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software de análisis de datos

¿Qué software de análisis de datos utilizan las empresas?

Tecnology | Artículo
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  • Febrero 2024
  • Fecha de publicación
  • Febrero 2024
  • Tecnology
  • Artículo
_ESIC Business & Marketing School

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ESIC Business & Marketing School.

En el dinámico mundo empresarial actual, la toma de decisiones informada es clave para el éxito. Las empresas se enfrentan a una avalancha de datos y su capacidad para convertir esa información en conocimientos significativos marca la diferencia. Con el fin de abordar este desafío, recurren a diversas herramientas de software de análisis de datos. Estas plataformas no solo facilitan la gestión de grandes volúmenes de datos, sino que también ofrecen capacidades analíticas avanzadas. 

Principales Software de análisis de datos 

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Estas son algunas de las principales herramientas utilizadas por las empresas en su búsqueda de conocimiento y ventaja competitiva: 

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI es una herramienta de visualización de datos que permite transformar datos en informes interactivos y visualizaciones significativas. Integra datos de diversas fuentes y ofrece paneles personalizables que facilitan la comprensión de tendencias y patrones. Power BI es apreciado por su facilidad de uso y su capacidad para conectarse a una amplia variedad de fuentes de datos, desde hojas de cálculo hasta bases de datos en la nube. 

Tableau

Tableau es una plataforma de análisis visual para crear gráficos, informes y paneles interactivos. Con una interfaz intuitiva, Tableau permite a los usuarios explorar y entender datos de manera eficiente. Su capacidad para manejar grandes conjuntos de datos y su enfoque en la visualización hacen que la elijan aquellos que buscan elaborar presentaciones visuales impactantes con las que respaldar la toma de decisiones. 

IBM Watson Analytics

IBM Watson Analytics aprovecha la potencia de la inteligencia artificial para simplificar el análisis de los datos. Esta herramienta permite a los usuarios explorar datos, descubrir patrones y generar visualizaciones sin necesidad de tener habilidades analíticas avanzadas. Watson Analytics también proporciona funciones de modelado predictivo que ayudan a prever tendencias futuras basadas en datos históricos. 

Google Analytics

Google Analytics es una herramienta esencial para el análisis web. Se utiliza para entender el comportamiento de los usuarios en sus sitios web, rastrear conversiones, analizar embudos de ventas y medir el rendimiento de las campañas de marketing. Su capacidad para proporcionar información detallada sobre el tráfico web y las interacciones en línea hace que sea un componente crucial para las estrategias digitales. 

SAS

SAS es una plataforma de análisis de datos completa que ofrece una amplia gama de herramientas para el análisis estadístico, la minería de datos y la inteligencia artificial. Es apreciada por su robustez y capacidad para manejar grandes conjuntos de datos. SAS se utiliza comúnmente en sectores como la banca, la salud y las ciencias sociales, donde se requieren análisis avanzados y precisos. 

R y Python

Aunque no son herramientas específicas, los lenguajes de programación R y Python son fundamentales en el análisis de datos. Ambos ofrecen una amplia variedad de bibliotecas y paquetes para el análisis estadístico, la visualización y el aprendizaje automático. Muchas empresas utilizan R y Python para desarrollar soluciones personalizadas y realizar análisis especializados según sus necesidades específicas. 

QlikView

QlikView es una plataforma de análisis de datos que utiliza la asociación de datos para proporcionar insights rápidos. Permite a los usuarios explorar datos sin restricciones predefinidas, lo que facilita el descubrimiento de conexiones y patrones inesperados. QlikView destaca por su capacidad para reunir datos de diversas fuentes en un solo lugar y ofrecer una visión unificada. 

Apache Spark

Apache Spark se desarrolló en 2009 en la Universidad de Berkeley, en California. Se trata de una herramienta con motor de procesamiento de datos que funciona a gran escala y llega a ejecutar aplicaciones que están en clusters Hadoop, hasta diez veces más rápida en disco y hasta cien veces más rápida si está en memoria. Esta herramienta está diseñada para que su uso sea muy sencillo y eso la ha convertido en popular y accesible para el desarrollo de modelos de machine learning y pipeline de datos. También posee una biblioteca cuyo nombre es MLib. En ella se pueden obtener técnicas para data science repetitiva como el filtrado de colaboración, regresión, clasificación, etc., a partir de un conjunto avanzado de algoritmos. 

Todas estas herramientas facilitan enormemente el análisis de datos y cualquiera de ellas optimizará la gestión de estos. Hay algunas otras que te pueden resultar interesantes, como Rapid Miner, Excel, Knime o Zoho Analytics, y que también son utilizadas por empresas.  

Os recomendamos que no dejéis de actualizaros en las últimas tendencias y adquiráis los conocimientos adecuados sobre los principales software de análisis de datos. Os invito a que miréis detenidamente el Grado en Data Science y Análitica de Negocio.

  • Fecha de publicación
  • Febrero 2024
  • Tecnology
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