Conheça 9 ferramentas open source para análise de dados

Qual a diferença entre análise de dados e análise de negócios? Embora o primeiro seja fundamental para definir o segundo, business analytics (BA) faz referência à prática de usar dados para antecipar tendências e resultados. Pode incluir mineração de dados (data mining), análise estatística e modelagem preditiva para ajudar a embasar a tomada de decisão de negócio.

Já a análise de dados (data analytics) é mais técnica e operacional na mineração, limpeza e transformação de dados (ETL) para a construção de sistemas de gerenciamento de dados. Sua busca é mais ampla na investigação de tendências e resolução de problemas, além de ser usada nas mais diferentes áreas, não se limitando apenas a aplicações de negócios.

Neste post, reunimos algumas das principais ferramentas open source destinadas à análise de dados por parte de desenvolvedores interessados em se aprofundar ou mesmo seguir carreira em data analytics.

Rapidminer

O Rapidminer é uma das ferramentas open source mais populares para análise de dados. A plataforma fornece um ambiente integrado para preparação de dados, aprendizado de máquina, deep learning, mineração de texto e análise preditiva. Escrito em Java, o programa é usado tanto por aplicativos comerciais e de negócios, na versão Enterprise, como para pesquisa, educação, treinamento, prototipagem rápida e desenvolvimento de aplicativos. E oferece suporte a todas as etapas do processo de machine learning, incluindo preparação de dados, visualização de resultados, validação e otimização de modelos.

A partir de um modelo cliente/servidor - com servidor on-premises ou em infraestruturas de nuvem pública ou privada - o RapidMiner fornece procedimentos de mineração e aprendizado de máquina que incluem desde a extração, carregamento e transformação de dados (ETL), até o pré-processamento, visualização, análise preditiva, modelagem estatística, avaliação e implantação.

Também apresenta uma GUI para projetar e executar workflows analíticos, chamados de “Processes”, que consistem de múltiplos “Operators”. Cada operador executa uma única tarefa dentro do processo, sendo que cada output de cada operador forma o input do próximo. Os operadores incluem tudo o que for preciso para construir um processo de mineração de dados, como o acesso, limpeza, modelagem, validação e pontuação.

Alternativamente, a engine pode ser chamada de outros programas ou usada como uma API. Funções individuais podem ser chamadas a partir da linha de comando. O RapidMiner também pode ser estendido usando scripts R e Python. Em 2019, o Gartner posicionou o RapidMiner no quadrante líder para Data Science and Machine Learning Platforms pelo 6º ano consecutivo. Você realmente pode economizar muito tempo ao aprender como usá-lo.

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RapidMiner Studio: Permite acessar, carregar e analisar qualquer tipo de dado – tanto dados estruturados tradicionais quanto dados não estruturados - como texto, imagens e mídia. Além disso, também possibilita transformar dados não estruturados em estruturados.

RapidMiner Auto Model: É uma extensão do RapidMiner Studio que acelera o processo de construção e validação de modelos. A cereja do bolo: com o Auto Model é possível criar um processo que o próprio usuário pode modificar ou colocar em produção.

RapidMiner Turbo Prep: Fornece uma interface que facilita a preparação dos dados, que acabam sempre visíveis na frente e no centro; nela, o usuário pode fazer alterações passo a passo e visualizar instantaneamente os resultados, com uma ampla variedade de funções de suporte para construção de modelos ou apresentação.

RapidMiner Go: Projetado para analistas de negócios, é uma ferramenta de aplicação web capaz de guiar o usuário rapidamente pelo processo de avaliação de seus dados e sua utilização para fazer previsões de negócios.

RapidMiner Server: É um servidor de aplicação com desempenho otimizado onde é possível agendar e executar processos analíticos e retornar rapidamente seus resultados. Ele se integra perfeitamente não apenas ao RapidMiner Studio, como também a outras fontes de dados empresariais, permitindo que os processos sejam atualizados continuamente para que reflitam quaisquer alterações nas fontes de dados externas.

RapidMiner Radoop: Remove a complexidade da preparação de dados e machine learning no Hadoop e no Spark. O link de acesso inclui também um vídeo introdutório sobre o recurso.  

Talend

Talend é uma plataforma de software open source que oferece uma ferramenta ETL para preparação, qualidade e gerenciamento de dados, além de integração de aplicações e big data, ambos amplamente utilizados. Fornece também um repositório unificado para armazenar e reutilizar metadados. Considerada uma das melhores ferramentas para computação em nuvem e integração de big data, o Talend também é adequado para todos os tipos de migração de dados entre vários sistemas. Para integrações diárias rápidas, é uma ferramenta capaz de facilitar e encurtar o tempo de desenvolvimento.

As responsabilidades de desenvolvedores que usam o Talend incluem projetar, desenvolver e documentar processos ETL, de arquitetura técnica, pipelines de dados e dimensionamento de desempenho usando ferramentas para integrar dados com a plataforma e assegurar a qualidade em um ambiente de big data. O Talend também é um gerador de código Java que faz uso de muitas bibliotecas Java de código aberto, o que significa que a funcionalidade da ferramenta pode ser facilmente estendida com a integração de código Java.

Um tutorial completo para iniciantes está disponível na plataforma guru99. Contempla também o suporte da comunidade oficial - com documentação, wiki, forum, knowledge base, bugtracker, tutoriais e mais - em talendforge.org.

KNIME

KNIME, abreviação de Konstanz Information Miner, é um software de ETL e BI poderoso, gratuito e claro, open source. Implementado em Java, o KNIME integra vários componentes para machine learning e data mining a partir de um conceito modular de pipeline de dados. É uma das ferramentas mais intuitivas para preparação rápida de dados, e como não requer conhecimento em programação, está também entre as mais acessíveis e fáceis de aprender. O programa oferece praticamente todas as funções nativas que o usuário precisa para trabalhar com data analytics, mas também é possível usar R, Python, Java e Ruby diretamente no KNIME para criar alguma que ainda não esteja disponível.

A versão core contempla centenas de módulos para integração de dados, como I/O de arquivo e nós de banco de dados que suportam sistemas comuns de gerenciamento de banco de dados através do Java Database Connectivity ou mesmo conectores nativos, entre eles o SQLite, MS-Access, SQL Server, MySQL, Oracle, PostgreSQL, Vertica e H2.

Os workflows KNIME podem ser usados ​​como conjuntos de dados para criar modelos de relatórios a serem exportados para formatos de documentos como doc, ppt, xls, pdf e outros. E para aqueles que buscam ajuda para além da documentação da plataforma, tanto a comunidade quanto o forum são bastante ativos.

Linguagem R e Python

Quem trabalha com data analytics provavelmente conhece bem o debate que envolve Python vs. R. Ambas as linguagens de programação são bastante úteis em data science e lidam com a identificação, representação e extração de grandes fontes de dados. Também oferecem pacotes para coleta, exploração, modelagem e visualização de dados, análise estatística e de big data. De muitas maneiras, as duas linguagens de código aberto são muito semelhantes.

Então, qual delas escolher - ou aprender primeiro? Falando em curva de aprendizado, tanto Python quanto R são consideradas linguagens bastante fáceis de aprender. Mas leve em conta que o Python foi originalmente projetado para o desenvolvimento de software. Ou seja, se você tiver experiência anterior com Java ou C++, talvez aprenda Python com maior naturalidade do que a linguagem R.

Por outro lado, se tiver experiência em estatística, o R pode parecer um pouco mais fácil. Em geral, a sintaxe fácil de ler do Python oferece uma curva de aprendizado mais suave para quem já está acostumado(a) com programação. O R tende a possuir uma curva de aprendizado mais acentuada no início, mas depois de compreender como usar seus recursos, fica significativamente mais fácil.

Apache Spark

Apache Spark é um framework de analytics open-source desenvolvido para performar o processamento de dados em larga escala em clusters de computação distribuídos. Originalmente desenvolvido na Universidade da Califórnia, no Berkeley AMPLab, a base de código do Spark foi posteriormente doada à Apache Software Foundation, que a mantém desde então. Por operar in-memory, é bastante veloz no processamento de dados no MapReduce.

Com interface original escrita em Scala, o framework fornece APIs de alto nível em diferentes linguagens de programação. Por exemplo, endpoints Python e R foram adicionados pelo uso intenso por parte de cientistas de dados, sendo o Java também outra opção para escrever trabalhos do Spark. O programa é estruturado em torno do Spark Core, mecanismo que impulsiona o agendamento, otimizações e a abstração de Resilient Distributed Datasets (RDDs), além de conectar o Spark ao sistema de arquivos correto (HDFS, S3, RDBMs ou Elasticsearch).

E também suporta várias bibliotecas e ferramentas, como o Spark SQL (para processamento de dados estruturados com SQL), GraphX (para processamento de gráficos), MLlib (para aplicação de algoritmos de machine learning) e streaming estruturado (para processamento de fluxo de dados). Aplicações Spark podem ser executadas até 100x mais rapidamente em termos de memória e 10x mais em termos de velocidade computacional de disco do que o Hadoop, por exemplo. Ele é capaz de atingir esse alto desempenho justamente por realizar operações intermediárias na própria memória, reduzindo assim o número de operações de leitura e escrita em disco.

Pentaho (Hitachi Vantara)

Pentaho é uma plataforma open source de BI para integração e análise de dados. Em 2017, o software passou a fazer parte do grupo japonês Hitachi Vantara. Com o software, o usuário pode transformar dados complexos provenientes de diferentes fontes - incluindo bancos de dados SQL e fontes de dados OLAP - em relatórios bastante detalhados. O Pentaho Data Integration (PDI) fornece recursos ETL que facilitam o processo de captura, limpeza e armazenamento de dados usando um formato consistente e acessível para usuários finais e tecnologias IoT. Seus usos mais comuns incluem:

• Migração de dados entre diferentes bancos de dados e aplicações
• Carregar grandes data sets em bancos de dados, inclusive na nuvem
• Limpeza de dados com etapas que variam de transformações muito simples a muito complexas
• Integração de dados, incluindo ETL em tempo real como fonte de dados para Pentaho Reporting
  

Outros recursos do Pentaho incluem o Pentaho Reporting, uma biblioteca de classes Java capaz de fornecer relatórios flexíveis e funcionalidade de impressão usando dados de várias fontes. Já o Pentaho Report Designer oferece um editor gráfico para definições de relatórios; a biblioteca é otimizada para desempenho e pode ser executada im memory, sem gerar arquivos temporários ou exigir etapas extras de compilação. Uma lista atualizada de alterações nos lançamentos do Pentaho Reporting, bem como os bugs corrigidos em cada lançamento pode ser encontrada em: Pentaho Platform Tracking.

Metabase

Metabase é uma ferramenta de BI e análise de dados open source ótima para iniciantes. O software possibilita que o usuário faça perguntas e exiba insights detalhados de desempenho na forma de tabelas e gráficos. Funciona bem com praticamente todos os bancos de dados mais populares, entre eles: MySQL, MariaDB, Postgres, Mongo, SQL Server, Druid, H2, SQLite, Oracle, Amazon Redshift, Vertica, Cube.Js, Presto e muito mais. As consultas ao banco de dados são referidas como perguntas.

O programa também permite criar dashboards onde o usuário pode adicionar várias perguntas para obter todas as informações importantes em um só lugar. Os dashboards são atualizados automaticamente e também podem ser compartilhados por admins em tempo real entre os demais membros do time para melhorar o desempenho.

BIRT

BIRT (Business Intelligence and Reporting Tools) é um projeto open source baseado na plataforma BIRT criada para construir relatórios e visualizações de dados que podem ser incorporados em aplicações web e rich client, principalmente em ambientes Java e Java EE. Apoiado por uma comunidade ativa de usuários no Eclipse.org e no BIRT Developer Center, licenciado sob a Eclipse Public License (EPL) e tendo a IBM como um dos patrocinadores, é tido como um projeto de software de alto nível dentro da Eclipse Foundation.

Informações coletadas de ferramentas de BI incorporadas, como o BIRT, podem ser usadas tanto na tomada de decisões em tempo real quanto para rastrear e analisar dados históricos ou desenvolvimentos em andamento. Exemplos de relatórios que podem ser projetados usando o BIRT incluem listas, gráficos, tabelas de referência cruzada, formulários e relatórios compostos com vários recursos. É possível também extrair dados de muitas fontes diferentes, incluindo bancos de dados, serviços web e objetos Java para criar um relatório.

Como o resultado ainda pode incluir muitos dados para fins de tomada de decisão, o JavaScript também pode ser usado para criar uma lógica específica de negócios que torna os relatórios mais úteis para uso comercial. As informações resultantes podem ser apresentadas em vários formatos visuais ou de texto, desde planilhas Excel a apresentações do PowerPoint até documentos PDF.

IBM Watson Studio

O Watson Studio é a plataforma da IBM para ciência de dados. Inclui inúmeras ferramentas de colaboração e de código aberto para uso em análise de dados. O IBM Watson Studio capacita cientistas de dados, desenvolvedores e analistas a criar, executar e gerenciar modelos de inteligência artificial (IA). Com ele é possível juntar equipes e automatizar ciclos de vida de uma aplicação em uma arquitetura multicloud aberta.

O Watson Studio reúne ferramentas básicas de código aberto, incluindo RStudio, Spark e Python em um ambiente integrado, juntamente com ferramentas adicionais, como um serviço Spark gerenciado e recursos de modelagem de dados. A IBM inclusive mantém uma página em português para estudo das ferramentas que compõem o Watson Studio - embora haja o aviso do encerramento das atividades no idioma, o site em inglês permanecerá ativo.