En el mundo del análisis de datos, las soluciones SaaS desempeñan un papel esencial. Permiten a los analistas recopilar, procesar, analizar y visualizar datos de manera eficiente, sin necesidad de infraestructuras pesadas. A continuación, se presenta un panorama de las herramientas SaaS más populares y útiles para los analistas de datos.
1. Herramientas de recopilación e ingestión de datos
La recopilación e ingestión de datos son etapas fundamentales en el análisis de datos. Las siguientes herramientas permiten extraer información de diversas fuentes y centralizarla eficazmente.
Fivetran es una herramienta de gestión de pipelines de datos que automatiza la ingestión de datos desde diversas fuentes (CRM, ERP, aplicaciones en la nube, etc.). Simplifica la extracción y transformación de datos para hacerlos accesibles a los analistas.
Segment es una plataforma que ayuda a recopilar, centralizar y dirigir datos hacia herramientas de análisis e inteligencia empresarial. Permite a los analistas estructurar y limpiar los datos antes de su explotación.
Stitch, alternativa a Fivetran, es una herramienta de código abierto que facilita la extracción, transformación y carga (ETL) de datos desde numerosas fuentes.
Estas herramientas permiten a los analistas trabajar con datos fiables y bien estructurados, facilitando su explotación en análisis y visualizaciones.
2. Herramientas de almacenamiento y gestión de bases de datos
Una vez recopilados los datos, deben almacenarse y gestionarse eficazmente para su explotación en análisis. A continuación, se presentan las soluciones SaaS más populares.
Google BigQuery es un almacén de datos completamente gestionado que permite ejecutar consultas SQL sobre terabytes de datos en segundos. Es ampliamente utilizado por los analistas para análisis rápidos y explotación de grandes volúmenes de datos.
Snowflake es otro almacén de datos en la nube muy popular entre los analistas de datos. Ofrece escalabilidad dinámica y separación de almacenamiento y computación, lo que lo hace flexible y eficiente.
Amazon Redshift es la opción en la nube de AWS para almacenamiento y análisis de datos. Está diseñado para manejar grandes volúmenes de datos y se utiliza a menudo en combinación con otras herramientas de AWS como S3 o Glue.
Gracias a estas soluciones, los analistas pueden almacenar e interrogar eficazmente grandes volúmenes de datos sin preocuparse por la infraestructura subyacente.
3. Herramientas de transformación y modelado de datos
Los datos en bruto a menudo deben transformarse y modelarse antes de ser analizados. Las siguientes herramientas facilitan estas operaciones y permiten automatizar estos procesos.
dbt (Data Build Tool) es una herramienta SaaS que permite a los analistas transformar y modelar datos utilizando SQL. Es especialmente apreciada por su enfoque orientado a versiones y documentación de las transformaciones de datos.
Matillion es una solución ETL basada en la nube que se integra perfectamente con BigQuery, Snowflake y Redshift. Facilita la ingestión y transformación de datos a través de una interfaz visual intuitiva.
Alteryx es una plataforma de análisis de datos que permite a los analistas automatizar procesos de limpieza y transformación sin necesidad de codificación.
Estas herramientas aportan un ahorro de tiempo considerable al estructurar los datos para que sean explotables de manera rápida y eficiente.
4. Herramientas de análisis e inteligencia empresarial
El análisis de datos está en el corazón del trabajo de los analistas. Las herramientas de BI permiten visualizar y explorar datos para obtener insights accionables.
Tableau es una de las herramientas de visualización de datos más populares. Permite a los analistas crear paneles interactivos e informes analíticos a partir de diversas fuentes de datos.
Looker, perteneciente a Google Cloud, es una plataforma de BI que ofrece un enfoque basado en la modelización de datos mediante LookML, facilitando así la exploración y creación de informes.
Power BI, desarrollado por Microsoft, es una herramienta de informes y visualización que se integra perfectamente con el ecosistema de Microsoft, especialmente Excel y Azure.
Google Data Studio, gratuito y fácil de usar, permite crear paneles interactivos conectando diversas fuentes de datos, como Google Analytics y Google Sheets.
Con estas soluciones, los analistas pueden comunicar eficazmente los resultados de sus análisis y facilitar la toma de decisiones.
5. Herramientas de gestión de flujos de trabajo y colaboración
Un buen analista de datos debe poder colaborar eficazmente con sus equipos y clientes. Estas herramientas facilitan la gestión de proyectos y la automatización de flujos de trabajo.
Airflow es un orquestador de flujos de trabajo que permite automatizar pipelines de datos. Es utilizado por los analistas para planificar y ejecutar tareas analíticas recurrentes.
Plataformas de gestión de proyectos como Monday.com, Asana y Trello son utilizadas por los analistas para organizar sus tareas, seguir sus proyectos y colaborar eficazmente con los equipos de clientes.
Notion es una herramienta todo en uno que permite documentar análisis, organizar proyectos y compartir conocimientos dentro de los equipos.
Estas herramientas permiten a los analistas optimizar su trabajo colaborativo y mejorar la gestión de sus proyectos analíticos.
6. Herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático
La IA y el aprendizaje automático están adquiriendo cada vez más importancia en el análisis de datos. A continuación, se presentan algunas herramientas que simplifican su uso para los analistas.
DataRobot es una plataforma de AutoML que permite a los analistas entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático sin necesidad de habilidades avanzadas en codificación.
Google Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático completamente gestionada que permite a los analistas construir, entrenar y desplegar modelos de IA a gran escala.
Estas herramientas permiten a los analistas integrar fácilmente capacidades de IA en sus análisis y ofrecer insights más avanzados a sus clientes.
Conclusión
Los consultores Data Analysts disponen de una multitud de herramientas SaaS que facilitan su trabajo diario. Desde el almacenamiento hasta la visualización, pasando por la orquestación de flujos de trabajo y la inteligencia artificial, cada herramienta desempeña un papel esencial para garantizar un análisis de datos eficaz y pertinente. La elección de las herramientas depende a menudo de las necesidades específicas del proyecto, de las preferencias del consultor y de las infraestructuras tecnológicas utilizadas por los clientes. Al dominar estas soluciones, los consultores no solo ganan en eficiencia, sino que también pueden ofrecer análisis más precisos y con mayor impacto.
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