Différents types d'outils de visualisation des données

octobre 15, 2020

Bien sûr, on ne peut pas construire un tableau de bord sans données. De nombreuses organisations disposent d'un nombre impressionnant de données. Ces données sont stockées dans des bases de données et quelle est la différence entre les Big Data et les données traditionnelles (relationnelles) ?

Pourquoi feriez-vous quoi que ce soit avec la visualisation de données ?

Eh bien parce que les données répondent à des questions quand on les visualise. La visualisation est un moyen relativement facile de montrer les données sans connaître les flux sous-jacents. Vous pouvez visualiser les données avec une variété d'outils tels que Qlik, PowerBI, MicroStrategy, Python et R. Google Data Studio.

Différents types d'outils de visualisation des données

QlikView

Cet outil a l'air un peu démodé. Vous pouvez en faire beaucoup, mais vous devez apprendre à écrire. Utilisé beaucoup sur le marché. Une version gratuite est disponible.

QlikSence

C'est la nouvelle version, le vaisseau amiral de Qlik et ils travaillent beaucoup dans le nuage. Il fonctionne de manière assez intuitive et contient beaucoup de ressources standard. Cet outil est orienté vers le libre-service et une version gratuite est également disponible.

PowerBI

PowerBI est de Microsoft et une version gratuite est disponible. Intégration avec d'autres progiciels et services Microsoft. Il existe une version en ligne et une version de bureau.

MicroStrategy

Cet outil est en fait une plateforme, ils se concentrent davantage sur le haut du marché. Vous développez également une application avec MicroStrategy en même temps.

Python

Python est un langage de programmation, largement utilisé pour les grandes données et l'analyse des données. Python travaille avec divers outils et plates-formes d'analyse de données. Python est souvent combiné avec R. Python est un logiciel libre, ce qui signifie que vous pouvez le télécharger gratuitement et l'utiliser sur un marché.

R

R est un langage de programmation statistique qui est également une source ouverte, il est donc souvent utilisé en combinaison avec Python. La connaissance de la R est très demandée lorsque l'on cherche un emploi dans le domaine de la visualisation de données.

Comment choisir ?

Utilisez-vous déjà un logiciel spécifique d'un certain fournisseur comme Microsoft ?
Quel fournisseur intègre les logiciels que vous utilisez déjà ?
De quoi avez-vous besoin exactement en termes de fonctionnalité ? Il y a une différence entre les paquets, faites bien vos recherches.
De combien de licences avez-vous besoin et de combien disposez-vous en termes de budget ?

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