El análisis de datos es una disciplina que sigue creciendo y haciéndose un hueco en el mercado. Cada vez son más las empresas que dedican recursos a contratar a profesionales especializados y a buscar herramientas de análisis de datos que las hagan más competitivas.

Esta búsqueda de la diferenciación respecto a la competencia es algo que puedes aprovechar si encuentras una buena formación en análisis de datos y aprendes a manejar algunas de las principales herramientas que se usan hoy en día.

En este artículo vamos a hacer un repaso por las mejores herramientas de análisis de datos que debes conocer. Sin muchos más preámbulos, te dejamos con nuestra lista con las 10 herramientas de análisis de datos que te harán la vida más sencilla. Si lo que quieres es trabajar en este campo, debes saber de qué van y aprender a dominar algunas de ellas:

Microsoft Power Bi

Si tienes el entorno de Microsoft, Microsoft Power BI es una de las mejores herramientas en la visualización de datos del mercado (y puedes certificarte en la herramienta realizando una formación de la propia compañía).

Esta plataforma te permite procesar datos en bruto en una información comprensible a través de visualizaciones interactivas, dashboards (o cuadros de mando) y gráficos. Podrás trabajar en escritorio, en dispositivos móviles o incluso en la nube y de forma colaborativa. Estas son algunas funcionalidades:

  • Ayuda a interconectar fuentes de datos dentro de la plataforma, como por ejemplo Azure, Google Analytics, SharePoint o SQL Server.
  • A través de Power Query ofrece un servicio de ETL (Extracción, Transformación y Carga) de datos, que los criba antes de pasar a analizarlos.
  • Ofrece DAX (Data Analysis Expressions) que consiste en una serie de fórmulas y métricas que se ajustan a las necesidades de análisis específicos.
  • Las gráficas y dashboards de Microsoft Power Bi se actualizan al momento de introducir cambios en los campos, por lo que no es necesario modificarlas manualmente.

Qilk Sense

Si buscas una herramienta de análisis de datos potente para llevar a cabo tareas del Business Intelligence y en la nube, Qilk Sense te dará lo que buscas. Es una plataforma pensada para realizar un análisis de datos contundente para la toma de decisiones de negocio, mediante el análisis asociativo que permite relacionar conjuntos de datos complejos.

  • Quilk Sense puede depurar los datos para su posterior tratamiento a través del Data Preparation.
  • Contiene un motor asociativo que permite mapear patrones y relaciones entre los datos que podrían pasar desapercibidos en análisis lineales.
  • Ofrece la posibilidad de crear visualizaciones interactivas de la información, que pueden cambiar cuando se modifican los parámetros o filtros.
  • Permite crear lo que se conoce como Data Storytelling, ofrecer una narrativa con las conclusiones de los datos y hacerlos comprensibles a una audiencia.

Konstanz Information Miner (KNIME)

Si trabajas en un entorno académico (aunque también es habitual en entornos corporativos) y buscas una herramienta de análisis de datos que facilite la participación colaborativa en proyectos Konstanz Information Miner (KNIME), de código abierto, es la clave. Permite la integración, análisis y visualización de datos con una interfaz intuitiva.

KNIME Se divide en dos componentes: Analytics Platform y Server. La primera está planteada para crear flujos de trabajo con análisis de datos a través de una interfaz visual. La segunda es una versión pensada para el entorno empresarial para realizar proyectos colaborativos, automatizar flujos de trabajo y manejar grandes volúmenes de datos.

  • Elimina la programación de la ecuación trabajando con nodos que cada usuario puede modificar conforme avanza con los flujos de trabajo. Es un enfoque más visual e intuitivo, para construir un análisis completo.
  • Tiene integraciones con las que poder manejar grandes volúmenes de datos, por lo tanto, facilita el trabajo con Big Data y Machine Learning, por ejemplo realizando tareas como la regresión, clustering o clasificación.
  • Tiene el potencial de automatizar flujos de trabajo con tareas repetitivas que, de forma manual, comerían mucho tiempo a los participantes.

Zoho Analytics

Zoho Analytics es una plataforma que se emplea, sobre todo en Business Intelligence. Esta herramienta sirve para generar informes y para el análisis de los datos recopilados. Accede a las métricas clave del ámbito de la empresa y ayuda a visualizar tendencias y patrones.

Uno de los puntos fuertes de esta herramienta y lo que la convierte en una de las herramientas para análisis de datos más importantes es la generación de tableros personalizados. También facilita la creación de alertas y el uso de herramientas de predicción de resultados.

Con esto en mente, los analistas de datos pueden elaborar predicciones y mejorar la toma de decisiones en el futuro.

Tableau Public

Igual que en el caso de Zoho Analytics, Tableau Public es una de las herramientas de análisis de datos que se emplean en Business Intelligence. En este caso, esta aplicación facilita el análisis de datos históricos y, con ello, la toma de decisiones estratégicas importantes para las empresas.

Tableau Public permite a las empresas procesar la información y darle forma, para, más adelante, ser capaces de presentarla a través de distintas herramientas de visualización de datos. Una visualización que se puede hacer de forma intuitiva y sencilla gracias al trabajo de esta herramienta.

Como último paso, esta herramienta hace que los expertos y las empresas se puedan descargar los resultados y compartirlos con los clientes u otros socios.

Rapid Miner

Rapid Miner es una herramienta de análisis de datos enfocada al trabajo con Machine Learning. Está completamente orientada a generar distintas analíticas y a poder llevar a cabo una monitorización de las distintas transformaciones que sufren los datos en tiempo real.

Se trata de un software que se puede integrar con otras herramientas útiles en el análisis de datos. Pude acceder a datos recopilados y almacenados en bases de datos tradicionales, así como a otras aplicaciones como Access o Excel.

Respecto a su integración con Machine Learning, esta herramienta es intuitiva y no es necesario tener conocimientos de programación para encontrar y usar las funcionalidades relacionadas con el aprendizaje automático.

Hadoop

Apache Hadoop es un framework de trabajo que se emplea para el tratamiento, procesamiento y análisis de datos para Big Data. Se trata de un entorno de trabajo que cuenta con su propio ecosistema de aplicaciones y tecnologías relacionadas. Además, es una de las herramientas más veteranas en el mundo del análisis de datos.

Las bibliotecas de Hadoop cuentan con modelos de programación simples que se emplean, sobre todo, para el almacenamiento distribuido de la información. Esto quiere decir que Hadoop funciona a través de un clúster de ordenadores conectados entre si.

Apache Hadoop reparte la carga de trabajo y el almacenamiento de los datos para que su procesamiento sea más rápido y eficiente.

MongoDB

MongoDB es una base de datos de tipo NoSQL, lo que la convierte en un elemento especialmente interesante para el almacenamiento de datos no estructurados. No obstante, MongoDB tiene un ámbito de aplicación más amplio que las bases de datos NoSQL tradicionales.

Así, nos encontramos con una herramienta que sirve para distintos proyectos, siendo especialmente útil en aquellos que necesitan escalabilidad. Así, gracias a sus posibilidades, se puede hacer que un sistema de datos escale de manera horizontal de manera sencilla y sin muchos problemas.

Apache Spark

Apache Spark es un motor que se emplea para el procesamiento de datos. Se trata de una herramienta de código abierto y que se usa en programación distribuida, lo que lo convierte en un sistema accesible para el trabajo de los Data Scientist.

Se puede usar como complemento de Hadoop en el procesamiento de los datos, llegando a ser hasta 100 veces más rápido que este en memoria o 10 veces más rápido en disco.

Python

Python es uno de los principales lenguajes de programación que se emplean en análisis de datos, Data Science e Inteligencia Artificial. Se trata de un código que ha ido ganando popularidad con el paso de los años y una de las herramientas de análisis de datos más eficientes.

Obviamente, al tratarse de un lenguaje complejo de programación, Python requiere de más tiempo de aprendizaje que otras herramientas para Big Data, pero, merece la pena, ya que es una de las más completas.

Uno de sus grandes inconvenientes ahora mismo es su potencia de procesamiento, que es menor que la que pueden aportar otras herramientas de análisis de datos. Por eso, suele emplearse Python en tareas de integración o en aquellas en las que no existan los cálculos pesados.

¡Fórmate en análisis de datos!

Hemos visto algunas de las herramientas de análisis de datos que debes conocer para poder trabajar en este sector. Algunas de ellas son de más fácil acceso que otras e incluso puedes aprender a usarlas de manera autodidacta. No obstante, si quieres triunfar en el mundo del análisis de datos, lo mejor es que encuentres una formación adecuada para ello.

En Tokio School contamos con un amplio catálogo de cursos de Análisis de Datos, con especializaciones en distintos aspectos. Desde Cloud Computing hasta Big Data o especializaciones en herramientas concretas como Apache Hadoop, que hemos mencionado en este artículo. Elige la que mejor se adapte a lo que necesitas y ¡empieza a formarte!

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