Unsere Auswahl für die Top 10 der Big-Data-Management-Tools

Daten sind ein Vermögenswert in der heutigen Geschäftswelt. Kein Wunder, dass fast alle Unternehmen sie aus so vielen Quellen wie möglich aggregieren. Die Bedeutung von Daten und Datenverwaltungstools ist für die Geschäftswelt enorm, und sie haben dies anerkannt. Um Daten anhand der richtigen Metriken und erwarteten Ergebnisse zu messen, werden umfassend Datenanalysetools eingesetzt. Studien deuten darauf hin, dass die Einnahmen aus Datenanalyse-Tools um 50 % auf rund 187 Milliarden US-Dollar im Jahr 2019 gestiegen sind. Es ist unerlässlich, Big-Data-Management-Tools und -Techniken zu nutzen, da sie sich als entscheidend für die Kundenakquise und das Wettbewerbswachstum erweisen. Da Big-Data-Management-Tools Daten sammeln, sortieren und analysieren und anschließend Informationen und Vorhersagen liefern, können sie effektiv verwendet werden, um zukünftige Trends vorherzusagen.

Warum Datenanalyse

• Durch die Analyse von Daten können Sie sich ein klares Bild von Verbraucherpräferenzen, Wettbewerbslandschaft, Wachstumspotenzial und mehr machen.
• Kostenlose und Open-Source-Analysetools können genutzt werden, um das Geschäft des Unternehmens ohne zusätzliche Kosten zu verbessern.

Welche Datenmanagement-Tools sollen verwendet werden?

Durch die Verwendung von Datenanalyse-Tools können Sie viele integrierte Funktionen nutzen, anstatt diese von Grund auf neu entwerfen zu müssen. Es beschleunigt nicht nur den Wert, den Sie aus Big-Data-Analysen ziehen, sondern Sie erhalten auch in kurzer Zeit qualitativ bessere Erkenntnisse. Nachfolgend sind einige der weit verbreiteten Datenanalyse-Tools aufgeführt. Wir haben versucht, diese Tools in jeder Phase des Big-Data-Analyseprozesses anzuordnen – dies besteht aus ETL (Datenaufbereitung), Datenanalyse (tatsächliche Zahlenverarbeitung) und Datenvisualisierung (Umwandlung von Zahlen in umsetzbare Erkenntnisse für die Unternehmensführung). Diese Tools können Ihrer Marke helfen, mit minimalen oder keinen Kosten stark zu wachsen:

Stufe 1: ETL-Stufe

In der Datenanalyse ist ETL ein Prozess, bei dem Daten aus dem Quellsystem gesammelt und in ein Data Warehouse übertragen werden. Es ist der primäre Schritt in der Datenanalysekette. Die verschiedenen Tools, die für ETL verfügbar sind, sind:

1) IBM Infosphere-Informationsserver

Es handelt sich um eine Datenintegrationsplattform, die aus einer Produktfamilie im Zusammenhang mit der Datenanalyse besteht. Es verfügt über massive Parallelverarbeitungsfunktionen (MPP), die eine enorm skalierbare und flexible Plattform zur Verarbeitung mehrerer Arten von Datenvolumina bereitstellen können. Es hilft nicht nur beim Sammeln der Daten, sondern hat auch die Möglichkeit, die Qualität der Daten zu überprüfen. Das Tool wurde seit seiner Einführung von Unternehmen weit verbreitet. Eine kürzlich von Gartner durchgeführte Umfrage gab ihm 4,2 von 5 Sternen.

2) SAS-Datenverwaltung

SAS Data Management ist ein Programm, das dabei hilft, Daten zu bereinigen, zu überwachen, umzuwandeln und zu sichern sowie die Qualität und Zuverlässigkeit der Daten zu verbessern. Das Tool hilft beim Bereitstellen, Extrahieren, Transformieren und Laden der Architektur, um native Quell- und Zielplattformfunktionen zu nutzen. Die Plattform bietet 300 vorgefertigte SQL-basierte Transformationen, mit denen Daten aus verschiedenen Quellen und Zielen eingefügt, zusammengeführt und gelöscht werden können.

3) PowerCenter Informatica

PowerCenter Informatica ist ein Unternehmensprodukt von Informatica, das eine Plattform für die Datenintegration bereitstellt. Es ist ein voll skalierbares und leistungsstarkes Produkt. Da es sehr zugänglich ist, ist es in der Data Analytics-Community sehr beliebt. Seine Fähigkeit, eine breite Palette von Datenintegrationsaktivitäten auf einer Plattform zu verwalten, hat es sehr beliebt gemacht. Seine Fähigkeit, den Prozess von Data Marts und Data Warehouses zu vereinfachen, ist wirklich erstaunlich. PowerCenter hat auch vielen Unternehmen geholfen, den geschäftlichen Aspekt erfolgreich mit dem IT-Teil zusammenzuarbeiten. Die Hauptfunktionen von PowerCenter Informatica sind:

• Datenmaskierung
• Metadatenverwaltung
• Nahtlose Wiederherstellung
• Dynamische Partitionierung

Phase der Datenanalyse

Die erstaunliche Fähigkeit von Big Data, das Kundenerlebnis dramatisch zu verbessern und Geschäftsmodelle zu transformieren, hat es zu einer der wichtigsten Innovationen des aktuellen Jahrzehnts gemacht. Damit ein Unternehmen seine Daten optimal nutzen kann, muss es die Daten in Wissen umwandeln. Hier kommen Datenanalyse-Tools ins Spiel. Fertigungsunternehmen können beispielsweise Daten von Maschinensensoren überwachen und mit Hilfe von Data Analytics die Maschinenprozesse ändern, bevor ein katastrophales Ereignis eintritt. Nachdem Sie die Bedeutung von Big Data Analytics besprochen haben, sind hier einige beliebte Tools, die Sie in Ihren Systemen einsetzen können:

4) Pentaho-Geschäftsanalysen

Durch die Bereitstellung von Geschäftsdatenanalysen auf einer einzigen nahtlosen Plattform versucht Pentaho, die verschiedenen Herausforderungen rund um die Datenintegration zu lösen. Pentaho kann die Zukunft der Datenanalyse sein, da seine Open-Source-Software leicht verfügbar und einfach zu bedienen ist. Seine einbettbare Plattform kann alle Anforderungen bewältigen, einschließlich diverser und Big-Data-Projekte. Pentaho ist ständig innovativ und fügt seiner modernen und integrierten Plattform neue Funktionen hinzu. Pentaho war der erste große Anbieter, der ein Big-Data-Analysetool eingeführt hat. Seitdem hat es immer eine führende Position in der Big-Data-Analyse eingenommen. Durch die Nutzung seines frühen Einstiegs und seiner kontinuierlichen technologischen Updates konnte Pentaho einen großen Teil der Datenanalyse-Kunden gewinnen. Mit seinem einfachen, aber leistungsstarken Produkt können Unternehmen viel Zeit beim Entwerfen und Bereitstellen von Big-Data-Analyselösungen sparen. Dienstleistungen aus dem gesamten Spektrum, einschließlich Finanzen, Einzelhandel und Gesundheitswesen, nutzen Pentahos Produkt.

5) Skytree-Server

Skytree Server ist ein KI-basiertes maschinelles Lernprogramm, das SQL-Datenbanken ersetzen soll. Da unstrukturierte Datensätze schneller als jede andere herkömmliche Methode verarbeitet werden, ist es bei Unternehmen sehr beliebt geworden. Seine Lernalgorithmen werden in mehreren Branchen für eine Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter Vertrieb, Betrugserkennung, Astronomie usw. Das Vorhersageverhalten des Tools ist sehr effektiv bei der Vorhersage zukünftiger Trends. Die Anwendung passt die benötigten Algorithmen durch ihre maschinelle Lerntechnik automatisch an. Es gibt auch eine kostenlose Testversion der Software, die vom Unternehmen zur Verfügung gestellt wird.

Phase der Datenvisualisierung

Indem die komprimierten Daten in einen visuellen Kontext gestellt werden, wird es für die Menschen viel einfacher, sie zu verstehen. Dies ist der USP der Datenvisualisierung. Durch die Platzierung der Informationen in einem grafischen Format werden die Informationen klar und effizient kommuniziert. Es ist der letzte Schritt auf der Leiter der Datenanalyse. Einige der beliebten und wichtigen Tools für die Datenvisualisierung sind:

6) Tabelle

Tableau ist ein Datenvisualisierungstool, das Unternehmen hilft, Daten in einem grafischen Format innerhalb weniger Minuten zu verstehen und zu verstehen. Es ist einfach zu bedienen, hat aber eine recht robuste Architektur. Tableau unterstützt Unternehmen bei der Erstellung interaktiver und dynamischer Dashboards. Durch das Herausfiltern uninteressanter Datenthemen kann ein Benutzer viel Zeit und Ressourcen sparen. Die beiden Hauptprodukte der Firma Tableau sind Tableau Desktop und Tableau Server.

7) D3.js

D3 ist eine JavaScript-Bibliothek, die bei der Erstellung dynamischer und interaktiver Datenvisualisierungen in Webbrowsern hilft. D3 oder Data-Driven Documents arbeitet mit Hilfe der weit verbreiteten CSS- und HTML5-Standards. D3 nutzt die Fähigkeiten des modernen Browsers voll aus, um atemberaubende Bilder zu werfen. Die Betonung von D3 auf Webstandards ermöglicht es Unternehmen, sich nicht an proprietäre Netzwerke zu binden. D3 ermöglicht es Unternehmen, komplexe Daten an ein Document Object Model (DOM) zu binden und dann Big Data-gesteuerte Transformationen auf das Dokument anzuwenden. Durch seine effiziente Manipulation des Dokuments auf der Grundlage von Daten hilft D3, komplexe Probleme zu lösen.

8) Highcharts

Highcharts ist eines der beliebtesten Big-Data-Visualisierungsprodukte und wird von großen Marken wie BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook usw. und vielen mehr verwendet. Highcharts unterstützen verschiedene Arten von Diagrammen wie Spline-, Areaspline-, Balken-, Torten-, Säulen- und Punktdiagramme. Es funktioniert perfekt mit Umgebungen, die Flash nicht unterstützen (iOS-Tab-Geräte) und verfügt über eine robuste HTML5-Kompatibilität. Seine Diagrammoptionen sind eine großartige Möglichkeit, das standardmäßige Erscheinungsbild einer großen Anzahl von Diagrammen festzulegen, die für verschiedene Daten entwickelt werden sollen. Das Beste ist, dass diese Standardeinstellung problemlos überschrieben werden kann. Daher ist jede Anpassung an leicht zu erreichen.

9) Microsoft Power BI

Power BI von Microsoft kann sich mit unternehmensweiten Datenquellen verbinden und eine vereinfachte Datenaufbereitung gewährleisten. Es kann benutzerdefinierte Analysen durchführen und reichhaltige, aufschlussreiche und beeindruckende visuelle Berichte und Dashboards liefern. Funktionen wie Power Query (um verschiedene Datenquellen zu verbinden), DAX- und Merge-Transformation und Power View (um interaktive Diagramme, Karten und Grafiken zu erstellen) steigern den Wert, den Sie aus Microsoft BI für die Datenvisualisierung ziehen. Sie können sich je nach Ihren spezifischen Geschäftsanforderungen für die On-Premise-Edition oder die Cloud-Version entscheiden. 10) QlikView Dieses Angebot von Qlik umfasst mehr als 40.000 Kundenkonten in mehr als 100 Ländern. Seine übersichtliche und übersichtliche Benutzeroberfläche bietet nicht nur umfangreiche Funktionen in der Datenvisualisierung, sondern auch in BI und Analytik. Es lässt sich auch gut mit seinem Landsmann Qliksense für die Datenerkennung und Datenaufbereitung integrieren. Sie können die starke Community-Unterstützung nutzen, um das Niveau und die visuelle Attraktivität von Diagrammen zu verbessern, die Sie für Ihren Datensatz darstellen können.

Fazit

Obwohl Big Data von außen nach einer ziemlich komplexen Terminologie aussehen mag, wissen Sie, sobald Sie ein wenig darüber gelesen haben, dass es nicht so schwer und einfach zu implementieren ist. Sie müssen kein Datenwissenschaftler sein, um es in Ihrem Unternehmen zu implementieren. Verwenden Sie einfach die oben genannten Datenverwaltungstools, um Ihnen den Tag zu retten. Verwenden Sie andere Big-Data-Management-Tools, die Ihrem Unternehmen erhebliche Erträge bringen? Lassen Sie es uns über den Kommentarbereich unten wissen.