Las herramientas de análisis de datos son programas informáticos, aplicaciones y otras ayudas que los profesionales utilizan para analizar conjuntos de datos de manera que proporcionen información utilizable para realizar percepciones significativas, predicciones y tomar decisiones. El análisis de datos es un proceso importante para que las empresas y los profesionales encuentren información clave a partir de sus datos y puedan tomar decisiones y hacer predicciones con conocimiento de causa. En el mundo actual, impulsado por los datos, los profesionales confían cada vez más en el análisis de datos para tomar decisiones competitivas, relacionarse eficazmente con su público objetivo y dirigir proyectos con éxito. Una forma de alcanzar estos objetivos es mediante el uso de herramientas de análisis de datos. A continuación, presentamos un listado con las mejores herramientas de análisis de datos, junto a una serie de consejos para saber elegir la plataforma de análisis de datos más adecuada.
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Las mejores herramientas de análisis de datos
Las herramientas de análisis de datos son plataformas de software que procesan, analizan y visualizan grandes conjuntos de datos para extraer información significativa y apoyar la toma de decisiones. Estas herramientas abarcan desde sencillas aplicaciones de hoja de cálculo, como Microsoft Excel, hasta programas más complejos que detallaremos a continuación.
Estas herramientas permiten a los usuarios manipular datos, realizar análisis estadísticos, crear modelos predictivos y presentar los resultados en un formato comprensible mediante tablas, gráficos y cuadros de mando. Las herramientas de análisis de datos son esenciales en diversos campos, como la empresa, las finanzas, la sanidad y la investigación, ya que ayudan a las partes interesadas a identificar tendencias y optimizar procesos. Aquí desgranamos las herramientas más importantes de 2024.
Python
Situado en el primer puesto de los índices de popularidad de varios lenguajes de programación, Python es una herramienta imprescindible para los analistas de datos. Python es un lenguaje de programación de código abierto y extremadamente versátil con una amplia aplicabilidad en la industria de la ciencia de datos y otras disciplinas, como el desarrollo web y el desarrollo de videojuegos.
Python destaca por su sintaxis sencilla y su naturaleza flexible, lo que atrae enormemente a los desarrolladores. Su sencillez y adaptabilidad lo hacen especialmente eficaz para el análisis de datos, el aprendizaje automático, la automatización y la creación de aplicaciones web.
Microsoft Power BI
Se trata de una herramienta de análisis empresarial de Microsoft, que ofrece visualizaciones dinámicas y funcionalidades de inteligencia empresarial dentro de una interfaz fácil de usar. Esto permite a los usuarios finales generar sus informes y cuadros de mando sin esfuerzo, mejorando la exploración interactiva de datos y la recopilación de información. Sin embargo, al igual que ocurre con Excel, Power BI sacrifica a veces la flexibilidad en nombre de la accesibilidad. Algunas operaciones pueden ser difíciles de realizar y las funcionalidades en ciertas áreas pueden estar limitadas.
Tableau
Se trata de una herramienta de visualización de datos potente y de rápido crecimiento que se utiliza en el sector de la inteligencia empresarial. Ayuda a simplificar los datos brutos en un formato muy fácil de entender. El análisis de datos es muy rápido con Tableau; las visualizaciones son como cuadros de mando y hojas de cálculo. Tableau es una de las mejores herramientas de BI. Las principales empresas la utilizan para extraer información de grandes cantidades de datos en bruto. Gracias a su plataforma intuitiva y potente, tanto los usuarios técnicos como los no técnicos pueden crear cuadros de mando visuales y hojas de trabajo.
Lenguaje de programación R
Aunque no está tan de moda como Python, R sigue siendo una de las principales opciones para los analistas de datos. A menudo presentado como el principal competidor de Python, aprender uno (o ambos) de estos dos lenguajes es un paso fundamental para convertirse en analista de datos. R es un lenguaje específico de código abierto diseñado explícitamente para la ciencia de datos y la informática avanzada. Muy popular en el mundo financiero y académico, R es un lenguaje perfecto para la manipulación de datos, el procesamiento, la visualización, la computación estadística y el aprendizaje automático.
Spark
En ocasiones, las herramientas convencionales de análisis de datos, como Python o R, pueden quedarse cortas cuando se trata de conjuntos de datos enormes. Se requiere un conjunto diferente de herramientas para procesar conjuntos de datos con millones de filas a gran velocidad, incorporando técnicas avanzadas para poder proporcionar un alto rendimiento. Entre estas soluciones, Apache Spark es probablemente la más popular.
Draxlr
Ofrece un proceso de configuración rápido y sin complicaciones que le permite analizar datos en cuestión de minutos, sin necesidad de un equipo de TI. Tanto si utiliza bases de datos SQL, aplicaciones de terceros o archivos de Excel, Draxlr está diseñado para gestionar todo con flexibilidad, ofreciendo soluciones basadas en la nube y locales para adaptarse a sus necesidades. Su potente constructor de consultas sin código facilita a los usuarios no técnicos la ejecución de consultas ad-hoc, la creación de columnas personalizadas y la interacción con los datos sin escribir una sola línea de código.
Looker
Es una plataforma de análisis de datos basada en la nube que proporciona una solución integral para la exploración, el análisis y la visualización de datos. Ofrece una interfaz intuitiva y potentes funciones como LookML (Looker Modeling Language), que permite a los usuarios definir modelos de datos y realizar consultas SQL complejas sin necesidad de codificar.
Cómo elegir las herramientas de análisis de datos adecuadas: consejos
Muchas de estas plataformas están diseñadas para trabajar con los datos en tiempo real, analizarlos y compararlos de forma sencilla, favoreciendo el conocimiento de la empresa y el entorno en el que se encuentra en cada momento. Sin embargo, no todas las plataformas de análisis que se encuentran en el mercado cumplen estos requisitos y, por ello, desde la compañía han recogido los siete elementos que deben tener en cuenta las empresas a la hora de elegir una plataforma de análisis de datos:
Varios métodos de análisis
Es fundamental que la plataforma que elijamos utilice varios sistemas de análisis como aprendizaje automático, análisis de series temporales, DSL o SQL, entre otros. Esto permitirá relacionar la nueva información que se va obteniendo con los datos que ya estaban guardados, mejorando y aumentando la capacidad de análisis.
Integración
La plataforma debería incorporar gráficos, visualizaciones y análisis de la actividad empresarial para conseguir una mejor capacidad de análisis de los datos. Por ejemplo, en ella tendrían que poderse actualizar los datos, ofrecer interacciones, integrar visualizaciones de forma nativa o gestionar autentificaciones.
Análisis avanzado de Big Data
Teniendo en cuenta la enorme cantidad de datos que almacenan las compañías, lo más recomendable es elegir una plataforma que sea capaz de realizar análisis avanzados, incluyendo por ejemplo, reporting y scorecarding.
Escalabilidad
Otro elemento importante a la hora de elegir una plataforma de análisis de datos es que ésta nos ofrezca la posibilidad de escalar en base a las necesidades del negocio. La herramienta debe ser capaz de crecer al mismo ritmo que aumente el volumen y la variedad de datos que acumule la empresa.
Velocidad
La rapidez es clave, pues los datos pueden recogerse de manera constante. Ahora bien, la velocidad no solo es un elemento importante en cuanto a la recolección y análisis sino también, en cuanto a la implementación. Es decir, debemos poder implantar la herramienta de análisis que seleccionemos de forma rápida en la compañía.
Seguridad
La información que recabamos es confidencial, por lo que la plataforma debe ser segura y contar con sistemas que puedan hacer frente a cualquier vulnerabilidad. Por ello hay que valorar cómo es el sistema de acceso a la herramienta, cuáles son los sistemas de seguridad que utiliza y si es éstos son compatibles con el método de trabajo de la empresa.
Soporte
Por último, la plataforma debería contar con un equipo de soporte que pueda hacer frente a cualquier problema que suceda en la herramienta ya que si la plataforma falla puede generar pérdidas a la empresa.
