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L’analisi dei dati è sempre più importante per le aziende che cercano di scoprire informazioni nascoste in una vasta gamma di dati. Le aziende possono ottenere una visuale dettagliata su clienti e obiettivi aziendali utilizzando strumenti progettati per organizzare, classificare e dedurre conclusioni statistiche da varie fonti di dati.

La scelta dello strumento di analisi dei dati più adatto alle proprie esigenze si basa su diverse valutazioni, ma trovare la giusta applicazione e utilizzare le sue funzionalità in modo efficace può portare a una trasformazione radicale.

Abbiamo esaminato decine di provider per identificare il miglior software gratuito di analytics oggi disponibile. Dopo aver valutato i loro punti di forza e limiti, esaminato le recensioni dei leader del settore e analizzato le classifiche di varie società di ricerca, abbiamo selezionato i seguenti sette strumenti (presentati in ordine alfabetico) per aiutarvi a trovare la soluzione migliore per voi.

1. DataMelt

DataMelt, noto anche come DMelt, è una piattaforma computazionale per l’analisi statistica e la visualizzazione di grandi quantità di dati. Il programma è utilizzato in applicazioni di ingegneria, scienze naturali, modellazione e analisi dei mercati finanziari. La piattaforma supporta molti linguaggi di programmazione tra cui Python, BeanShell, Groovy, Ruby e Java.

Le aziende possono accedere a vaste librerie tramite script dinamici, tra cui oltre 40.000 classi Java per il calcolo e la visualizzazione e 500 moduli Python. Le funzionalità più avanzate richiedono una licenza sviluppatore o commerciale, ma la versione gratuita di DataMelt include molte delle funzionalità chiave necessarie per esplorare, analizzare e visualizzare i dati.

DataMelt funziona su dispositivi Windows, Linux, macOS e Android.

2. KNIME Analytics Platform

La piattaforma KNIME Analytics è progettata per aiutare le aziende a manipolare, analizzare e modellare i dati attraverso la programmazione visuale. Il software include più di 1.000 moduli, centinaia di esempi pronti all’uso, una serie di strumenti integrati per scoprire potenziali insights nascosti nei dati e prevedere andamenti futuri con l’aiuto dell’apprendimento automatico.

KNIME consente alle aziende di trascinare e rilasciare i punti di connessione tra le attività, senza necessità di scrivere codice. Lo strumento di analisi dei dati supporta anche la combinazione di dati provenienti da semplici file di testo, database, documenti, immagini, reti e dati basati su Hadoop in un unico flusso di lavoro visuale. La piattaforma KNIME Analytics è open source e viene aggiornata con le nuove versioni su base biennale.

KNIME è disponibile per dispositivi Windows, macOS e Linux.

3. OpenRefine

OpenRefine, in precedenza Google Refine, aiuta le aziende a gestire i dati non organizzati. Google ha smesso di supportare il progetto nel 2012, ma l’applicazione è ancora disponibile e viene regolarmente aggiornata da volontari. OpenRefine può eseguire varie attività sui dati, inclusa la pulizia, la trasformazione e la formattazione dei dati per renderli più adatti per l’analisi e l’esplorazione. Lo strumento consente inoltre di recuperare i dati da servizi web esterni per riconciliare e abbinare i dati provenienti da varie fonti.

OpenRefine non è lo strumento migliore per database molto ampi, ma rimane una solida opzione per molte aziende a causa della notevole quantità di tempo che gli analisti spendono per la pulizia dei dati per la modellazione predittiva.

OpenRefine è disponibile per il download su Windows, macOS e Linux.

4. Orange

Orange è uno strumento di analisi e visualizzazione dei dati open source sviluppato presso l’Università di Lubiana, in Slovenia. Gli utenti possono estrarre i dati tramite programmazione visuale o script Python in una finestra di dialogo; esplorare distribuzioni statistiche, grafici a scatola o grafici a dispersione; elaborare i propri dati tramite alberi decisionali, clustering gerarchico, heatmap e proiezioni lineari.

L’interfaccia utente di Orange permette di concentrarsi sull’analisi dei dati esplorativi anziché sulla scrittura di codice. La piattaforma dispone anche di strumenti per l’apprendimento automatico e componenti aggiuntivi che estendono la funzionalità del data mining da fonti esterne per eseguire l’elaborazione del linguaggio naturale, text mining, bioinformatica, analisi di rete e mining delle regole di associazione.

Orange supporta Windows, macOS e Linux.

5. R

Il linguaggio di programmazione R è ampiamente utilizzato per la ricerca in metodologia statistica. Le aziende possono inoltre usufruire di una suite integrata di software per la manipolazione, l’elaborazione e la visualizzazione grafica dei dati. Le principali funzioni statistiche includono la modellazione lineare e non lineare, i test statistici classici, l’analisi delle serie temporali, la classificazione e il clustering.

R funziona su Unix, Windows e macOS.

6. Tableau Public

Tableau Public è un’applicazione di analisi e visualizzazione dei dati che consente agli utenti di pubblicare dati interattivi sul web. La versione gratuita di Tableau è limitata a 1 GB di storage e 1 milione di righe di dati. La semplicità e l’intuitività di Tableau Public lo hanno reso uno degli strumenti più diffusi di analisi dei dati.

Tableau Public può estrarre dati da Fogli di Google, Microsoft Excel, file CSV, file JSON, file statistici, file spaziali, connettori di dati web e OData. Gli utenti possono generare classifiche, grafici e mappe interattivi da condividere sui social media o incorporare nei siti per la disponibilità pubblica.

Tableau Public è disponibile per il download su Windows e macOS.

7. Trifacta Wrangler

Trifacta Wrangler è un’altra app progettata per aiutare gli analisti di dati a pulire e preparare dati disorganizzati e provenienti da fonti diverse. Una volta che i set di dati vengono importati in Trifacta Wrangler l’app li organizza e struttura automaticamente. Gli algoritmi di apprendimento automatico aiutano a preparare i dati per analisi più dettagliate, suggerendo trasformazioni e aggregazioni.

Trifacta Wrangler può importare dati da file Microsoft Excel, file JSON e file CSV non elaborati. Lo strumento inoltre analizza i dati per indicare la percentuale di righe con valori incoerenti, mancanti o corrispondenze errate e classifica visivamente i dati in base al tipo, per esempio la data o l’ora, la stringa o l’indirizzo IP associato a ciascun punto dati.

Trifacta Wrangler è limitato a 100 MB di dati ed è disponibile per il download su dispositivi Windows e macOS.