Las 8 herramientas de Data Analytics más usadas

Autor: | Última modificación: 19 de enero de 2022 | Tiempo de Lectura: 4 minutos
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En los últimos años, con la proliferación de los datos, su análisis se ha vuelto crucial para el crecimiento de las empresas. De esta manera, las herramientas de data analytics adquieren un gran protagonismo en este panorama. En este post, te compartiremos 8 herramientas de data analytics muy usadas en el sector y así podrás escoger las más adecuadas según la situación que se te presente.

Microsoft Power BI (Software de Business Intelligence)

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Microsoft Power BI es una herramienta de análisis que permite combinar, modelar y visualizar grandes cantidades de datos. Tiene la capacidad de integrarse a hojas de cálculo (Excel) o a grandes bases de datos para extraer los registros necesarios. Así pues, su finalidad es poder ayudar a la empresa a contar con información útil para sus operaciones diarias.

Un Data Analyst utiliza este software para monitorear el rendimiento de la empresa. Le permite enlazarse a bases de datos para extraer y visualizar información sobre las principales actividades comerciales.

Características de Power BI:

  • Cuenta con una interfaz intuitiva y fácil de comprender para nuevos usuarios.
  • Es una plataforma gratuita. Asequible para pequeñas empresas.
  • Da seguimiento en tiempo real a datos relacionados con actividades principales de la empresa.
  • Genera informes interactivos en cuestión de horas o días.
  • Aunque es intuitiva es una herramienta que lleva tiempo aprender.
  • Es un software que requiere de acciones manuales. Carece de funciones de automatización.
  • Cuenta con su propio lenguaje. Lo cual hace que pueda ser complicado adaptarse en un inicio.

Python

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Este lenguaje de programación es utilizado por las empresas para desarrollar diversas aplicaciones. Suele emplearse para desarrollar sitios web, automatización de tareas y/o de análisis de datos. Por lo que, puede ser implementado para crear sistemas que hagan desde la tarea más sencilla hasta la más compleja.

Un Data Analyst utiliza Python para desarrollar modelos de análisis de datos. El lenguaje le brinda la capacidad de crear sistemas que puedan procesar información de manera efectiva, rentable y funcional. Esto ayuda a incrementar la productividad de la empresa en un corto periodo de tiempo. Python tiene diferentes ventajas y desventajas pero debes evaluar si el problema de análisis de datos que quieres abordar puede ser solucionado con este lenguaje de programación.

Características de Python:

  • Es eficiente para realizar cualquier tarea relacionada con datos.
  • Ayuda a mejorar la productividad de los desarrolladores. Con menos código se crean más funcionalidades.
  • Python es un poco lento y puede resultar difícil de manejar para aplicaciones grandes y complejas.

Apache Spark

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Apache es un motor de procesamiento de datos que funciona a gran escala y puede ejecutar aplicaciones que ya están en clusters Hadoop más rápido (hasta 10 veces) en disco y hasta 100 veces más rápido si está en memoria.

El concepto de esta herramienta hace que la ciencia de los datos sea muy fácil. Es una herramienta muy popular para el desarrollo de modelos de aprendizaje de máquinas y pipelines de datos. También tiene una biblioteca llamada MLib, de donde se pueden obtener técnicas para data science repetitivo como el filtrado de colaboración, regresión, clasificación, etc. a partir de un conjunto avanzado de algoritmos.

R

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R es un lenguaje de programación que está diseñado para dar soluciones a las empresas a través de los datos. Actualmente, las compañías lo utilizan para obtener información que les pueda ayudar a tomar buenas decisiones. El objetivo es que dichas guías estén fundamentadas a partir del análisis estadístico.

Un Data Analyst utiliza R para realizar análisis de estadístico y desarrollar visualizaciones de datos. Lo que posibilita identificar patrones y tendencias que tienen los usuarios cuando utilizan el producto. A través de esto se cuenta con la información necesaria para optimizar la plataforma que se ofrece en el mercado.

Características de R:

  • R proporciona soporte para la manipulación de datos. Cuenta con paquetes capaces de transformar datos desordenados en una forma estructurada.
  • R facilita el trazado y la representación gráfica de calidad. Los reportes estadísticos se vuelven fáciles de entender.
  • R no es un idioma fácil de aprender. Tiene una curva de aprendizaje pronunciada.

Tableau

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Tableau es un software especializado en transformar datos tabulados en gráficas atractivas. Tiene la capacidad de analizar datos en tiempo real debido a que se conecta directamente a las bases de datos de la empresa. De esta manera, se busca comprender e identificar áreas de oportunidad en el corto plazo.

Características de Tableau:

  • Capacidad para generar cuadros de mando interactivos y funcionales.
  • Interfaz intuitiva que facilita el uso de la plataforma.
  • Es un software robusto y confiable.
  • No es una herramienta asequible. No es recomendable que la adquieran startups.
  • La funcionalidad de control de versiones de la plataforma es deficiente.

MicroStrategy

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Esta plataforma de análisis de datos, proporciona todas las funciones que requiere cualquier compañía para desarrollar aplicaciones que permitan a través de los datos, conocer la información de la empresa y acelerar los negocios. Asimismo, tiene la capacidad de generar informes personalizados o, cuadros de mando, e incluye aplicaciones de aprendizaje automático (Machine Learning), Big Data (conexión nativa con Hadoop), Cloud computing, etc…

Excel

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Excel es una herramienta analítica conocida casi por todos y fundamental. Es una herramienta básica, pero muy versátil y se utiliza en prácticamente todas las industrias. Aunque seas experto en SAS, Tableau o programación en R, necesitas aprender a usar Excel también. Esta herramienta tiene un gran potencial cuando deben analizarse los datos internos de un cliente. Aunque es una herramienta básica, también tiene una opción avanzada de business analytics para las capacidades de modelado con opciones preconstruidas como la agrupación de tiempo, funciones DAX y relación automática.

Qlik View

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Esta herramienta tiene una serie de características únicas. Entre ellas destaca el procesamiento de datos en memoria y la tecnología patentada para ayudarle a ejecutar su resultado de manera rápida y almacenar todos los datos que están presentes en el informe. Qlik View mantiene automáticamente la asociación de datos y puede comprimirlos a solo el 10% del tamaño inicial. Visualiza la relación de los datos con los colores, con un color dado a los datos relacionados y otro a los datos no relacionados.

Te hemos compartido algunas de las herramientas de data analytics más utilizadas. Es el momento de que escojas la que más te interese y empieces a formarte en ella.

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