Você sabia que o uso de ferramentas de Analytics é um dos temas presentes dentro do campo de estudo de Ciência de Dados? Essa área do conhecimento engloba três principais pilares, são eles:

Matemática e Estatística: Impossível imaginar o estudo de dados sem o apoio das áreas de exatas. Dentro desse tema são abordadas as técnicas de cálculo, álgebra, otimização, estatística descritiva, probabilidade e inferência;

Computação: Nesse pilar, as linguagens de programação e ferramentas de visualização de dados se tornam fortes aliadas nas análises de dados.

Conhecimento de negócio: Por último, mas com maior importância, está a área destinada ao conhecimento do negócio, ponto que possibilita o uso das técnicas para resolver os desafios relacionados a dados  das empresas.

A união desses três pilares forma o âmbito da Ciência de Dados, que permite analisar uma informação acerca de um produto/cliente para que seja tomada uma decisão racional baseada em dados. Logo, ao contrário do que muitos pensam, essa é uma área de negócios, e não de tecnologia!

Portanto, é importante ter a visão de que as ferramentas de Analytics são apenas uma pequena parcela do que é a análise de dados. Na realidade, essa área de estudo requer 80% de técnicas voltadas para alfabetização de dados e desenvolvimento de uma mentalidade analítica, e apenas 20% do domínio e vivência em ferramentas.

Apesar disso, conhecer as principais soluções do mercado pode aumentar a sua produtividade em relação às suas análises de dados. Pensando nisso, nós realizamos um overview muito especial sobre as grandes opções do mercado, suas vantagens e desvantagens.

Continue a leitura conosco e decole nas suas análises!

As 8 principais ferramentas de Analytics do mercado!

O processo de Analytics nada mais é do que a medição, coleta, análise e tomada de decisão baseada nos dados. Através desse processo, é possível compreender inúmeros fenômenos, como por exemplo o comportamento do seu público no meio digital, os fatores que influenciam um colaborador deixar a empresa, entre outros.

O conceito de Analytics proporciona que o principal objetivo do campo da Ciência de Dados, a tomada de decisão inteligente baseada na análise e interpretação de dados, seja atingido. Para que essa meta seja conquistada com eficiência, surgiram as ferramentas analytics, que através de diferentes tipos de análises e métricas conseguem aumentar a produtividade do seu trabalho.

Pensando em otimizar a sua escolha, elencamos aqui as 8 principais ferramentas com suas respectivas vantagens e desvantagens, assim você poderá conhecê-las melhor e entender quais delas fazem sentido para a necessidade da sua empresa. Veja:

1. Microsoft Excel

O que é: uma das mais antigas ferramentas, o Excel é uma excelente ferramenta para visualização de dados. Por ser bastante flexível, pode ser uma ótima solução em qualquer negócio para tarefas processuais e simplistas.

Vantagens

  • infinidade de operações;
  • capacidade de memória interessante;
  • ferramenta amigável;
  • gráficos personalizados e automatizados;
  • solução flexível e adaptável.

Desvantagens

  • capacidade limitada em relação ao Big Data;
  • depende 100% dos conhecimentos do analista;
  • problemas de salvamento e controle de versões.

2. Knime

O que é: o Knime é uma plataforma de análise de dados opensource baseada em fluxos e que possui um estilo point and click. Além da simplicidade no desenvolvimento das análises, os fluxos construídos podem ser reaproveitados, gerando grande eficiência quando é necessário realizar a mesma análise com diferentes conjuntos de dados.

Vantagens

  • possui uma versão gratuita que pode ser utilizada em qualquer computador;
  • existe uma comunidade de usuários e desenvolvedores contribuindo para aumentar o número de funcionalidades disponíveis;
  • não requer conhecimento em nenhuma linguagem de programação;
  • acesso a diversos formatos de fontes de dados;
  • permite utilizar códigos R e Python para análises mais complexas.

Desvantagens

  • capacidade limitada em relação ao Big Data quando utilizado sem a versão Server;
  • número de usuários bastante limitado quando comparado com Excel, Python e R, o que pode tornar mais difícil encontrar ajuda online.

3. SQL – Structured Query Language

O que é: a linguagem de consulta estruturada (SQL) é a ferramenta mais utilizada pelos profissionais de dados, simplesmente porque é ela que nos permite obter as informações que estão armazenadas em bancos de dados para realização das análises. Por possuir também muitas funções, quando bem utilizado, o SQL acelera o processo de extração, tratamento e carga dos dados, fazendo com que o insumo para trabalho dos analistas e cientistas de dados esteja com boa qualidade.

Vantagens

  • por ser muito utilizado, é bastante fácil encontrar materiais de ajuda na internet;
  • pode ser utilizada em diferentes sistemas de bancos de dados: mysql, postgresql, microsoft sql, oracle e outros;
  • opera bem com o alto volume de dados (big data);
  • grande número de funcionalidades permite realizar tratamentos e transformações complexas nos dados.

Desvantagens

  • por ser similar a uma linguagem de programação, possui uma curva de aprendizado um pouco maior;
  • é fundamental organizar bem os códigos para garantir que o desenvolvimento e manutenção ocorram sem problemas;
  • não possui uma interface nativa para visualização dos dados.

4. Python

O que é: a linguagem de programação Python é bastante flexível e versátil, permitindo desenvolver desde simples aplicações para realizar a coleta de dados em sites até a construção de aplicativos Web. Existem diversas bibliotecas em Python específicas para análise de dados, o que torna diversas tarefas dos analistas e cientistas de dados muito mais rápidas e simples.

Vantagens

  • diversas bibliotecas existentes facilitam tarefas do dia a dia dos analistas e cientistas de dados;
  • grande número de usuários da linguagem para análise de dados facilita encontrar ajuda em sites como o Stack Overflow;
  • A implantação das soluções de análises desenvolvidas pode ser feita de forma simples e rápida por times especializados.

Desvantagens

  • Curva de aprendizado acentuada para quem não tem conhecimentos em programação;
  • Não foi criada inicialmente para análise de dados e algumas bibliotecas são pouco eficientes;
  • Capacidade limitada em relação ao Big Data;

5. R

O que é: a linguagem R foi criada para o desenvolvimento de análises e modelos estatísticos. Ela possui diversos ambientes de desenvolvimento open source, sendo o RStudio uma das mais populares.

Vantagens

  • possui grande número de bibliotecas com funções já prontas e testadas pela comunidade mantenedora do projeto para realizar diversos tipos de análise e modelagem;
  • é uma referência na construção de gráficos de altíssima qualidade e de forma totalmente customizada;
  • por ser open source, possui uma grande comunidade de usuários que contribuem desenvolvendo novas bibliotecas e aperfeiçoando as existentes;

Desvantagens

  • curva de aprendizado acentuada para quem não tem conhecimentos em programação;
  • ausência de padrão no desenvolvimento de códigos pode resultar em lentidão na execução das análises;
  • capacidade limitada em relação ao big data.

6. Microsoft Power BI

O que é: o Power BI é uma solução de serviços de inteligência de negócios baseada na Azure, a nuvem da Microsoft. Através de telas intuitivas, a ferramenta amigável pode ser implementada em plataformas locais e cloud para auxiliar na visualização e análise de dados com relatórios e dashboards compartilhados.

Vantagens

  • integração com tabelas do Excel e mais uma ampla variedade de fontes de dados;
  • visualizações de dados personalizadas e interativas;
  • possui um plano com uma versão gratuita, e mesmo na versão paga, o custo da assinatura é baixo comparado a outras soluções similares;
  • recebe atualizações frequentes da Microsoft.

Desvantagens

  • apresenta dificuldades com relacionamento complexos de tabelas;
  • opções de configuração das visualizações são limitadas;
  • interface de usuário bastante “poluída”;
  • linguagem de expressão rígida baseada apenas em DAX – Data Analysis Expressions;
  • paralisa com grandes volumes de dados.

7. Tableau

O que é: adquirida pela Salesforce em 2019, o Tableau é uma ferramenta de análise de dados com a maior base de usuários de todo o mercado de web analytics. Com isso, os usuários podem criar uma vasta gama de visualizações e obter insights incríveis. Através de recursos avançados, a solução permite a visualização de fácil compreensão até para dados em tempo real.

Vantagens

  • visualizações agradáveis, personalizadas e poderosas;
  • conectores nativos para suporte à integração de bancos de dados baseados em SQL;
  • suporte para diferentes tipos de operações de junção de fontes de dados diferentes;
  • possui uma versão gratuita;
  • a função Ask Data permite que as análises sejam realizadas por meio de perguntas (em inglês) feitas ao Tableau, que responde com gráficos pré-formatados;
  • recursos integrados de análise de dados e machine learning próprios, além de integração com R e Python.

Desvantagens

  • limitações com fontes de dados de alto volume e velocidade;
  • limitações em relação ao processamento de dados não estruturados;
  • versão paga com um custo mais alto quando comparado a outras soluções similares.

8. Google Data Studio

O que é: ferramenta desenvolvida pelo Google que possibilita a transformação de dados brutos em relatórios de fácil interpretação. Com essa solução, você pode coletar dados de diversas plataformas e centralizá-las em um único painel.

Vantagens

  • compatível com várias fontes de dados;
  • relatórios personalizados;
  • dados em tempo real;
  • visualizações interativas;
  • baseado em nuvem;
  • gratuito;
  • de fácil manuseio.

Desvantagens

  • relatórios pouco automatizados;
  • não suporta grande volume de dados;
  • ferramenta muito simplista quando comparada com outras no mercado;
  • dificuldade em realizar cruzamento de informações internamente.

Domine o universo da análise de dados e ferramentas de Analytics com a Preditiva!

Agora que você já conhece as principais ferramentas de Analytics e compreendeu que elas são um meio para chegar em uma análise de dados mais produtiva, que tal saber como se especializar cada vez mais dentro das áreas do conhecimento de Ciência de Dados?

A Preditiva Analytics é uma escola de alfabetização em dados com foco em carreira e empregabilidade. Nossa expertise está voltada para o desenvolvimento de uma mentalidade analítica com o uso correto dos dados para o conhecimento de um negócio.

Com o curso Foundations, você ganhará afinidade com as principais técnicas estatísticas e fluência no uso do Microsoft Excel através de aulas gravadas e ao vivo.

Já com o Data Analytics você poderá expandir seus conhecimentos sobre as análises de dados utilizando as ferramentas mais valorizadas do mercado de trabalho. 

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Autor

Bacharel em Estatística pelo IME-USP, com Especialização em Inteligência Artificial, Machine Learning, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos pela POLI-USP. Trabalhou com modelagem de riscos por 10 anos, desenvolvendo principalmente modelos para quantificação de Risco Operacional. Atualmente é Consultor em Ciência de Dados, atuando em projetos relacionados a Fraudes, Jurídico e CRM.