10대 빅 데이터 관리 도구에 대한 추천
게시 됨: 2017-10-31데이터는 오늘날의 비즈니스 세계에서 자산입니다. 거의 모든 회사가 가능한 한 많은 소스에서 이를 집계하고 있는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 데이터 및 데이터 관리 도구의 중요성은 비즈니스 커뮤니티에 매우 중요하며, 그들은 그것을 인정했습니다. 올바른 메트릭 및 예상 결과에 대해 데이터를 측정하기 위해 데이터 분석 도구가 광범위하게 사용됩니다. 연구에 따르면 데이터 분석 도구의 수익은 2019년에 50% 증가한 약 1,870억 달러로 나타났습니다. 빅 데이터 관리 도구 및 기술을 활용하는 것은 고객 확보 및 경쟁 성장에 필수적이기 때문에 필수적입니다. 빅데이터 관리 도구는 데이터를 수집, 분류, 분석한 후 정보와 예측을 제공하므로 미래의 추세를 예측하는 데 효과적으로 사용할 수 있습니다.
데이터 분석을 하는 이유
- 데이터를 분석하여 소비자 선호도, 경쟁 구도, 성장 잠재력 등에 대한 명확한 그림을 얻을 수 있습니다.
- 무료 및 오픈 소스 분석 도구를 활용하여 추가 비용 없이 회사의 비즈니스를 향상할 수 있습니다.
어떤 데이터 관리 도구를 사용할 것인가?
데이터 분석 도구를 사용하면 처음부터 동일한 기능을 설계할 필요 없이 많은 내장 기능을 활용할 수 있습니다. 빅 데이터 분석에서 파생되는 가치를 가속화할 뿐만 아니라 빠른 시간에 더 나은 품질의 통찰력을 얻을 수 있습니다. 다음은 널리 사용되는 데이터 분석 도구 중 일부입니다. 우리는 빅 데이터 분석 프로세스의 각 단계에서 이러한 도구를 배열하려고 시도했습니다. 이는 ETL(데이터 준비), 데이터 분석(실제 숫자 크런칭) 및 데이터 시각화(비즈니스 관리를 위해 숫자를 실행 가능한 통찰력으로 변환)로 구성됩니다. 다음 도구는 최소한의 비용으로 또는 전혀 비용 없이 브랜드를 크게 성장시키는 데 도움이 될 수 있습니다.
1단계: ETL 단계
데이터 분석에서 ETL은 소스 시스템에서 데이터를 대조하고 데이터 웨어하우스로 전송하는 프로세스입니다. 데이터 분석 체인의 기본 단계입니다. ETL에 사용할 수 있는 다양한 도구는 다음과 같습니다.
1) IBM Infosphere 정보 서버
데이터 분석과 관련된 제품군으로 구성된 데이터 통합 플랫폼입니다. MPP(대규모 병렬 처리) 기능이 있어 다양한 종류의 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 매우 확장 가능하고 유연한 플랫폼을 제공할 수 있습니다. 데이터 수집에 도움이 될 뿐만 아니라 데이터의 품질을 확인할 수 있는 기능도 있습니다. 이 도구는 도입 당시부터 기업에서 널리 사용되었습니다. 최근 Gartner에서 실시한 설문 조사에서는 별 5개 중 4.2개를 주었습니다.
2) SAS 데이터 관리
SAS Data Management는 데이터를 정리, 모니터링, 변환 및 보호하고 데이터의 품질과 안정성을 개선하는 데 도움이 되는 프로그램입니다. 이 도구는 기본 소스 및 대상 플랫폼 기능을 활용하기 위해 아키텍처를 배포, 추출, 변환 및 로드하는 데 도움이 됩니다. 이 플랫폼은 다양한 소스 및 대상에서 데이터를 삽입, 병합 및 삭제할 수 있는 300개의 사전 구축된 SQL 기반 변환을 제공합니다.
3) 파워센터 인포매티카
PowerCenter Informatica는 데이터 통합을 위한 플랫폼을 제공하는 Informatica의 엔터프라이즈 제품입니다. 완전히 확장 가능한 고성능 제품입니다. 접근성이 매우 높기 때문에 Data Analytics 커뮤니티에서 매우 인기가 있습니다. 하나의 플랫폼에서 광범위한 데이터 통합 활동을 관리할 수 있는 능력으로 인해 많은 인기를 얻었습니다. 데이터 마트와 데이터 웨어하우스의 프로세스를 단순화하는 능력은 정말 놀랍습니다. PowerCenter는 또한 많은 기업이 IT 부분과 비즈니스 측면을 성공적으로 협업할 수 있도록 도왔습니다. PowerCenter Informatica의 주요 기능은 다음과 같습니다.
- 데이터 마스킹
- 메타데이터 관리
- 원활한 복구
- 동적 파티셔닝
데이터 분석 단계
고객 경험을 극적으로 향상시키고 비즈니스 모델을 혁신하는 빅 데이터의 놀라운 능력은 빅 데이터를 현재 10년 동안 최고의 혁신 중 하나로 만들었습니다. 기업이 데이터를 최대한 활용하려면 데이터를 지식으로 전환해야 합니다. 데이터 분석 도구는 여기에서 그림으로 나타납니다. 예를 들어, 제조 회사는 기계 센서에서 오는 데이터를 모니터링하고 데이터 분석을 통해 치명적인 사건이 발생하기 전에 기계 프로세스를 수정할 수 있습니다. 빅 데이터 분석의 중요성을 살펴본 후 시스템에 배포할 수 있는 몇 가지 인기 있는 도구는 다음과 같습니다.
4) 펜타호 비즈니스 분석
하나의 원활한 플랫폼에서 비즈니스 데이터 분석을 제공함으로써 Pentaho는 데이터 통합과 관련된 다양한 문제를 해결하려고 합니다. Pentaho는 오픈 소스 소프트웨어를 쉽게 사용할 수 있고 사용이 간편하기 때문에 Data Analytics의 미래가 될 수 있습니다. 내장형 플랫폼은 다양한 빅 데이터 프로젝트를 포함한 모든 요구 사항을 처리할 수 있습니다. Pentaho는 지속적으로 혁신하고 최신 통합 플랫폼에 새로운 기능을 추가합니다. Pentaho는 빅 데이터 분석 도구를 도입한 최초의 주요 공급업체입니다. 그 이후로 빅 데이터 분석 분야에서 항상 선두 자리를 차지했습니다. Pentaho는 초기 진입과 지속적인 기술 업데이트를 활용하여 많은 데이터 분석 고객을 확보할 수 있었습니다. 단순하지만 강력한 제품을 통해 기업은 빅 데이터 분석 솔루션을 설계하고 배포하는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 금융, 소매 및 의료를 포함한 다양한 서비스에서 Pentaho의 제품을 사용합니다.
5) 스카이트리 서버
Skytree Server는 SQL 데이터베이스를 대체하기 위한 AI 기반 기계 학습 프로그램입니다. 구조화되지 않은 데이터 세트를 가져와 다른 어떤 전통적인 방법보다 빠르게 처리함으로써 기업들 사이에서 상당한 인기를 얻었습니다. 그 학습 알고리즘은 판매, 사기 탐지, 천문학 등을 포함한 광범위한 애플리케이션을 위해 여러 산업에서 사용됩니다. 도구의 예측 동작은 미래 추세를 예측하는 데 매우 효과적입니다. 응용 프로그램은 기계 학습 기술을 통해 필요한 알고리즘을 자동으로 조정합니다. 회사에서 제공하는 무료 평가판도 있습니다.
데이터 시각화 단계
크런치된 데이터를 시각적 컨텍스트에 배치하면 사람들이 훨씬 더 쉽게 이해할 수 있습니다. 데이터 시각화의 USP입니다. 정보를 그래픽 형식으로 배치하여 정보를 명확하고 효율적으로 전달합니다. 데이터 분석 사다리의 마지막 단계입니다. 데이터 시각화에 사용되는 인기 있고 중요한 도구는 다음과 같습니다.
6) 태블로
Tableau는 기업이 몇 분 안에 그래픽 형식의 데이터를 이해하고 이해할 수 있도록 도와주는 데이터 시각화 도구입니다. 작동이 간단하지만 매우 강력한 아키텍처를 가지고 있습니다. Tableau는 기업이 대화형 및 동적 대시보드를 만드는 데 도움이 됩니다. 흥미롭지 않은 데이터 주제를 걸러냄으로써 사용자는 많은 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다. Tableau 회사의 두 가지 주요 제품은 Tableau Desktop과 Tableau Server입니다.
7) D3.js
D3는 웹 브라우저에서 동적 및 대화형 데이터 시각화를 생성하는 데 도움이 되는 JavaScript 라이브러리입니다. D3 또는 데이터 기반 문서는 널리 사용되는 CSS 및 HTML5 표준의 도움으로 작동합니다. D3는 최신 브라우저의 기능을 최대한 활용하여 놀라운 영상을 제공합니다. 웹 표준에 대한 D3의 강조를 통해 기업은 독점 네트워크에 자신을 묶는 것을 피할 수 있습니다. D3를 통해 기업은 복잡한 데이터를 DOM(문서 개체 모델)에 바인딩한 다음 빅 데이터 기반 변환을 문서에 적용할 수 있습니다. 데이터를 기반으로 문서를 효율적으로 조작함으로써 D3는 복잡한 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
8) 하이차트
Highcharts는 가장 인기 있는 빅 데이터 시각화 제품 중 하나이며 BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook 등과 같은 큰 브랜드에서 사용됩니다. Highcharts는 spline, areaspline, bar, pie, column, scatter 차트와 같은 다양한 유형의 차트를 지원합니다. Flash를 지원하지 않는 환경(iOS 탭 장치)에서 완벽하게 작동하며 강력한 HTML5 호환성을 가지고 있습니다. 플롯 옵션은 다양한 데이터에 대해 개발될 수많은 차트의 기본 '모양과 느낌'을 설정하는 좋은 방법입니다. 가장 좋은 점은 이 기본 설정을 쉽게 무시할 수 있다는 것입니다. 따라서 모든 사용자 정의는 쉽게 달성할 수 있습니다.
9) 마이크로소프트 파워 BI
Microsoft의 Power BI는 조직 전체의 데이터 원본과 연결하고 데이터 준비를 간소화할 수 있습니다. 맞춤형 분석을 수행하고 풍부하고 통찰력 있고 놀라운 시각적 보고서 및 대시보드를 제공할 수 있습니다. Power Query(다양한 데이터 원본 연결), DAX 및 병합 변환, Power View(대화형 차트, 지도 및 그래프 생성)와 같은 기능은 데이터 시각화를 위해 Microsoft BI에서 파생된 가치를 증폭합니다. 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 온프레미스 버전 또는 클라우드 버전을 선택할 수 있습니다. 10) QlikView Qlik에서 제공하는 이 제품은 100개 이상의 국가에 걸쳐 40,000개 이상의 고객 계정에 적용됩니다. 깔끔하고 군더더기 없는 인터페이스는 데이터 시각화뿐만 아니라 BI 및 분석에서도 풍부한 기능을 제공합니다. 또한 데이터 검색 및 데이터 준비를 위해 동종 제품인 Qliksense와도 잘 통합됩니다. 강력한 커뮤니티 지원을 활용하여 데이터 세트에 대해 묘사할 수 있는 차트의 수준과 시각적 매력을 개선할 수 있습니다.
결론
빅 데이터는 외부에서 보면 상당히 복잡한 용어로 보일 수 있지만, 조금만 읽어보면 그렇게 어렵고 쉽게 구현할 수 없다는 것을 알게 될 것입니다. 비즈니스에 구현하기 위해 데이터 과학자가 될 필요는 없습니다. 위의 데이터 관리 도구를 사용하면 하루를 절약할 수 있습니다. 비즈니스에 상당한 수익을 제공하는 다른 빅 데이터 관리 도구를 활용하고 있습니까? 아래 의견 섹션을 통해 알려주십시오.