Khi tầm quan trọng ngày càng gia tăng và nhu cầu phân tích dữ liệu của các công ty toàn cầu tăng cao. Việc tìm kiếm các Data Analytics Tools để hỗ trợ trong công việc là câu hỏi mà rất nhiều nhà phân tích tìm kiếm. Bước đầu trong phân tích dữ liệu có thể đầy thách thức và việc lựa chọn giữa công cụ mã nguồn mở hay trả phí đôi khi là một vấn đề. Bài viết dưới đây của It.die là Top 10+ Data Analytics Tools được ưa chuộng nhất hiện nay dựa trên hiệu suất, khả năng học hỏi và mức độ phổ biến.
Data Analytics Tools là gì?
Data Analytics Tools là tập hợp phần mềm và ứng dụng mà các chuyên gia phân tích dữ liệu sử dụng để phát triển và thực thi các quy trình phân tích. Các công cụ này là chìa khóa giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn, dựa trên thông tin chi tiết và chính xác. Sử dụng Data Analytics Tools sẽ hỗ trợ khả năng tìm hiểu sâu hơn về các mô hình, xu hướng và thông tin ẩn trong dữ liệu, từ đó mang đến sự hỗ trợ quyết định và khả năng tạo ra giá trị từ tập dữ liệu này.
Để có thể hiểu rõ hơn về các công cụ phân tích dữ liệu bạn có thể tham khảo các khóa học đào tạo Data Analyst của MDA. Một đơn vị chuyên đào tạo các chuyên gia phân tích dữ liệu tốt nhất hiện nay.
Vai trò của Data Analytics Tools
Vai trò của Data Analytics Tools rất quan trọng trong. Giúp tổ chức và cá nhân khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu. Bạn có thể tham khảo một số vai trò ở dưới đây:
- Công cụ phân tích dữ liệu cho phép thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thực hiện xử lý như làm sạch, biến đổi và chuẩn bị dữ liệu để sẵn sàng cho việc phân tích.
- Hỗ trợ thực hiện các phân tích thống kê cơ bản và khai thác dữ liệu. Để khám phá xu hướng & thông tin quan trọng.
- Biến dữ liệu thành các biểu đồ, đồ thị và biểu đồ trực quan. Giúp người dùng dễ dàng hiểu và trực quan hóa thông tin phức tạp.
- Cho phép người dùng tạo và áp dụng các mô hình dự đoán, học máy, khai thác dữ liệu. Để dự đoán xu hướng tương lai và hiểu sâu về dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu cung cấp thông tin cần thiết để đưa ra quyết định thông minh. Dựa trên cơ sở dữ liệu thay vì cảm tính.
- Công cụ này hỗ trợ tối ưu hóa quy trình kinh doanh. Cải thiện hiệu suất dựa trên việc phân tích dữ liệu về hoạt động và tổ chức.
- Tạo ra thông tin, ý tưởng và kiến thức mới từ dữ liệu. Tạo nhiều cơ hội cho sự sáng tạo & phát triển.
- Kiểm tra tính đúng đắn và độ tin cậy của các mô hình. Dự đoán thông qua việc so sánh với dữ liệu thực tế.
- Hỗ trợ tương tác và chia sẻ thông tin phân tích qua các báo cáo, biểu đồ và giao diện tương tác.
Top 10+ Data Analytics Tools được ưa chuộng nhất hiện nay
1. Microsoft Power BI
Microsoft Power BI là một sản phẩm phần mềm giúp hiển thị dữ liệu một cách trực quan và tương tác, do Microsoft phát triển với sự tập trung chính vào phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Intelligence – BI). Nó thuộc phần của Microsoft Power Platform.
Power BI bao gồm một loạt dịch vụ phần mềm, ứng dụng và công cụ kết nối các hoạt động với nhau để biến các nguồn dữ liệu không liên quan thành thông tin chi tiết, rõ ràng và dễ hiểu thông qua việc tạo các biểu đồ và hình ảnh. Dữ liệu có thể được nhập bằng cách trực tiếp truy cập cơ sở dữ liệu, trang web, hoặc các tệp dữ liệu có cấu trúc như bảng tính, CSV, XML và JSON.
Xem thêm: Top 10 đơn vị cung cấp dịch vụ SEO uy tín, chất lượng cao
2. R Programming
R Programming là một Data Analytics Tools phân tích hàng đầu trong lĩnh vực, được ưa chuộng trong thống kê và mô hình hóa dữ liệu. R Programming dễ sử dụng và linh hoạt trong cách trình bày dữ liệu. R Programming đã vượt qua SAS trong nhiều khía cạnh như xử lý dữ liệu lớn, hiệu suất và kết quả.
R Programming hoạt động trên nhiều hệ điều hành như -UNIX, Windows và macOS. Với hơn 11.556 gói mở rộng, R cho phép người dùng dễ dàng duyệt qua các gói theo danh mục. R còn cung cấp công cụ tự động cài đặt gói theo yêu cầu, đồng thời hỗ trợ tích hợp tốt với dữ liệu lớn.
3. Tableau Public
Tableau Public là một nền tảng phân tích dữ liệu trực quan miễn phí. Tableau Public cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như Kho dữ liệu doanh nghiệp, Microsoft Excel và dữ liệu web. Tableau Public giúp tạo ra các biểu đồ, bản đồ, và bảng điều khiển trực quan, có thể được cập nhật thời gian thực trực tiếp trên web.
Ngoài ra, người dùng có thể dễ dàng chia sẻ các tạo phẩm này thông qua mạng xã hội và tải xuống dữ liệu dưới nhiều định dạng khác nhau. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và cách trình bày thông tin sáng tạo, Tableau Public đứng vượt trội so với các công cụ tương tự trong việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Xem thêm: Top 10 phần mềm quản lý trung tâm ngoại ngữ uy tín
4.Python Data Analytics Tools
Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng dễ đọc và dễ viết. Nó là mã nguồn mở, được phát triển bởi Guido van Rossum từ cuối những năm 1980. Python hỗ trợ cả phong cách lập trình hàm và cấu trúc. Nó tương tự với các ngôn ngữ khác như JavaScript, Ruby và PHP, giúp việc học nhanh chóng. Python có nhiều thư viện mạnh mẽ cho học máy như Scikit-learn, Theano, TensorFlow và Keras.
Một điểm đáng chú ý khác của Python là khả năng tích hợp trên nhiều nền tảng khác nhau như máy chủ SQL, cơ sở dữ liệu MongoDB và JSON. Python cũng xuất sắc trong việc xử lý dữ liệu văn bản.
5. SAS Data Analytics Tools
SAS là một môi trường lập trình và ngôn ngữ được sử dụng để xử lý dữ liệu và là một công ty hàng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Nó được phát triển ban đầu bởi Viện SAS vào năm 1966 và tiếp tục được phát triển trong những năm 1980 và 1990. SAS cho phép dễ dàng truy cập, quản lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Vào năm 2011, SAS đã giới thiệu một bộ sản phẩm quan trọng dành cho việc phân tích thông tin khách hàng, bao gồm nhiều mô-đun liên quan đến web, mạng xã hội và phân tích tiếp thị. Hiện nay, nó được rộng rãi sử dụng để xây dựng hồ sơ khách hàng và phân tích khách hàng tiềm năng. SAS Data Analytics Tools cũng có khả năng dự đoán hành vi của khách hàng, quản lý và tối ưu hóa thông tin liên lạc.
6. Apache Spark
Trường thí nghiệm AMP tại Đại học California, Berkeley, đã chế tạo Apache Spark vào năm 2009. Apache Spark là một công cụ xử lý dữ liệu với tốc độ cao, hoạt động trên quy mô lớn và thực thi các ứng dụng trong cụm Hadoop nhanh hơn gấp 100 lần khi sử dụng bộ nhớ và nhanh hơn gấp 10 lần khi sử dụng đĩa cứng.
Spark được xây dựng dựa trên nền tảng khoa học dữ liệu và tri thức của nó giúp đơn giản hóa việc làm việc với khoa học dữ liệu. Spark cũng nổi tiếng trong việc xử lý các luồng dữ liệu và phát triển các mô hình học máy. Một phần quan trọng của Spark là thư viện MLlib, cung cấp một loạt các thuật toán máy học tiên tiến để hỗ trợ các kỹ thuật khoa học dữ liệu lặp đi lặp lại như phân loại, hồi quy, lọc cộng tác, phân cụm và nhiều khả năng khác.
7. Excel
Excel Data Analytics Tools phân tích cơ bản, được ứng dụng rộng rãi và phổ biến trong hầu hết các lĩnh vực. Dù bạn là chuyên gia về Sas, R hay Tableau, Excel vẫn là một phần không thể thiếu. Excel trở nên quan trọng khi cần phân tích dữ liệu nội bộ của khách hàng.
Excel tiến hành phân tích các nhiệm vụ phức tạp và tổng hợp dữ liệu một cách dễ dàng, với khả năng xem trước bản tóm tắt của bảng để lọc dữ liệu theo nhu cầu của khách hàng. Excel đi kèm với các tùy chọn sẵn có như phát hiện mối quan hệ tự động, tạo biểu thức DAX và nhóm thời gian để giúp bạn tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
8. RapidMiner
RapidMiner là một nền tảng khoa học dữ liệu tích hợp, được phát triển bởi cùng một công ty chuyên về các nhiệm vụ phân tích dự đoán và các phân tích cao cấp khác như khai thác dữ liệu, phân tích văn bản, học máy và phân tích hình ảnh mà không cần kiến thức về lập trình.
RapidMiner có khả năng tổng hợp các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm Access, Excel, Microsoft SQL, dữ liệu Teradata, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase, và nhiều nguồn khác.
Nền tảng này có tính năng mạnh mẽ, cho phép tạo các phân tích dựa trên tình huống thực tế và tiến hành việc cài đặt biến đổi dữ liệu một cách linh hoạt. Điều này có nghĩa là bạn có khả năng kiểm soát các định dạng và bộ dữ liệu để thực hiện các phân tích dự đoán và phân tích khác nhau.
Xem thêm: Mua tên miền ở đâu uy tín? Top 10 nhà cung cấp tên miền
9. QlikView
QlikView là một Data Analytics Tools tốt dành cho bạn. Giải pháp phân tích dữ liệu có nhiều đặc điểm độc đáo, bao gồm công nghệ được bảo hộ bằng sáng chế và khả năng xử lý dữ liệu trong bộ nhớ. Điều này giúp tăng tốc độ thực hiện kết quả cho người dùng cuối và lưu trữ dữ liệu trực tiếp trong các báo cáo. Việc liên kết dữ liệu trong QlikView được thực hiện tự động và có khả năng nén kích thước tới gần 10% so với kích thước ban đầu.
10. Splunk
Splunk là một Data Analytics Tools mạnh mẽ dùng để phân tích và tìm kiếm thông tin trong dữ liệu được máy tạo ra. Splunk hoạt động bằng cách thu thập và xử lý dữ liệu nhật ký dưới dạng văn bản, sau đó cung cấp một giao diện dễ sử dụng để thực hiện tìm kiếm thông qua các dữ liệu này.
Với Splunk, người dùng có khả năng thu thập mọi loại dữ liệu và thực hiện các phân tích thống kê đa dạng trực tiếp trên chúng, sau đó trình bày kết quả ở nhiều định dạng khác nhau để dễ dàng hiển thị.
Để sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu một cách tối ưu mang lại hiệu quả bạn cần một chiếc laptop tốt. Để chọn laptop cho Data Analytics Tools hãy tham khảo thông tin từ MDA.
Tóm lại, các Data Analytics Tools được giới thiệu trên đây là những lựa chọn tốt để bắt đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Chúng đem lại khả năng làm việc với dữ liệu một cách thông minh và hiệu quả. Tùy thuộc vào mục tiêu và nhu cầu của bạn, bạn có thể chọn được công cụ phù hợp nhất để phân tích và hiểu rõ hơn về dữ liệu. Đừng ngần ngại khám phá và học hỏi để phát triển kỹ năng và hiểu biết thông qua MDA. Đơn vị đào tạo phân tích dữ liệu được đánh giá cao hàng đầu Việt Nam.
