- SAS. O SAS é a principal ferramenta para análise de dados do mundo, usada pelas principais empresas, mas tudo isso vem acompanhado de um preço a altura.
- R.
- Python.
- Tableau.
- Orange.
- MATLAB.
- Google Analytics.
Nos últimos anos, tem-se registado um aumento na quantidade de dados gerados pelas empresas. Estes dados podem ser utilizados para obter informações sobre o comportamento dos clientes, tendências de mercado e outras métricas comerciais importantes. No entanto, a análise destes dados pode ser um processo moroso e complexo. Para resolver este problema, muitas empresas estão a recorrer a tecnologias que podem facilitar o processo de análise de dados.
Um tipo de tecnologia que é normalmente utilizado para a análise de dados são as ferramentas de automatização de marketing. Estas ferramentas podem ajudar as empresas a automatizar tarefas de marketing repetitivas, como campanhas de correio electrónico e publicações nas redes sociais. Isto pode libertar tempo para que os profissionais de marketing se concentrem na análise de dados e no desenvolvimento de estratégias de marketing mais eficazes.
Algumas das melhores ferramentas de automatização de marketing incluem o HubSpot, o Marketo e o Pardot. Estas ferramentas oferecem uma variedade de funcionalidades, como a criação de leads, o marketing por correio electrónico e a gestão de redes sociais. Também fornecem capacidades de análise e de elaboração de relatórios que podem ajudar os profissionais de marketing a acompanhar as suas campanhas e a identificar áreas a melhorar.
Os analistas de Business Intelligence são profissionais especializados na análise de dados para ajudar as empresas a tomar melhores decisões. De acordo com a Glassdoor, o salário médio de um analista de Business Intelligence nos Estados Unidos ronda os 85 000 dólares por ano. Este salário pode variar em função de factores como a experiência, a localização e o sector.
Big data é um termo utilizado para descrever conjuntos de dados grandes e complexos que não podem ser facilmente analisados utilizando métodos tradicionais de processamento de dados. Os grandes volumes de dados caracterizam-se pelos quatro V: volume, velocidade, variedade e veracidade. O volume refere-se à dimensão do conjunto de dados, a velocidade refere-se à rapidez com que os dados são gerados e processados, a variedade refere-se aos diferentes tipos de dados incluídos no conjunto e a veracidade refere-se à qualidade e exactidão dos dados.
Um exemplo de grandes volumes de dados são os dados gerados por plataformas de redes sociais como o Facebook e o Twitter. Estas plataformas geram enormes quantidades de dados todos os dias, incluindo publicações, comentários e gostos. A análise destes dados pode fornecer informações sobre o sentimento dos clientes, as tendências do mercado e outras métricas importantes. No entanto, a análise destes dados requer ferramentas e técnicas especializadas que possam lidar com o volume e a complexidade dos dados.
Em conclusão, tecnologias como as ferramentas de automatização de marketing e os analistas de Business Intelligence podem ser utilizadas para facilitar o processo de análise de dados. Estas tecnologias podem ajudar as empresas a analisar conjuntos de dados grandes e complexos para obter informações sobre o comportamento dos clientes, as tendências do mercado e outras métricas comerciais importantes. Big data é um termo utilizado para descrever conjuntos de dados grandes e complexos que requerem ferramentas e técnicas especializadas para serem analisados. Ao tirar partido destas tecnologias, as empresas podem obter uma vantagem competitiva no actual ambiente empresarial orientado para os dados.
Um armazém de dados é um grande repositório centralizado de dados que é utilizado para apoiar actividades de tomada de decisões empresariais. O conceito envolve a extracção de dados de várias fontes numa organização, transformando-os num formato consistente e carregando-os numa única localização para análise e elaboração de relatórios. Um armazém de dados foi concebido para suportar consultas e análises complexas, permitindo aos utilizadores aceder e analisar grandes quantidades de dados de forma rápida e eficiente. É frequentemente utilizado em conjunto com ferramentas de business intelligence para ajudar as organizações a obterem informações sobre as suas operações e a tomarem decisões mais informadas.
Os três tipos de dados em Big Data são dados estruturados, dados semi-estruturados e dados não estruturados. Os dados estruturados referem-se a dados organizados e que podem ser facilmente processados por máquinas, como os dados de uma base de dados relacional. Os dados semi-estruturados referem-se a dados com alguma estrutura organizacional, mas que não são facilmente processados por máquinas, como os dados em formato XML ou JSON. Dados não estruturados referem-se a dados que não têm uma estrutura predeterminada, como dados de texto, áudio ou vídeo.
Para criar um data mart, é necessário seguir estes passos:
1. Identificar os requisitos de negócio e criar um modelo de dados com base nesses requisitos.
2. Extrair dados de diferentes fontes e transformá-los num formato que possa ser carregado no data mart.
Carregar os dados transformados no data mart através de um processo ETL (Extrair, Transformar, Carregar).
Definir os metadados para o data mart, incluindo definições de dados, linhagem de dados e regras de qualidade de dados.
5. Criar relatórios e dashboards que permitam aos utilizadores interagir com o data mart.
6. Testar o data mart para garantir que cumpre os requisitos comerciais e fornece informações precisas e atempadas.
7. Implementar o data mart e dar formação aos utilizadores que lhe vão aceder.
Existem várias tecnologias que podem facilitar este processo, incluindo ferramentas ETL, ferramentas de modelação de dados e ferramentas de análise e elaboração de relatórios. A escolha da tecnologia dependerá dos requisitos específicos do data mart e da infra-estrutura de TI existente na organização.