18 công cụ phân tích kinh doanh phổ biến nhất trong các doanh nghiệp 2023

Từ SLM-Quản lý vòng đời dịch vụ đến SCM-Quản lý chuỗi cung ứng và ERP-Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp đến CRM-Quản lý quan hệ khách hàng, khối lượng dữ liệu mà các ứng dụng đám mây này tạo ra ngày nay là quá lớn và đang gia tăng với tốc độ chóng mặt. Để giúp các tổ chức trích xuất thông tin chuyên sâu có thể hành động từ dữ liệu họ tạo ra, các công ty công nghệ và công ty khởi nghiệp nổi tiếng trên khắp thế giới đang tạo ra các công cụ và kỹ thuật phân tích kinh doanh nhằm cung cấp các giải pháp phân tích liền mạch. Danh sách dưới đây là các công cụ phổ biến nhất ở thời điểm hiện tại.

Công cụ phân tích kinh doanh ngày càng quan trọng hơn với các doanh nghiệp

1. Phân tích kinh doanh SAS

Khả năng phân tích văn bản cao cấp của phần mềm phân tích kinh doanh dựa trên SAS cho phép người dùng kiểm tra và chuyển đổi dữ liệu văn bản chưa được sắp xếp thành thông tin liên quan mà nhà phân tích có thể khám phá để đạt được những hiểu biết có ý nghĩa.

SAS BA được tải đầy đủ với một loạt các công cụ thống kê, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích các tập dữ liệu lớn trong thời gian thực. Nền tảng phân tích kinh doanh hàng đầu cũng dự đoán các xu hướng trong tương lai từ thông tin được thu thập từ dữ liệu lớn.

2. QlikView

QlikView là một trong những công cụ ưa thích nhất để phân tích kinh doanh vì các tính năng độc đáo của nó, chẳng hạn như công nghệ được cấp bằng sáng chế và xử lý trong bộ nhớ, tạo điều kiện cung cấp các báo cáo phân tích kinh doanh cực nhanh.

Là một trong số các công cụ phân tích kinh doanh tốt nhất hiện nay, QlikView cho phép người dùng trực quan hóa các mối quan hệ dữ liệu bằng cách sử dụng các màu cụ thể cho dữ liệu liên quan và không liên quan với liên kết dữ liệu được duy trì tự động, được nén lên đến 10 phần trăm so với kích thước gốc.

3. Board

Board có trong danh sách các công cụ phần mềm phân tích kinh doanh được xếp hạng hàng đầu nhờ mô hình phân tích kinh doanh hàng đầu trong ngành cho phép người dùng tạo các báo cáo và bảng điều khiển phân tích kinh doanh tương tác và trực quan.

Board là một trong những công cụ phân tích hàng đầu hiện nay

Board là nền tảng phân tích kinh doanh có khả năng mở rộng cao tích hợp các công cụ phân tích tốt nhất dành cho doanh nghiệp, bao gồm bộ số liệu thống kê mạnh mẽ.

Công cụ phân tích kinh doanh của Board có thể quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và nó cũng có thể hỗ trợ phân tích và dự báo kịch bản chính xác bằng cách thao tác dữ liệu được cung cấp cho các kịch bản.

4. Splunk

Splunk là một trong những công cụ phân tích kinh doanh được sử dụng rộng rãi nhất trong các ngành quy mô vừa và nhỏ.

Ban đầu được ra mắt để xử lý dữ liệu tệp nhật ký máy, Splunk đã bổ sung một loạt các tính năng phức tạp trong những năm qua, bao gồm giao diện web thân thiện với người dùng và nhiều tùy chọn trực quan hóa khác nhau.

5. Sisense

Sisense là một trong những công cụ phần mềm phân tích kinh doanh phổ biến nhất, kết hợp các chức năng phân tích văn bản năng động và mạnh mẽ cho phép người dùng chuyển đổi văn bản phi cấu trúc thành thông tin kinh doanh có giá trị.

Nền tảng phân tích kinh doanh Sisense, có BI tăng tốc đám đông Sisense độc quyền, sử dụng ngôn ngữ nguồn mở để thống kê tính toán. Nó cho phép người dùng thực hiện phân tích sâu rộng và trực quan hóa dữ liệu phức tạp, giúp thúc đẩy các quyết định dựa trên dữ liệu và dự báo các xu hướng trong tương lai được cải thiện.

6. Microstrategy

Phần mềm phân tích kinh doanh Microstrategy tích hợp các khả năng phân tích vượt trội cho phép xử lý dữ liệu văn bản phi cấu trúc một cách dễ dàng, mà các chuyên gia có thể phân tích sâu hơn thông qua các giải pháp phân tích văn bản của nền tảng.

Một trong những công cụ phân tích kinh doanh cập nhật nhất, Microstrategy, kết hợp các khả năng phân tích và thống kê sâu sắc cho phép dự báo xu hướng theo thời gian thực, với các tùy chọn khai thác dữ liệu của bên thứ ba.

Các công cụ phân tích kinh doanh hạng nhất, kết hợp nhiều công cụ và kỹ thuật phân tích kinh doanh, cho phép người dùng tạo và chia sẻ báo cáo phân tích kinh doanh từ mọi nơi và trên mọi thiết bị.

7. KNIME

Năm 2004, một nhóm kỹ sư phần mềm chuyên gia từ Đại học Konstanz ở Baden-Württemberg, Đức, đã phát triển nền tảng phân tích kinh doanh KNIME sáng tạo.

KNIME sử dụng phương pháp data-pipeline độc đáo

Nổi tiếng là một trong những phần mềm phân tích kinh doanh hiệu suất cao tốt nhất, KNIME, thông qua phương pháp tiếp cận đường ống dữ liệu (data-pipeline) độc đáo, tạo điều kiện thuận lợi cho các thành phần khác nhau để học máy và khai thác dữ liệu hỗ trợ phân tích liên tục, lập trình trực quan và báo cáo phân tích kinh doanh liền mạch.

8. Dundas BI

Dundas BI được trang bị đầy đủ cung cấp các giải pháp kinh doanh thông minh và phân tích kinh doanh hạng nhất bằng cách sử dụng ngôn ngữ lập trình R.

Với các công cụ phân tích kinh doanh mạnh mẽ, Dundas BI cung cấp phân tích tự động, dự báo xu hướng và bảng điều khiển cấp cao giúp người dùng trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo phân tích kinh doanh thông qua các tính năng kéo và thả dễ sử dụng.

9. TIBCO Spotfire

TIBCO Spotfire, được công nhận là một trong những công cụ tiên tiến nhất để phân tích kinh doanh, cung cấp các giải pháp phân tích tự động và mạnh mẽ cho phép các chuyên gia dữ liệu chạy các báo cáo và phân tích phân tích kinh doanh trong một khoảng thời gian xác định.

Bản nâng cấp mới nhất của nền tảng Spotfire đã cải thiện đáng kể khả năng mở rộng, khả năng phân tích thống kê và khả năng phân tích dữ liệu phi cấu trúc dựa trên văn bản của TIBCO.

10. Phân tích dữ liệu lớn của Tableau

Các chuyên gia đều đồng ý rằng Tableau Big Data Analytics là một trong những phần mềm phân tích kinh doanh tốt nhất, nhờ khả năng năng động và tiên tiến của nó để phân tích văn bản phi cấu trúc.

Nền tảng phân tích kinh doanh của Tableau, bao gồm các công cụ thống kê mạnh mẽ và đáng tin cậy, cho phép người dùng thực hiện phân tích chuyên sâu về các mạng truyền thông xã hội và dự đoán các mẫu dựa trên dữ liệu hiện tại và lịch sử.

11. Excel

Microsoft Excel, một trong những công cụ được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích dữ liệu, cung cấp cho người dùng các tùy chọn như chia sẻ workbook, thực hiện trên phiên bản mới nhất để cộng tác trong thời gian thực và tải dữ liệu trực tiếp từ ảnh lên Excel, cùng các tùy chọn khác.

Excel được sử dụng bởi mọi doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực

Hầu như tất cả các doanh nghiệp đều sử dụng Microsoft Excel hàng ngày để thu thập thông tin chi tiết hữu ích từ dữ liệu. Dưới đây là một số cải tiến gần đây cho nền tảng Windows:

• Thống kê workbook cho phép bạn yêu cầu ảnh chụp nhanh workbook của mình.
• Bạn có thể thêm hình nền và ảnh có sẵn cao cấp vào tài liệu của mình mà không mất phí để mang lại cho chúng sự tinh tế hơn.

12. Power BI

Microsoft tạo ra Power BI trong số nhiều công cụ phân tích kinh doanh. Nó cung cấp hình ảnh động với các tính năng kinh doanh thông minh tự phục vụ, cho phép người dùng cuối tạo bảng điều khiển và báo cáo một cách độc lập mà không cần hỗ trợ.

13. Domo

Bằng cách kết hợp tất cả dữ liệu của bạn và đưa dữ liệu đó vào sử dụng trên bất kỳ quy trình kinh doanh hoặc quy trình làm việc nào, Domo Business Cloud, một nền tảng ứng dụng dữ liệu mã thấp, mở rộng khả năng của kinh doanh thông minh.

14. RapidMiner

RapidMiner có thể là một nền tảng khoa học dữ liệu được tạo ra cho các doanh nghiệp kiểm tra ảnh hưởng của toàn bộ nhân viên, kiến thức và dữ liệu của một tổ chức. Nền tảng khoa học thông tin từ Rapidminer được thiết kế để hỗ trợ nhiều người dùng phân tích trong suốt vòng đời AI toàn diện.

Các công cụ phân tích mã nguồn mở phổ biến

15. R và Python

R và Python là hai ngôn ngữ mạnh mẽ trong phân tích dữ liệu

R và Python là hai ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất được sử dụng trong ngành phân tích dữ liệu. Python có thể là một ngôn ngữ cấp cao, phức tạp với ngữ nghĩa động và cú pháp dễ dàng, trong khi R là một chương trình nguồn mở được sử dụng để phân tích và thống kê.

16. Apache Spark

Apache Spark có thể là một công cụ xử lý dữ liệu được thiết kế chủ yếu cho phân tích dữ liệu lớn, thường được gọi là phân tích dữ liệu quy mô lớn. Đó là một lựa chọn phân tích cực kỳ linh hoạt vì nó có thể hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau, như Hadoop, Apache Mesos hoặc Kubernetes. Ngoài ra, do công cụ dữ liệu trong bộ nhớ, nó nổi tiếng là thân thiện với nhà phát triển và rất nhanh.

Nền tảng này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư làm việc về phân tích quy mô doanh nghiệp. Spark phù hợp với một số trường hợp sử dụng, bao gồm quản lý luồng dữ liệu thời gian thực và đào tạo thuật toán máy học, nhờ tính linh hoạt và khả năng xử lý ở quy mô petabyte.

17. Apache Storm

Hệ thống tính toán xử lý luồng phân tán có tên Apache Storm thường được tạo bằng ngôn ngữ lập trình Clojure. Dự án ban đầu được phát triển bởi Nathan Marz và do đó, nhóm BackType. Sau đó, sau khi được mua bởi Twitter, nó đã trở thành mã nguồn mở.

Một hệ thống tính toán thời gian thực được nối mạng có tên Apache Storm là nguồn mở và miễn phí. Nó rất dễ sử dụng, tương thích với bất kỳ ngôn ngữ định hướng máy tính nào và rất thú vị khi sử dụng Apache Storm!

18. HEO VÀ HIVE

Yahoo gặp khó khăn trong việc xử lý và giải thích các tập dữ liệu lớn do điều này. Để nghiên cứu các bộ dữ liệu khổng lồ mà không cần sử dụng các tập lệnh Java phức tạp và tốn thời gian, Apache Pig đã được tạo ra. Pig được thiết kế đặc biệt dành cho những người không phải là lập trình viên.

Vì Facebook sử dụng Hadoop để quản lý Big Data nên Facebook đã đóng góp tích cực vào việc tạo ra Hive. Hadoop xử lý dữ liệu bằng MapReduce. Trước đây, người dùng phải tạo các tập lệnh dài và phức tạp để xử lý và đánh giá dữ liệu. Hơn nữa, không ai là chuyên gia về Java hoặc các ngôn ngữ lập trình phức tạp khác. Mặt khác, nhiều người trong chúng ta cảm thấy thoải mái khi tạo các truy vấn SQL. Điều này đòi hỏi phải tạo ra một ngôn ngữ như SQL, được tất cả hoặc bất kỳ người dùng nào biết đến.

Mặc dù PIG tạo điều kiện cho các hoạt động với lượng kiến thức lớn, ngôn ngữ lệnh Hive (HiveQL) được điều chỉnh cho phù hợp với nhu cầu phân tích riêng. PIG đã được tạo ra như một sự trừu tượng hóa để thúc đẩy xung quanh cú pháp phức tạp của Java cho MapReduce. Mặt khác, HIVE, QL, dựa trên SQL, giúp những người đã biết SQL dễ dàng tìm hiểu hơn. Ngoài ra, PIG còn hỗ trợ AVRO, tăng tốc độ tuần tự hóa.

Hy vọng danh sách trên sẽ hữu ích với bạn đọc, đặc biệt là các bạn đã đang và sẽ làm việc trong lĩnh vực dữ liệu. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:
https://www.simplilearn.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp