14 のベストデータ分析ツール (2025)

最高のデータ分析ツール

データ分析では、顧客、製品、または売上に関する洞察を得るためにデータを分析します。企業は非構造化データを収集し、データ分析を使用してデータを構造化および解釈します。データ セキュリティの問題、不正確なデータ生成、データの視覚化の制限、その他の不正確さに直面しないように、適切なデータ分析ツールを選択することが重要です。

そこで徹底的な調査を行った結果、タイプ、無料試用期間、フレームワーク、プラットフォームに基づいて、14 の最高のデータ分析ツールを選択しました。このリストには、無料 (オープンソース) および有料のソフトウェアが含まれています。私の直接の、徹底的に調査された、偏見のないレビューを読んで、十分な情報に基づいた決定を下すことができます。
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トップピック
Zoho Analytics

Zoho のデータ分析ツールを使用すると、重要な意思決定に必要なビジネス データに即座にアクセスできます。Zoho Analytics にバンドルされた高度なビジネス インテリジェンス (BI) が提供されます。ヘルプデスク、電子メールとソーシャル メディア マーケティング、アンケート、分析はすべて Analytics を中心に構築されます。

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最高のデータ分析ツールとソフトウェア: トップピック!

お名前 データ 無料試用版 リンク
👍 ゾーホーアナリティクス チャートとグラフ 15日無料トライアル もっと詳しく知る
👍 2分レポート レポートとグラフ 14 日間の無料トライアル (クレジット カードは必要ありません) もっと詳しく知る
Python Matplotlib、Seaborn、Bokeh。 フリーソフトウェア もっと詳しく知る
タブロー チャート、グラフ、地図。 1年間の無料トライアル もっと詳しく知る
QlikView インタラクティブなグラフ、チャート、マップ。 30日無料トライアル もっと詳しく知る

1) Zoho Analytics

強力な洞察に最適

使い方 Zoho Analyticsの データ分析ツールを使用すると、ビジネス データに即座にアクセスして重要な決定を下すことができます。また、AI 搭載のアシスタントを使用して、ユーザーが質問し、関連するレポートからインテリジェントな回答を得ることもできます。Zoho Analytics にバンドルされた高度なビジネス インテリジェンス (BI) を提供します。ヘルプデスク、電子メール、ソーシャル メディア マーケティング、アンケート、分析はすべて、分析を中心に構築されています。

Zoho Analyticsは、Google、Zapier、GitHubなど500以上のツールとシームレスに統合できる包括的なプラットフォームを提供しています。 Dropbox強力なデータ視覚化機能があり、詳細なチャートやグラフを作成するのに役立ちました。Zohoは、6e Technologies、Ackerman & Co、AcuTech Consulting Groupなどの企業から広く信頼されています。 Windows、Mac、Linux に対応しており、あらゆる組織に適した多目的な選択肢となります。

#1トップピック
Zoho Analytics
5.0

統合: Zendesk、Jira、Salesforce、HubSpot、 Mailチンパンジーとイベントブライト

リアルタイムレポート: Yes

サポートされるプラットフォーム: Windows、iOSと Android

無料トライアル: 15 日間の無料トライアル (クレジット カードは不要)

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機能と特徴:

  • データ接続: Zoho Analytics の使いやすいコネクタを使用すると、ファイル、フィード、ビジネス アプリ、カスタム クラウド データベースをリンクできます。また、スマート クレンジング機能を使用してデータをフィルタリングおよびクリーンアップすることもできます。 
  • データの準備: Zoho Analytics のセルフサービス データ モジュールは、データを簡単にクリーンアップ、変換、強化、カタログ化します。データ セットを自動的に識別し、重複を削除し、コーディングなしでデータをフォーマットするなど、さまざまな機能があることに気付きました。
  • レポート作成: Zoho Analytics のドラッグ アンド ドロップ インターフェースを使用すると、洞察に富んだレポートとダッシュボードを簡単に作成できます。
  • データの視覚化: チャート、ウィジェット、ピボット テーブル、表形式ビューを使用してデータを視覚化し、包括的な分析を行うことができます。
  • コラボレーション: レポートを安全に共有し、きめ細かな制御で権限を管理することで、有意義な会話を行うことができました。

メリット

  • ローコードの組み込みBIツールは素晴らしい機能だと感じました
  • 総所有コストが驚くほど低い
  • 導入が簡単でプロセスを簡素化
  • 完全にセキュリティに準拠しているので安心です

デメリット

  • 急激な学習曲線にイライラしました

価格:

  • 価格: 月額 14.29 ドルから開始する予定です。
  • 無料トライアル:15 日間無料トライアル (クレジットカードは不要)。

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15日間の無料トライアル


2) 2分間のレポート

実用的なレポート作成に最適なデータ分析ツール

2分間のレポート は、潜在的な成長機会を発見できる効果的なデータ分析ツールです。調査中、Google スプレッドシートと Looker Studio の 30 を超えるデータ ソースを統合する機能をテストしました。すべてをシームレスに総合的に追跡できるため、クライアントとの重要な意思決定の戦略化に集中できます。

100 種類以上のテンプレートが用意されているので、レポート ダッシュボードをすばやくカスタマイズできました。その結果、コホート分析を実行し、マルチチャネルのパフォーマンスを追跡し、進行中のトレンドを予測して適切な決定を下すことができました。雑然とした情報から抜け出して重要なことに集中したい忙しいマーケティング担当者に、このツールをお勧めします。

#2
2分間のレポート
4.9

統合: Facebook広告、Google広告、Shopify、Google Analytics 30、Twitter広告、Klaviyo、Apple App Storeなど4以上のデータソース Amazon 広告など

リアルタイムレポート: Yes

サポートされるプラットフォーム: クラウドベース

無料トライアル: 14 日間の無料トライアル (クレジット カードは不要)

2分レポートをご覧ください

機能と特徴:

  • データ接続: Facebook広告、Google広告、Shopify、LinkedIn広告、Google Analytics 30、Twitter広告など4以上のデータソースと統合します。 YouTube アナリティクス、Klaviyo、Google Search Console、Facebook Insights、Apple App Store、 Amazon 広告、HubSpotなど
  • レポート作成: 関連するテンプレートを選択し、ニーズに合わせてカスタマイズして、すぐにレポートの生成を開始できます。
  • チームコラボレーション: レポートとダッシュボードを無制限のユーザーと共有します。
  • データの視覚化: マルチチャネル ダッシュボード、レポート ダッシュボード、キャンペーン パフォーマンス ダッシュボード、クライアント固有のダッシュボードを構築して、説得力のあるデータ ストーリーを作成します。
  • 自動レポート: 重要な更新情報を通知する自動レポートを定期的にクライアントに送信できます。
  • ワークフロー管理: 単一のダッシュボードでデータの測定と最適化を合理化および自動化します。

メリット

  • 実用的なデータを視覚化するために、マーケティング ダッシュボードを 80% 高速に作成します。
  • 反復的なタスクを自動化することで、膨大な手作業時間を節約できます。
  • 複数のツールを使い分ける必要はありません。1 つのツールですべての面倒な作業が実行されます。

デメリット

  • コネクタ統合の数を増やすことができます。

価格:

  • 価格: 価格は、ユーザー数、データ ソース数、データ ソース タイプごとのアカウント数に応じて月額 10 ドルから始まります。
  • 無料トライアル: 14 日間の無料トライアル(クレジットカードは不要)。

2分レポートをご覧ください

14 日間の無料トライアル (クレジット カードは必要ありません)


3) Python

最高のオープンソースデータ分析ツール

Python オブジェクト指向プログラミング言語として始まったが、今ではデータサイエンスに優れていることがわかった。分析中に、NumPy(初期の Python データサイエンスに使用されるライブラリ) は、複雑なデータ操作と数値分析を効率的に実行するのに役立ちました。

Python

機能と特徴:

  • 高度なデータ分析: 私は活用できる Pythonの機械学習とテキストマイニング機能を使用して、高度なデータ分析を実行します。
  • 統合の柔軟性: Python C/との容易な統合が可能C++, Java、PHP、C# は私のプロジェクトに不可欠であることがわかりました。
  • 業界での採用: 業界標準によれば、GoogleやFacebookのような企業は Python 重要なタスクのために。
  • データ視覚化ツール: PythonMatplotlib、Seaborn、Bokeh などのライブラリは、データを視覚化するための完璧なソリューションを提供しました。
  • プログラミング言語の種類: これは多用途で効果的なプログラミング言語であり、さまざまなコーディングの課題を解決するのに最適です。
  • Web フレームワーク: Python Django や TurboGears などのフレームワークは、堅牢でスケーラブルな Web アプリケーションを作成するのに最適です。
  • クロスプラットフォームの互換性: さまざまなプラットフォーム間でシームレスな開発が可能になり、多様なプロジェクトに最適です。

メリット

  • データのクローリング、モデリング、クリーニング、ディープデータ分析アルゴリズムの構築に使用されます。
  • Python ユーザーは変更を加えることなく、複数のオペレーティングシステムでコードを実行できます。
  • 簡単に学べました Pythonコーディングの経験がなくても

デメリット

  • Python 大量のメモリを消費する
  • 複雑なマルチスレッド機能に苦労しました

価格:

  • 価格: フリーソフトウェア

リンク: https://www.python.org/


4) タブロー

最高のレポートダッシュボード

Tableau は、わかりやすいデータ視覚化を簡単に構築できるインタラクティブなダッシュボードを備えた優れたデータ分析ツールです。私のレビューによると、これはビッグデータ、Excel ファイル、SQL データベースを操作するための最も簡単なツールの 1 つです。 タブロー 予測データを分析し、リアルタイムの傾向を特定することができました。

Tableauは、強化されたワイルドカード結合機能と強力なデータ視覚化機能を備えた、主要なビジュアル分析プラットフォームとして際立っています。魅力的なチャート、グラフ、マップを作成できる機能は特に便利です。さらに、Tableauは Windows および MacOS でサポートされています。そのため、さまざまなプラットフォーム間で複雑なデータを視覚化するためのシームレスなエクスペリエンスが提供されます。

タブロー

機能と特徴:

  • 包括的なデータアクセス: タブロー データベース、Excel ファイル、Web アプリケーションを同時に接続する機能を提供します。また、データを実用的な洞察に変換し、より適切な意思決定に役立つことにも気付きました。
  • 関係マッピング: Tableau では、さまざまなデータ ソース間の関係を確立して、一貫性のあるデータ分析を実現できます。また、会話型 AI を使用すると、データを準備して視覚化を高速化することもできます。
  • スマートナビゲーション: Tableau のスマート ナビゲーションを使用すると、関連するコンテンツに効率的にアクセスできます。
  • ユーザーセキュリティ: Tableau Cloud のシームレスな認証プロセスにより、安全なアクセスが実現しました。
  • 編集ツール: 仮想接続を編集したり、変更履歴を確認したりするためのポップアップ ウィンドウがあります。
  • 著名なクライアント: Tableau は、世界銀行やニューヨーク タイムズなどのトップ ブランドで活用されています。

メリット

  • Tableau Onlineソリューションは、マルチクラウド環境向けの多くの導入オプションを提供します。
  • Salesforceのサポートを受けることで、信頼性と信用性が格段に高まることがわかりました。
  • 究極のAI機能を備えているため、この点では優れた選択肢となります。
  • SQL への高速接続を提供し、 Oracle データベース。

デメリット

  • コーディングの機能が限られていることに満足できなかった
  • レポートのスケジュール設定は少し制限されています

価格:

  • 価格: 価格については営業担当者にお問い合わせください
  • 無料トライアル: 1 年間の無料トライアル。無料のコミュニティ エディションもあります。

リンク: https://www.tableau.com/


5) QlikView

機械学習に最適

QlikView はデータの視覚化と分析に最適です。私はそのアドホッククエリ機能を確認しました。これにより、簡単にアクセスできるデータで迅速な意思決定が可能になりました。調査中に、連想モデルを使用して回答の検索をカスタマイズしていることが分かりました。さらに、インメモリストレージにより、 Windows.

QlikView

機能と特徴:

  • データソース統合: 何百ものソースからのデータを組み合わせることができました。これにより、分析の包括的な概要が得られました。また、透明性の高いレポートを使用して、データをシームレスに拡張および統合することもできます。 
  • AI を活用した洞察: AI によって生成された洞察は、データの誤解を避けるのに役立つ可能性のある自動的で実用的な提案を提供します。
  • 実装とROI: 迅速かつ効率的な実装のおかげで、投資収益をすぐに確認できました。
  • データ視覚化機能: 複雑なデータを視覚化するためのインタラクティブなグラフ、チャート、マップを作成するための優れたオプションを提供します。
  • 企業推薦: Alliance Data Systems Corporation のような企業は、これを自社の業務にとって信頼できるツールだと考えています。

メリット

  • QlikViewは、意味のある革新的な方法でデータの視覚化を提供します
  • すべてのデータを直接的、間接的に検索できるのが気に入っています
  • モバイルデバイスからデータにアクセスし、分析し、取得することができます

デメリット

  • Linux OSをサポートしていないことにがっかりしました
  • データの変換プロセスが遅すぎる

価格:

  • 価格: 月額 825 ドルから開始する予定です。
  • 無料トライアル: 30日間の無料トライアル。

リンク: https://www.qlik.com/us/products/qlikview


6) SAS

最高の BI およびデータ分析ツール

SAS は、ピンボードの作成と共有、リアルタイムのキーワード検証、クロスソース分析などの機能を備えた堅牢なデータ分析の提供に優れています。どこでもドリルダウンできる機能は、詳細なデータ探索に特に効果的であることがわかりました。このツールのデータ シャーディングとレプリケーションにより、データの整合性と信頼性が確保されるため、複雑なデータ ニーズに対応する強力なソリューションになります。

SAS

機能と特徴:

  • 理解可能な言語: このツールは非常にわかりやすい言語を備えています。そのため、デバッグ作業がシンプルで簡単になります。また、ノーコードおよびローコードのツールなので、ドラッグアンドドロップ機能を使用するだけで簡単に洞察を得ることができます。
  • データの視覚化: レポート、グラフ、チャート、プロットなど、強力なデータ視覚化オプションが提供されていることに気付きました。また、AI を活用した洞察が提供され、コンテキストとともにデータが説明され、理解が深まりました。 
  • ツールタイプ: このツールはデータ分析およびレポート作成ソフトウェアとして分類されており、包括的なデータの洞察に最適です。
  • フレームワーク: ライフサイエンス分析フレームワークが組み込まれているため、ライフサイエンスの専門的なデータ分析に最適です。
  • プラットフォームの互換性: 私はそれが Windows プラットフォームを提供します。
  • 企業が使用するもの: SurveyMonkey、HubSpotなどの業界リーダーに広く採用されています。 Microsoft, Asana, SAP 同意します。

メリット

  • 複数のホストシステムとのやり取りに役立ちます
  • 膨大なデータベースを驚くほど簡単に処理できる能力に感銘を受けました。
  • オフィスでライセンスなしで抽出するのに役立ちます
  • プログラミングを知らないユーザーでも統計計算が簡単に行えます

デメリット

  • テキストマイニングは面倒で難しいプロセスです。 SAS
  • データ分析ソリューションのコストの高さに不満を感じていました

価格:

  • 価格: 価格についてはカスタマーケアにお問い合わせください。
  • 無料トライアル: 14日間の無料トライアル。

リンク: https://www.sas.com/en_us/solutions/business-intelligence.html


7) IBM コグノス

最高のインメモリストリーミング分析

IBM Cognos は、データ分析に最も効果的なツールの 1 つです。私はそのデータ集約機能を評価しましたが、詳細でユーザーフレンドリーなレポートの作成に役立ちました。私の調査によると、レポートを XML または PDF 形式でエクスポートできます。また、シナリオ モデリング、リアルタイム監視、予測分析などの機能も含まれています。

IBM コグノス

機能と特徴:

  • ストリーミング分析: 業界をリードするインメモリ ストリーミング分析を提供し、情報に基づいたタイムリーな意思決定を支援します。また、エンタープライズ レポートを備えたインタラクティブなダッシュボードも受け取りました。
  • データの視覚化: IBM Congo は、包括的なデータの洞察を得るために、チャート、プロット、アニメーションなどのさまざまな視覚化機能を提供します。
  • スケーラビリティと信頼性: このプラットフォームに依存しないツールは、最もスケーラブルで信頼性の高いツールの1つです。XML、SOAP、WSDLなどの業界で実証されたテクノロジーを使用しています。
  • コンテンツ共有: 広く認知されているアプリケーションを使用して、Cognos BI コンテンツをシームレスに共有および変更できました。
  • ツールの種類: これは、戦略的な計画に最適な、効果的なビジネス インテリジェンスおよびパフォーマンス管理ソフトウェアです。
  • 企業からの信頼: IBM Congo は、Acxiom、Adobe、ANZ Bank などの大手企業によってデータ主導の戦略に活用されています。
  • プラットフォームの互換性: と互換性があることがわかりました Windows OS。

メリット

  • Cognos対応ファイルをセキュアなBIポータルにシームレスに公開できました
  • 協力して意思決定ネットワークを構築し、洞察を共有することができます
  • このツールを使用すると、コミュニケーションと調整がより容易になります
  • 透明性と説明責任を確保し、整合性と合意を推進しました

デメリット

  • 多次元分析をサポートできないことに不満を感じました

価格:

  • 価格: 価格についてはカスタマーケアにお問い合わせください。
  • 無料トライアル: 30日間の無料トライアル。

リンク: https://www.ibm.com/products/cognos-analytics


8) Spark

最高のデータ処理フレームワーク

アパッチ Spark データエンジニアリング、データサイエンス、 機械学習 タスク。単一ノード マシンとクラスターの両方で実行できる機能を調べ、高速で分散された ANSI SQL クエリを実行するのに最適であることに気付きました。評価中、ダッシュボードやアドホック レポートに最適であること、複数のプログラミング言語をサポートしているため汎用性が高いことに気付きました。

Spark

機能と特徴:

  • リアルタイム処理: Spark バッチ処理とリアルタイム処理の両方をサポートしており、マイクロサービスを迅速に構築できます。さまざまなタスクのマイクロサービスを効率的に作成できます。
  • プログラミング言語: アパッチ Spark 関数型で使いやすいプログラミング言語である Scala を使用しています。私のプロジェクトでは、Scala は機能的であると同時にユーザーフレンドリーであると思います。
  • スケーラビリティ: ラップトップ上で機械学習アルゴリズムを作成し、同じコードを使用してフォールトトレラントなクラスターを拡張できます。 
  • データ処理フレームワーク: これは、大規模なデータ処理タスクを効率的に実行できる堅牢なデータ処理フレームワークです。
  • 業界での採用: アパッチ Spark UC Berkeley AMPLab、Agile Lab、Alibaba Taobao などの企業で活用されています。

メリット

  • Spark SQLは構造化テーブルとJSONや画像などの非構造化データで動作します
  • ETLの簡単なクラスタ管理を活用しました
  • SQLコネクタにより複数のデータソースを統合することができました

デメリット

  • ビッグデータのモデリングを理解して構造化するには、ある程度の高度な能力が必要です
  • データセットAPIのサポートは受けられませんでした Python のバージョン Spark

価格:

  • 価格: フリーソフトウェア

リンク: https://spark.apache.org/


9) SAP データインテリジェンス

最高の予測モデル

SAP データインテリジェンスはデータ分析に最適で、ユーザーフレンドリーなインターフェースを備えています。また、他のツールとの統合も優れています。 SAP 製品の機能を活用するために、このツールを検討しました。評価を通じて、このツールはセルフサービス分析に最適であり、データに基づくビジネス上の意思決定をサポートすることが証明されました。 

SAP データインテリジェンス

機能と特徴:

  • 予測モデリング: これは予測モデルを公開するための最良のツールの 1 つです。したがって、ビジネス アプリケーションや予測に最適であることがわかりました。
  • 機械学習API: 機械学習機能をデータ サイエンス プロジェクトにシームレスに統合するのに役立つ強力な API が得られます。
  • リアルタイムビジネスインテリジェンス: タイムリーな意思決定に不可欠だと考えるリアルタイムのビジネス インテリジェンスを受け取りました。
  • 動的情報アクセス: ユーザーインタラクションとデータの使いやすさを向上させることを目的とした、簡素化されパーソナライズされたデータ消費を提供します。
  • データの視覚化: 複雑な情報を簡素化するために、チャート、グラフ、地図を使用した包括的なデータ視覚化を受け取りました。
  • 人気ユーザー: Mahindra、MRF、Tata Motors、Bajaj Auto などの大手企業が成功を推進するために使用しています。

メリット

  • 複数のデータソースに簡単に接続して包括的なデータ分析を行うことができました
  • データのモデリングと変換が簡単で、生産性が向上します
  • 複雑なプロジェクトでも、驚くほど簡単にデータを統合し、視覚化できるようになりました。
  • リアルタイムレポート機能により、タイムリーで正確なレポートが提供されます。

デメリット

  • ユーザーインターフェースがあまり直感的ではないので苦労しました
  • ビッグデータを処理するとパフォーマンスが遅くなる

価格:

  • 価格: 価格についてはカスタマーケアにお問い合わせください。
  • 無料トライアル: 無料のデモビデオ。

リンク: https://www.sap.com/products/technology-platform/bi-platform.html


10) ティブコ

最良多変量解析

Tibcoはセルフサービス型のデータ可視化に最適です。私は、洞察を加速し、組織内での分析の採用を強化する能力をテストしました。私の経験では、ユーザーのデータ分析の好みにマッチし、迅速な洞察を得るのに役立つ最高のツールの1つです。また、ネイティブストリーミングによるリアルタイムの履歴データ分析もサポートしています。 Windows OS。

ティブコ

機能と特徴:

  • 多変量解析: 戦略的な意思決定のための AI を活用した推奨事項を提供することを目的として、迅速な多変量分析を提供します。私の観察によると、このツールは初心者が高度な分析と組み込みデータ サイエンスを簡単に使用できるように設計されています。
  • データの視覚化: チャートとグラフ機能を使用すると、データを効果的に視覚化できるため、より適切な解釈が可能になります。このツールを使用して、変化するデータをリアルタイムで表示することもできます。 
  • プライバシーの遵守: 法令遵守を維持するために、このツールは強力なデータ プライバシー プロトコルをサポートしています。
  • ツールの分類: これはデータ管理および分析ツールとして分類されており、利用可能な最良のソリューションの 1 つとなっています。
  • 企業からの信頼: ユナイテッド航空、アムジェン、ファイザーなどの企業がデータ操作にこのツールを信頼していることがわかりました。

メリット

  • 保存データと移動データを分析するツールを活用し、高度な分析とデータサイエンスを通じてトレンドを予測します。
  • データの構造を知らなくても、データの関係を識別し、傾向、外れ値、パターンを発見することができました。
  • 多様なデータ統合のための70以上のネイティブコネクタを提供し、豊富なAPIを介して無限のカスタム接続を備えているのが気に入りました。

デメリット

  • 複数のスケールでグリッド線が揃わないのが残念でした

価格:

  • 価格: 価格についてはカスタマーケアにお問い合わせください。
  • 無料トライアル: 30日間の無料トライアル。

リンク: https://www.tibco.com/


11) シセンス

新興企業から既存企業まで最適

SisenseのAI駆動型分析プラットフォームは、必要なときに必要な場所でインテリジェンスを提供します。クラウドウェアハウスに接続して安全にデータをインポートし、統合されたデータストアを作成できます。Sisenseは、次のような機能をサポートする理想的なビジネスインテリジェンスソフトウェアです。 Windows Linuxです。

シセンス

機能と特徴:

  • データ処理: データのインポートとエクスポートは簡単にできました。したがって、このツールは財務報告タスクを簡素化するのに最適です。これはプロコード、ローコード、ノーコード ツールです。
  • チームコラボレーション: マルチユーザーコラボレーションをサポートしているため、チーム環境での生産性を向上させる優れた方法を提供します。データの視覚化に時間を費やして簡単に埋め込み、コラボレーションすることができました。
  • カスタムダッシュボード: このツールは、最も重要なデータ ポイントに集中できるカスタマイズ可能なダッシュボードを提供します。
  • 視覚化機能: チャート、グラフ、インジケーター、マップが用意されており、さまざまな形式でデータを視覚化するのに役立ちました。
  • 採用企業: Allscripts や Untitled Firm のような企業では、このツールが業務に不可欠であると考えていることがわかりました。

メリット

  • シンプルで扱いやすく、迅速かつ効率的に作業できることを発見しました
  • 構造と思考プロセスの設計は一貫している
  • 数十のソースからデータをマッシュアップして、ビジネスに関する完全な情報を提供します

デメリット

  • 修正モードは混乱を招く
  • クエリテーブルがないことに苦労しました

価格:

  • 価格: 価格についてはカスタマーケアにお問い合わせください。
  • 無料トライアル: 30日間の無料トライアル。

リンク: https://www.sisense.com/


12) パワーBI

最高のビジネス分析スイート

Power BI は、さまざまなソースからのデータをインタラクティブなダッシュボードやレポートに変換するビジネスインテリジェンスおよびデータ分析アプリです。クラウドベースのサービスをチェックしたところ、視覚化に最適であることがわかりました。シンプルなインターフェイスにより、レポートやダッシュボードを効率的に設計できました。 Windows.

パワーBI

機能と特徴:

  • データベース接続: 広範なデータベース接続機能により、さまざまなデータ ソースとのシームレスな統合が実現します。
  • 自然言語クエリ: 自然言語クエリを使用してデータを簡単に探索できました。これにより、データ取得プロセスも簡素化されます。
  • データラングリング: データのラングリングとクリーニングのための多くのツールを提供します。これは正確なデータ分析に必要です。
  • ビジネスに関する洞察: クイック インサイトは、最も重要なデータに基づいて、より適切なビジネス上の意思決定を行えるように設計されています。
  • 視覚化インターフェース: このツールは、視覚化のためのシンプルで直感的なダッシュボード インターフェースを通じて、チャート、グラフ、マップを提供します。
  • 企業利用: Capgemini、WNS、Hexaware Technologies などの企業が分析にこのツールを信頼していることを知りました。

メリット

  • SaaSソリューション向けにカスタマイズされたダッシュボードとレポートを活用しました
  • 自然言語クエリを使用してデータを探索する能力が得られました。
  • クラウドまたはオンプレミスのデータ ソースに安全かつ信頼性の高い接続を確立できます。

デメリット

  • ダッシュボードとレポートは、同じメールドメインを持つユーザーとのみ共有できます。
  • Power BIレポートやダッシュボードへのリアルタイム接続を許可するデータソースはほとんど見つかりませんでした。

価格:

  • 価格: 月額 15 ドルから開始する予定
  • 無料試用版: 60日間の無料トライアル

リンク: https://powerbi.microsoft.com/en-au/


13) 思考スポット

最も使いやすいデータ分析プラットフォーム

ThoughtSpotは、プロのアナリストを必要とせずにビジネス指標を監視できる検索主導の分析プラットフォームです。正確なリアルタイムレポートやインサイト収集などの機能をテストしました。検索と 人工知能 分析を改善するのに最適です。ThoughtSpot は、自然言語検索と堅牢なドキュメントを備えた最先端のビジネス インテリジェンスおよび分析プラットフォームです。

思考スポット

機能と特徴:

  • セルフサービス分析: 検索と AI による正確なセルフサービス分析を提供します。これは、迅速なデータ洞察に不可欠であることがわかりました。
  • ビジネス アプリとライブ分析の統合: データの洞察を効果的に統合することで、お気に入りのビジネス アプリが強化されることがわかりました。また、ライブ分析を通じてデータをリアルタイムで監視することもできます。
  • ワークフロー管理: この ワークフロー管理ツール 使いやすく、ビジネス プロセスの合理化と最適化に役立ちます。
  • 導入オプション: このプラットフォームはオンプレミスと SaaS の展開を提供するため、さまざまなビジネス環境に適応できます。
  • データの視覚化: マップ、チャート、表、グラフは、シンプルで直感的なダッシュボードを通じて複雑なデータを視覚化するのに役立ちます。
  • 産業用途: ワシントン大学や Comcast Corporation などの企業は、分析ニーズを満たすためにこのプラットフォームに依存しています。
  • プラットフォームのサポート: に使えます Windows、Mac、Web ベースのプラットフォーム。

メリット

  • 効率的なデータ検索のための直感的な検索機能が気に入りました
  • 包括的なデータ分析に役立つ複数のデータソースをサポートします
  • プロのアナリストを雇わなくても会社の指標を追跡できます
  • 制限なくデータを拡張できるようになりました

デメリット

  • 色のカスタマイズオプションがないのが残念でした
  • 学習曲線が急です

価格:

  • 価格: 月額 1250 ドルから開始する予定です。
  • 無料トライアル: 30日間の無料トライアル。

リンク: https://www.thoughtspot.com/


14) タレンド

単一プラットフォームでのデータ収集に最適

Talendはクラウドとオンプレミスの両方で動作するデータ統合ソフトウェアです。私のレビューによると、パブリック、プライベート、ハイブリッドクラウド環境に最適なデータ分析ツールの1つです。特に、品質とスムーズな管理を保証するデータ統合機能が気に入りました。Talendは次のような主要プラットフォームをサポートしています。 Google Cloud、AWS、および Azure.   

タレンド

機能と特徴:

  • セットアップ: このツールは、トレーニングを必要とせず、初期セットアップを無料で提供します。これにより、初心者にも使いやすく、組織での迅速な導入につながります。
  • レポートの共有: 共有可能なレポートとデータセットが提供され、シームレスなチームコラボレーションが可能になることがわかりました。
  • 公開機能: アクセシビリティを強化するために、Web への公開機能を使用して、サービスから直接データを公開することができました。
  • 視覚化機能: シンプルで直感的なダッシュボードを通じてチャート、グラフ、マップ タイプを提供し、効果的なデータ視覚化を実現します。
  • 業界の信頼: Capgemini、Accenture、Ernst & Young などの企業は、データ分析のニーズを満たすためにこのツールを信頼しています。

メリット

  • さまざまなソースからのデータを効果的に変換および更新するのに役立つことがわかりました
  • Talendオープンソースツールはプログラミングプラットフォームの潜在能力を継承
  • 統合開発にかかる時間を数週間から数か月から数日、さらには数時間に短縮します。

デメリット

  • 無料版では高度なデータ統合は提供されない
  •  特定のビッグデータスペースで問題が発生しました

価格:

  • 価格: 価格については営業担当者にお問い合わせください
  • 無料トライアル: 14日無料トライアル

リンク: https://www.talend.com/products/talend-open-studio/


15) Splunk

機械生成データの監視、分析、視覚化に最適

評価を行ってみたところ、 Splunk リアルタイムのマシン データを検索、監視、分析するための優れたツールであることが証明されています。データのキャプチャ、インデックス作成、接続を行い、貴重なグラフ、アラート、ダッシュボード、視覚化を作成します。ハードウェア管理と手動アップグレードを削減したいチームには、Splunk をお勧めします。

Splunk

機能と特徴:

  • 開発とテスト: 組織の開発およびテストのプロセスが加速され、チームがプロジェクトのタイムラインを短縮するのに役立ちます。
  • アジャイルレポート: より動的な分析のために、リアルタイム アーキテクチャによるアジャイルな統計とレポートを提供していることに気付きました。
  • リアルタイム アプリケーション: リアルタイム データ アプリケーションを構築できます。これは、データに基づく即時の意思決定に不可欠であることがわかりました。
  • データの視覚化: 多様なデータ プレゼンテーションのために、表、折れ線グラフ、面グラフ、階層マップ、単一値の視覚化を提供します。
  • 業界での使用:  好きな会社 Zendesk Inc. と Lewis Inc. は、データのニーズを満たすためにこのプラットフォームに依存しています。
  • ツールタイプ: このプラットフォームは、ハイブリッド環境向けに設計された包括的なデータ ソリューションであり、柔軟性と拡張性を提供します。

メリット

  • グラフ、アラート、ダッシュボードを簡単に生成できました
  • あらゆるビジネス指標を監視し、情報に基づいた意思決定を行うことができます
  • データ分析、検索分析、視覚化機能のための最も強力なツールを提供します 
  • さまざまなソースからSplunkデータを検索するための中央リポジトリを作成できます

デメリット

  • 大量のデータに伴う高額なコストに不満を感じていた
  • 検索は、特に正規表現や検索構文など、理解しにくい場合があります。

価格:

  • 価格: 見積もりについては営業担当者にお問い合わせください
  • 無料トライアル: 14日間無料トライアル(クレジットカード不要)

リンク: https://www.splunk.com/

データ分析ツールを選択する際に考慮すべき要素は何ですか?

データ分析ツールを選択する際に考慮することをお勧めする重要な要素を以下に示します。

データ分析ツールの選択
  • データの種類: ツールを初めて使用する場合、さまざまなソースからデータをインポートする必要がある可能性があります。そのため、選択したツールが大量のデータを簡単に処理できることを確認する必要があります。
  • 複雑さのレベル: 分析ツールの複雑さのレベルは、分析をどの程度深く掘り下げたいかによって異なります。始めたばかりの場合は、よりシンプルなツールの方が適しているかもしれません。
  • パフォーマンス: 信頼性、使いやすさ、サポートされる機能の面で、選択したツールのパフォーマンスがどの程度であるかを考慮することが重要です。
  • 統合: また、すべてのデータを 1 つのエンティティとしてまとめて処理できるように、プラットフォームが組織内の他のシステムと簡単に統合できることも確認する必要があります。
  • 研究: 決定する前に、無料試用機能を使用して各ツールを徹底的に評価し、ニーズに最適なソリューションを見つけてください。
  • 価格: データ分析ツールを選択する際には、最終的な予算も考慮する必要があります。より低価格で最大限のメリットを提供できるものでなければなりません。

評決

私のレビューによると、上記のプラットフォームは信頼できるデータ分析ソフトウェアです。これらのツールにはそれぞれ長所と短所がありますが、データ分析に関しては次のツールが最も優れています。

  • Zoho Analytics ビジネス データにすばやくアクセスするには最適な選択肢です。カスタマイズ可能なダッシュボードと、複数のプラットフォームにわたる強力な統合も提供します。
  • Python 強力なデータ分析機能と複数のプログラミング言語との統合を必要とするユーザーに最適です。さらに、豊富なライブラリにより、データの操作と視覚化が簡単になります。
  • タブロー は、データを視覚化するための信頼性の高いプラットフォームとして際立っています。あらゆる規模の企業にリアルタイム分析と直感的なダッシュボード作成機能を提供するからです。
トップピック
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