- vừa được xem lúc

Top 5 công cụ & phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2023

0 0 9

Người đăng: BAC

Theo Viblo Asia

Nếu như bạn vừa mới tìm hiểu về ngành data analysis (Phân tích dữ liệu), và đang băn khoăn không biết nên lựa chọn công cụ phù hợp nào để hỗ trợ cho công việc BA của mình, BAC sẽ thống kê top 5 công cụ hữu ích nhất trong năm 2023 này nhé!

Cùng với sự phát triển không ngừng của công nghệ và khối luợng dữ liệu, các nhu cầu về việc sử dụng thành thạo các công cụ kỹ thuật số hỗ trợ cho công việc phân tích dữ liệu cũng ngày một tăng lên. Có không ít các bạn trẻ, đặc biệt là những người vừa mới bắt đầu tìm hiểu về ngành Data Analysis (Phân tích dữ liệu), đang băn khoăn không biết nên tìm hiểu và bắt đầu với công cụ phân tích dữ liệu nào. Vậy nên, BAC sẽ thống kê top 5 công cụ hữu ích mà các nhà phân tích dữ liệu thường hay sử dụng trong năm 2023 này nhé!

Trong bài viết này, BAC sẽ liệt kê top các công cụ phân tích dữ liệu dựa trên đánh giá của Forbes, cũng như mô tả các tính năng đặc trưng và các ưu, nhược điểm của từng công cụ đó giúp cho người đọc có thể hiểu và lựa chọn cho mình một công cụ phù hợp.

Trước hết, hãy cùng tìm hiểu thế nào là công cụ phân tích dữ liệu và tại sao chúng ta lại cần chúng nhé!

1. Công cụ phân tích dữ liệu là gì?

“Công cụ phân tích dữ liệu” là tập hợp các phần mềm hay ứng dụng được dùng để phân tích và thống kê các thuật toán dữ liệu giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định về phân bổ các nguồn lực và chi phí một cách hợp lý. Các doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định về việc phân bổ nguồn lực, hay định giá sản phẩm/ dịch vụ của họ một cách hợp lý hơn dựa trên các chỉ số và dữ liệu đã được phân tích. Ngoài ra, việc phân tích dữ liệu còn có thể giúp các doanh nghiệp xác định xu hướng và hiểu rõ được hành vi tiêu dùng của khách hàng.

2. Các công cụ & phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất năm 2023

2.1. Microsoft Power BI - Dành cho Trực Quan Hoá Dữ Liệu

Nếu như bạn đang tìm kiếm một công cụ có thể giúp cho bạn biểu diễn các dữ liệu, quy trình dưới các dạng biểu đồ hay dashboards (bảng điều khiển kỹ thuật) thì Power BI sẽ là một công cụ vô cùng hữu ích. Công cụ này sẽ giúp bạn thống kê các chỉ số và xây dựng các báo cáo một cách dễ dàng và tiện lợi.

Bởi vì đây là phần mềm được phát triển bởi Microsoft, nên các câu lệnh và cách sử dụng của chúng khá giống với Excel. Người dùng còn có thể truy cập chúng thông qua website hay smartphone (điện thoại thông minh) và chia sẻ các bản báo cáo đó với bất kì ai một cách tiện lợi và nhanh chóng. Ngoài ra, Power BI còn có các ưu điểm khác như:

  • Không tính phí dịch vụ và sản phẩm
  • Luôn có sẵn và cập nhật liên tục các bản mẫu báo cáo, biểu đồ, dashboard…
  • Có tích hợp với ngôn ngữ lập trình R và Python
  • Tự động hoá cập nhật dữ liệu theo lịch trình đã lập

Dù Power BI có cung cấp cho người tiêu dùng một phiên bản miễn phí, nhưng khả năng xử lý dữ liệu sẽ bị hạn chế nếu như bạn không nâng cấp lên các phiên bản tính phí. Ngoài ra, bạn cũng sẽ gặp nhiều khó khăn nếu như bạn xử lý quá nhiều dữ liệu cùng một lúc. Power BI cũng không sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình khác ngoài “R” và “Python”.

2.2. Tableau -Dành cho Business Intelligence (BI)

Tableau là một phần mềm phân tích dữ liệu được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực Business Intelligence - BI (Hệ thống ứng dụng công nghệ, phần mềm thông minh vào hoạt động phân tích kinh doanh). Nó là một trong những phần mềm cơ bản, dễ sử dụng giúp cho người dùng có thể hiểu rõ các dữ liệu thông qua việc xuất các dữ liệu từ các chủ đề, lĩnh vực khác nhau thành các biểu đồ tương tác, dashboard, các bản đồ,...
Tableau là một trong những công cụ trực quan hoá dữ liệu miễn phí tốt nhất trên thị trường hiện nay. Đặc biệt, với Einstein Discovery AI, Tableau càng trở thành một công cụ đắc lực trong data analysis. Trái với Power BI, Tableau có thể xử lý một khối lượng lớn dữ liệu và có thể kết nối với nhiều ngôn ngữ lập trình khác như “C++, Java,...”.
Mặc dù vậy, Tableau vẫn có một số yếu điểm như:

  • Không thể tự động hoá cập nhật các báo cáo theo lịch
  • Hay xây dựng các phép tính phức tạp

2.3. Qlik Sense - Dành cho Machine Learning

Tương tự như Power BI và Tableau, Qlik Sense cũng là một sản phẩm dùng để trực quan hóa dữ liệu cho phép bạn tạo ra các hình ảnh trực quan và biểu đồ tương tác một cách linh hoạt nhằm giúp bạn đưa ra các quyết định chính xác. Qlik Sense hoạt động dựa trên nền tàng Machine Learning (máy học) giúp người dùng hiểu và sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn.
Nó cung cấp các khả năng mở rộng, bao gồm các phân tích và nghiên cứu chi tiết do AI tạo ra, tự động tạo và chuẩn bị dữ liệu.
Qlik Sense có thể xử lý và liên kết một khối lượng lớn các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Một trong những lợi thế đặc biệt khác của Qlik Sense là môi trường điện toán đám mây kết hợp (Hybrid Cloud) - hỗ trợ kết hợp giữa đám mây công cộng (Public Cloud), đám mây riêng (Private Cloud) và các phần mềm lưu trữ tại chỗ (on-premise sites). Cho dù hoạt động trên đám mây, thông qua SaaS hay “phần mềm lưu trữ tại chỗ”, các chức năng trí tuệ nhân tạo (AI) của Qlik Sense có thể thực hiện các phép tính và dự đoán trước những tác vụ mà tổ chức của bạn sẽ thực hiện.

Việc cài đặt phần mềm Qlik Sense khá phức tạp và khó khăn. Để cài đặt Qlik Sense mới trên thiết bị của bạn, bạn phải cài đặt máy chủ từ phiên bản trước trên cùng một thiết bị.

2.4. Looker - Dành cho Data Exploration (Khám Phá Dữ Liệu)

Looker là một công cụ/ phần mềm kinh doanh thông minh (BI) lý tưởng cung cấp các dữ liệu có giá trị và các phân tích chuyên sâu giúp cho các công ty có cái nhìn tổng thể về khách hàng của họ. Bởi vì Looker hoạt động dựa trên nền tảng Google Cloud nên nó có thể tích hợp với các công cụ khác một cách dễ dàng và khai thác triệt để ngôn ngữ SQL.
Looker cũng có một API (Giao Diện Lập Trình Ứng Dụng) mạnh mẽ cho phép bạn xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh dựa trên dữ liệu mà nó cung cấp. Bởi vì nó hỗ trợ nhiều phương ngữ SQL, bạn có thể tránh được các lỗi như “cơ sở dữ liệu bị khoá”(database lock-in) và có thể tiếp tục duy trì môi trường dữ liệu đa đám mây (multi-cloud).

Một số mặt hạn chế khi sử dụng phần mềm Looker là:

  • Không có phiên bản miễn phí
  • Một số bản báo cáo cần nhiều thời gian để tải lên và xử lý
  • Việc tự học sẽ khá khó khăn và cần phải có sự hướng dẫn từ chuyên gia, giảng viên giàu kinh nghiệm

2.5. Klipfolio - Dành cho Instant Metrics (Khám Phá Dữ Liệu)

Klipfolio là phần mềm hữu ích nhất trong việc phân tích các số liệu tức thì và xác thực các quyết định kinh doanh do nó cho phép người dùng tập hợp tất cả các chỉ số/ dữ liệu lại với nhau cùng một chỗ. Người dùng có thể triệt để sử dụng trình tạo mô hình dữ liệu để nhập và chỉnh sửa dữ liệu, sau đó biểu diễn dữ liệu theo cách họ muốn.
PowerMetrics là một trong những công cụ theo dõi lịch sử dữ liệu để người dùng có thể dễ dàng so sánh các khoảng thời gian và khám phá các “xu hướng lịch sử”(historical trends). Phần mềm phân tích dữ liệu này rất dễ sử dụng và không yêu cầu bất kỳ kiến thức về mã hóa nào.
Một số khó khăn mà người dùng gặp phải sau khi sử dụng phần mềm này như:

  • Các tài liệu hướng dẫn và hỗ trợ đôi khi sẽ không được cập nhật lên phiên bản mới nhất
  • Các cài đặt trong API (Giao Diện Lập Trình Ứng Dụng) bị hạn chế

Những “xếp hạng phần mềm phân tích dữ liệu tốt nhất” của Forbes được đánh giá dựa trên nhiều yếu tố như phần mềm tích hợp, giá cả, tính khả dụng của API và các tính năng dành riêng cho doanh nghiệp nhỏ. Các tính năng hỗ trợ người tiêu dùng như khả năng sử dụng, tính linh hoạt của từng phần mềm và trải nghiệm thực tế của khách hàng cũng đã được so sánh.
Như vậy, trong bài viết này, chúng ta đã tìm ra được 5 công cụ & phần mềm phổ biến nhất trong năm 2023 này là: (1) Microsoft Power BI, (2) Tableau, (3) Qlik Sense, (4) Looker, và (5) Klipfolio. Mỗi một công cụ & phần mềm đều sẽ có các tính năng, công dụng, ưu và nhược điểm riêng. Tuỳ thuộc vào mục đích sử dụng mà chúng ta có thể lựa chọn một công cụ & phần mềm phù hợp với bản thân.
Nếu như bạn đã tìm ra cho mình một công cụ phù hợp để phục vụ cho công việc data analysis của mình, bạn có thể tìm đến các khoá đào tạo chuyên sâu để có thể nắm bắt các kiến thức đó một cách hiệu quả nhất nhé! BAC hiện đang cung cấp các khoá đào tạo về “Power BI”, “Tableau”, “SQL” và các khoá học liên quan đến ngành BA. Nếu các bạn quan tâm thì hãy truy cập vào website “bacs.vn” để biết thêm chi tiết nhé!

Nguồn tham khảo: https://www.forbes.com

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

ĐỐI VỚI BUSINESS ANALYST, KỸ NĂNG MỀM CHÍNH LÀ KỸ NĂNG CỨNG MỚI

Bài viết dưới đây là những dòng chia sẻ của anh Arvind Arcot về tầm quan trọng của những kỹ năng mềm cần phải học và rèn luyện như những kỹ năng cứng khác. Với kinh nghiệm dày dặn của mình, anh Arvind nhận định rằng một người BA thực thụ sẽ thấy rằng: Các kỹ năng cứng về tài liệu hóa, khơi gợi yêu c

0 0 19

- vừa được xem lúc

Business Analysis: Planning and Ensuring Success (Phần 3)

Plan Business Analysis Governance. .

0 0 34

- vừa được xem lúc

Introductory knowledge of Business Analyst

1. Business Analysis (phân tích nghiệp vụ) là gì.

0 0 29

- vừa được xem lúc

Không “ xuất thân” IT, làm thế nào để trở thành 1 Business Analyst "chất" ? (Phần 1)

Vừa học vừa viết. Xuất thân là 1 Non.

0 0 11

- vừa được xem lúc

11 Kỹ thuật thu thập yêu cầu cho Agile Product Teams

Trong quá trình phát triển các sản phẩm Agile, việc hiểu rõ yêu cầu của người dùng là một bước tiền đề để đảm bảo sản phẩm đáp ứng được nhu cầu thực tế. Để thu thập yêu cầu một cách hiệu quả thì nhóm

0 0 15

- vừa được xem lúc

NHỮNG ĐIỀU BUSINESS ANALYST CẦN BIẾT VỀ MÔ HÌNH HÓA VÀ PHÂN TÍCH QUY TRÌNH

Có rất nhiều cách để minh hoạ các quy trình chúng ta tuân theo trong hoạt động hàng ngày, các dự án chúng ta thực hiện và các doanh nghiệp chúng ta làm việc. Tuy nhiên, mô hình hóa và phân tích quy tr

0 0 2