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Top 15 logiciels d'analyse de données en 2022

Tuesday, December 06, 2022

Dans l'environnement économique moderne, les données sont comme pétrole où on peut exploiter une valeur cruciale pour la croissance des entreprises. Quand une grosse quantité de données se produisent chaque jour et que les entrepreneurs sont de plus en plus conscients de leur importance dans le business, l'analyse de données s'introduit.

On voit toutes sortes de données qui se génèrent sous des formats structurés et non structurés dans tous les coins Internet. Pour mieux profiter de ces données, il faut examiner ces données brutes avec des logiciels d'analyse de données qui sont capables de traiter de gros volumes de données. Ici, on dresse une liste de logiciels d'analyse de données les plus populaires et reconnus sur le marché et on espère que cela vous aide à trouver l'outil qui est le plus adapté à votre besoin.

 

 

 

C'est quoi, l'analyse de données ?

L'analyse de données désigne le processus de modifier, d'analyser, de filtrer les données brutes pour en dégager les informations intéressantes, utiles et exploitables capables de soutenir la prise de décision commerciale avant de les représenter dans des graphiques comme tableaux, graphiques, feuille de calcul, diagramme, camembert. En outre, il y a de diverses façons d'analyse de données, entre autres analyse quantitative, analyse inférentielle et statistique descriptive.

 

Pourquoi l'analyse de données est importante ?

L'analyse de données peut traiter un gros volume de données et les transformer en informations exploitables, apportant des avantages dans notre travail et études. De nos jours, presque toutes les entreprises comptent sur l'analyse de données pour mesurer la performance du business, comprendre les besoins et les critiques des utilisateurs, révéler la tendance du marché, optimiser les campagnes marketing, rechercher le marché et les clients cibles, etc. On peut dire que chaque décision commerciale se base sur les données.

  • L'analyse de données peut aider à identifier les sections de votre performance qui nécessitent des investissements supplémentaires, ainsi que ceux qui sont peu performantes et qui devraient être modifiées ou complètement supprimées.
  • L'analyse de données est le plus souvent utilisée pour prendre de bonnes décisions fiables et éviter des erreurs coûteuses. Cette évolution est évidente.
  • Les données sont nécessaires si vous voulez faire des jugements éclairés, mais il y a bien sûr d'autres facteurs à prendre en considération. Les entreprises peuvent obtenir des informations pertinentes et précises par le biais de l'analyse des données correctes, qui sont utiles pour élaborer des stratégies promotionnelles, des stratégies d'entreprise et pour recentrer la vision ou l'objectif de l'organisation.

 

Différence entre l'exploration de données et l'analyse de données

L'analyse des données ("data analysis" en anglais) est le processus qui consiste à extraire des informations pertinentes des données, puis à les filtrer, les traiter, les analyser et les présenter afin de tirer des déductions et de prendre des décisions. L'objectif principal de l'analyse des données est de glaner des informations précieuses à partir des données brutes, et les conclusions qui en résultent sont souvent appliquées pour prendre des décisions cruciales.

L'exploration de données ("data mining" en anglais) a pour objet d'extraire un savoir ou une connaissance à partir de grandes quantités de données (plus grande que celle dans l'analyse de données), par des méthodes automatiques ou semi-automatiques. Elle utilise un ensemble d'algorithmes pour construire des modèles à partir des données, c'est-à-dire trouver des structures intéressantes ou des motifs selon des critères fixés au préalable. Elle est également utilisée pour créer des modèles d'apprentissage automatique, qui sont ensuite utilisés en intelligence artificielle.

Quand tant l'exploration de données que l'analyse de données consistent à traiter les données et à en tirer des informations utiles, le premier est un processus automatique basé sur des modèles déjà exsitants pour découvrir des KDD, le deuxième est un processus exécuté par l'humain ayant déjà un objectif et donc nécessite des connaissances humaines pour mener l'analyse.

 

 

14 logiciels pour l'analyse de données

Excel

Microsoft Excel est l'outil idéal pour effectuer des analyses simples de données. L'utilisation est très facile et accessible à tous grâce à l'interface claire et simple et l'outil est en même temps puissant pour satisfaire la plupart de besoins non très complexes, ce que rend le logiciel très très populaire parmi tant les experts que les débutants. Mais il y a aussi des inconvénients : Excel ne peut gérer qu'une certaine quantité de données, et si vous souhaitez examiner des données à grande échelle, vous aurez peut-être besoin d'outils plus robustes.

Fonctions principales :

Vous pouvez analyser, organiser, afficher, filtrer, éditer, rechercher, inpsecter une quantité de données ou effectuer des calculs avec des formules modernes

Visualisation de données avec une variété des représentations graphiques : diogramme, camembert, courbe, tableau croisé dynamique, etc

VBA

 

Tableau

Vous pouvez relier toutes vos données à Tableau, qui est une plateforme robuste d'analyse et de visualisation des données, pour produire des aperçus accrocheurs et une intégration des données qui se met à jour en temps réel. Elle peut être utilisée à la fois sur site et dans le nuage. Elle est capable de gérer ou traiter d'énormes volumes de données et en même temps, elle est simple à utiliser. Il existe de nombreux abonnements pour les utilisateurs individuels et les entreprises, ainsi qu'un essai gratuit. Des entreprises internationales telles que Citibank, Skype et Audi utilisent Tableau pour visualiser leurs données et fournir des informations significatives. Et l'individu peut créer des visualisations à l'aide du logiciel gratuit Tableau Public.

Fonctions principales :

Analyser très rapidement les données bien qu'il s'agisse d'un nombre immense de données

Mettre à jour automatiquement les données depuis leurs sources

Facile à utiliser et ne nécessiter pas trop de connaissances de codage

Une grande varitété de visualisations

La fonction de partage dans l'équipe

 

Power BI

Les outils d'analyse comme Microsoft Power BI sont essentiels car ils permettent aux entreprises de trouver plus facilement des statistiques, des corrélations et des conclusions depuis de grandes quantités de données. De plus, les utilisateurs peuvent simplement faire glisser et déposer des composants pour créer des représentations de visualisations magnifiques et des rapports en temps réel. On peut importer des données provenant de nombreuses sources.

Grâce à l'utilisation de l'intelligence artificielle, à l'interface Excel et aux adaptateurs de données préétablis et personnalisés, vous pouvez rassembler des données pertinentes et les communiquer rapidement à votre équipe. Des entreprises internationales comme Adobe et GE Healthcare utilisent Power BI pour tirer le meilleur parti de leurs données.

Fonctions principales :

Pour faciliter le processus d'analyser les données, de les relier et de les sauvegarder sur différentes plateformes Office, Power BI a récemment développé des solutions comme Azure + Power BI et Office 365 + Power BI.

En bref, avec Microsoft PowerBI, on peut importer des données, faire des analyses, créer des visualisations et rapports basés sur les conclusions.

 

SAS Business Intelligence

La plateforme SAS Business Analytics met l'accent sur des visualisations de données qui sont simples à comprendre et à diffuser au sein d'une organisation et qui qui révèlent une voie claire pour changer des choses, pour augmenter la satisfaction de clients et pour accroître l'efficacité des opérations.

Fonctions principales :

Compréhension rapide grâce à une analyse automatisée soutenue par l'apprentissage automatique et des descriptions claires en langage naturel.

Examiner visuellement toutes les informations pertinentes pour identifier rapidement les liens cachés.

Vous pouvez comprendre instantanément ce que les données essaient de vous dire grâce à des visualisations convaincantes. Tout le monde peut saisir les descriptions pour des visualisations interactives soutenues par l'analytique.

 

MonkeyLearn

Il s'agit d'un logiciel d'apprentissage automatique no-code surtout destiné à l'analyse de texte. Il offre une vaste collection d'outils d'analyse de données de pointe pour étudier les données non structurées en temps réel et en continu. Les utilisateurs peuvent utiliser directement les modèles d'apprentissage automatique pré-construits ou personnaliser un par eux-mêmes. Cet outil est surtout adapté pour l'analyse de NPS, commentaires, CSAT, support, enquête, VOC, etc.

Fonctions principales :

Importer les fichiers de CSV/Excel ou connecter les données via API, Zapier, etc.

Traiter les données sous formes de emails, feed-backs, enqêtes, réseaux sociaux

Classifiers et extractors pour classifier le texte ou extraire certains éléments à partir du texte

Connecter avec des outils de visualisation comme Tableau

 

RapidMiner

RapidMiner propose une suite de produits permettant aux analystes de données de créer de nouveaux processus de data mining, de mettre en place des analyses prédictives et plus encore. Vous pouvez choisir parmi diverses options, telles que TurboPrep, qui vous permet de filtrer et d'organiser vos données, AutoModel, qui propose plusieurs techniques pour construire des modèles d'apprentissage automatique, et DataStudio, qui vous permet de créer un pipeline graphique et d'examiner vos données, en fonction de vos besoins. Il s'agit d'une plateforme de science des données transparente et de bout en bout qui permet d'effectuer des tâches et d'utiliser l'apprentissage automatique, ainsi que des modèles d'exploitation. Ce logiciel est utilisé par des industries comme BMW et HP pour analyser les données.

Fonctions principales :

Interface intuitif et par conséquent, la plateforme est accessible aux techniciens ou non-technociens

Une variété d'extensions utiles

Intégration

 

KNIME

KNIME est un outil gratuit et open-source pour développer des processus de science des données. Vous pouvez développer des systèmes d'apprentissage automatique sophistiqués, importer des données à partir de nombreuses sources et afficher des données à l'aide de son interface conviviale de type glisser-déposer. Il y a une communauté de contributeurs dynamique et cet outil est souvent mis à jour, comme d'autres plateformes ouvertes. Même les personnes qui ne sont pas des programmeurs peuvent facilement créer des flux de travail avec KNIME. Les organisations l'emploient comme cadre pour mettre en œuvre des flux de travail de Data Science et pour la communication, l'administration et l'automatisation des équipes.

Fonctions principales :

Importer, analyser, visualiser les données sans codage

Intégrer avec d'autres outils ou bibliothèques

 

Talend

Talend fournit une gamme d'applications cloud pour l'intégration de données. Elle a pour but d'aider les entreprises à intégrer toutes leurs données dans une seule plateforme afin que les équipes puissent accéder aux informations appropriées selon les besoins. Les utilisateurs de la plateforme peuvent examiner les données sans écrire de code grâce à plusieurs fonctions intégrées d'apprentissage automatique. Elle fait appel à des algorithmes pour la catégorisation, le regroupement, les recommandations et l'analyse. Talend est utilisé par des petites entreprises et des grandes sociétés comme ALDO, ABInBev, etc. pour faire des choix importants.

 

Airtable

Airtable est une application basée sur le cloud facile à utiliser, et cet outil est souvent décrit comme "part spreadsheet, part database", ce qui on peut voir à travers son nom "Airtable". Au coeur de cette base de données no-code, il y a une base de données solide, et au-delà de laquelle elle offre des fonctions d'analyse et de visualisation des données. Maîtriser Airtable fait partie des compétences de plus en plus demandés. Si cet outil de productivité est encore nouveau pour vous, cet article mérite une lecture.

Fonctions principales :

Vous pouvez rapidement organiser, surveiller et rechercher des données dans une base de données.

Les développeurs peuvent intégrer Airtable avec d'autres programmes avec API.

Créer des interfaces utilisateur personnalisées qui fournissent à chaque membre de l'équipe les informations pertinentes dont il a besoin et une méthode rapide pour agir de manière décisive.

 

ClicData

Il s'agit d'une plateforme d'analyse d'entreprise complexe, et on peut l'utiliser pour intégration, conversion, automatisation et visualisation des données. ClicData est entièrement basé sur le cloud et compatible avec toutes les plateformes et tous les appareils. Grâce à son interface de glisser-déposer, vous pouvez facilement connecter et combiner des données provenant de nombreuses sources et créer des tableaux de bord. Ils fournissent à la fois un service complet de BI in-app et des solutions professionnelles, ainsi qu'une BI en libre-service avec des outils en ligne. En plus des quatre options qui conviennent aux moyennes et grandes entreprises, ClicData propose un essai gratuit.

 

QlikView

QlikView peut être installé on premise ou être utilisé dans le nuage, ayant pour mission d'éliminer l'écart entre les données et l'action. Qlik offrent des fonctionnalités utiles aux personnes qui n'ont pas de connaissances informatiques de base comme à celles qui ont une grande expérience technique. Une poignée d'outils et de services sont proposés par QlikView pour la transformation des données, l'analyse, la visualisation. Les plateformes de développeurs sont gratuits pendant 30 jours d'essai. Quelques-uns des principaux clients de QlikView sont CISCO, KitchenAid et SAMSUNG. Il est reconnu par plus de 50K clients dans le monde entier.

Fonctions principales :

Rendre la data et l'analytique accessibles en temps réel, guidées par l'IA

Livraison de données hybrides, automatisation du data warehouse, transformation des données, automatisation des applications

Visualisation et tableaux de bord, analytique augmentée, analytique embarquée, alerte et action

 

Looker

Looker interagit avec les technologies actuelles pour ajouter des données uniques qui peuvent révéler des liens inconnus entre les données inconnus pour aider les équipes à prendre de meilleures décisions. Pour chaque client, un modèle est créé spécialement grâce à des logiciels et des applications adaptables. En outre, un grand nombre de leurs "solutions analytiques intégrées" sont déjà adaptées à divers secteurs, comme le commerce, la médecine, etc.

Fonctions principales :

Améliorer les outils que vous utilisez actuellement en y intégrant des informations nouvelles et pertinentes. Vos équipes peuvent se regrouper sous Looker, ce qui les aide à prendre des décisions basées sur des faits solides.

Rafraîchir vos processus avec des données actuelles et fiables. Avec Looker, les équipes peuvent avoir un accès unifié aux solutions dont elles ont besoin, ce qui les aidera à atteindre leurs objectifs.

 

R

Il est sans aucun doute que développer votre propre outil d'analyse données en utilisant des langages de programmation open-source est un excellent choix. La visualisation des données, la modélisation statistique et le traitement exploratoire des données sont autant de cas d'utilisations courantes du langage R.

Au début, il était surtout utilisé par les scientifiques et les universitaires, mais il s'est maintenant développé dans le secteur commercial. Même sans trop de connaissance en matière de programmation, il n'est pas trop difficile d'apprendre R.

 

Python

L'outil idéal pour l'apprentissage automatique est Python, et c'est également l'un des langages de programmation les plus populaires aujourd'hui. Il se distingue par son exceptionnelle adaptabilité et vous permet de créer des solutions pour de nombreux cas d'utilisation. De plus, il est facile de l'apprendre et de l'écrire.

 

 

Meilleur outil pour récupération de données structurées

Quand l'analyse de données devient un sujet important dans la croissance, nous le savons bien qu'il ne s'agit pas seulement d'analyser les données internes, mais aussi les données externes.

Octoparse est un des outils que vous pouvez utiliser pour récupérer les données externes, c'est à dire extraire toutes sortes de données affichées sur les pages Web. C'est un logiciel très facile à utiliser grâce à son interface de type pointer-cliquer, mais en même temps, il est vraiment puissant pour collecter de gros volume de données (des millions) avant de les nettoyer et les mettre en forme structurée. Il y a un plan gratuit et des plans premium pour lesquels vous pouvez profiter d'un essai gratuit de 14 jours.

Fonctions principales :

Accessible à tous grâce aux modèles de scraping et à la fonction d'auto-détection

Mode avancé qui assure la flexibilité

Les données peuvent être exportées vers des systèmes d'analyse de données ou Excel

API

Les données sont nettoyées et donc, exemptes d’informations dupliquées ou non pertinentes

Service Cloud

 

Laissez les données créer de la valeur à votre entreprise !

 

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