De nombreux outils intuitifs permettent aux utilisateurs de faire de l’analyse des données avancées avec des interfaces graphiques, sans avoir de connaissances spécifiques en programmation. Les outils d’analyse des données se classent en deux familles distinctes : l’analytique imbriquée et les outils dédiés à l’analytique.
L’analytique imbriquée : un nombre croissant de solutions logicielles, dans diverses industries, incluent par défaut une couche analytique spécifique aux données et aux fonctionnalités offertes dans l’application. Par exemple, l’application mobile pour l’investissement boursier Interactive Brokers inclut une couche analytique qui permet à ses utilisateurs de disposer de plusieurs fonctionnalités intuitives pour analyser les cours boursiers. Ces fonctionnalités analytiques, limitées aux utilisateurs et aux données de l’application, peuvent être exportées au-delà de l’application elle-même ;
Les outils dédiés à l’analytique : il existe aussi des solutions informatiques dédiées à l’analyse des données. Elles offrent à l’utilisateur la possibilité d’analyser automatiquement tout type de données tout en lui fournissant un carré de sable intuitif pour construire des métriques, des indicateurs et des visualisations.
Les outils d’analyse des données
Une multitude de stratégies permettent de mettre en place une solution analytique et d’équiper une application existante d’une couche analytique.
Les outils d’analyse des données inclus dans les services infonuagiques : l’ensemble des fournisseurs de services infonuagiques offrent des fonctionnalités puissantes d’analyse des données hébergées sur leurs serveurs. Des analyses descriptives aux analyses prédictives, ils mettent à la disposition des utilisateurs des interfaces conviviales leur permettant de construire leurs analyses sans avoir recours à la programmation. On trouve, par exemple : Google Cloud Data Analytics, Microsoft Azure Cloud Analytics, Amazon Kinesis, IBM Cloud Pak for Data ;
Les outils ETL : comme il a été mentionné dans les sections précédentes, l’analyse des données nécessite l’extraction, la transformation et le chargement des données dans les moteurs analytiques. Plusieurs logiciels, dédiés à la construction de ces chaînes de transformation de données, peuvent accomplir l’ensemble des étapes mentionnées. On trouve, par exemple, Talend, MuleSoft, Microsoft SQL (SSIS), Apache Kafka, Segment, Xplenty ;
Les outils dédiés à l’exploration des données : en plus des outils disponibles auprès des fournisseurs de services infonuagiques, certains outils sont conçus spécifiquement pour l’analyse des données, indépendamment de leur hébergement (l’utilisateur peut héberger ses données sur ses propres serveurs). Par contre, les outils d’analyse des données offerts par les fournisseurs infonuagiques requièrent souvent le stockage des données sur leurs propres serveurs. C’est le cas de : Tableau Software, MicroStrategy, QlikView, Microsoft Power BI et de Alteryx.
De nombreux outils intuitifs permettent aux utilisateurs de faire de l’analyse des données avancées avec des interfaces graphiques, sans avoir de connaissances spécifiques en programmation. Les outils d’analyse des données se classent en deux familles distinctes : l’analytique imbriquée et les outils dédiés à l’analytique.
L’analytique imbriquée : un nombre croissant de solutions logicielles, dans diverses industries, incluent par défaut une couche analytique spécifique aux données et aux fonctionnalités offertes dans l’application. Par exemple, l’application mobile pour l’investissement boursier Interactive Brokers inclut une couche analytique qui permet à ses utilisateurs de disposer de plusieurs fonctionnalités intuitives pour analyser les cours boursiers. Ces fonctionnalités analytiques, limitées aux utilisateurs et aux données de l’application, peuvent être exportées au-delà de l’application elle-même ;
Les outils dédiés à l’analytique : il existe aussi des solutions informatiques dédiées à l’analyse des données. Elles offrent à l’utilisateur la possibilité d’analyser automatiquement tout type de données tout en lui fournissant un carré de sable intuitif pour construire des métriques, des indicateurs et des visualisations.
Les outils d’analyse des données
Une multitude de stratégies permettent de mettre en place une solution analytique et d’équiper une application existante d’une couche analytique.
Les outils d’analyse des données inclus dans les services infonuagiques : l’ensemble des fournisseurs de services infonuagiques offrent des fonctionnalités puissantes d’analyse des données hébergées sur leurs serveurs. Des analyses descriptives aux analyses prédictives, ils mettent à la disposition des utilisateurs des interfaces conviviales leur permettant de construire leurs analyses sans avoir recours à la programmation. On trouve, par exemple : Google Cloud Data Analytics, Microsoft Azure Cloud Analytics, Amazon Kinesis, IBM Cloud Pak for Data ;
Les outils ETL : comme il a été mentionné dans les sections précédentes, l’analyse des données nécessite l’extraction, la transformation et le chargement des données dans les moteurs analytiques. Plusieurs logiciels, dédiés à la construction de ces chaînes de transformation de données, peuvent accomplir l’ensemble des étapes mentionnées. On trouve, par exemple, Talend, MuleSoft, Microsoft SQL (SSIS), Apache Kafka, Segment, Xplenty ;
Les outils dédiés à l’exploration des données : en plus des outils disponibles auprès des fournisseurs de services infonuagiques, certains outils sont conçus spécifiquement pour l’analyse des données, indépendamment de leur hébergement (l’utilisateur peut héberger ses données sur ses propres serveurs). Par contre, les outils d’analyse des données offerts par les fournisseurs infonuagiques requièrent souvent le stockage des données sur leurs propres serveurs. C’est le cas de : Tableau Software, MicroStrategy, QlikView, Microsoft Power BI et de Alteryx.