Outils d’analyse des données

L’analyse des données est la technique par laquelle les données brutes sont transformées en statistiques, en informations et en explications utiles pour prendre des décisions commerciales basées sur les données. L’analyse de données est devenue la pierre angulaire des opérations commerciales modernes.

Choisir le meilleur outil d’analyse de données est une tâche ardue car aucun outil ne répond à tous les besoins. Examinons les facteurs clés pour choisir entre les outils d’analyse de données et explorons ensuite certains des outils d’analyse de données les plus populaires disponibles sur le marché aujourd’hui.

Commençons par examiner quelques questions de base qui vous aideront à choisir les meilleurs outils d’analyse de données.

1) Que sont les outils d’analyse de données ?


Le terme  » outils d’analyse de données  » est utilisé pour classer les logiciels et les applications utilisés par les analystes de données pour créer et exécuter des processus analytiques qui aident les sociétés à prendre des décisions commerciales plus judicieuses et plus informées tout en minimisant les coûts et en accroissant les bénéfices.

2) Comment choisir un outil d’analyse ?


Comment trouver, parmi plusieurs outils d’analyse de données, celui qui convient le mieux à votre entreprise ? Commencez par prendre en compte les exigences commerciales de votre entreprise et déterminez qui utilisera les outils d’analyse de données.

Sera-t-il utilisé par des analystes de données et des scientifiques chevronnés ou par des utilisateurs non techniques ayant besoin d’une interface intuitive ?

Certains outils d’analyse de données offrent une expérience immersive dans la création de code, généralement avec SQL, tandis que d’autres sont plus concernés par la révision par clics et points, mieux adaptée aux débutants. Le logiciel d’analyse de données doit également prendre en charge les visualisations pertinentes pour vos objectifs commerciaux.

Tenez compte de la capacité du logiciel d’analyse des données à modéliser les données. Certains prennent en charge une couche syntaxique et sémantique ou peuvent effectuer eux-mêmes la modélisation des données.

analyse de données

Si vous ne souhaitez pas utiliser un logiciel qui le fait, vous devrez utiliser SQL ou des outils d’analyse de données comme le Data Build Tool (dbt) pour modéliser vos données avant de les analyser.

Enfin, tenez compte du prix et des licences. Certains outils d’analyse de données sont payants (licence ou abonnement), tandis que d’autres sont gratuits. Les outils d’analyse de données les plus chers ne sont pas toujours les plus complets, et il existe sur le marché de nombreux outils d’analyse de données robustes et gratuits qu’il ne faut pas négliger.

Maintenant que nous avons couvert ce que sont les outils d’analyse de données et comment choisir le meilleur logiciel d’analyse de données pour votre entreprise. Explorons maintenant les outils d’analyse de données les plus populaires en 2022.

3) Les outils d’analyse de données les plus populaires à connaître en 2022


outils d’analyse de données

Pour tirer le meilleur parti du nombre infini d’outils d’analyse de données actuellement proposés sur le marché, nous allons explorer les 25 outils d’analyse de données les plus en vue nécessaires pour devenir un analyste de données expert.

  1. R

R est aujourd’hui l’un des outils d’analyse les plus populaires du secteur. Il a dépassé SAS en termes d’utilisation et est désormais l’outil d’analyse de données de choix, même pour les entreprises qui peuvent facilement s’offrir SAS. Au fil des ans, R est devenu beaucoup plus robuste. Il gère les grands ensembles de données beaucoup mieux qu’auparavant, disons même une décennie plus tôt. Il est également devenu beaucoup plus polyvalent.

1800 nouveaux packages ont été introduits dans R entre avril 2015 et avril 2016. Le nombre total de paquets R est désormais supérieur à 8000. Le nombre de paquets suscite quelques inquiétudes, mais cela a certainement ajouté beaucoup aux capacités de R. R s’intègre également très bien à de nombreuses plateformes de Big Data, ce qui a contribué à son succès.

  1. Python
    Python est l’un des langages préférés des programmeurs depuis sa création. La principale raison de sa renommée est le fait qu’il s’agit d’un langage facile à apprendre et également assez rapide. Cependant, il s’est transformé en l’un des puissants outils d’analyse de données grâce au développement de bibliothèques analytiques et statistiques comme NumPy, SciPy, etc. Aujourd’hui, il offre une couverture complète des fonctions statistiques et mathématiques.

De plus en plus, nous voyons des programmeurs et autres techniciens se lancer dans l’analyse. La plupart d’entre eux connaissent déjà Python, qui est donc devenu un outil d’analyse de données de choix pour de nombreux scientifiques des données.

  1. Apache Spark
    Spark est un autre moteur de traitement open-source conçu pour l’analyse, en particulier pour les données non structurées ou les gros volumes de données. Spark est devenu l’un des outils d’analyse de données les plus populaires au cours des deux dernières années. Cela s’explique par plusieurs raisons, dont la facilité d’intégration avec l’écosystème Hadoop. Spark dispose de sa propre bibliothèque d’apprentissage automatique, ce qui le rend idéal pour l’analyse également.
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