ビッグデータとデータ分析はここ数年で非常に人気のある用語であり、データ収集、データ分析、データ可視化は企業からますます注目されることは間違いありません。 私はScrapeStormというWebスクレイピングツールを使ってWebページのデータを収集することが多いのですが、収集したデータを迅速にデータ分析することはずっと努力して勉強してきた課題です。
 
いくつかの優れたデータ分析ツールの出現により、データ収集と分析に対する私たちの見方は完全に変わるでしょう。

Webスクレイピングツール‐ScrapeStorm

ScrapeStormとは、強い機能を持つ、プログラミングが必要なく、使いやすい人工知能Webスクレイピングツールです。違う基盤のユーザーに二つのスクレイピングモードを提供し、1-Clickで99％のWebスクレイピングを満たします。ScrapeStormにより、大量のWebデータを素早く正確的に取得できます。手動でデータ抽出が直面するさまざまな問題を完全に解決し、情報取得のコストを削減し、作業効率を向上させます。

データ分析ツールは、データを分析するプログラムおよびソフトウェアです。これらのツールは、マーケティングおよび販売戦略の開発を支援するために世界中の企業で広く使用されており、企業は利用可能な最高のデータ分析ツールの分析に基づいて意思決定を行っています。

SAS: ビジネスインテリジェンスとデータマイニングのための分析プログラム

SASの主な機能は、約120種類のツールとアプリケーションにアクセスし、SASメモリ処理エンジンの助けを得てビッグデータを分析し、SAS可視化データ分析（SAS ViDA）を用いて企業全体のデータを探索し、可視化することを含みます。
メリット：
SAS は、統計分析、財務分析、予測、調査など、さまざまな分析に使用できます。 ニーズに合わせてカスタマイズされたグラフ、表、またはチャートを作成することもできます。 さらに、この人気のあるソフトウェア パッケージを使用すると、さまざまな方法でデータを細分化できます。つまり、必要なすべての答えが迅速かつ簡単に得られます。
デメリット：
これは使用するのが複雑なプログラムであり、費用がかかる可能性があります。 ただし、それを使えば使うほど価値があります。 SAS で強力なダッシュボードと分析を作成するには時間がかかります。 自分が何をしているのかをしっかりと理解する必要があります。そうしないと、ほとんど役に立たずに多額の費用を費やすことになります。

Sisense: 最も人気のあるデータ分析ツールの 1 つ

Sisenseは最も人気のあるデータ分析ツールの1つであり、それがなければデータ分析ツールのリストは不完全です。ビジネスインテリジェントプラットフォームであり、データを分析することで組織の意思決定を支援できます。技術的な知識やデータ分析の経験にかかわらず、組織内の誰でも簡単に使用できるセルフサービス分析を提供します。視覚化機能も優れており、複雑なデータセットの迅速な理解に役立ちます。
メリット：
高速分析用のビッグデータ処理エンジンを備えています。さらに、視覚効果を深く理解して、必要なすべてを見つけることができます。関係から例外値まで、事前に構築されたスコアカードとダッシュボードについても深く理解することができます。
デメリット：
カスタマイズが難しい、これにより、一部の人にとってはビジネスに変更を加えることが困難になります。

Excel: オープンソースの無料スプレッドシート アプリケーション

Excelでのデータ分析は、メトリックや属性を含む大量のデータを取得することから始まります。Excelの最も重要な特徴は、使いやすく、速度が速く、低コストです。データ分析と視覚化を支援するいくつかの自動化機能を提供します。また、並べ替えやフィルター、ピボットテーブルなどのツールも搭載されており、データをより効率的に操作できるようになります。
メリット：
Excelは非常に柔軟で、ユーザーがさまざまな方法でデータを分析することができます。計算、グラフ、その他のデータの表示に最適です。
デメリット：
欠点は、使用経験がないと編集するのが難しいことです。ローとカラムの数に制限があり、ワークブックのデータが失われる可能性があります。

Tableau: トップクラスのデータ分析ツールの 1 つ

Tableauの重要な特性は、分析エンジンを提供することです。このエンジンにより、データセット上にレポート、ダッシュボード、ダッシュボードを構築できます。次に、データのグラフィックス表現に関する情報を提供します。
この製品について知りたい人のために無料トライアルを提供するだけでなく、Webアプリケーションをインタラクティブに分析できるオープンなAPIもあります。
メリット：
Tableauは手の届くアナリストのようなもので、複数のレポートを作成でき、プロジェクト内の他の人とやり取りしやすいです。
デメリット：
ユーザーはソフトウェアを使用するために多くの知識を持っている必要があり、ソフトウェアの理解が十分でない場合は、学習に多くの時間が必要になる可能性があります。

結論：

将来的には、データのライフサイクル全体を管理するビッグデータ ツールがさらにパーソナライズされるようになるでしょう。 なぜなら、企業は人工知能を利用してユーザーとそのオンライン行動に関する情報を収集することが増えているからです。
 
顧客データから最大限の価値を引き出す方法を理解することに専念するチーム全体がいます。 このレースでは、ビッグデータとデータ分析ツールが何よりも強力で決定的です。