10 meilleurs outils d'analyse de données open source 2021

Si vous voulez prendre une longueur d'avance dans le commerce, vous devrez prendre des décisions éclairées et tirer parti des opportunités et des inefficacités autour de votre entreprise.

L'ère numérique a rendu cela beaucoup plus facile avec l'introduction d'outils d'analyse de données.

L'analyse des données est devenue la norme en 2020 et au-delà, à tel point qu'elle est suffisamment diffusée pour accéder à des outils d'analyse de données gratuits et open source pour tous les niveaux.

Cependant, il existe de nombreux outils d'analyse de données open source sur le marché, ce qui signifie que vous devez les choisir judicieusement afin de bénéficier de vos efforts d'analyse.

Voici un aperçu de nos meilleurs choix pour les meilleurs outils d'analyse de données open source que vous pouvez utiliser pour développer et exécuter des processus analytiques et prendre de meilleures décisions commerciales éclairées.

10 meilleurs outils d'analyse de données open source

1. Grafana

Grafana est une plate-forme d'analyse de données open source qui vous permet de surveiller et d'observer les métriques de différentes applications et bases de données. Vous recevez des alertes qui vous avertissent lorsque des événements spécifiques se produisent, ainsi que des informations en temps réel sur les systèmes externes.

Le logiciel est couramment utilisé par les ingénieurs DevOps pour surveiller leurs systèmes, exécuter des analyses et extraire des métriques qui donnent un sens aux mégadonnées, le tout à l'aide de tableaux de bord personnalisables.

Avec Grafana, vous pouvez visualiser vos données à l'aide de cartes géographiques, de cartes thermiques, de graphiques et d'histogrammes, ce qui facilite la compréhension de vos données. Vous pouvez également rassembler vos données pour un meilleur contexte et définir de manière transparente des alertes là où cela a du sens.

Le logiciel vous offre des options à utiliser comme Cloud ou vous pouvez l'installer facilement sur n'importe quelle plate-forme. De plus, vous pouvez découvrir des centaines de plugins et de tableaux de bord dans sa bibliothèque officielle et réunir votre équipe pour partager des données et des tableaux de bord.

Grafana prend en charge plus de 30 autres sources de données open source et commerciales afin que vous puissiez extraire des données où qu'elles se trouvent. Vous bénéficiez également d'un analyseur de requêtes Graphite intégré qui facilite la lecture et la modification des expressions plus rapidement que jamais.

Le logiciel s'intègre également facilement dans votre flux de travail et vous pouvez l'intégrer à vos offres de produits ou de services.

Lire aussi: Exemples de visualisation de données incorrectes

2. Redash

Redash est un autre outil d'analyse de données open source populaire qui aide les organisations à devenir davantage axées sur les données. Le logiciel fournit des fonctionnalités qui vous aident à vous connecter à n'importe quelle source de données, à visualiser et partager vos données et à démocratiser l'accès aux données avec votre entreprise.

Vous pouvez personnaliser et ajouter des fonctionnalités sans vous soucier des verrouillages, interroger des sources de données et profiter d'une puissante collaboration avec vos collègues.

L'outil vous aide à créer des tableaux de bord étonnants afin que vous puissiez facilement visualiser vos résultats dans des cohortes, des graphiques, des pivots, des tableaux, des cartes, etc. De plus, vous pouvez collecter des informations à partir de diverses sources et partager vos tableaux de bord ou vos histoires de données avec des collègues sur une URL ou intégrer des widgets partout où vous en avez besoin.

Redash vous permet également de configurer des alertes et d'être averti des événements en fonction de vos données. Si vous souhaitez plus de fonctionnalités, vous pouvez accéder à l'outil via une API.

La gestion des utilisateurs est incluse avec l'authentification unique, le contrôle d'accès et d'autres fonctionnalités qui permettent un flux de travail convivial pour l'entreprise.

L'outil est rentable et léger, et bien qu'il soit open source, une version hébergée abordable est disponible si vous souhaitez commencer à l'utiliser dès que possible.

Vérifier: Exemples de visualisation de données trompeuses

3. COUTEAUX

Lancée pour la première fois en 2006, la plate-forme Analytics de KNIME a rapidement été adoptée par la communauté open source, les entreprises et les éditeurs de logiciels qui l'utilisent pour créer la science des données. Le logiciel ouvert et intuitif facilite la compréhension des données.

Vous pouvez créer des workflows visuels à l'aide de l'interface utilisateur graphique glisser-déposer, modéliser vos étapes analytiques tout en contrôlant le flux de données et vous assurer que votre travail est à jour.

De plus, vous pouvez combiner des outils utilisant des nœuds natifs KNIME de différents domaines dans un seul flux de travail. Vous pouvez également accéder et récupérer des données à partir d'AWS S3, de Salesforce, d'Azure et d'autres sources.

Lorsque vos données sont prêtes, vous pouvez les façonner en dérivant des statistiques, en agrégeant, en triant, en filtrant et en joignant les données dans une base de données, des environnements de Big Data distribués ou sur votre machine locale.

La plate-forme d'analyse KNIME exploite également l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle pour créer des modèles d'apprentissage automatique pour la régression, la classification, le clustering ou la réduction des dimensions. L'outil vous aide également à optimiser les performances des modèles, à valider les modèles, à expliquer les modèles d'apprentissage automatique et à faire des prédictions à l'aide de PMML de pointe ou de modèles validés directement.

KNIME vous permet également de visualiser vos données à l'aide de diagrammes de dispersion ou de graphiques à barres classiques et de graphiques avancés comprenant des cartes thermiques, des graphiques de réseau ou des rayons de soleil, etc.

Au fur et à mesure que votre entreprise grandit, vos données grandissent aussi. KNIME vous aide à créer des prototypes de workflow et à faire évoluer les performances de workflow grâce au traitement de données multithread et au streaming en mémoire.

Le logiciel est idéal pour les data scientists qui souhaitent intégrer et traiter des données pour des modèles statistiques et l'apprentissage automatique, mais qui n'ont pas de solides compétences en programmation.

Vérifier: Meilleurs cours de Tableau

4. RapidMiner

RapidMiner est une suite de produits basée sur le cloud qui vous aide à créer une plateforme d'analyse intégrée de bout en bout. Le produit open source offre un large éventail de fonctionnalités, notamment l'automatisation, grâce à laquelle il boucle et répète les tâches et peut effectuer automatiquement le traitement dans la base de données.

Le logiciel propose également une notation en temps réel, ce qui vous permet de travailler avec des logiciels tiers pour appliquer des modèles statistiques. Il opérationnalise les modèles de prétraitement, de cluster, de prédiction et de transformation.

Si vous souhaitez approfondir vos données, RapidMiner propose des visualisations interactives telles que des graphiques et des diagrammes que vous pouvez obtenir à partir de la plate-forme avec un zoom, un panoramique et d'autres capacités d'exploration modérées.

Son environnement de glisser-déposer garantit que vous disposez d'un environnement unifié dans lequel vous pouvez créer des workflows d'analyse et développer des modèles prédictifs.

Vous pouvez également analyser plus de 40 types de données, qu'ils soient structurés ou non, comme des images, du texte, de l'audio, de la vidéo, des médias sociaux et NoSQL.

La plate-forme utilise une interface sans code, ce qui vous permet de concevoir plus facilement des workflows et des intégrations de Big Data.

Les principaux avantages de l'utilisation de RapidMiner incluent le fait que son code source ouvert effectue la préparation des données et la base de données ETL dans la base de données pour de meilleures performances et une vitesse d'analyse accrue. Il vous permet également de créer des flux de travail sans code et d'exploiter les options d'analyse les plus sophistiquées telles que l'apprentissage automatique, l'IA et la modélisation prédictive pour des informations plus approfondies et plus de business intelligence.

Comparaison intéressante: Tableau contre Power BI

5. RStudio

RStudio n'est pas seulement un outil d'analyse de données open source, mais également une suite d'environnement de développement intégrée pour le langage de codage R. L'outil peut créer des rapports interactifs, des documents, des applications Web et d'autres types de rapports.

Le logiciel utilise un traitement en mémoire et peut analyser le Big Data via des connexions et des intégrations. Il est capable de le faire grâce aux outils de codage synthétisés dans RStudio pour un traitement avancé plus facile de toutes vos données.

Si vous souhaitez des fonctionnalités supplémentaires, vous pouvez opter pour le format commercial qui inclut des efforts de sécurité et de collaboration plus sophistiqués. La version gratuite offre une connectivité API, des analyses de bout en bout, la création et la distribution de visualisations et l'ingestion de données.

Vous pouvez déployer RStudio sur votre navigateur Web via une connexion au serveur RStudio ou en tant qu'application autonome.

Avec RStudio, vous bénéficiez d'une programmation R simplifiée pour exécuter du code directement à partir de l'éditeur de source. Vous pouvez également étudier les tendances à grande échelle, des packages R sophistiqués prêts à installer et digérer facilement les données analysées grâce à des visualisations intégrées et à des navires de déploiement de consommation de données.

Parmi les autres fonctionnalités intéressantes pour RStudio, citons un éditeur de source, des applications Web et Flexdashboard pour développer des tableaux de bord interactifs. RStudio fournit également une intégration avec Apache Spark et RStudio Connect pour vous aider à publier vos analyses dans un format visuellement percutant.

Explorer: Meilleurs exemples de tableau de bord Tableau Retail

6. Apache Spark

Apache Spark est un moteur d'analyse unifié et open source qui a introduit un nouveau système pour le traitement rapide et distribué des données à grande échelle. Le logiciel fonctionne assez rapidement et vous pouvez le télécharger, le modifier et le redistribuer gratuitement pour l'utiliser de manière autonome ou l'intégrer à votre flux de travail pour les besoins de traitement.

Spark peut traiter les données en temps réel, les distribuer sur des clusters et utiliser des flux discrétisés pour analyser les données en lots que vous pouvez gérer. Une fois que les données sont en lots gérables, vous pouvez les organiser et les analyser pour un traitement rapide.

De plus, Spark propose un gestionnaire de cluster qui permet d'augmenter contrôle sur les clusters et vous pouvez rapidement automatiser et traiter vos données.

Spark offre également une tolérance aux pannes qui aide à protéger les utilisateurs contre les plantages et récupère automatiquement les données perdues et l'état de l'opérateur. De cette façon, vos ensembles de données distribués résilients sont capables de récupérer des défaillances de nœuds.

Spark fonctionne avec R, Java, Python, Scala et SQL afin que vous puissiez l'intégrer dans votre flux de travail Big Data grand public. Vous bénéficiez également de centaines de packages prédéfinis et d'un support de développement d'API.

Le logiciel offre un apprentissage automatique au niveau des mégadonnées, GraphX ​​pour le calcul et la génération de graphiques parallèles dans le système, le streaming de données et la connexion à pratiquement toutes les sources de données grand public.

Cependant, la sécurité est désactivée par défaut, ce qui signifie que vos déploiements sont potentiellement vulnérables aux attaques. De plus, la compatibilité descendante ne semble pas être prise en charge dans les versions plus récentes et vous devez définir l'algorithme de mise en cache manuellement.

Apache Spark n'offre pas non plus de support traditionnel pour ses produits, vous devrez donc vous fier à la communauté open source pour répondre aux questions et à la documentation. Son traitement en mémoire occupe également une grande partie de la mémoire.

Explorer: Meilleurs exemples de tableau de bord des ventes Tableau

7. Pentaho

Pentaho est une plateforme d'analyse de données qui propose une suite d'outils open source et propriétaires. L'outil dispose également d'une édition communautaire avec des fonctionnalités épurées mais vous pouvez toujours accéder au code source via ce package. De cette façon, vous pouvez extraire, transformer, charger et créer des visualisations sur une base annuelle.

Avec Pentaho, vous pouvez obtenir des informations pour gérer vos données et prendre des décisions commerciales. Parmi ses fonctionnalités notables, citons les tableaux de bord, la visualisation des données, la modélisation des données, la sécurité basée sur les rôles, les rapports, l'accès mobile et un large éventail de capacités d'analyse.

Pentaho sert toutes les tailles d'entreprises dans tous les secteurs et peut être utilisé par n'importe qui à n'importe quel niveau de compétence. De plus, Pentaho peut être livré en tant qu'implémentation intégrée ou dans le cloud, et est construit sur des principes open source, tirant ainsi parti des données existantes et futures.

Vous obtenez plusieurs avantages en utilisant Pentaho, y compris des aperçus de haut niveau qui vous permettent de capitaliser sur les gains, de suivre les progrès des indicateurs de performance clés et d'améliorer la croissance stagnante. En plus de cela, sa conception sans code vous garantit une productivité accrue.

Pentaho s'intègre également à Hadoop et Spark, ce qui garantit que vous pouvez agréger, préparer et intégrer vos données volumineuses, créer une visualisation, une analyse et une prédiction interactives.

Vous pouvez également mélanger plusieurs sources et traiter vos données à plus grande échelle dans un environnement de conception visuelle.

Vous n'avez pas à vous soucier de la gestion des données car Pentaho est suffisamment efficace pour améliorer la gestion des pipelines pour toutes vos données. De plus, Pentaho aide les ingénieurs et les analystes à effectuer facilement des tâches d'intégration de données automatisées.

Avec l'analyse prédictive de Pentaho, vous pouvez surveiller, évaluer, comparer et reconstruire des modèles prédictifs à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique pour effectuer une analyse prédictive.

Pentaho offre également une prise en charge multi-cloud, un éditeur de métadonnées et des outils communautaires pour étendre les fonctions d'analyse de données standard.

Les principaux inconvénients de l'utilisation de Pentaho incluent des codes d'erreur peu clairs, la planification des packages ETL via le Planificateur de tâches dans Windows est difficile et parfois les informations de connexion à la base de données expirent. La documentation d'aide de Pentaho pourrait également être améliorée et davantage de directives pour créer des modèles manuellement ou définir des diagrammes analytiques seraient bien.

8. BIRT

BIRT est une plate-forme technologique open source que vous pouvez utiliser pour créer des visualisations de données et des rapports, puis les intégrer dans des applications Web ou client riches.

Le projet logiciel est soutenu par une communauté d'utilisateurs importante, active et croissante chez Eclipse et le Centre de développement BIRT et est l'une des technologies les plus largement adoptées pour la visualisation et la création de rapports de données.

La plate-forme technologique BIRT dispose d'un concepteur de rapports visuels et d'un composant d'exécution pour créer des conceptions BIRT et les générer en vue de leur déploiement dans n'importe quel environnement Java.

De plus, le projet BIRT comprend un moteur de création de graphiques entièrement intégré au concepteur BIRT et vous pouvez l'utiliser comme un outil autonome pour intégrer des graphiques dans des applications.

Les conceptions BIRT peuvent accéder à un certain nombre de sources de données différentes car elles sont conservées au format XML. Ces sources de données incluent les objets de script JFire, les banques de données JDO, les POJO, les services Web, les bases de données SQL et XML.

BIRT est grand sur les normes ouvertes et s'intègre aux sources de données dans n'importe quel environnement. De plus, vous pouvez facilement explorer, visualiser et collaborer en utilisant vos données dans BIRT.

L'outil facilite la création de rapports dans le but de répondre à vos besoins de business intelligence. Le moteur de création de graphiques vous permet d'intégrer des graphiques et des rapports entièrement intégrés dans des applications ou dans le concepteur de rapports.

Parmi les avantages que vous pouvez tirer de l'utilisation de BIRT, citons le mélange de données, qui vous permet d'incorporer des données de plusieurs sources dans une seule source et d'obtenir un aperçu de vos données pour découvrir les tendances. Vous pouvez également préparer vos rapports pour la présentation à l'aide de diverses options de visualisation dans BIRT.

BIRT vous permet également de partager vos rapports par e-mail directement avec d'autres utilisateurs ou de les intégrer dans d'autres applications telles que des applications riches en clients ou Web qui autorisent le code intégré.

D'autres fonctionnalités utiles incluent des listes, des graphiques, des tableaux croisés pour présenter des données en deux dimensions, des lettres et des documents, des rapports composés et plusieurs sources de données pour la fusion de données.

9. Métabase

La métabase est un moyen simple et rapide de fournir des analyses et des renseignements commerciaux à tous les membres de votre équipe. L'outil open source et gratuit vous permet de poser des questions sur vos données, ce qui aide les utilisateurs non techniques à utiliser une interface pointer-cliquer pour construire des requêtes.

L'outil fonctionne bien pour les agrégations et les filtrages simples, mais les utilisateurs plus techniques peuvent utiliser le SQL brut pour leurs analyses complexes.

Metabase apporte des outils de données avec des produits simples et élégants au monde de l'entreprise de business intelligence. L'application open source s'installe en quelques minutes et vous pouvez la connecter à des bases de données couramment utilisées et même la partager avec des applications comme Slack.

N'importe qui dans l'entreprise peut créer des tableaux de bord ou des e-mails sans avoir de connaissances ou d'expérience en SQL. De cette façon, il est facile de mesurer, d'analyser et de partager des données, et de gérer toutes les complexités au fur et à mesure qu'elles surviennent.

L'outil dispose de fonctionnalités puissantes et prend en charge la plupart des sources de données auxquelles vous souhaitez vous connecter.

Metabase vous permet également de déployer sur votre propre plateforme grâce à son code open source afin que vous puissiez interroger vos données et obtenir des réponses dans des formats tels que des tableaux détaillés ou des graphiques à barres.

Le logiciel gère de nombreux détails pour vous permettre de vous concentrer sur tout ce que vous souhaitez communiquer à travers les visualisations que vous créez. Pour les questions simples et personnalisées, le logiciel devine le graphique approprié qu'il utilisera pour afficher les résultats.

Les autres fonctionnalités que vous obtenez incluent des tableaux de bord riches et magnifiques avec plein écran et actualisation automatique, le mode SQL pour les professionnels des données et les analystes, et la possibilité de créer des métriques et des segments canoniques.

Vous pouvez également envoyer des données par e-mail ou Slack selon un calendrier et afficher vos données à l'aide du MetaBot. Afin d'humaniser les données, vous pouvez renommer, annoter et masquer des champs, et recevoir des alertes pour voir tout changement dans vos données.

10. Kibana

Kibana est un logiciel gratuit et open source de visualisation et d'exploration de données qui peut s'exécuter sur site ou sur d'autres déploiements comme Amazon EC2 ou Elasticsearch Service.

Le logiciel est utilisé pour l'analyse des journaux et des séries chronologiques, l'intelligence opérationnelle et la surveillance des applications. Il offre des fonctionnalités puissantes et faciles à utiliser telles que des camemberts, des histogrammes, des cartes thermiques, des graphiques linéaires et une prise en charge géospatiale intégrée.

De plus, Kibana offre une intégration étroite avec Amazon Elasticsearch Service, qui est un moteur de recherche et d'analyse commun. Cela fait de Kibana l'un des choix de visualisation de données par défaut pour le moteur Elasticsearch.

Parmi les avantages dont vous pouvez profiter lors de l'utilisation de Kibana, citons des rapports et des graphiques interactifs et intuitifs que vous pouvez utiliser pour parcourir de manière interactive d'énormes quantités de données de journaux. Vous pouvez faire glisser des fenêtres temporelles de manière dynamique, effectuer un zoom avant et arrière sur des sous-ensembles de données et explorer les rapports pour obtenir des informations exploitables dérivées de vos données.

De plus, vous bénéficiez d'une puissante prise en charge géospatiale et de capacités pour une superposition transparente des informations sur vos données, puis visualisez les résultats sur différentes cartes.

Kibana propose également des filtres et des agrégations prédéfinis afin que vous puissiez exécuter diverses analyses telles que des requêtes top-N, des histogrammes et des tendances en quelques clics. Les tableaux de bord sont faciles à configurer et à accéder ou à partager avec d'autres, surtout si vous disposez d'un navigateur pour afficher et explorer les données.

Que rechercher dans un outil d'analyse de données open source

Une fois que vous avez vos données, vous devez prendre en compte les besoins de votre entreprise et savoir qui utilisera l'outil dans votre organisation, comme les scientifiques ou les analystes des données, ou les utilisateurs non techniques qui ont besoin d'un interface intuitive.

Vous pouvez également savoir si l'outil prend en charge les visualisations pertinentes pour votre entreprise et s'il offre une expérience interactive pour itérer sur le développement de code.

Considérez également les capacités de modélisation des données, par exemple, certains outils peuvent effectuer la modélisation des données tandis que d'autres prennent en charge une couche sémantique. Vous pouvez également obtenir un outil qui utilise SQL pour modéliser vos données avant analyse.

Enfin, pensez aux licences et aux tarifs, car open source ne signifie pas toujours gratuit. Dans de nombreux cas, cela signifie que le code source est disponible et que vous pouvez le modifier en tant qu'utilisateur final. Vous pouvez le copier, le modifier ou le redistribuer en fonction de la licence du créateur.

Assurez-vous que le logiciel a une communauté active et des collaborateurs qui font progresser le logiciel souvent et dans la mesure du possible, et que le logiciel est personnalisable, rentable et sans engagement.

Emballer

L'analyse des données est au cœur de toute entreprise moderne.

Cependant, lorsqu'il s'agit de choisir les outils d'analyse de données, cela peut être difficile car aucun outil ne répond à tous les besoins.

Ces 10 outils d'analyse de données open source se sont imposés comme les meilleurs logiciels du marché. Bien qu'ils ne correspondent peut-être pas aux besoins exacts de votre entreprise, ils offrent tout de même certaines des principales fonctionnalités que vous devez prioriser dans votre entreprise et vous pouvez ensuite trouver celle qui convient le mieux à vos besoins actuels.