Лучшие инструменты анализа данных в 2024 году. Как выбрать правильный для повышения эффективности бизнеса?

В 2024 году аналитика данных стоит за каждым важным прогрессивным движением или новаторским шагом вперед.

Начиная с такой простой вещи, как утренний кофе:

Аналитика местоположения, основанная на современных инструментах анализа данных, позволила Starbucks зафиксировать рост выручки на 26% за 4-летний период с 2016 по 2019 год.

И заканчивая такой передовой технологией, как искусственный интеллект:

Chat GPT и множество дочерних проектов, которые он породил в различных отраслях, никогда бы не появились без комплексного сбора и анализа данных.

Компании, которые стремятся быть конкурентоспособными на современном рынке, используют платформы и инструменты анализа данных. Это помогает им принимать разумные решения и совершенствовать ключевые процессы линий разработки своих продуктов. Их успех зависит от компетенции и эффективности этих инструментов.

Так как же выбрать лучший инструмент аналитики данных для повышения эффективности вашего бизнеса?

Читайте дальше, чтобы найти лучшие инструменты анализа данных на 2024 год и узнать об их функциях, преимуществах и недостатках. Также в качестве бонуса мы подготовили для вас простое руководство по выбору инструмента, который полностью удовлетворит ваши потребности.

Значимость анализа данных

Исследования McKinsey показывают, что руководители тратят 40% своего времени на принятие решений. Используя приложения для анализа данных, вы можете ускорить этот процесс и легко извлечь информацию, необходимую для принятия стратегических решений, экономя время и деньги.

Аналитика данных—это сложный процесс, включающий четыре основных типа анализа данных:

Используйте описательный анализ, чтобы понять текущую ситуацию в вашем бизнесе;
Переключитесь на диагностическую аналитику, чтобы выяснить, почему, как и что привело вас к этому;
Прогнозная аналитика позволит вам прогнозировать будущие события и обнаруживать тренды;
Наконец, воспользуйтесь преимуществами предписывающего анализа, чтобы разработать новые стратегии и наметить свои следующие шаги.

Каждый из этих методов играет важную роль в максимизации эффекта бизнес-аналитики. Критическая информация, собранная по различным каналам (например, с помощью Интернета вещей и периферийных технологий), может вооружить руководителей бесценными данными.

Чтобы понять и собрать полную картину отдельных точек данных, необходимо использовать различные инструменты и методы анализа данных в тандеме. Подобные тактики создают основу для принятия обоснованных и эффективных решений, ведущих к развитию бизнеса.

Не верьте нам на слово! Учитесь у Lufthansa. Передовая компания-авиаперевозчик использовала анализ данных с помощью Tableau для обширного бизнес-мониторинга и создания отчетности во всех подразделениях.

Интеграция передовых инструментов позволила им принимать решения на основе данных прямо на месте во время проведения онлайн встреч. Тем самым они:

Повысили эффективность ведения бизнеса на 30%;
Развили автономию и гибкость в работе отделов компании;
Стали более конкурентоспособным, используя стратегические идеи развития своего бизнеса.

Преимущества использования инструментов анализа данных в бизнесе

Используя бизнес-анализ для более быстрого и эффективного принятия решений, вы получаете значительную выгоду, в том числе:

Более высокие показатели успеха в разработке продукта;
Больше шансов открыть для себя новые возможности и источники получения прибыли;
Превосходный контроль качества продукции и разрешение проблем;
Проектирование клиентского опыта, ориентированное на результат.
Более активное привлечение и удержание клиентов;
Повышение операционной эффективности и производительности;
Повышение конкурентоспособности на рынке и финансового успеха.

Ключевые функции, на которые следует обращать внимание при выборе инструментов для анализа данных

Инструменты анализа данных различаются по функционалу и своим возможностям. Некоторые из них предлагаются в виде комплексных пакетов бизнес-аналитики и анализа данных, в то время как другие автономные приложения ориентированы на определенный спектр задач, предоставляя пользователям инструменты для сбора данных, анализа данных, визуализации данных и т. д.

Поэтому важно знать о различных возможностях, которые предоставляют приложения анализа данных, и знать, на что следует обращать внимание при создании инфраструктуры бизнес-аналитики.

1. Интеграция данных

Чтобы использовать различные методы и инструменты анализа данных вместе в одном целостном процессе, они должны быть совместимы друг с другом. Внимательно ознакомьтесь со спецификациями функций и выясните, поддерживает ли выбранное вами аналитическое ПО импорт/экспорт данных из других систем, в том числе из тех, которые у вас уже есть.

Наличие нескольких баз данных в качестве источников позволяет вашей команде создавать сложные конвейеры данных, извлекающие ценную информацию по всей вашей сфере деятельности.

2. Инструменты для создания информационных панелей и отчетов, работающих в режиме реального времени

Важную роль в любом бизнес процессе играет сотрудничество и возможность делиться полученными данными с коллегами по команде, особенно из разных отделов. Чтобы вы могли это сделать, ваш инструмент анализа данных должен быть оснащен расширенными возможностями визуализации данных.

Ваши решения для анализа данных должны позволять вам создавать информационные панели и интерактивные отчеты с детализацией и фильтрами. Отслеживая ключевые показатели эффективности в режиме реального времени, вы сможете гораздо быстрее достигать положительных результатов в сотрудничестве с вашими коллегами.

3. Гибкость и масштабируемость

Остерегайтесь инструментов, которые могут загнать вас в тупик и наложить серьезные ограничения на ваши возможности. Некоторое аналитическое ПО ограничено количеством пользователей, а расширенные возможости предлагаются через дополнительные платные планы. Другие инструменты предлагают цены через модель оплаты по мере использования.

Убедитесь, что используемые вами инструменты соответствуют индивидуальному темпу развития вашего бизнеса и достаточно гибкие. Так, это позволит вам вносить необходимые изменения по мере того, как вы отклоняетесь от стратегии, которую вы выбрали изначально.

4. Конфиденциальность и безопасность данных

Проверьте, позволяют ли ваши инструменты обработки данных выбирать между облачным хранилищем и локальным сбором данных. Если лучшей альтернативы нет и вы вынуждены загружать свои данные в облако, убедитесь, что инструмент предлагает достаточно надежную модель управления данными.

Благодаря расширенному управлению и контролю данных вы можете легко защитить конфиденциальную информацию и коммерческую тайну от несанкционированного доступа. Убедитесь, что решение имеет встроенные возможности управление политикой предотвращения угроз утечки информации и эффективные планы реагирования на инциденты.

5. Удобный интерфейс.

Если в вашей команде есть как опытный персонал и команда разработчиков, так и сотрудники, менее подкованные в технических вопросах, хорошей идеей будет найти инструмент, который будет удобен для всех.

Некоторые программы для анализа данных имеют интуитивно понятные элементы управления для нетехнических специалистов, но также позволяют пользователям обходить их. Так, ваши эксперты по обработке данных должны иметь возможность воспользоваться расширенными функциями программирования данных с помощью SQL, BigQuery и т. д.

Использование таких специфичных инструментов—это отличный обходной путь для тех, кому нужно добиться большего за меньшее количество времени.

Обзор лучших инструментов анализа данных

Здесь нет никакой волшебной палочки, которая бы сразу решила все вопросы. Анализ данных—это сложный процесс, требующий использования комбинации инструментов для разных целей.

Эти инструменты позволяют пользователям манипулировать данными, выполнять статистический анализ, создавать прогнозные модели и представлять свои результаты в визуальных интерактивных отчетах с помощью диаграмм, графиков и информационных панелей.

Наша команда экспертов по анализу данных в ISsoft составила список платформ и приложений, которые мы рекомендуем использовать руководителям компаний и менеджерам подразделений.

1. Инструменты анализа данных для настройки и отслеживания ключевых показателей эффективности, контрольных точек и целей.

Databox

Стоимость:

бесплатный ограниченный план для отдельных лиц и небольших команд;
Планы от $47 до $319 в месяц в зависимости от потребностей в анализе данных.

Databox упрощает бизнес-аналитику для растущих компаний. Инструмент централизует данные, позволяя вам следить за текущими статистическими показателями успеха в вашей компании, а также принимать обоснованные решения и повышать производительность.

Вы можете отслеживать свои собственные команды, а также устанавливать критерии для сравнения с конкурирующими компаниями на рынке. Databox включает в себя функции для создания пользовательских информационных панелей, автоматизации отчетов, настройки целей и прогнозирования будущих результатов.

Преимущества:

Разнообразные возможности визуализации данных;
Гибкие пользовательские метрики;
Эстетичный пользовательский интерфейс;
Удобная настройка панели управления;
Отличные шаблоны;
Эффективная система оповещений;
Обширная интеграция;
Удобное мобильное приложение;
Отслеживание целей и уведомления.

Недостатки:

Частые сбои и проблемы с синхронизацией;
Проблемы во время автоматического обновления данных;
Плохая читаемость изображений гистограммы;
Нет динамической сортировки по возрастанию или убыванию;
Отсутствие функциональности журнала изменений;
Слабые возможности для форматирования текста.

DashThis

Стоимость:

От $42 в месяц за 3 панели мониторинга до $382 в месяц за 50 панелей мониторинга.
Цена повышается при более высоких требованиях к данным (в зависимости от количества информационных панелей).

DashThis оптимизирует отчеты по цифровому маркетингу, предоставляя самые необходимые функции без загромождения интерфейса. Приложение имеет интуитивно понятный и привлекательный инструмент создания информационных панелей, который экономит время на агрегировании данных и позволяет маркетологам сосредоточиться на принятии решений.

Программное обеспечение для анализа данных интегрируется с более чем 30 источниками данных и предлагает удобный файловый менеджер CSV для подгрузки дополнительных данных.

Преимущества:

Удобный интерфейс;
Межканальный анализ производительности;
Быстрое создание отчетов;
Доступность через мобильное приложение;
Функция перетаскивания;
Обновления в реальном времени;
Безопасный обмен данными;
Интеграция с рекламными платформами.

Недостатки:

Ограниченные возможности настройки панели управления;
Интеграция данных в системе иногда бывает затруднительна;
Громоздкий, неудобный интерфейс перетаскивания;
Недостаточная гибкость при создании отчетов.

Grafana

Стоимость:

Бесплатная подписка, с оплатой по мере использования для больших потребностей в объеме данных;
$299 в месяц за расширенный премиум-пакет для корпоративного использования (может быть дополнен за счет оплаты в зависимости от использования).

Grafana—ведущая технология для созданя информационных панелей и визуализации. Ее используют более 3000 клиентов, включая такие крупные компании, как Bloomberg, Citigroup, Dell Technologies, Salesforce и TomTom. Grafana Labs предлагает стек LGTM, который включает масштабируемые метрики (Grafana Mimir), журналы (Grafana Loki) и трассировки (Grafana Tempo).

Вы можете запустить его в виде управляемой службы с помощью Grafana Cloud или самостоятельно развернуть с помощью Grafana Enterprise. Компанию поддерживают такие инвесторы, как Lightspeed Venture Partners, Lead Edge Capital, GIC, Sequoia Capital, Coatue и JP Morgan.

Настраиваемая платформа отслеживания и визуализации данных позволяет легко визуализировать метрики, журналы и трассировки из нескольких источников, таких как Prometheus, Loki, Elasticsearch, InfluxDB, Postgres и многих других.

Преимущества:

Визуализации в реальном времени;
Исключительные возможности персонализации;
Обширная коллекция онлайн-плагинов;
Расширенные возможности мониторинга;
Генерация подробных отчетов;
Бесшовная интеграция с базами данных;
Надежный мониторинг предупреждений.

Недостатки:

Невозможно объединить разные источники в один график;
Отличный курс обучения созданию информационных панелей;
Устаревший интерфейс создания диаграмм на основе запросов;
Непростой интерфейс и сложности при создании отчетов.

2. Инструменты аналитики данных, предназначенные для сбора и хранения данных.

Инструменты управления данными Salesforce

Стоимость:

$25–80 в месяц для малого и среднего бизнеса;
$165–500 в месяц для компаний корпоративного масштаба.

Salesforce поставляется с впечатляющим пакетом инструментов обработки данных для различных бизнес-подразделений, таких как Salesforce Marketing Cloud, Sales Cloud, Data Cloud и Service Cloud, что делает платформу очень удобной для большинства случаев хранения и обработки данных.

Гибкость Salesforce позволяет компаниям объединять данные из различных источников, включая Snowflake, AWS Redshift, Google BigQuery и Databricks. Такое гармоничное хранение обеспечивают автоматизацию, аналитику и обоснованный выбор действий в различных сценариях взаимодействия с клиентами.

Data Cloud плавно объединяет структурированные и неструктурированные данные, обеспечивая быструю и безопасную передачу данных для прогнозного анализа и обработки искусственным интеллектом. Это улучшает результаты, обеспечивая точность и актуальность стратегии данных в компании.

Преимущества:

Оптимизированное управление базой данных;
Функция отслеживания потенциальных клиентов;
Целевые маркетинговые кампании;
Простые инструменты визуализации и анализа;
Расширенная возможность доступа через облако;
Доступно на мобильных устройствах;
Широкие возможности интеграции.

Недостатки:

Не так просто настроить и кастомизировать;
Система отчетности не на должном уровне;
Большие объемы генерируемых данных;
Дорогая лицензия.

Integrate.io

Стоимость:

$1250 в месяц за умеренное использование.
$2083 в месяц за интенсивное и частое использование.

Integrate.io предлагает платформу по извлечению, преобразованию и загрузке данных, которая позволяет вам эффективно подготовить данные к анализу с помощью простой облачной службы интеграции. Благодаря удобному интерфейсу Integrate.io, основанному на принципах «укажи и щелкни», вы можете легко интегрировать, обрабатывать и подготавливать данные без необходимости установки, развертывания или обслуживания программного обеспечения.

Integrate.io легко интегрируется с широким спектром хранилищ данных, включая:

Реляционные базы данных: Heroku Postgres, PostgreSQL, MySQL, Amazon RDS и Microsoft SQL Server;
Хранилища данных NoSQL: MongoDB, MongoLab, Compose и MongoSoup;
Облачное хранилище: Amazon S3 и облачное хранилище Google.
Хранение файлов: GDFS и SFTP;
Веб-сервисы: Google Analytics, Google AdWords, HubSpot и Mixpanel, а также любые интеграции REST API.

Этот инструмент анализа данных обеспечивает плавное преобразование данных без программирования. Все функции готовы «из коробки» и не требуют предварительной настройки.

Integrate.io объединяет данные из нескольких источников, позволяя применять к ним сложные функции, а также агрегировать, фильтровать, ранжировать, выбирать и сортировать данные. Приложение автоматически анализирует пакеты неструктурированных данных и оптимизирует конвейеры данных.

Преимущества:

Простая синхронизация между локальными и облачными системами;
Мощные возможности интеграции;
Удобный интерфейс перетаскивания;
Простое создание и настройка конвейеров данных;
Очень быстрое время ответа в службе поддержки.

Недостатки:

Проблемы перетаскивания в сложных конвейерах данных;
Запутанный процесс развертывания конвейера данных;
Слабая система отчета об ошибках и разрешения проблем;
Ограниченная функциональность для более опытных пользователей и разработчиков.

Talend Data Fabric

Стоимость: обсуждается с отделом продаж.

Если вы хотите поэкспериментировать и кастомизировать методы управления данными по своему вкусу, рассмотрите современные платформы, такие как Talend.

Talend—глобальная платформа интеграции данных, которая упрощает управление, облачное хранилище и интеграцию данных для корпоративных целей. Аналитики используют этот инструмент по извлечению, преобразованию и загрузке данных на основе Java для эффективной обработки больших объемов данных.

Talend предлагает такие функции, как интеграция, подготовка данных, проектирование облачных конвейеров и групповая загрузка данных, что делает инструмент критически важным для процессов обработки данных в аналитических отделах. Среди других впечатляющих функций приложения:

Talend Trust Score для обеспечения управления данными и решения проблем с качеством по всем направлениям;
Обмен данными внутри приложения и экспорт данных через комплекс API интеграций.

Преимущества:

Удобные функции для управления данными и контроля качества;
Масштабируемая интеграция данных из различных источников;
Функциональность ETL для множества баз данных;
Выдающиеся возможности аналитики и отчетности;
Отличная поддержка клиентов.

Недостатки:

Трудность управления сложными потоками данных;
Проблемы при реализации пользовательских рабочих процессов;
Доступна ограниченная документация;
Устаревший и ограниченный интерфейс создания информационных панелей;
Сложности с отладкой и выявлением проблем.

3. Инструменты анализа данных, которые помогут вам очистить ваши данные.

Easy Data Transform

Стоимость: единоразовая плата в размере $99.

Easy Data Transform отлично работает, если вам нужно объединить, очистить, дедуплицировать или переформатировать данные без особых усилий. Приложение серьезно упрощает манипулирование данными благодаря более чем 42 функциям преобразования и позволяет легко смешивать, очищать и реструктурировать данные.

Вы можете использовать Easy Data Transform для объединения файлов Excel, фильтрации записей по дате и многого другого—и все это с помощью интерфейса перетаскивания. Приложение для анализа данных доступно для Windows и Mac и гарантирует конфиденциальность вашей бизнес информации.

Преимущества:

Эффективно объединяет, анализирует и унифицирует данные;
Широкий спектр доступных преобразований данных;
Эффективное и простое в применении изменение данных;
Предопределенные функции, которые применяются перетаскиванием;
Легко обрабатывает различные форматы файлов;
Исключительная, быстрая поддержка;
Совместимость с Mac OS.

Недостатки:

Сложный мониторинг и управление данными;
Непоследовательное преобразование данных при их применении;
Ручное перенаправление между этапами преобразования.

IBM Infosphere Quality Stage

Стоимость: индивидуальная, по запросу.

IBM InfoSphere Quality Stage—это платформа для очистки обширных пакетов данных, специально предназначенная для целей бизнес-аналитики. Это решение оснащено примерно 200 предварительно настроенными правилами качества данных. Так что, у вас не возникнет проблем при интеграции этого инструмента в цепочку бизнес процессов.

Это мощный инструмент, который помогает улучшить качество данных и управление информацией в компании. Он дает вам возможность исследовать, очищать и контролировать ваши данные, обеспечивая согласованное представление о таких важных аспектах, как клиенты, поставщики, местоположения и продукты.

Используя приложение, вы можете предоставлять высококачественные данные для различных проектов, включая анализ больших данных, бизнес-аналитику, хранение данных, миграцию приложений и управление мастер-данными.

Преимущества:

Автоматическая балансировка нагрузки;
Мультиоблачная интеграция;
Гибкая политика доступа;
Автоматизированное планирование задач;
Упрощенное управление качеством данных;
Впечатляющие административные возможности.

Недостатки:

Для настройки и кастомизации требуется помощь IBM;
Отсутствуют функции профилирования данных;
Нет контрольных точек при отладке;
Визуализация данных ограничена;
Медленная загрузка данных.

WinPure Clean & Match

Стоимость: от $1999 для малого бизнеса.

WinPure Clean & Match предлагает полный набор функций, включая эксклюзивные алгоритмы для выявления аномалий данных, автоматический выбор основных данных, экспорт результатов, инструменты для объединения и очистки данных, а также панель мониторинга, на которой отображаются оценки соответствия данных.

Инструмент особенно полезен для очистки, исправления и дедупликации списков рассылки, баз данных, электронных таблиц и данных CRM. Программное обеспечение для анализа данных включает семь модулей очистки данных и расширенные возможности нечеткого сопоставления.

Преимущества:

Обрабатывает большие объемы структурированных и неструктурированных данных;
Непосредственно интегрируется с распространенными базами данных;
Полный набор функций для очистки, стандартизации, дедупликации и изменения данных;
Квалифицированная команда поддержки клиентов.

Недостатки:

Нечеткий поиск занимает очень много времени;
Ограничена возможность интеграции с salesforce;
Сложно использовать группы соответствия;
Нет списка последних проектов/импорта;
Нет возможности отключить анимацию на главных экранах.

4. Лучшие комплексные платформы для анализа бизнес-данных

Microsoft Power BI

Стоимость:

$10 за пользователя в месяц за Pro План, включющий аналитику, отчеты и информационные панели;
$20 долларов США за пользователя в месяц за Премиум-план для более выскоих потребностей в анализе данных.

Power BI позволяет объединять данные из различных источников, получать ценную информацию и создавать эффективные визуальные отчеты. Благодаря собственному озеру данных для унифицированного хранилища OneLake, вы можете эффективно управлять данными и анализировать их, сводя к минимуму дублирование.

Это приложение для анализа данных предлагает расширенные инструменты, подкрепленные возможностями искусственного интеллекта и удобным интерфейсом для создания отчетов.

Платформа поддерживает различные источники данных и позволяет пользователям легко объединять несколько информационных панелей и отчетов в удобное приложение Power BI, которым можно легко делиться с другими участниками бизнес процессов. Кроме того, он легко интегрируется с машинным обучением Azure.

Преимущества:

Предлагает надежные инструменты и мощные средства визуализации;
Легкий доступ к отчетам и информационным панелям;
Полная интеграция с инструментами Microsoft Office;
Объединяет данные из разных источников;
Удобные персонализированные регулярные отчеты.

Недостатки:

Качество данных влияет на результаты анализа;
Ограниченный офлайн-доступ к отчетам и панелям мониторинга;
Для понимания расширенных функций необходимо обучение;
Стоимость лицензии довольно высока для малого бизнеса.

SAP BusinessObjects

Стоимость: сообщается по запросу.

SAP BusinessObjects—это мощный пакет для исследования, анализа и составления отчетов. Он легко интегрируется с решениями Microsoft и связывает их с отчетами BusinessObjects, позволяя получать внешние данные. Это также отличный инструмент для прогнозной аналитики.

Платформа оснащена различными приложениями для отчетности и анализа, каждое из которых имеет свою индивидуальность, назначение и функциональность. Пользователи могут применять инструмент исследования, чтобы анализировать обширные объемы данных и создавать индивидуальные визуальные представления своих выводов.

Преимущества:

Эффективная обработка и разнообразная отчетность;
Легко обрабатывает большие данные из различных источников;
Легко создаваемые персонализированные отчеты;
Выдающиеся функции планировщика отчетов;
Требует минимальной подготовки или вообще не требует ее.

Недостатки:

Иногда требуются знания интеграции схем данных;
Планировщик не особенно удобен для пользователя;
Загроможденный и недружелюбный пользовательский интерфейс.

ThoughtSpot

Стоимость:

$95 в месяц для отдельных лиц и небольших команд;
$1250 в месяц для небольших компаний;
Индивидуальные цены для корпоративных нужд.

ThoughtSpot—это аналитическая платформа на базе искусственного интеллекта, которая позволяет пользователям изучать данные из различных источников с помощью отчетов и поиска на естественном языке. Cистема искусственного интеллекта SpotIQ самостоятельно выявляет идеи и скрытые закономерности. Более того, ThoughtSpot упрощает объединение данных из различного рода источников, эффективно устраняя разрозненность данных при импорте.

Программное обеспечение для анализа данных позволяет пользователям напрямую взаимодействовать с данными, предлагая интуитивно понятный интерфейс по принципу «укажи и щелкни». Он превосходно справляется с простой фильтрацией и агрегированием. Для более сложного анализа технически опытные пользователи могут использовать чистый SQL. ThoughtSpot творит чудеса при экспорте результатов аналитики на внешние платформы, включая популярные инструменты бизнес-коммуникации, такие как Slack.

Преиущества:

Впечатляющие возможности аналитики в реальном времени;
Удобное формирование базовых запросов;
Инновационная аналитическая система на основе искусственного интеллекта;
Цены формируются на основе потребления хранилища данных.

Недостатки:

Неудобный конструктор отчетов и инструменты дизайна;
При составлении запросов словами возникают проблемы;
Отсутствуют функции настройки даты для отчетов;
Навигация по дате затруднена;
Отсутствует поиск между наборами данных.

5. Инструменты анализа данных для визуального повествования

Tableau

Стоимость:

$15 за пользователя в месяц для тех, кто использует данные для обоснованного принятия решений, но не проводит собственный анализ;
$42 за пользователя в месяц для бизнес-пользователей, которые редактируют уже готовые аналитические панели, но не создают их с нуля;
$75 за пользователя в месяц для специалистов по обработке данных, аналитиков, ИТ-специалистов—всех, кто анализирует необработанные данные и управляет средами данных.

Tableau, один из самых известных инструментов визуализации данных, по сути, является уже нарицательным для аналитики и широко используется в индустрии. Аналитики данных используют Tableau для создания интерактивных информационных панелей, которые наглядно демонстрируют тенденции, вариации и плотность данных с помощью диаграмм и графиков.

Инструмент предоставляет сильный функционал:

Широкие возможности создания информационных панелей: благодаря поддержке нескольких представлений и объектов Tableau предлагает множество макетов и форматов. Пользователи могут легко развернуть подходящие фильтры для уточнения анализа данных;.
Функциональность перетаскивания: создание интерактивных и общих панелей мониторинга становится простым благодаря интуитивно понятному интерфейсу перетаскивания Tableau;
Бесшовная интеграция: Tableau легко интегрируется с базами данных, электронными таблицами и запросами больших данных. Он поддерживает подключения к топовым платформам, таким как Presto, MemSQL, Google Analytics, Google Sheets, Cloudera, Hadoop, Amazon Athena, Salesforce, SQL Server и Dropbox;
Совместная работа и безопасный обмен данными: функции мгновенного сотрудничества и безопасного обмена данными поддерживают партнерство в решении бизнес задач.

Преимущества:

Полная интеграция с Salesforce;
Упрощает просмотр всех ваших отчетов;
Фильтры упрощают настройку информационной панели;
Объединение источников данных дает лучшие аналитические выводы;
Надежная поддержка соединителей для интеграции данных;
Расширенные функции построения графиков.

Недостатки:

Не хватает некоторых конкретных диаграмм, часто используемых в аналитике;
Не поддерживает статистический анализ, такой как ANOVA;
Система очистки данных требует улучшения;
Большие наборы данных могут снизить производительность.

Sisense

Стоимость: индивидуально в зависимости от потребностей.

Sisense предлагает обширный набор инструментов, предназначенных для создания интерактивных информационных панелей, с удобным интерфейсом перетаскивания, который способствует командной работе. Панели мониторинга легко объединяют различные источники данных и виджеты для наглядного представления ключевых показателей.

Более того, Sisense позволяет пользователям генерировать и отслеживать различные показатели и легко включать информационные панели, виджеты и фильтры в свои приложения.

Sisense спроектирован так, чтобы легко обрабатывать терабайты данных и одновременно обслуживать тысячи пользователей, работая при этом на стандартном сервере. Такая мощь вызвала восхищение некоторых наиболее известных компаний во всем мире, таких как eBay, Henry Schein и NASA.

Преимущества:

Мощный и удобный мастер создания информационных панелей;
Дизайн панелей приятный на вид и свободно кастомизируется;
Возможность создания универсальных отчетов при помощи контейнеров данных;
Автоматические оповещения всегда держат в курсе событий;
Плагины расширяют функциональность, выходящую за рамки стандартной.

Недостатки:

Не подходит для больших данных и иногда очень медленный;
В некоторых функциях корпоративной версии обнаружены ошибки;
Подключение визуальных элементов может оказаться сложной задачей.

Spotfire

Стоимость:

$250 в год за пользователя для потребительского плана;
$650 в год за пользователя бизнес-плана, который позволяет вам создавать аналитический контент;
$50 в год за пользователя за план для аналитиков, предоставляющий расширенные возможности.

Spotfire выделяется из толпы как надежная платформа для анализа данных, предлагающая поиск на естественном языке и анализ данных на основе искусственного интеллекта. Помимо комплексных возможностей визуализации, он позволяет публиковать отчеты непосредственно в мобильных и десктопных приложениях.

Кроме того, Spotfire предоставляет пользователям интерфейс в стиле «укажи и щелкни» и масштабируемые решения для прогнозной аналитики, интегрированной обработки данных, анализа геолокации и мгновенной потоковой аналитики.

Это платформа, предназначенная для расширения вместе с меняющимися потребностями предприятия, гарантируя, что она останется ценным активом, а не станет препятствием на пути к расширению бизнеса.

Преимущества:

Легко настраиваемые и эффективные шаблоны;
Легко интегрируется с другими системами;
Мгновенная фильтрация миллионов строк;
Удобные функции выделения строк в диаграммах;
Визуализации отлично подходят для поиска закономерностей;
Мастер визуализации анализирует данные для применения визуальных эффектов.

Недостатки:

Кастомизация шаблонов может быть сложной задачей;
Интерфейс создания графиков не очень эстетичен;
Создание визуальных эффектов может показаться сложным;
Версии для Mac OS нет.

Как выбрать правильный инструмент анализа данных

Так как же выбрать подходящее решение для включения в ваш арсенал инструментов для анализа данных? Наши эксперты по данным в ISsoft рекомендуют следовать следующей дорожной карте:

1. Определите основные функции, которые вам потребуются

Мы уже рассмотрели ключевые особенности программного обеспечения для анализа данных. Выбор зависит от ваших бизнес-кейсов и специфики вашей деятельности. Убедитесь, что инструмент гибок к различным ситуациям и достаточно настраиваем, чтобы переключаться между целями.

Выбор подходящих инструментов может превратить сложные данные в убедительные повествования, поэтому будьте очень избирательны и не идите на компромисс с посредственностью.

2. Определите необходимый объем данных

Убедитесь, что выбранный инструмент анализа данных может справиться с издержками данных. Всегда планируйте на черный день, так как лучше планировать наперед, чтобы не оказаться в ситуации, когда неожиданный излишний приток данных обрушит все ваши настроенные процессы обработки.

3. Определите свой бюджет и выерите нужный план

При оценке инструментов обработки данных сопоставляйте первоначальные затраты с потенциальной прибылью. Обеспечьте разумный баланс между качеством инструмента анализа данных и его доступностью, чтобы инвестиция оправдала себя в долгосрочной перспективе.

Некоторые инструменты бесплатны, другие платформы аналитики взимают плату в зависимости от количества функций в выбранном плане, а некоторые решения предлагают модели оплаты по мере использования. Выясните, что вам больше всего подходит, исходя из потребностей и целей вашего бизнеса.

4. Проверьте отзывы и поинтересуйтесь у коллег

Изучите оценки и отзывы в авторитетных источниках, таких как G2, Capterra и Cuspera. Если у вас есть коллеги, которые недавно достигли впечатляющих результатов с помощью бизнес-аналитики, спросите их, какие инструменты они использовали для достижения успеха.

5. Экспериментируйте с пробными версиями и демо-версиями

Мы призываем лидеров компаний и подразделений воспользоваться пробными и демонстрационными версиями, предлагаемыми поставщиками инструментов бизнес-аналитики и анализа данных. Это даст вам возможность изучить функционал, интерфейс и производительность различных инструментов в реальных сценариях.

Подводя итоги

Хороший набор инструментов анализа данных даст вам четкое представление о текущих показателях успешности вашего бизнеса. Это также позволит вам отслеживать процессы и извлекать ценную информацию из взаимодействия с клиентами.

Внедрение прогнозной и предписывающей аналитики может дать вам возможность заглянуть в будущее и предсказать предстоящие тенденции, чтобы отсечь ваших конкурентов и опередить их с выпуском новых продуктов или использованием новых возможностей.

Любой из вышеупомянутых инструментов анализа данных может помочь вашей команде достичь оптимальных результатов и минимизировать затраты.

Чтобы максимизировать эффект, мудрым решением было бы также расширить свою команду и передать эти мощные инструменты в руки закаленных профессионалов, таких как аналитиков данных и разработчиков бизнес-аналитики.

Команда ISsoft поможет извлечь максимум возможностей из ваших данных!

Преобразующий потенциал аналитики реализуется полностью только тогда, когда все сделано идеально. Речь идет не только о больших данных; Речь идет о правильных инструментах обработки данных в сочетании с разумными действиями для получения и максимизации результатов анализа данных, превращая обычную информацию в действенную информацию.

Наша команда специализируется на предоставлении индивидуальных решений, которые используют возможности данных для принятия решений и роста бизнеса. Давайте вместе отправимся в этот путь и построим будущее, в котором каждое решение будет обоснованным, каждая стратегия будет основана на данных, а каждый успех измерим и воспроизводим.

Не знаете, какой инструмент анализа данных соответствует вашим уникальным потребностям? Или, может быть, вам нужно настроить его именно под ваш конкретный бизнес-кейс? Свяжитесь с нашими экспертами по данным прямо сейчас, чтобы получить бесплатную консультацию по выбору лучшего набора инструментов для работы с данными для вашей команды. Кроме того, узнайте, как наши услуги по анализу данных могут вывести вашу бизнес-стратегию на новый уровень.

Считаете себя опытным специалистом в области аналитики данных и ищете команду, способную раскрыть весь ваш потенциал? ISsoft предлагает вам присоединиться к таким же талантливым и амбициозным ребятам, чтобы помочь в разработке прорывных решений, меняющих окружающий мир. Познакомьтесь ближе с нашей экспертизой, корпоративной культурой, и, конечно же, не забудьте рассмотреть все бонусы, которые мы предлагаем сотрудникам. Ждем ваше резюме!

Часто задаваемые вопросы

Общие вопросы

Какой инструмент анализа данных лучше всего подойдет новичкам?

Одним из самых простых инструментов является Excel. Он известен своей функциональностью электронных таблиц, но также предлагает впечатляющие возможности для вычислений, функции построения графиков и сводные таблицы. Excel идеально подходит для анализа данных неопытными пользователями. Однако в этом инструменте есть и свои минусы. Например, он работает медленно с большими наборами данных и может быть весьма неточным при расчетах больших чисел. Несмотря на свои ограничения, Excel остается важным и мощным инструментом анализа данных.

Сколько стоит хороший инструмент анализа данных?

Tableau, один из самых популярных инструментов анализа данных на рынке, стоит 75$ за одного пользователя в месяц.

Могу ли я использовать несколько инструментов анализа данных вместе?

Да, совместное использование нескольких инструментов анализа данных может быть полезным для объединения данных, совместного анализа данных, интеграции инструментов и совместной работы в облаке. Однако, хотя этот подход может дать всеобъемлющую информацию, он может потребовать больше ресурсов для управления и интеграции. Поэтому решение должно основываться на конкретных потребностях и возможностях вашего бизнеса.

Сколько времени нужно, чтобы освоить инструмент анализа данных?

Время, необходимое для изучения инструмента анализа данных, может варьироваться в зависимости от инструмента и знакомства человека с концепциями данных. Однако эти инструменты, как правило, разработаны так, чтобы быть удобными и интуитивно понятными. Таким образом, уделяя некоторое время каждую неделю, рядовой пользователь может освоить инструмент аналитики данных за период от нескольких недель до нескольких месяцев.

Выбор правильного инструмента

На какие наиболее важные функции следует обращать внимание в инструменте анализа данных?

При выборе инструмента анализа данных учитывайте такие функции, как встраиваемые результаты для анализа и отчетности в реальном времени, обработка и подготовка данных, исследование данных, поддержка различных типов аналитики, масштабируемость, контроль версий, простая интеграция данных и управление данными. Кроме того, ищите функции, которые могут помочь вам в таких задачах, как смешивание данных, очистка данных и совместный анализ данных. Правильный выбор во многом зависит от ваших конкретных потребностей и обстоятельств.

Как узнать, подходит ли инструмент анализа данных для размера/типа моего бизнеса?

Вам необходимо взвесить свои потребности и цели. Крупным предприятиям часто требуются мощные и адаптируемые инструменты, тогда как малые предприятия склонны делать упор на экономичность и удобство для пользователя. Кроме того, при выборе инструментов важную роль играет характер бизнеса. Например, маркетинговые фирмы могут отдавать предпочтение инструментам с надежными возможностями визуализации, в то время как финансовые учреждения предпочитают иметь функции, связанные с расширенной прогнозной аналитикой.

Что лучше: выбрать инструмент, требующий сложного обучения, но с большим количеством функций, или более простой?

Выбирая между инструментом, требующим сложного обучения и большим количеством функций, и более простым инструментом, учитывайте свой конкретный контекст. Инструменты с богатой функциональностью и сложностью обеспечивают масштабируемость и конкурентные преимущества, но требуют времени для изучения. Более простые инструменты быстро внедряются и эффективны, но им может не хватать расширенных функций. Оцените масштаб вашего проекта, базу пользователей и ограничения ресурсов, чтобы принять обоснованное решение.

Интеграция и использование

Каких распространенных ошибок следует избегать при интеграции инструмента анализа данных?

Старайтесь не допускать типичные ошибки, такие как отсутствие четких целей и требований, игнорирование аспектов совместимости и масштабируемости, игнорирование удобства использования и поддержки, отказ от проведения оценок функциональности и производительности, и игнорирование особенностей интеграции источников данных. Занимаясь тщательным планированием и оценкой, вы сможете сделать осознанный выбор подходящего вам решения.

Как я могу убедить свою команду использовать новый инструмент анализа данных?

Чтобы убедить вашу команду использовать новый инструмент анализа данных, вам нужен стратегический подход. Начните с определения потребности и демонстрации преимуществ инструмента, в том числе того, как он может облегчить задачи, улучшить процесс принятия решений и повысить производительность. Обеспечьте обучение и решите любые проблемы, связанные со сложностью обучения, совместимостью системы или безопасностью данных. Внедряйте инструмент поэтапно, начиная с малого и расширяя его по мере того, как команда освоится. Регулярно делитесь положительными результатами, такими как экономия времени, повышение точности данных или более глубокое понимание вашего бизнеса. Помните, что изменения могут быть непростыми, но при открытой коммуникации и поддержке ваша команда сможет успешно перейти к новому инструменту. Удачи вам!

Какие ресурсы доступны для получения дополнительной информации об инструментах анализа данных?

В Интернете можно найти множество обучающих материалов для понимания сферы анализа данных. Учебный портал Webcom Academy публикует полезные материалы и статьи по веб-аналитике. На портале Go practice можно найти статьи от одного из самых известных специалистов в области продуктовой аналитики, Олега Якубенкова. В научном блоге Анализ малых данных Александра Дьяконова публикуется теоритические и практические знания. Open Data Science—это сообщество где можно найти информацию, советы и поддержку по многим вопросам, связанным с обработкой и анализом данных.