Las herramientas de Data Analytics que te mostramos en este post son las principales aplicaciones que debe saber emplear un Data Analyst.

Lenguaje Python

Python es uno de los lenguajes de programación que más se emplea en Data Analytiics. Es simple y versátil, lo que hace que hasta las personas que no lo han empleado nunca pueden adaptarse fácilmente a este lenguaje. Python se ha convertido como el principal recurso de la programación para el desarrollo de herramientas que permitan el análisis, tratado y procesamiento de los datos.
En términos de escalabilidad, Python tiene una ventaja sobre otros lenguajes de programación como R. Python ofrece más de un enfoque para resolver diferentes problemas. Python tiene paquetes como NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib, etc., con las que podemos trabajar en Data Analytics fácilmente.

Lenguaje R

El lenguaje de programación R ejecuta las instrucciones directamente, sin una previa compilación del programa a instrucciones en lenguaje máquina. El término entorno, en R, se refiere a un sistema totalmente planificado y coherente, en lugar de una acumulación de herramientas específicas e inflexibles, como suele ser el caso en otros softwares de análisis de datos.
En el Data Analytics el lenguaje R se emplea para manipular, procesar y obtener una visualización gráfica de los datos de alta calidad. Crea dashboards, informes automáticos y tiene herramientas de análisis estadístico para profundizar en el conocimiento de los datos.
R es un lenguaje de programación de código abierto, disponible sin necesidad de una licencia. Sin embargo, no es un lenguaje fácil de aprender. R tiene paquetes que transforman datos desordenados en una forma estructurada. El lenguaje de programación R es más lentos que otros lenguajes.

Tableau

Tableau es una de esas herramientas de Data Analytics. Tableau es una plataforma de análisis de datos integral que le permite preparar, analizar, colaborar y compartir sus conocimientos de Big Data. Tableau destaca en el análisis visual de autoservicio, lo que permite a las personas hacer nuevas preguntas sobre los macrodatos controlados y compartir fácilmente esa información en toda la organización. En DS4B tenemos un curso especial de Tableau para Data Analyst.

SQL

SQL para análisis de datos se refiere a la capacidad del lenguaje de consulta de bases de datos para interactuar con múltiples bases de datos a la vez, así como su uso de bases de datos relacionales. SQL es uno de los lenguajes flexibles y más utilizados, ya que combina una curva de aprendizaje rápida con una profundidad compleja que permite a los usuarios crear herramientas y paneles avanzados para el análisis de datos.
Para crear bases de datos e interactuar con ellas rápidamente, SQL se ha adaptado a una variedad de herramientas propietarias, cada una con su propio enfoque y nicho de mercado, incluidos los populares MySQL, Microsoft Access y PostgreSQL. SQL permite el acceso, la gestión y la recuperación de información específica de las bases de datos, que es donde la mayoría de las empresas los almacenan los datos. Dominar SQL es esencial si quieres convertirte en un experto en Data Analytics. En DS4B impartimos un curso de SQL específicamente para este trabajo de Data Analyst.

Power BI

Microsoft Power BI es una herramienta de análisis de datos, que permite combinar, modelar y visualizar datos. Se integra a archivos de Excel o grandes bases de datos, y permite extraer los registros necesarios. Power BI ayuda al Data Analyst a contar con información útil para sus operaciones diarias, es decir, monitorea el rendimiento de la empresa. El Data Analyst puede enlazarse a bases de datos, extraer y visualizar la información y generar informes sobre las principales actividades comerciales.
Power BI es intuitivo y fácil de comprender, pero lleva tiempo dominarlo ya que cuenta con us propio lenguaje. Power BI es gratuito y es una muy buena opción para pequeñas empresas. Permite dar seguimiento en tiempo real a datos relacionados con actividades principales de la compañía y genera informes interactivos en cuestión de horas o días, dependiendo del volumen de. Requiere de acciones manuales y cuenta con su propio lenguaje. Power BI carece de funciones de automatización.

Knime

Knime, una herramienta de data Analytics que nos ayuda a crear plataformas de DataAnalyst de manera sencilla e intuitiva, mediante el trabajo con flujos de datos ETL (Extract, Transform and Load), estructurados en tablas. Convierte una tecnología compleja en algo entendible y manejable. Por ejemplo, Knime ofrece un interfaz gráfico natural, que permite trabajar en entornos Data Mining sin conocimientos de programación.


Google Data Studio. Ahora Looker Studio

Looker Studio, anteriormente llamada Google Data Studio, tiene todo lo que necesitas para convertir tus datos en información valiosa. En este artículo, profundizaremos en las capacidades y el potencial de esta herramienta de analítica web y te mostraremos cómo puede transformar la forma en que utilizas los datos para impulsar tu negocio. Con Looker studio convertirás los datos en historias convincentes de arte de visualización de datos. Crearás rápidamente informes y paneles interactivos.

Skyvia

Skyvia es la plataforma de datos en la nube todo en uno para la integración de datos sin codificación, respaldo de nube a nube, administración a través de SQL y acceso a datos a través de la interfaz OData. Skyvia permite a los usuarios tomar el control total de sus datos empresariales en diversas fuentes, como Salesforce, Dynamics CRM, QuickBooks, MailChimp, SQL Azure, MySQL y muchos otros. Skyvia es una herramienta ETL que se usa para extraer, transformar y cargar datos entre sistemas de información. También llevan a cabo procesos de homogeneización de datos. Lo cual, permite implementar técnicas de analítica y gestión de bases de datos de la empresa.
Un Data Analyst emplea este software para gestionar y almacenar datos en la nube y para procesar e integrar grandes volúmenes de información proveniente de otros sistemas. El Data Analyst usa Skyvia para respaldar y consulta datos de diferentes fuentes internas. Es accesible para todo tipo de empresas, tiene un plan de suscripción gratuita y es muy flexible

SAS

SAS es un lenguaje de programación que permite trabajar con los datos fácilmente y de manera muy manejable. SAS te permite analizar un dato independientemente de la fuente de datos. En la segunda década del siglo XXi, SAS lanzó un conjunto de productos, para sus múltiples módulos SAS que incluyen , web, redes sociales. análisis de marketing, etc. SAS se usa para realizar perfiles de clientes y de prospectos, y también ayuda a predecir sus comportamientos y optimizar la comunicación con ellos.

Qlik View y Qlik Sense

QlikView comprime los datos y los mantiene en la memoria, donde están disponibles para una exploración inmediata por múltiples usuarios. QlikView permite recolectar datos desde diferentes orígenes, basados en ERP, CRM, data warehouses, bases de datos SQL, datos de Excel, etc. QlikView permite obtener perspectivas pormenorizadas mediante la creación de su propia analítica guiada enriquecida.
Qlik View crea una interfaz de usuario flexible para un data warehouse. Obtienes rápidamente un retrato real de las relaciones entre los datos. Realizas elaboradas presentaciones basadas en datos. Creas tablas y gráficos dinámicas e ilustrativos. Realizas análisis estadísticos. Vinculas descripciones y funcionalidad multimedia a los datos. Podemos construir nuestros sistemas expertos. Creamos nuevas tablas integrando información de fuentes muy diversas. Además, podemos construir nuestro propio sistema de negocio.
En QlikView, los desarolladores entregan la aplicación a los analistas y estos exploran, seleccionan o profundizan en los datos, pero se ven limitados al crear nuevas visualizaciones. Qlik Sense ofrece un descubrimiento de datos de autoservicio. Los analistas son libres de crear nuevas apps, visualizaciones y marcadores. Además, Qlik Sense es mucho más fácil de usar en pantallas táctiles y se adapta a diferentes tamaños de pantalla y distintos dispositivos..

Con este post sobre cuáles son las herramientas de Data Analytics te hemos enseñado las principales aplicaciones que debe saber emplear un Data Analyst. ¿Quieres convertirte en Data Analyst?