I dati sono il tesoro di ogni business, ma per essere usati in modo strategico e diventare informazioni utili devono essere raccolti, puliti, elaborati ed interpretati nella maniera corretta.

Ed è qui che entrano in gioco strumenti e linguaggi di programmazione di Data Analytics. Scopriamo insieme, quindi, quali sono i tool e i linguaggi di programmazione più utilizzati per l’analisi dei dati e corrispettivi pro & contro.

 

Excel

Excel è uno dei tool più diffusi e richiesti in azienda. Nonostante non sia in grado di gestire grandi quantità di dati, rappresenta ancora una scelta ideale per i Data Analyst che vogliano visualizzare ed avere una panoramica più ampia e generica dei dati. 

Cosa puoi fare con Excel?

  • ​​Effettuare calcoli, anche complessi
  • Creare grafici ed elenchi che possono essere ordinati e filtrati
  • Disegnare tabelle pivot riassuntive per visualizzare ed analizzare dati
  • Creare e presentare report 

PRO

  • Analisi ‘quick & dirty’ 
  • Facile da apprendere
  • File e fogli di lavoro facilmente condivisibili

CONTRO 

  • Poco adatto alla gestione di Big Data
  • Non supporta analisi predittive

 

Google Data Studio

Google Data Studio è uno strumento di Google che trasforma dati – per lo più provenienti da Google Analytics (es. traffico sul sito, tasso di conversione, ecc.)  – in dashboard condivisibili e sempre aggiornate in modo da analizzare l’andamento del business in modo veloce ed efficace insieme al team.

Cosa puoi fare con Google Data Studio?

  • Creare e personalizzare dashboard
  • Raccogliere dati in grafici e tabelle riassuntive
  • Analizzare grandi moli di dati, inserire note e commenti
  • Impostare filtri e view diverse per migliorare la visualizzazione dei dati

PRO

  • Facile da imparare ed intuitivo
  • Nessun limite di condivisioni
  • Lettura dei dati veloce
  • È gratuito!

CONTRO

  • È complicato sincronizzarlo con altre fonti fuori da Google
  • Non ci sono molti connettori come per altri sistemi di Business Intelligence
  • La versione gratuita ha qualche limite

 

Power BI

Power BI fa parte della Suite di Microsoft ed è una piattaforma di analisi business che ti permette di raccogliere dati in un unico posto e condividerli con il resto del team. Fornisce visualizzazioni interattive e funzionalità avanzate per consentire agli utenti di avere un’idea chiara e ben precisa sullo stato del business.

Cosa puoi fare con Power BI?

  • ​​Creare dashboard per la visualizzazione e gestione di grandi moli di dati
  • Generare grafici interattivi e report complessi
  • Pubblicare set di dati sul web o esportarli su tool di presentazione.

PRO

  • Integrazione con altri tool (ex. Excel, PowerPoint, ecc.)
  • Modelli di riferimento per dashboard
  • Possibilità di personalizzazione

CONTRO

  • Interfaccia utente poco intuitiva
  • La versione gratuita permette la gestione di un volume di dati ridotta

 

Python

Python è un linguaggio di programmazione open-source che, sebbene non sia stato ideato per eseguire data analysis, viene spesso utilizzato per estrarre informazioni a partire dai dati. Questo tool fornisce librerie estremamente ricche (es. NumPy, Pandas, ecc.) piene di strumenti sviluppati da altri utenti per semplificare eventuali attività di codifica.

Cosa puoi fare con Python?

  • Gestire funzioni matematiche e dati statistici​​
  • Pulire e visualizzare dati
  • Sviluppare algoritmi
  • Estrarre informazioni dai dati (Data Mining)

PRO

  • È il linguaggio di programmazione più semplice da imparare
  • Supporto di una community di utenti 

CONTRO

  • Interfaccia utente risulta confusionaria
  • Tempi di data processing lunghi
  • Presenza di bug difficili da individuare

 

R

R è un linguaggio di programmazione open-source utilizzato come software statistico, strumento di analisi dei dati e visualizzazione di grafici. Oggi, date le sue funzionalità avanzate, viene utilizzato per la gestione del business digitale di molte grandi aziende (es. Airbnb, Google, Facebook, ecc.).

Cosa puoi fare con R?

  • Fare calcoli aritmetici su vettori e matrici
  • Effettuare operazioni logiche e su insiemi
  • Sviluppare algoritmi di Machine Learning 

PRO

  • Adattabile a diversi sistemi operativi (es. Unix, Linux, Mac OS, Windows).
  • In continuo aggiornamento
  • Report esteticamente accattivanti 

CONTRO

  • Linguaggio di programmazione difficile da imparare
  • Non possiede una community, né una selezione di librerie e risorse come Python
  • Memoria per raccogliere dati ridotta

 

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