L’évolution et l’importance croissantes de l’analyse de données les entreprises ont généré de nombreuses opportunités dans le monde entier. Aujourd’hui il est de plus en plus difficile de sélectionner les meilleurs outils d’analyse de données, car les outils open source sont plus populaires, plus accessible et plus performants que les version payantes. On dénombre de nombreux outils open source qui ne nécessitent pas beaucoup voir aucun codage et parviennent à fournir de meilleurs résultats que les versions payantes. En effet on trouve entre autres R pour le data mining et Tableau public, ou encore Python pour la visualisation de données.
1.Python
Python est un langage de script orienté objet qui est facile à apprendre et comprendre, open source. C’est aussi un langage simple à maintenir et qui est un outil open source gratuit. Il a été développé par Guido van Rossum à la fin des années 1980 et prend en charge les méthodes de programmation fonctionnelles et structurées.
Python est facile à interpreter car il est très similaire à JavaScript, ou encore PHP. De plus, Python dispose de très bonnes bibliothèques de machine learning telles que Theano, Scikitlearn, Tensorflow et Keras. Un autre trait important de Python est qu’il peut être assemblé sur n’importe quelle plate-forme. On pourra citer en exemple SQL Server, une base de données MongoDB ou bien JSON. Python peut aussi très bien gérer les données texte pour tout ce qui est NLP.
2. R
Le langage R est le principal outil d’analyse du secteur et largement utilisé pour les statistiques et la modélisation de données. Il peut facilement gérer vos données et de les visualiser de différentes manières. R a dépassé SAS à bien des égards, surtout en termes de capacité de données, de performances et de résultats. R compile et fonctionne sur une grande variété de plates-formes, comme UNIX, Windows et MacOS. Il contient plus de 10000 packages et vous permet de parcourir les packages par catégories. Le langage R propose également des outils pour installer automatiquement tous les packages selon les besoins de l’utilisateur, lesquels peuvent également être bien assemblés avec Big Data.
3. Tableau Public
Tableau Public est un outil gratuit qui connecte toutes les sources de données, qu’il s’agisse de Microsoft Excel, de Data Warehouse d’entreprise, ou de données Web, et crée des visualisations de données. Il peut notamment créer des cartes, des tableaux de bord. Il offre des mises à jour en temps réel présentées sur le Web. Ils peuvent également être partagés via les médias sociaux ou avec le client. Tableau Public permet l’accès pour télécharger le fichier dans différents formats. Si vous voulez exploiter la puissance de Tableau, alors il vous faudra avoir une très bonne source de données. Les capacités Big Data de Tableau les rendent importants et permettent d’analyser et de visualiser les données mieux que tout autre logiciel de visualisation de données du marché.
4. SAS
SAS est un environnement et un langage de programmation pour la manipulation de données. C’est un pionnier dans le domaine de l’analyse. Mis au point par le SAS Institute en 1966 et perfectionné dans les années 1980 et 1990. SAS est très facilement accessible, gérable et peut analyser des données provenant de n’importe quelle source. En 2011, SAS a lancé un large éventail de produits pour l’intelligence client et de nombreux modules SAS pour l’analyse Web, les médias sociaux et le marketing, largement utilisés pour établir le profil des clients actuels et potentiels. Il peut également prévoir leurs comportements, gérer et optimiser les communications.
5. Excel
Excel est un outil analytique très populaire et largement utilisé dans quasiment tous les domaines. Certes c’est un outil assez basic mais sa simplicité et son efficacité en font un outil redoutable dans le monde de la science des données. Que vous soyez un expert en SAS, R ou Tableau, vous aurez toujours utiliser Excel. Excel est preponderant lorsque des analyses sont nécessaires sur les données internes du client. Il analyse la tâche complexe qui résume les données avec un aperçu des tableaux croisés dynamiques qui permet de filtrer les données selon les besoins du client. Excel propose l’option d’analyse commerciale avancée qui facilite la modélisation en offrant des options prédéfinies telles que la détection automatique des relations, la création de mesures DAX et le regroupement temporel.
6. Apache Spark
En 2009, l’Université de Californie en collaboration avec AMP Lab de Berkeley, ont développé Apache. Apache Spark est un moteur de traitement de données rapide à grande échelle. Il peut exécuter des applications dans des clusters Hadoop 100 fois plus rapidement en mémoire et 10 fois plus rapidement sur disque que les anciens process. Spark est également connu pour les pipelines de données et le développement de modèles d’apprentissage automatique.
Spark inclut également une bibliothèque, MLlib, qui fournit un ensemble progressif d’algorithmes machine pour les techniques répétitives de science des données telles que la classification, la régression, le filtrage collaboratif, la mise en cluster.
7. RapidMiner
RapidMiner est une superbe plate-forme intégrée de science des données développée par la société du meme nom, RapidMiner, qui effectue l’analyse prédictive et d’autres analyses avancées telles que l’exploration de données, l’analyse de texte, l’apprentissage automatique et l’analyse visuelle, sans aucune programmation. Le RapidMiner peut s’intégrer à n’importe quel type de source de données. On recense parmi d’autres Access, Excel, Microsoft SQL, les données Tera, Oracle, Sybase, IBM DB2, Ingres, MySQL, IBM SPSS, Dbase. Cet outil est très puissant et peut générer des analyses basées sur des processus réels. paramètres de transformation des données de vie, c’est-à-dire que vous pouvez contrôler les formats et les ensembles de données pour une analyse prédictive.
8. KNIME
En janvier 2004 une équipe d’ingénieurs en logiciels de l’Université de Constance développe KNIME. KNIME est un des outils d’analyse open source les plus utilisd au monde. C’est un outil de génération de rapports et d’analyse intégrée qui vous permettent d’analyser et de modéliser les données par programmation visuelle. Il intègre divers composants pour l’exploration de données et l’apprentissage automatique via son concept de pipeline modulaire.
9. QlikView
Le QlikView possède de nombreuses fonctionnalités uniques, telles que la technologie brevetée et un traitement de données en mémoire, qui exécute le résultat très rapidement pour les utilisateurs finaux et stocke les données dans le rapport lui-même. L’association de données dans QlikView est automatiquement conservée et peut être compressée à près de 10% de sa taille d’origine. La relation entre les données est visualisée à l’aide de couleurs: une couleur spécifique est donnée aux données associées et une autre couleur aux données non associées. Open source.
10. Splunk
Splunk est un outil d’analyse et de minage des données générées par ordinateur. Le Splunk extrait toutes les données des logs et offre un moyen rapide de les parcourir. Un utilisateur peut extraire toutes sortes de données et effectuer toute sorte d’operations statistiques intéressantes, puis les présenter sous différents formats.
