Nối tiếp phần trước, bài viết lần này chia sẻ các công cụ phân tích dữ liệu được đề xuất bởi các chuyên gia có kinh nghiệm. Ngoài ra còn có bảng thống kê, so sánh ưu và nhược điểm của các nhà cung cấp phần mềm trên thị trường.
Tham khảo phần 1 tại đây.
Mục lục
Các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu
Dưới đây là các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu mà bạn nên biết:
Google Charts
Google cung cấp một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí hoạt động với JavaScript để tạo các bản trình bày và báo cáo.
OpenText
OpenText cung cấp nhiều công cụ khác nhau để tạo thông tin chi tiết về dữ liệu trong nhiều ngành dọc. Bao gồm các ngành như: tài chính, ô tô, chăm sóc sức khỏe và năng lượng.
Birst
Birst được ra đời với mục đích cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu có ý nghĩa từ phòng họp đến tầng cửa hàng. Nó tập trung vào ngành được tạo sẵn vai trò cụ thể của nội dung và chỉ số.
Domo
“BI for All” framework là trung tâm của các giải pháp ở Domo. Nó hỗ trợ tích hợp dữ liệu mạnh mẽ, BI và phân tích, ứng dụng thông minh và phân tích nhúng.
>>> Tham khảo ngay khoá học Data analytics for Insights.
Zoho
Công cụ tự động hóa mang lại hình ảnh rất dễ nhìn thông qua bảng điều khiển trực quan. Kết nối mạnh mẽ các loại dữ liệu và định dạng với nhau
Xplenty
Nền tảng xử lý chức năng ETL và reverse-ETL có khả năng mở rộng cao. Nó cung cấp các tính năng tuân thủ và bảo mật mạnh mẽ.
KNIME
Giải pháp phân tích dữ liệu mã nguồn mở miễn phí mang lại khả năng tích hợp, mô hình hóa và trực quan hóa dữ liệu.
HubSpot
Nền tảng dữ liệu CRM tập trung vào tiếp thị và thông tin chi tiết về khách hàng. HubSpot có giao diện hấp dẫn và các công cụ phân tích mạnh mẽ.
RapidMiner
Đây là nền tảng phân tích nâng cao khai thác máy học và AI để tạo ra nhiều thông tin chi tiết về dữ liệu, bao gồm cả phân tích dự đoán.
Biểu đồ so sánh ưu điểm, nhược điểm của nhà cung cấp
Biểu đồ so sánh ưu nhược điểm các công cụ phân tích dữ liệu:
| Công cụ Data Analytics | Ưu điểm | Nhược điểm |
| IBM Cognos Analytics | Các công cụ trực quan tiên tiến phù hợp với khách hàng của IBM | Dành cho môi trường IBM |
| Microsoft Power BI | Các khả năng mở rộng gắn liền với các sản phẩm của Microsoft, bao gồm cả Azure | Không phù hợp với các ứng dụng và sản phẩm không phải của Microsoft |
| MicroStrategy Platform | Sự lựa chọn tuyệt vời để kết nối dữ liệu | Đắt tiền, giao diện có thể khó sử dụng |
| Qlik Sense | Powerful and versatile platform with strong AI and ML | Lacks some advanced functionality found in other leading solutions |
| SAP Analytics Cloud | Nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt với AI và ML mạnh mẽ | Chi phí cao |
| SAS Visual Analytic | BI và phân tích tinh vi, AI và ML xuất sắc | Có thể là một thách thức đối với người dùng không chuyên về kỹ thuật |
| Sisense Platform | Các tính năng tiên tiến và khả năng tương thích với các API mạnh mẽ và hiệu suất hàng đầu | Giá cao, phù hợp với những người dùng đã thành thạo |
| Tableau | UX/UI tốt với tích hợp Salesforce / CRM chặt chẽ | Chi phí có thể cao |
| ThoughtSpot | AI nâng cao và ngôn ngữ tìm kiếm tự nhiên mang lại khả năng phân tích mạnh mẽ | Hiệu suất có thể không tốt trên các tập dữ liệu cực lớn |
| TIBCO Spotfire | Nền tảng rất linh hoạt, lý tưởng cho các nhà khoa học dữ liệu và người dùng thành thạo | Giao diện có thể khó sử dụng đặc biệt đối với những người không chuyên về kỹ thuật |
Như vậy, bài viết đã tổng hợp lại các công cụ và phần mềm phân tích dữ liệu và phân tích cụ thể ưu và nhược điểm của từng nhà cung cấp. Hy vọng với những thông tin ở trên, bạn đã có thể hiểu và lựa chọn được những công cụ phù hợp với công việc của mình.
