Top 10 công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2022

Bạn đang muốn tìm top 10 công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2022? Giữa thời đại công nghệ phát triển giữa vô vàn kiến thức thì Phân tích dữ liệu là điều rất cần thiết. Phân tích dữ liệu nói nhanh gọn nhất là quá trình chọn lọc dữ liệu sau đó tìm kiếm, thu thập thông tin quan trọng, rồi tổng hợp lại. Hãy cùng tìm hiểu các công cụ phân tích phổ biến nhất nhé!

Lập trình R

Đầu tiên trong Top 10 công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2022 là Lập trình R. Việc phân tích dữ liệu, thống kê, học máy sẽ sử dụng công cụ này để có kết quả tốt nhất. Đây là một ngôn ngữ lập trình riêng biệt và có thể sử dụng cho bất kỳ hệ điều hành nào do nó là platform independent.

Công cụ phân tích dữ liệu Tableau

Đây là công cụ sử dụng dữ liệu để định hướng các hoạt động kinh doanh, tuy nhiên bạn cần có môi trường để phân tích và xử lý dưới dạng đồ họa

Công cụ Tableau phân tích một cách nhanh chóng đơn giản dễ hiểu dành cho tất cả mọi người kể cả những người đầu tiên mới tiếp xúc. Tuy nhiên bạn cũng cần có kiến thức và kỹ năng lập trình cơ bản để phân tích report gửi đến phòng IT hoặc phòng ban chuyên môn .

Các yêu cầu đó dù có được gửi sớm đi chăng nữa cũng không thể thực hiện phân tích được thực hiện ngay vì còn liên quan đến vấn đề nhân lực và thời gian, do vậy có thể dẫn đến sự chậm trễ của các hoạt động (quyết định) kinh doanh.

Nhưng nếu chỉ nhìn vào bảng số liệu excel thì con số đó cũng rất khó để người phân tích có cái nhìn trực quan.

Để có thể phân tích ta cần sử dụng thêm tool và hiện tại có rất nhiều giải pháp BI (Business Intelligence). Và Tableau được nhiều người sử dụng nhất trong đó tại Nhật rất phổ biến.

Tableau có thể tương tác với bất kì loại dữ liệu nào từ Excel, Data Warehouse cho tới Dữ liệu Website. Các dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực nên rất trực quang. Số liệu được thể hiện theo nhiều cách như iểu đồ hay thậm chí là cả một Dashboard. Đặc biệt ddaay là công cụ hoàn toàn miễn phí và được lòng của rất rất nhiều người đang sử dụng trên thị trường. Hệ thống xử lý Big Data của Tableau rất mạnh mẽ.

Python

Python là một ngôn ngữ lập trình scripting phổ biến và hết sức thú vị. Nó không phải ngôn ngữ có tốc độ thực thi nhanh như Assembly, C, C++…

Python rất dễ sử dụng và nó được dành cho những những người chưa biết lập trình hoặc thanh thiếu niên. Tuy nhiên các tập đoàn lớn vẫn đang sử dụng hệ thống này để vận hành dịch vụ của mình. Vì Python được việc, không màu mè, học nhanh, dùng luôn nên cũng được lòng của những nhà nghiên cứu khoa học hay phân tích dữ liệu lớn.

Python được đánh giá là dễ học, dễ viết, dễ duy trì và được cung cấp dưới dạng Mã nguồn mở (Miễn phí). Có những thư viện học máy (Machine learning) tốt như: Scikitlearn, Theano, Tensorflow và Keras. Khả năng thu thập trên nhiều nền tảng như SQL server, tập liệu MongoDB, JSON. Xử lý dữ liệu dạng văn bản rất tốt.

SAS

Trên thế giới SAS được sử dụng phổ biến cho phép người sử dụng thao tác dữ liệu hầu như với mọi cách có thể. Đây là bộ chương trình chuyên dụng phục vụ cho xử lý và phân tích số liệu thống kê. SAS cũng đưa vào thủ tục Proc sql cho phép thực hiện mọi câu hỏi Sql (Structured query language) trên file dữ liệu.

Nhờ vào khả năng kết nối, quản trị và phân tích số liệu từ bất kỳ nguồn Dữ liệu nào mà SAS đang cố gắng vươ lên dẫn đầu ngành Phân tích dữ liệu. SAS cung cấp nhiều modules cho web, mạng xã hội và phân tích marketing, hiện đang được sử dụng rộng rãi cho việc hồ sơ hóa khách hàng tiềm năng. Đây là môi trường dành cho Lập trình và Ngôn ngữ Thao tác Dữ liệu (Data manipulation) vì khả năng dự đoán hành vi, quản lý và tối ưu hóa giao tiếp.

Excel

Excel có lẽ đã quá quen thuộc với nhiều người đây là một trong 3 kỹ năng căn bản cần phải biết khi sử dụng tin học ứng dụng. Phần mềm này giúp tạo ra các bảng tính, cùng các tính năng, công cụ hỗ trợ người dùng tính toán dữ liệu nhanh, chính xác với số lượng hàng triệu ô tính.

RapidMiner

Chắc hẳn các bạn đã nghe qua về ngôn ngữ lập trình Java thì Rapidminer được biết đến là mã nguồn mở, áp dụng trên môi trường Machine learning và Data mining. Với các máy chủ là on-premise hoặc public cloud / private cloud được sử dụng theo mô hình Client/Server

RapidMiner rất được lòng của các nhà nghiên cứu thị trường, các công ty lớn vì nó tiện dụng, dễ dùng, không cần biết đến đầu ra Output mà có thể cho ra khuôn mẫu theo thẻ Label hoặc Target.

KNIME

Nếu bạn muốn khai thác dữ liệu và tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định theo giao diện chuyên nghiệp, trực quan hóa thì KNIME sẽ là sự lựa chọn sáng suốt nhất.

KNIME được biết đến là phần mềm chuyên cung cấp các tính năng phân tích, khai thác dữ liệu và tổ chức công việc theo cấu trúc nhất định theo giao diện chuyên nghiệp, trực quan hóa.

Với hơn +1000 module và khả năng xử lý nhiều loại dữ liệu như XML, JSON, hình ảnh, tài liệu thì công cụ này xứng đáng để bạn tìm hiểu và sử dụng công cụ này. Ngoài ra khả năng tổng hợp dữ liệu và trình bày phân tích dưới các dạng bảng biểu, đồ thị, bản đồcũng được KINEME

• Chỉ với 1 cú nhấp chuột để phân tích và tự động khai thác dữ liệu
• Tổ chức công việc theo cấu trúc có sẵn
• Hỗ trợ hơn 1000 module
• Xử lý nhiều loại dữ liệu XML, JSON, v.v…
• Thay đổi đặc tính của các node
• Khai thác các thuật toán AI ( tự học theo) và thuật toán dự đoán theo cách chuyên nghiệp

Orange

Bạn muốn có cái nhìn trực quan về dữ liệu và tổng hợp từ chúng thì công cụ mã nguồn mở thì Orange là lựa chọn hơph lý. Ngoài tạo ra dashboard có biểu đồ, đồ thị thì công cụ cũng hỗ trợ thêm nhiều tiện ích mở rộng khác.

OpenRefine

OpenRefine là ứng dụng máy tính sử dụng trình duyệt website của bạn và làm việc trên giao diện đồ họa được chạy trên nền tảng ngôn ngữ lập trình Java. Đối với các công cụ khác bạn phải sửa tập dữ liệu gốc rồi mới thực hiện các bước tiếp theo còn với OpenRefine thì không cần tất cả các thao tác đề dễ dàng thực hiện và bạn hoàn toàn làm chủ được nó.

Ngoài ra, còn có chức năng chia sẻ tài liệu này với ấn phẩm dưới dạng tài liệu bổ sung. Bạn có thể quay lại dự án để chọn nơi bạn rời đi hoặc xuất dữ liệu sang một tệp mới.

• Tổng quan hóa và đồng bộ dữ liệu
• Giải quyết sự không nhất quán trong tập dữ liệu
• Giúp bạn chia dữ liệu thành nhiều phần nhỏ
• Khớp dữ liệu cục bộ với các tập dữ liệu khác
• Tăng cường tập dữ liệu với dữ liệu từ nhiều nguồn khác
• Lưu tập hợp các bước làm dữ liệu để phát lại trên cùng một tệ

Looker

Cuối cùng trong Top 10 công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2022 là Looker. Looker được các doanh nghiệp F&B sử dụng vì chuyên cung cấp các chức năng quản lý dữ liệu

Với Looker bạn có thể truy cập trực tiếp trên website một cách dễ dàng để nhận được thông tin chi tiết và thời gian thực về hoạt động của mình thông qua bảng phân tích dữ liệu

Việc hành động tiếp theo sẽ được Looker hỗ trợ vì việc phân tích dữ liệu đã quá rõ ràng.

Mong rằng bài viết sẽ giúp bạn hiểu thêm về các công cụ phân tích dữ liệu. Ngày nay với sự phát triển của công nghệ, nhiều công cụ tối ưu đã được ra đời, tích hợp thu thập, phân tích và hợp nhất dữ liệu để thực hiện các chiến dịch marketing cá nhân hoá hiệu quả, trong đó không thể không nhắc đến nền tảng dữ liệu khách hàng CDP (Customer Data Platform).

Như vậy qua bài viết Top 10 công cụ hỗ trợ phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2022 bạn cũng biết được một số công cụ phân tích dữ liệu hay. Nếu còn bất kỳ thắc mắc nào liên quan hãy để lại bình luận ngay bên dưới bạn nhé!