26 Melhores Softwares de Mineração de Dados (Grátis e Pagos)

A essência da mineração de dados reside na descoberta de padrões em vastos conjuntos de informações, transformando esses dados brutos em conhecimento prático e refinado. Diversas ferramentas estão disponíveis para essa tarefa. Apresentamos a seguir uma seleção cuidadosa dos melhores softwares de mineração de dados, incluindo opções gratuitas, com funcionalidades populares e links para os downloads mais recentes. Esta compilação abrange tanto soluções de código aberto quanto opções comerciais.

As 26 Melhores Soluções de Software para Mineração de Dados

A mineração de dados é uma técnica que permite revelar correlações antes desconhecidas ou não identificadas, que podem trazer vantagens competitivas. Trata-se de uma forma avançada de análise de dados, que utiliza o aprendizado de máquina e a inteligência artificial para extrair informações relevantes. As empresas podem, com isso, entender melhor as necessidades de seus clientes, impulsionar o crescimento da receita, diminuir custos e aprimorar o relacionamento com seus consumidores. Continue a leitura para explorar mais sobre softwares de mineração de dados gratuitos.

1. Sisense

O Sisense lidera a lista de softwares e ferramentas de mineração de dados gratuitos.

• É uma solução robusta para analisar e visualizar dados extensos e diversificados em tempo real.
• Permite a criação de dashboards com uma variedade de visualizações.
• Usuários não técnicos podem facilmente criar painéis interativos.
• O Sisense se destaca como um software de BI para relatórios dentro de uma organização.
• Dados de várias fontes podem ser consolidados em um único repositório, facilitando a produção de relatórios sofisticados para diferentes áreas.
• Constrói uma representação unificada dos dados, baseada em informações coerentes.
• Sua interface intuitiva, com funcionalidade de arrastar e soltar, facilita o uso.
• Possui capacidade de análise de dados para empresas de todos os portes.
• Foi eleito o melhor software de BI em 2016 e mantém sua reputação.
• É desenvolvido pensando em usuários que não são especialistas em tecnologia.
• Possibilita a criação de relatórios com diversos widgets, como gráficos de pizza, linhas e barras, adaptáveis aos objetivos da organização.
• Relatórios podem ser detalhados com cliques, revelando informações e estatísticas adicionais.
• Permite acesso aos painéis via dispositivos móveis.
• Possui um design atraente.
• Permite identificar métricas cruciais através de filtros e cálculos.
• Um único servidor consegue processar dados em larga escala.

2. Zoho Analytics

Zoho Analytics é uma ferramenta de análise de dados e inteligência de negócios self-service.

• Facilita a criação rápida de painéis informativos e a avaliação gráfica de dados.
• Inclui um assistente com inteligência artificial, capaz de responder a perguntas e gerar relatórios úteis.
• Oferece mais de 100 conexões prontas para uso com softwares de negócios, armazenamento em nuvem e bancos de dados.

• Visualizações diversificadas, incluindo gráficos, tabelas dinâmicas, resumos, widgets de KPI e painéis customizados.

• Permite a análise unificada de dados de todos os sistemas da empresa.

• Utiliza inteligência artificial, aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural (PNL) para aprimorar a análise.

• Oferece soluções analíticas integradas e portais de BI de marca branca.

3. Integrate.io (Anteriormente Xplenty)

Integrate.io oferece uma plataforma para integração, processamento e preparação de dados para análise.

• Anteriormente conhecido como Xplenty.
• Permite que empresas explorem o potencial do big data sem investimentos em pessoal, equipamentos ou software.
• Oferece um conjunto completo de ferramentas para criar pipelines de dados.
• Permite a transferência e transformação de dados entre bancos de dados e data warehouses.
• O suporte técnico está disponível por e-mail, chat, telefone e reuniões online.
• Linguagem de expressão rica para criar rotinas complexas de preparação de dados.
• Inclui interface para implementação de ETL, ELT ou replicação.
• Mecanismo de fluxo de trabalho para orquestrar e agendar pipelines.
• Plataforma universal de integração de dados, com opções de baixo e nenhum código.
• Personalização e flexibilidade avançada via componente de API.

4. R-Programming

R-Programming é também um software gratuito de mineração de dados. Uma linguagem para computação estatística e gráfica.

• Capaz de analisar grandes quantidades de dados.
• Extensa gama de testes estatísticos.
• Manipulação e armazenamento de dados eficientes.
• Operações para arrays, especialmente matrizes.
• Conjunto completo e integrado de ferramentas de big data para análise de dados.
• Ferramentas gráficas de análise visualizáveis na tela ou para impressão.

5. BOARD

Board é um kit de ferramentas para inteligência de gestão.

• Combina inteligência de negócios e gestão de desempenho corporativo.
• Fornece inteligência de negócios e análise em um único pacote.
• Permite analisar, simular, planejar e prever em uma única plataforma.
• Ajuda na criação de softwares analíticos e de planejamento exclusivos.

• Inclui inteligência de negócios, gestão de desempenho corporativo e análise de negócios.

• Permite criar e manter sistemas de análise e planejamento complexos.
• A plataforma ajuda a gerar relatórios, com acesso a diversas fontes de dados.

6. DataMelt

DataMelt combina o poder de centenas de bibliotecas Java com a praticidade de linguagens de script como Python, Ruby e Groovy.

• Software gratuito para cálculo numérico, matemática, análise de dados e visualização.
• Oferece estatísticas, processamento de dados em larga escala e visualização científica.
• Plataforma interativa para exibição e análise de dados.
• Direcionado para engenheiros, cientistas e estudantes.
• Aplicativo multiplataforma, construído em Java.
• Funciona em qualquer sistema operacional compatível com JVM.
• Inclui bibliotecas científicas e matemáticas.
• Ferramenta para análise de grandes conjuntos de dados e mineração de dados.
• Usado em análise de mercado financeiro, ciências naturais e engenharia.
• Compatível com várias linguagens de programação e sistemas operacionais.
• Produz imagens gráficas vetoriais de alta qualidade, para uso com LaTeX.
• Permite uso de linguagens de script mais rápidas que a implementação tradicional de Python em C.

7. Inetsoft

Inetsoft Intelligence é uma ferramenta de mineração de dados e inteligência muito útil.

• Permite transformação de dados rápida e flexível de diversas fontes.
• Facilita o acesso a dados organizados e semiestruturados, e a aplicativos locais.
• Aplicativos otimizáveis para uso e atualização de dados.
• Opções de relatórios e exploração de dados personalizáveis e seguras.
• Plataforma Inbuilt Spark, para escalar para grandes conjuntos de dados de usuários.
• Criação de relatórios paginados com lógica de negócios e parametrização.

8. H2O

H2O é outra ferramenta de código aberto para mineração de dados.

• Análise de dados armazenados em sistemas de computação em nuvem.
• Utiliza capacidade computacional de sistemas distribuídos e computação em memória.
• Formato Java e binário, implantação rápida e fácil em produção.
• Permite criar modelos usando R, Python e outras linguagens.
• Processamento distribuído e em memória.

9. Alteryx

Alteryx é uma empresa especializada em business intelligence e analytics corporativo.

• Plataforma para analistas de dados e líderes de negócios.
• Análises para pequenas e médias empresas.

• Possibilidade de análise Ad Hoc.

• Processamento analítico online em tempo hábil.

• Relatórios agendados automaticamente.

• Painel totalmente personalizável.

10. Oracle BI

Oracle BI é uma ferramenta de aprendizado de máquina e visualização de dados de código aberto.

• Adequado para usuários iniciantes e avançados.
• Parte do Oracle Advanced Analytics.
• Algoritmos de mineração de dados para classificação, previsão, regressão e análises especializadas, para análise de insights, previsões, segmentação de clientes e detecção de fraudes.
• Algoritmos usam a capacidade do banco de dados Oracle.
• Mineração de dados via SQL para extrair informações de tabelas, exibições e esquemas.
• Interface gráfica do usuário do Oracle Data Miner, versão avançada do Oracle SQL Developer.
• Permite arrastar e soltar dados diretamente no banco de dados, proporcionando uma visão aprimorada.
• Fluxos de trabalho para análise interativa, com um extenso kit de ferramentas.
• Visualização interativa de dados.
• Exploração interativa para análise qualitativa rápida com visuais claros.
• Incentiva o aprendizado prático e visual dos princípios da ciência de dados.
• Grande número de complementos para mineração de dados de fontes externas.

12. Teradata

Teradata é uma tecnologia de processamento aberto massivamente paralelo para aplicativos de data warehouse em larga escala.

• Instalável em servidores Unix/Linux/Windows.
• Teradata Optimizer capaz de lidar com até 64 junções em uma consulta.
• Custo total de propriedade de dados mínimo.
• Simples de configurar, manter e gerenciar.
• Data warehouse empresarial, com software de gerenciamento e mineração de dados.
• Potencial para ser usado em análises de negócios.
• Usado para entender dados como vendas, posicionamento de produtos e preferências do consumidor.
• Distingue dados quentes e frios, colocando dados menos utilizados em armazenamento mais lento.
• Design sem compartilhamento, com cada nó de servidor com memória e poder de processamento.
• Permite interagir com dados em tabelas usando SQL, funcionando como extensão.
• Distribuição automática de dados para unidades, sem necessidade de intervenção pessoal.
• Funções de carregamento e descarregamento para transportar dados para dentro e fora do sistema.

13. Dundas

Dundas é uma plataforma de mineração de dados pronta para empresas, para criar e examinar painéis interativos, relatórios e visualizações de dados.

• Dundas BI como site de dados principal da organização.
• Aplicativo de servidor com todos os recursos do produto.
• Integração e recuperação de dados de várias fontes.
• Visualizações de dados personalizáveis.
• Integrações e insights rápidos.
• Padrões de transformação de dados e tabelas, gráficos e tabelas atraentes.
• Vários dispositivos acessam dados, mantendo segurança sem lacunas.
• Organização dos dados em estruturas bem definidas.
• Metodologias relacionais para análises multidimensionais.
• Elimina a necessidade de software extra, com relatórios confiáveis.
• Recursos inteligentes de arrastar e soltar.
• Uso de mapas para visualizar dados.
• Análise avançada de dados e análise preditiva.

14. Qlik

Qlik é uma ferramenta de visualização de dados e mineração.

• Inclui painéis e relatórios.
• Suporte para várias fontes de dados e tipos de arquivo.
• Criação de visualizações dinâmicas com interfaces de arrastar e soltar.
• Respostas a interações e mudanças em tempo real.

• Suporte para diversas fontes de dados e arquivos.

• Segurança fácil de dados e conteúdo em todos os dispositivos.
• Troca de análises relevantes usando um único hub, com aplicativos e histórias.

15. RapidMiner

RapidMiner é um dos sistemas analíticos preditivos mais eficazes da Rapid Miner.

• Aplicativos para negócios, treinamento, pesquisa, desenvolvimento e aprendizado de máquina.
• Construído com a linguagem de programação JAVA.
• Plataforma única que combina aprendizado profundo, mineração de texto e análise preditiva.
• Servidor como opção de nuvem local e pública/privada.
• Três módulos: Rapid Miner Studio, Rapid Miner Server e Rapid Miner Radoop.
• Rapid Miner Studio para projetar fluxos de trabalho, prototipar e validá-los.
• Rapid Miner Server para executar modelos preditivos criados no estúdio.
• Rapid Miner Radoop para análise preditiva diretamente no cluster Hadoop.
• Baseado em abordagem cliente/servidor.
• Estruturas baseadas em modelos, com entrega mais rápida e redução de erros.
• Preparação de dados, aprendizado de máquina e implantação de modelo.
• Ferramentas para criar novos processos de mineração de dados e analisar configurações de previsão.
• Várias abordagens de gerenciamento de dados.
• Interface gráfica de usuário (GUI) ou processamento em lote.
• Conexão com bancos de dados internos.
• Painéis interativos e compartilhados.
• Análises preditivas baseadas em Big Data.
• Análises remotas.
• Filtragem, junção, mesclagem e agregação de dados.
• Criação, treinamento e verificação de modelos de previsão.
• Gera relatórios e envia notificações acionadas.

16. KNIME

KNIME é uma plataforma de código aberto para criar aplicativos e serviços de ciência de dados. Plataforma de análise de dados e integração de relatórios.

• Baseado na ideia de pipeline de dados modular.
• Componentes de aprendizado de máquina e mineração de dados vinculados.
• Amplamente usado em pesquisas farmacológicas.
• Análise de dados do consumidor, análise financeira e tarefas de inteligência de negócios.
• Implantação rápida e escalabilidade.
• Aprendizado rápido, análise preditiva acessível.
• Pré-processa dados para análise e visualização, juntando nós.
• Ferramenta para entender dados e criar processos de ciência de dados.
• Criação de processos de ciência de dados de ponta a ponta.
• Combinação de dados de várias fontes.
• Agregação, classificação, filtragem e conexão de dados localmente ou em ambientes de big data.
• Modelos de aprendizado de máquina de classificação, regressão e redução de dimensão.

17. Solver

XLminer do Solver é um aplicativo de mineração de dados profissional para visualização, previsão e mineração no Excel.

• Ferramentas de preparação de dados para importar e limpar seus dados.
• Ferramentas analíticas baseadas em estatísticas e técnicas de aprendizado de máquina.
• Funciona com grandes conjuntos de dados que o Excel não consegue manipular.
• Ferramentas integradas de exploração e visualização de dados.
• Exploração de dados fornece insights sobre os vínculos subjacentes dos dados.

18. ELKI

ELKI é uma ferramenta de mineração de dados de código aberto baseada em Java.

• Investigação de algoritmos com foco em análise de cluster não supervisionada e identificação de outliers.
• Grande número de algoritmos altamente parametrizados.
• Avaliação e benchmarking de algoritmos simples e justos.
• Árvore R* para auxiliar na mineração de dados.

19. SPMF

SPMF é uma estrutura de mineração de dados de código aberto baseada em Java.

• Lançado sob a Licença Pública Geral GNU.
• Combinação do código-fonte com outros aplicativos Java.
• Mineração de regras de associação.
• Mineração de padrões sequenciais e regras sequenciais.
• Mineração de padrões com alto nível de utilidade.

• Mineração de séries temporais.

• Auxílio no agrupamento e categorização de dados.

20. Enterprise Miner

Enterprise Miner é um programa SAS para resolver problemas e encontrar as melhores soluções para sua empresa.

• Auxilia na melhoria da precisão da previsão.
• Compartilhamento de resultados confiáveis.
• Interface de usuário simples e processamento em lote.
• Recursos avançados de modelagem preditiva e descritiva.

• Pontuação automatizada.

21. Datawatch

Datawatch desktop é um sistema de inteligência corporativa e mineração de dados.

• Foco na visualização de dados em tempo real.
• Desenvolvimento e implantação de sistemas de monitoramento e análise sem escrever código.
• Criação de exibição personalizada de dados com funcionalidade de arrastar e soltar.
• Detecção de irregularidades comerciais.
• Análise de como circunstâncias afetam o desempenho usando dados anteriores.

22. Advanced Miner

Advanced Miner é uma ferramenta útil para processamento, análise e modelagem de dados.

• Exame de dados via interface de fluxo de trabalho amigável.
• Extração e armazenamento de dados de/para vários sistemas de banco de dados e arquivos.
• Operações de dados, como amostragem e conexão de conjuntos de dados.
• Modelos estatísticos, análise de importância variável e análise de agrupamento.
• Interação dos modelos com sistemas de TI externos simples e eficaz.

23. SSDT (SQL Server Data Tools)

SSDT é mais um software gratuito de mineração de dados. Paradigma declarativo que estende o IDE do Visual Studio para todos os aspectos do desenvolvimento de banco de dados.

• BIDS era o ambiente anterior da Microsoft para análise de dados e soluções de inteligência de negócios.
• SSDT transact, recurso de design SQL para criar, gerenciar, depurar e remodelar bancos de dados.
• Usuários trabalham com bancos de dados diretos ou vinculados.
• SSDT BI para substituir o BIDS, que não era compatível com o Visual Studio2010.
• Tecnologias do Visual Studio, como IntelliSense e ferramentas de navegação para construir bancos de dados.
• Table Designer para criar novas tabelas e alterar as existentes.

24. Orange

Orange é um pacote de software para aprendizado de máquina e mineração de dados.

• Baseado em componentes, facilita a visualização de dados.
• Atrai atenção de usuários.
• Comparação e avaliação de dados, com decisões mais rápidas.
• Componentes como widgets, cobrindo visualização, pré-processamento, avaliação de algoritmos e modelagem preditiva.
• Construído com a linguagem de programação Python.
• Dados organizados no padrão desejado, movidos arrastando ou virando os widgets.
• Exibe uma tabela de dados e permite que os usuários escolham características.
• Permite leitura de dados.
• Ajuda no treinamento de preditores, comparação de algoritmos de aprendizado e visualização de partes de dados.
• Ferramentas analíticas com sensação mais envolvente.

25. Civis

Com cientistas de dados e mercados de decisão em mente, Civis permite tomar decisões informadas.

• Equipes interagem mais eficazmente e encontram respostas rapidamente.
• Arquitetura, ferramentas e métodos para segurança dos dados.
• Módulos de entrada de dados e ETL para configuração.
• Cria código em um script e agenda um fluxo de trabalho.
• Transformação de pesquisas e modelos em aplicativos em plataforma escalável e pronta para produção.

26. Viscovery

Viscovery é um pacote de software com foco no fluxo de trabalho.

• Mapas auto-organizados e estatísticas multivariadas para mineração exploratória e modelagem preditiva.
• Navegação amigável e implementação madura.
• Ambiente de projeto para operações orientadas a objetivos.
• Processos dedicados que fornecem navegação direcionada.
• Etapas do procedimento claramente definidas, com configurações padrão verificadas.
• Ramificação do fluxo de trabalho para criar variantes de modelo.
• Documentação integrada e funções de anotação.
• Ferramentas de manuseio para facilitar o uso.

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Esperamos que este artigo tenha sido útil na sua jornada de aprendizado sobre softwares de mineração de dados. Gostaríamos de saber qual foi o seu favorito, deixe-nos saber na seção de comentários abaixo. Se tiver alguma dúvida ou sugestão, por favor, utilize a caixa de comentários. Estamos sempre interessados em saber o que você gostaria de aprender em nossos próximos artigos.