1. Apache Spark

O Apache Spark é uma entrada de destaque nesta lista porque, ao contrário da maioria desses outros programas, não foi desenvolvido por uma grande empresa de tecnologia. Em vez disso, foi realmente criado por cientistas de dados da Universidade da Califórnia, em Berkeley.

Um dos melhores recursos do Spark é que ele inclui uma biblioteca de algoritmos chamada MLlib. O MLlib apresenta uma ampla variedade de algoritmos de aprendizado de máquina para ajudá-lo a realizar tarefas analíticas repetitivas, como filtragem e clustering.

2. Análise da Régua

O Ruler Analytics se concentra na análise de um tipo específico de dados, ou seja, ele rastreia seus clientes durante a jornada do comprador. Começa com as pessoas que visitam seu site pela primeira vez e, em seguida, as acompanha pelo processo de se tornarem leads e, eventualmente, converterem.

Isso ajuda você a nutrir seus leads em clientes ao longo do tempo, acompanhando exatamente onde eles estão no funil de marketing a qualquer momento. Ele também permite que você veja quais canais de marketing são mais eficazes para incentivar conversões.

3. Metabase

Metabase é uma ferramenta de análise que tem tudo a ver com facilidade de uso. Mais especificamente, ele foi desenvolvido para usuários que não possuem um conhecimento profundo das facetas técnicas da análise.

Grande parte da análise de dados se resume a consultas, que são basicamente onde você solicita a um banco de dados que recupere um determinado tipo de dados para você. Se você não tem muito conhecimento técnico, isso pode ser difícil – mas o Metabase facilita.

Metabase permite que você use um sistema de apontar e clicar para “fazer perguntas” sobre seus dados em termos leigos. A ferramenta então traduz isso em consultas técnicas para recuperar dados relevantes.

4. Notebook Jupyter

O Metabase é ótimo para usuários que não estão familiarizados com o lado técnico da análise de dados. Por outro lado, no entanto, você pode ter bastante experiência em desenvolvimento de back-end – e, se for esse o caso, convém experimentar o Jupyter Notebook .

O Jupyter permite criar visualizações de dados usando código ao vivo e suporta mais de 40 linguagens de programação. Se você possui o know-how para usá-lo, isso abre muitas opções que você pode não ter com uma plataforma mais limitada. E além de tudo isso, é grátis!

5. Adobe Analytics

O Adobe Analytics é bastante padrão no que diz respeito às ferramentas de análise de dados, mas isso não é ruim. Ele vem com todos os recursos padrão, incluindo:

• Integração de dados offline

• Armazenamento de data warehouse

• Coletas de dados multicanal

• E mais!

Além disso, como você pode esperar, ele se integra a outras plataformas da Adobe para que você possa importar e exportar dados facilmente.

6. SAP BusinessObjects

O SAP BusinessObjects oferece um conjunto completo de diferentes ferramentas de BI que você pode usar para suas análises de marketing. A característica de destaque dessas ferramentas é o equilíbrio que elas visam atingir. Embora sejam capazes de funções extremamente avançadas, eles são mantidos o mais simples possível para atrair usuários menos amigáveis à tecnologia.

Outro recurso positivo do BusinessObjects é que essas ferramentas são facilmente compatíveis com os produtos Microsoft Office, permitindo que você mova facilmente as informações entre os dois.