Les outils d'analyse de données ne sont pas tous identiques et il peut être difficile de choisir le bon outil. Dans ce blog, nous explorons les meilleurs outils d'analyse de données du marché avec leurs principales fonctionnalités, leurs avantages et leurs inconvénients pour vous aider à décider lequel convient le mieux à votre organisation.
D'ici 2027, l'industrie de l'analyse des mégadonnées sera évaluée à 103 milliards de dollars, expliquant pourquoi les entreprises du monde entier mettent l'accent sur l'analyse des données. Travailler dans l'analyse des données peut s'avérer difficile en raison de la multitude de technologies disponibles.
En 2025, les meilleures fonctionnalités d’outils d’analyse de données seront disponibles pour les entreprises, mais d’abord, définissons un outil d’analyse de données.
Qu’est-ce qu’un outil d’analyse de données ?
L'analyse des données consiste à organiser les données de manière logique, à les expliquer, à les présenter et à tirer des conclusions. L'analyse des données permet de prendre des décisions raisonnables en fournissant des informations précieuses. L'un des objectifs essentiels de l'analyse statistique des données est d'identifier des modèles. Les modèles peuvent aider les détaillants à prendre des décisions plus efficaces en analysant les données non structurées et semi-structurées pour améliorer l'expérience client.
L'analyse de grandes quantités de données peut donner aux entreprises un avantage. Un outil d'analyse de données est un logiciel que les analystes de données utilisent pour développer et exécuter des activités analytiques qui conduisent à de meilleures décisions commerciales et à une réduction des coûts tout en augmentant les bénéfices. Avec le évolution du big data Les outils d'analyse, le machine learning et l'intelligence artificielle sont de plus en plus utilisés. Ces outils et la business intelligence permettent de réaliser des analyses prédictives sur des données non structurées et structurées.
Comment sont utilisés les outils d’analyse de données ?
Les outils d'analyse de données courants aident les entreprises à découvrir les tendances et les modèles dans les données clients afin de prendre de meilleures décisions commerciales en fonction des informations. Que vous recherchiez un outil d'analyse de données principal ou plus avancé, vous pouvez utiliser de nombreux outils en ligne pour analyser vos données en ligne.
Outils d’analyse de données : comment l’analyse du Big Data profite-t-elle aux entreprises ?
Le Big Data va au-delà des mots à la mode. Les entreprises doivent développer des stratégies solides pour gérer de gros volumes de données afin d'exploiter pleinement le Big Data. La gestion des données non structurées est un défi pour 95 % des entreprises de leur secteur. Les actifs des entreprises sont peut-être les plus importants dont elles disposent.
L’importance de l’analyse des big data ne peut être surestimée. Outils d'analyse de données Les outils d'analyse du Big Data aident les entreprises à comprendre le Big Data pour obtenir un avantage concurrentiel. Dans ce cas, les outils d'analyse du Big Data sont utiles. Grâce à ces outils, les organisations peuvent détecter des modèles, identifier des tendances et recueillir des données pertinentes qui peuvent être utilisées pour prendre de meilleures décisions commerciales.
L’analyse du Big Data peut profiter aux entreprises de plusieurs manières :
- Analysez rapidement et avec précision de vastes quantités de données dans plusieurs formats.
- Des secteurs industriels tels que chaîne d'approvisionnement durable, la logistique et la prise de décision tactique pourraient bénéficier d'une prise de décision plus rapide et plus précise.
- Le développement de produits serait plus efficace si nous savions ce que les utilisateurs veulent, préfèrent et ressentent.
- Impacter les décisions commerciales en extraire des informations à partir de grands ensembles de données.
- Préparez-vous aux défis et aux circonstances imprévus.
- Répondre et dépasser les attentes des clients grâce à une livraison rapide des biens et des services.
- Créer des produits, des services et des plans d'affaires innovants.
Les 17 meilleurs outils d'analyse de données pour les entreprises en 2025
La liste suivante des 17 meilleurs outils d’analyse de données est basée sur les fonctionnalités, les avantages et la popularité.
1 Python
Plus de 10.1 millions d'utilisateurs et plus de 28 pour cent de popularité font Python Le langage de programmation Python est l'un des outils d'analyse de données les plus populaires. La variété des bibliothèques et des applications qu'offre Python en fait un outil indispensable pour tout analyste de données. La grande communauté de Python permet de trouver un nombre presque illimité de bibliothèques adaptées à un large éventail de tâches d'analyse de données. Ces outils incluent Pandas et PsychoPy, qui se spécialisent dans la manipulation de données.
Un programme Python peut effectuer une analyse de données via l'exploration de données, le traitement de données, la modélisation et la visualisation. Les opérations NumPy facilitent le traitement et le calcul des données. Les bibliothèques Matplotlib et Seaborn de Python sont populaires pour la visualisation des données. De plus, ces bibliothèques en font un atout inestimable pour la visualisation des données. Pensez à prendre un cours Python pour la visualisation des données afin d'exploiter efficacement ces outils et d'améliorer vos compétences. évolutivité de Python ce qui en fait l'un des meilleurs outils d'analyse de données ; cependant, il est lent et nécessite beaucoup de mémoire par rapport aux autres langages de programmation.
2.Tableau
Tableau est un excellent outil pour créer des tableaux de bord et des visualisations interactifs sans connaissances en programmation. La visualisation et l'analyse des données sont des capacités clés dans des entreprises multinationales telles que Citibank, Deloitte, Skype et Audi. Plus d'un million de membres contribuent à la communauté Tableau, qui compte plus de 500 groupes dans le monde et des forums communautaires actifs.
Utilisation de Tableau pour l'analyse des données signifie que vous pouvez vous concentrer davantage sur l'analyse des données que sur l'exploration de données, ce qui en fait l'outil idéal pour les scientifiques et les analystes de données. Cet outil de veille économique gère mieux une grande quantité de données numériques. Une interface utilisateur simple par glisser-déposer le rend très facile à utiliser. Un analyste de données peut également modifier facilement les calculs et analysez différents scénarios avec l'interface glisser-déposer.
3. Microsoft Power BI
Plus de 13,000 XNUMX membres de la communauté en ligne utilisent Microsoft Power BI pour analyser et visualiser les données. La popularité de Power BI vient de sa capacité à proposer sans cesse de nouvelles fonctionnalités intéressantes à ses utilisateurs. Parmi les ajouts les plus récents figurent de nouveaux volets de format, Canvas Zoom, des paramètres de champ, etc. Les utilisateurs de Power BI peuvent rapidement créer des rapports visuels interactifs et des tableaux de bord. L'un des principaux arguments de vente de l'application est son intégration avec des sources cloud, notamment Google Analytics et Facebook.
Analysez, partagez et surveillez vos données d'analyse commerciale à l'aide d'un point d'accès unique avec Power BI. Power BI permet aux entreprises d'accéder à leurs ressources de données car il combine des données provenant de diverses sources. De plus, ils peuvent afficher des tableaux de bord et des rapports en direct basés sur des données locales et cloud.
4 Microsoft Excel
Une plateforme d'analyse de données comme Microsoft Excel Le deuxième outil d'analyse le plus utile est le tableau croisé dynamique. Il est toujours indispensable d'utiliser des feuilles de calcul Excel après plus de 30 ans. Le concept d'origine est similaire à celui d'aujourd'hui ; il est plus esthétique et comporte de nombreuses fonctionnalités supplémentaires. Une feuille de calcul peut analyser les modèles de revenus, les opérations commerciales, les tendances marketing, etc.
En termes d'outils d'analyse de données sur Excel, Excel propose des fonctionnalités de nettoyage et d'exploration des données, ainsi que des capacités d'analyse avancées, telles que Power Query, Auto Filter, Power Pivot et Power Maps. Les points de données sont stockés dans des cellules au format le plus basique d'Excel. Pour une meilleure visibilité et une meilleure gestion, les données numériques sont saisies dans des feuilles de calcul.
5. Qlikview
Plus de 50,000 XNUMX clients dans le monde font confiance à QlikView, dont Cisco, NHS, KitchenAid et Samsung. Cisco, NHS, KitchenAid et Samsung comptent parmi les plus grandes marques utilisant QlikView pour libre-service bi, visualisation de données et analyses avancées. Les logiciels d'analyse de données comme QlikView conviennent à toute organisation recherchant des tableaux de bord simples, à l'échelle d'un service ou de l'entreprise, et des capacités d'analyse BI ad hoc. Ce logiciel peut aider un analyste à transformer des données provenant de sources multiples en informations précieuses grâce à des outils de scripting et de visualisation de données.
Outre la planification des rechargements, la distribution, le calcul et le traitement des données, la plateforme Qlikview comprend divers composants qui gèrent plusieurs tâches. Les volumes de données importants nécessitent QlikView Publisher et QlikView Server, deux éléments clés. En planifiant les rechargements de scripts et les tâches de distribution, QlikView Publisher garantit que les utilisateurs reçoivent toujours des données mises à jour. De plus, le serveur QlikView peut surveiller les activités de calcul et de traitement de l'application.
6. R
Plus de 700 référentiels Github et trois millions d'utilisateurs dans le monde entier font R un outil puissant pour l'analyse exploratoire des données, le calcul statistique et la visualisation des données. L'analyse statistique et la science des données sont utilisées depuis 1995.
Il prend en charge Windows et macOS et maintient une politique open source. Diverses analyses statistiques peuvent être effectuées à l'aide du langage de programmation R, notamment la régression, l'analyse conjointe, l'analyse de cluster et bien d'autres.
7. SAS
SAS demeure l'un des principaux outils d'analyse de données du secteur, avec plus de 80,000 XNUMX utilisateurs dans le monde, dont Google, Twitter, Netflix, etc. Le logiciel SAS est le logiciel le plus complet et le plus puissant disponible aujourd'hui pour l'analyse de données et le développement d'applications liées à l'analyse prédictive, à la gestion des données, à l'analyse statistique, à l'exploration de données et à la modélisation prédictive.
Cette suite logicielle statistique vous permet d'accéder à des données provenant de diverses sources, telles que des tableaux SAS et des feuilles de calcul Excel, et de les organiser et de les manipuler pour obtenir des informations précieuses.
Regarde ça: Le guide idéal pour créer une architecture de pipeline de données
8. Carnet Jupyter
Si vous pouviez modifier le code dans la même interface utilisateur et l’exécuter de la même manière, vous pourriez voir les résultats de vos modifications apparaître immédiatement et en temps réel lorsque vous avez effectué la modification. Jupyter Notebook fait exactement cela ! Le code, les commentaires, le multimédia et les visualisations peuvent être combinés dans un bloc-notes interactif avec Jupyter Notebook.
Jupyter Notebook prend en charge plus de 40 langages, dont Python et R, et s'intègre à de nombreux outils de données, tels qu'Apache Spark.
9. COUTEAUX
Konstanz Information Miner open source et basé sur le cloud (Couteau) est une plateforme d'intégration de données. KNIME permet à chacun de visualiser et de réutiliser des flux de travail et des composants de science des données. Initialement développé pour l'industrie pharmaceutique, KNIME est devenu populaire dans d'autres secteurs en raison de sa capacité à intégrer des données provenant de sources multiples.
KNIME combine les données et les informations provenant de diverses sources tout en visualisant la programmation et en intégrant des outils. Grâce à la plateforme d'analyse KNIME, même les non-programmeurs peuvent créer des flux visuels même s'ils ont peu ou pas d'expérience en analyse de données.
10. SQL
Le langage de requête structuré, ou SQL, a été inventé en 1974. Le langage SQL est essentiel pour les scientifiques et les analystes de données. Comme le langage est simple, la récupération des données d'une base de données est accessible. Les données peuvent être récupérées, modifiées et les valeurs nulles peuvent être traitées avec SQL.
Bien que SQL soit populaire pour créer et interagir rapidement avec des bases de données, il est également utilisé pour l'analyse de données en raison de sa simplicité. Compte tenu de la manière dont il interagit avec les ensembles de données, il est similaire à Excel et même à la bibliothèque Python Pandas.
11. Talend
Selon Forrester Wave : Enterprise Data Fabric, T2 2022, Talend est un « leader » parmi les fournisseurs de Data Fabric d'entreprise. Grâce à cet outil ETL basé sur Java, les data scientists peuvent traiter rapidement des millions d'enregistrements de données, offrant ainsi des solutions complètes pour tout projet de données.
Avec les solutions de gestion et d'analyse de données basées sur le cloud de Talend, il est plus facile de déplacer des données vers un entrepôt et d'en tirer des informations. Les produits et fonctionnalités de Talend sont accessibles via une interface unique, vous donnant le contrôle sur toutes vos données.
12. Clipfolio
Klipfolio L'outil d'analyse basé sur le cloud compte plus de 50,000 XNUMX clients, dont Deloitte, KPMG et Visa. Diverses mesures peuvent être suivies à partir d'un seul emplacement.
En comparant vos performances en temps réel avec vos données antérieures, Klipfolio vous aide à mieux comprendre les performances de votre entreprise. L'application Klipfolio intègre des données provenant d'applications cloud, de bases de données SQL, de fichiers informatiques et de services de partage de fichiers cloud.
13. Sisense (anciennement « Periscope Data »)
SQL, Python et R permettent aux analystes techniques de transformer les données, tandis que les utilisateurs moins techniques peuvent partager des tableaux de bord. Les entrepôts de données et les bases de données peuvent être intégrés à Sisense, anciennement Periscope Data, désormais détenue par Sisense. Periscope Data propose également des certifications HIPAA-HITECH et autres certifications de sécurité.
14. IBM Cognos
et IBMCognos, les informations cachées dans les données sont révélées et expliquées en langage clair. En outre, Cognos dispose d'outils automatisés de préparation des données pour le nettoyage et l'agrégation des sources de données, ce qui permet une intégration et une expérimentation rapides.
15. Regardeur
Looker propose des services de veille économique et d'analyse de données via une plateforme basée sur le cloud. Les modèles de données sont générés automatiquement en analysant les schémas de données et en déduisant les relations. Un éditeur de code intégré permet aux ingénieurs de données de modifier les modèles.
16. RapidMiner
Cette technologie intègre, nettoie et transforme les données avant que les utilisateurs n'exécutent des analyses prédictives et des modèles statistiques. La plupart de ces tâches peuvent être effectuées à l'aide d'une interface graphique simple. La place de marché de l'entreprise propose également des plugins tiers et des scripts R et Python pour RapidMinerNéanmoins, les analystes peuvent utiliser le produit eux-mêmes, préparer les données et exécuter les modèles.
17. Apache Étincelle
Apache Spark propulse l'ingénierie des données, la science des données et l'apprentissage automatique vers l'avenir. Alimenté par un moteur multilingue pour faire évoluer des machines à nœud unique ou des clusters de toute taille.
Exploitez la puissance de vos données en temps réel et par lots avec un langage adapté : choisissez parmi Python, SQL, Scala, Java ou R. Spark SQL optimise ses performances en temps réel, en ajustant dynamiquement le plan d'exécution pour maximiser l'efficacité en modifiant automatiquement les paramètres des stratégies de réduction et des algorithmes de jointure.
Comment choisir un outil pour l’analyse des données ?
À l'aide de différents outils, vous pouvez analyser les données une fois que vous les avez prêtes. Quelle est la meilleure façon de les trouver ? Tenez compte des besoins commerciaux de votre organisation lors du choix d'un outil d'analyse. Est-il adapté aux analystes de données sophistiqués, aux scientifiques des données ou aux utilisateurs non techniques ayant besoin d'interfaces intuitives ?
Certaines plateformes permettent le développement de code interactif à l'aide de SQL et d'autres se concentrent sur l'analyse par pointer-cliquer pour les utilisateurs moins techniques. Les visualisations pertinentes pour votre entreprise doivent également être prises en charge par l'outil.
Les capacités de modélisation doivent être prises en compte. La modélisation des données peut être effectuée par certains ou par eux-mêmes. Vous devrez modéliser vos données à l'aide de SQL ou de DBT avant l'analyse si vous en utilisez un qui ne le fait pas. Le coût et la licence sont également essentiels. Il existe des offres gratuites et d'autres payantes. Il existe de nombreuses solutions gratuites robustes. Les utilisateurs ne doivent pas ignorer les outils les plus chers disponibles.
Conclusion
La croissance de la population mondiale et les avancées technologiques contribuent à l'augmentation du volume de données. Par conséquent, les entreprises ont besoin d'outils d'analyse de Big Data pour exploiter efficacement ces données. De nombreux secteurs d'activité de premier plan utilisent ces outils, notamment le tourisme, l'hôtellerie, la vente au détail et la santé.
Toute personne à la recherche d'un emploi dans le domaine de l'analyse de données devrait profiter de cette opportunité pour acquérir une expérience concrète et mettre en valeur ses compétences et son expertise. Participez à des projets d'analyse de Big Data spécifiques à l'échelle de l'industrie pour acquérir une compréhension plus approfondie des outils. Crawlbase propose une large gamme de projets de big data passionnants. C'est une excellente occasion de démarrer votre carrière d'analyste de données avec ces projets, alors dépêchez-vous !
