI visual de arrastar e soltar atraem usuários corporativos, enquanto os cientistas de dados geralmente precisam de mais controle e, portanto, preferem soluções analíticas que oferecem uma combinação de codificação (geralmente SQL) e recursos de apontar e clicar.

Outros fatores que você deve considerar são:

• A estrutura de preços da ferramenta.
• A qualidade do suporte ao cliente.
• A profundidade da documentação.
• Potencial aprisionamento de fornecedor.

Quais casos de uso você pode atender com uma ferramenta de análise de dados?

Uma plataforma abrangente de análise de dados deve ser capaz de fornecer uma ampla variedade de casos de uso.

Visualização de dados

É quando as empresas precisam traduzir dados em representações visuais (tabelas, gráficos, mapas) para compreender padrões e tendências. Para visualizar dados, você precisa de ferramentas com ampla variedade de tipos de gráficos, interatividade, opções de personalização e integração com outras ferramentas de análise de dados.

Business Intelligence (BI)

O BI transforma dados em insights acionáveis ​​para apoiar a tomada de decisões estratégicas. Para BI, você precisa de ferramentas de análise de dados que simplifiquem a modelagem, relatórios e visualização de dados e ofereçam recursos de colaboração.

Relatórios

Os relatórios envolvem a criação de resumos de dados formatados e predefinidos para consumo regular. Requer ferramentas com modelos de relatórios, agendamento, distribuição e opções de exportação de dados.

Análise avançada de dados

Às vezes, as empresas precisam aplicar técnicas complexas de estatística e aprendizado de máquina para extrair padrões e insights ocultos. Para análise de dados avançada, você precisa de ferramentas especializadas de análise de dados com funções estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina, recursos de modelagem preditiva e recursos de mineração de dados.

Análise exploratória de dados (EDA)

Envolve investigar dados para descobrir padrões e anomalias sem hipóteses predefinidas. EDA pode ser feito com ferramentas que oferecem perfil de dados e recursos de visualização, resumos estatísticos e recursos de exploração interativa.

Mineração de dados

Para descobrir padrões ocultos em grandes conjuntos de dados, as empresas precisam de ferramentas de análise de dados com pré-processamento de dados, recursos de mineração de regras de associação, clustering, classificação e previsão.

Engenharia de dados

Muitas empresas projetam e constroem infraestrutura de dados para dar suporte à análise de dados. Para simplificar o processo, eles precisam de ferramentas específicas para dados extração, transformação, carregamento (ETL), armazenamento de dados, lago de dados gerenciamento e integração na nuvem.

Muitas ferramentas modernas de análise de dados oferecem uma combinação desses recursos para fornecer uma solução abrangente. Por exemplo, uma ferramenta de BI normalmente inclui visualização de dados, relatórios e recursos analíticos básicos, enquanto uma plataforma de ciência de dados se concentra em análises avançadas, aprendizado de máquina e engenharia de dados.

 Astera fornece dados prontos para análise para sua plataforma de BI e análise

A confiabilidade de uma análise é tão boa quanto os dados nos quais ela se baseia. Dois requisitos para tomar decisões de negócios precisas e oportunas são: dados de alta qualidade e acesso contínuo a ele. Dada a crescente complexidade dos dados, as ferramentas focadas em análises e relatórios muitas vezes são insuficientes quando se trata de integrar as diferentes fontes de dados e preparar os dados para análise.

Aqui é onde Astera revela-se inestimável. É uma plataforma de gerenciamento de dados alimentada por IA que permite combinar dados de várias fontes no destino de sua escolha, seja no local ou na nuvem. Experimente Astera de graça ou agende uma demonstração para vê-lo em ação.