Programy dla analityków danych biznesowych?

Z jakich programów korzystają analitycy danych biznesowych?

Data science, czyli analiza danych, to interdyscyplinarny obszar badań, który wykorzystuje naukowe metody, procesy i algorytmy do wydobywania wartości z danych. Interesują się nim profesjonaliści z wielu branż: analitycy biznesowi, statystycy, architekci oprogramowania czy osoby zajmujące się sztuczną inteligencją. Analiza danych ujawnia trendy i generuje spostrzeżenia, które umożliwiają firmom podejmowanie lepszych decyzji, opracowywanie bardziej innowacyjnych produktów i świadczenie lepszych usług.

W rzeczywistości każdy, kto chce zostać analitykiem danych, musi mieć dobrze rozwinięte umiejętności analityczne, umiejętność logicznego myślenia i zwracania uwagi na szczegóły. Analityka biznesowa wymaga pewnych umiejętności posługiwania się zaawansowanymi programami komputerowymi.

MS Excel

Głównym narzędziem dla analityka jest MS Excel. Korzystanie z tego programu zapewnia dużą elastyczność, a także kompatybilność z wieloma systemami. Oznacza to, że ze względu na popularność tego programu, udostępnianie plików pomiędzy osobami pracującymi na różnych stanowiskach i w różnych firmach odbywa się bezproblemowo. Podczas gdy Excel jest jedną z podstawowych aplikacji używanych przez analityków danych biznesowych, pojawiają się coraz bardziej inteligentne aplikacje i systemy.

Niektóre z najczęściej używanych i popularnych narzędzi do analizy biznesowej to:

Microsoft Power BI

Raporty i podsumowania tego programu są aktualne, dostępne na wszystkich urządzeniach inteligentnych oraz łatwe w zarządzaniu w razie potrzeby. Dane zbierane z różnych źródeł są wielowymiarowe, a analiza dostarczana jest w czasie rzeczywistym.

QlikView

Ceniony za szybkość i możliwość pracy z dowolnym źródłem danych. System ten posiada zaawansowaną funkcję dostosowywania, która szybko przygotowuje, planuje i analizuje raporty.

Tableau

System analityki biznesowej wykorzystuje funkcje Ask Data i Explain Data, które wykorzystują przetwarzanie języka naturalnego, a także mechanizmy sztucznej inteligencji i statystyki dla jeszcze lepszej analizy biznesowej, zarówno dla użytkowników biznesowych, jak i osób niemających doświadczenia w danych naukowych.