Nasze propozycje 10 najlepszych narzędzi do zarządzania Big Data

Dane są atutem w dzisiejszym świecie biznesu. Nic dziwnego, że prawie wszystkie firmy agregują je z jak największej liczby źródeł. Znaczenie narzędzi do zarządzania danymi i danymi jest ogromne dla społeczności biznesowej i zostało to potwierdzone. Aby zmierzyć dane z odpowiednimi miernikami i oczekiwanymi wynikami, szeroko stosowane są narzędzia do analizy danych. Badania sugerują, że przychody z narzędzi do analizy danych wzrosły o 50%, do około 187 miliardów dolarów w 2019 r. Niezbędne jest wykorzystanie narzędzi i technik zarządzania dużymi danymi, ponieważ okazują się one kluczowe dla pozyskiwania klientów i wzrostu konkurencyjności. Ponieważ narzędzia do zarządzania danymi big data gromadzą, sortują i analizują dane, a następnie dostarczają informacje i prognozy, można je skutecznie wykorzystywać do przewidywania przyszłych trendów.

Dlaczego analiza danych

• Analizując dane, możesz uzyskać jasny obraz preferencji konsumentów, otoczenia konkurencyjnego, potencjału wzrostu i nie tylko.
• Bezpłatne narzędzia analityczne typu open source można wykorzystać do usprawnienia działalności firmy bez dodatkowych kosztów.

Jakich narzędzi do zarządzania danymi użyć?

Korzystając z narzędzi do analizy danych, możesz korzystać z wielu wbudowanych funkcji, zamiast projektować je od podstaw. Nie tylko zwiększa wartość, jaką czerpiesz z analityki Big Data, ale także szybko uzyskujesz lepszej jakości informacje. Poniżej znajdują się niektóre z powszechnie stosowanych narzędzi do analizy danych. Staraliśmy się rozmieścić te narzędzia na każdym etapie procesu analizy Big Data – obejmuje to ETL (przygotowanie danych), analizę danych (przetwarzanie rzeczywistych liczb) i wizualizację danych (przekształcenie liczb w praktyczne spostrzeżenia dla zarządzania biznesem). Te narzędzia mogą pomóc Twojej marce w szybkim rozwoju przy minimalnych kosztach lub bez kosztów:

Etap 1: Etap ETL

W Data Analytics ETL to proces, w którym dane są gromadzone z systemu źródłowego i przesyłane do hurtowni danych. Jest to podstawowy krok w łańcuchu analizy danych. Różne narzędzia dostępne dla ETL to:

1) IBM Infosphere Information Server

Jest to platforma integracji danych, która składa się z rodziny produktów związanych z analityką danych. Posiada możliwości masowego przetwarzania równoległego (MPP), które mogą zapewnić niezwykle skalowalną i elastyczną platformę do przetwarzania wielu różnych wolumenów danych. Nie tylko pomaga w zbieraniu danych, ale ma również możliwość sprawdzenia jakości danych. Narzędzie było szeroko stosowane przez firmy od czasu jego wprowadzenia. Niedawna ankieta przeprowadzona przez Gartner dała mu 4,2 gwiazdki na 5.

2) Zarządzanie danymi SAS

SAS Data Management to program, który pomaga oczyszczać, monitorować, przekształcać i zabezpieczać dane, a także pomaga poprawić jakość i wiarygodność danych. Narzędzie pomaga wdrażać, wyodrębniać, przekształcać i ładować architekturę w celu wykorzystania natywnych możliwości platformy źródłowej i docelowej. Platforma zapewnia 300 gotowych przekształceń opartych na SQL, które mają możliwość wstawiania, scalania i usuwania danych z różnych źródeł i celów.

3) PowerCenter Informatica

PowerCenter Informatica to produkt korporacyjny firmy Informatica, który zapewnia platformę do integracji danych. Jest to w pełni skalowalny i wydajny produkt. Ponieważ jest bardzo dostępny, jest dość popularny wśród społeczności Data Analytics. Jego zdolność do zarządzania szerokim zakresem działań związanych z integracją danych na jednej platformie sprawiła, że ​​jest bardzo popularny. Jego zdolność do uproszczenia procesu baz danych i hurtowni danych jest naprawdę niesamowita. PowerCenter pomogło również wielu firmom w udanej współpracy aspektu biznesowego z częścią IT. Główne cechy PowerCenter Informatica to:

• Maskowanie danych
• Zarządzanie metadanymi
• Bezproblemowe odzyskiwanie
• Partycjonowanie dynamiczne

Etap analizy danych

Niesamowita zdolność Big Data do radykalnego poprawiania doświadczeń klientów i przekształcania modeli biznesowych sprawiła, że ​​jest to jedna z najważniejszych innowacji w obecnej dekadzie. Aby firma mogła jak najlepiej wykorzystać swoje dane, musi je przekształcić w wiedzę. Narzędzia do analizy danych pojawiają się tutaj. Na przykład firmy produkcyjne mogą monitorować dane pochodzące z czujników maszyn i za pomocą analityki danych modyfikować procesy maszynowe przed wystąpieniem katastrofy. Po zapoznaniu się ze znaczeniem Big Data Analytics, oto kilka popularnych narzędzi, które możesz wdrożyć w swoich systemach:

4) Analiza biznesowa Pentaho

Dostarczając analitykę danych biznesowych na jednej, bezproblemowej platformie, Pentaho stara się rozwiązywać różne wyzwania związane z integracją danych. Pentaho może być przyszłością analizy danych, ponieważ jego oprogramowanie typu open source jest łatwo dostępne i proste w użyciu. Jego platforma do wbudowania może obsłużyć wszystkie wymagania, w tym różnorodne projekty i projekty Big Data. Pentaho stale wprowadza innowacje i dodaje nowe funkcje do swojej nowoczesnej i zintegrowanej platformy. Pentaho był pierwszym dużym dostawcą, który wprowadził narzędzie do analizy dużych zbiorów danych. Od tego czasu zawsze zajmuje pozycję lidera w analityce big data. Korzystając z wczesnego wejścia i ciągłych aktualizacji technologicznych, Pentaho zdołało pozyskać dużą liczbę klientów zajmujących się analizą danych. Dzięki prostemu, ale potężnemu produktowi firmy mogą zaoszczędzić dużo czasu na projektowaniu i wdrażaniu rozwiązań do analizy big data. Usługi w całym spektrum, w tym usługi finansowe, sprzedaż detaliczna i opieka zdrowotna, korzystają z produktu Pentaho.

5) Serwer Skytree

Skytree Server to oparty na sztucznej inteligencji program do uczenia maszynowego, który ma zastąpić bazy danych SQL. Pobierając nieustrukturyzowane zestawy danych i przetwarzając je szybciej niż jakakolwiek inna tradycyjna metoda, stała się dość popularna wśród firm. Jego algorytmy uczenia są wykorzystywane w wielu branżach w wielu różnych zastosowaniach, w tym w sprzedaży, wykrywaniu oszustw, astronomii itp. Predykcyjne zachowanie narzędzia jest dość skuteczne w prognozowaniu przyszłych trendów. Aplikacja automatycznie dostosowuje potrzebne algorytmy za pomocą techniki uczenia maszynowego. Dostępna jest również bezpłatna wersja próbna oprogramowania udostępniana przez firmę.

Etap wizualizacji danych

Umieszczając zgniecione dane w kontekście wizualnym, ludzie stają się znacznie łatwiejsi do zrozumienia. To jest USP wizualizacji danych. Umieszczając informacje w formacie graficznym, informacje są przekazywane w sposób jasny i skuteczny. Jest to ostatni krok na drabinie analizy danych. Niektóre z popularnych i ważnych narzędzi używanych do wizualizacji danych to:

6) Tablica

Tableau to narzędzie do wizualizacji danych, które pomaga firmom zrozumieć i zrozumieć dane w formacie graficznym w ciągu kilku minut. Jest prosty w obsłudze, ale ma dość solidną architekturę. Tableau pomaga firmom tworzyć interaktywne i dynamiczne kokpity menedżerskie. Odfiltrowując nieciekawe tematy danych, użytkownik może zaoszczędzić mnóstwo czasu i zasobów. Dwa główne produkty firmy Tableau to Tableau Desktop i Tableau Server.

7) D3.js

D3 to biblioteka JavaScript, która pomaga w tworzeniu dynamicznych i interaktywnych wizualizacji danych w przeglądarkach internetowych. D3 lub Data-Driven Documents działa z pomocą szeroko stosowanych standardów CSS i HTML5. D3 w pełni wykorzystuje możliwości współczesnej przeglądarki, aby rzucać oszałamiającą grafikę. Nacisk D3 na standardy sieciowe pozwala firmom uniknąć wiązania się z jakąkolwiek siecią zastrzeżoną. D3 umożliwia firmom powiązanie złożonych danych z modelem obiektów dokumentu (DOM), a następnie zastosowanie w dokumencie przekształceń opartych na Big Data. Dzięki efektywnej manipulacji dokumentem na podstawie danych, D3 pomaga rozwiązywać złożone problemy.

8) Rankingi

Highcharts jest jednym z najpopularniejszych produktów do wizualizacji danych big data i jest używany przez duże marki, takie jak BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook itp. Highcharts obsługują różne typy wykresów, takie jak wykresy krzywe, krzywe obszaru, słupkowe, kołowe, kolumnowe i punktowe. Działa doskonale w środowiskach, które nie obsługują Flasha (urządzenia z kartami iOS) i ma solidną kompatybilność z HTML5. Jego opcje kreślenia to świetny sposób na ustawienie domyślnego wyglądu i stylu ogromnej liczby wykresów, które mają być opracowywane dla różnych danych. Najlepsze jest to, że to domyślne ustawienie można z łatwością zmienić. W związku z tym wszelkie dostosowanie do jest łatwo osiągalne.

9) Microsoft Power BI

Power BI firmy Microsoft może łączyć się ze źródłami danych w całej organizacji i zapewniać uproszczone przygotowywanie danych. Może przeprowadzać niestandardowe analizy i dostarczać bogate, wnikliwe i oszałamiające raporty wizualne i pulpity nawigacyjne. Funkcje takie jak Power Query (do łączenia różnych źródeł danych), transformacja języka DAX i scalania oraz Power View (do tworzenia interaktywnych wykresów, map i wykresów) zwiększają wartość uzyskiwaną z Microsoft BI do wizualizacji danych. Możesz wybrać wersję lokalną lub wersję w chmurze, w zależności od konkretnych potrzeb biznesowych. 10) QlikView Ta oferta firmy Qlik obejmuje ponad 40 000 kont klientów w ponad 100 krajach. Jego schludny i zerowy interfejs zapewnia bogate możliwości nie tylko w zakresie wizualizacji danych, ale także BI i analityki. Dobrze integruje się również ze swoim rodakiem, Qliksense, w celu wyszukiwania i przygotowywania danych. Możesz wykorzystać silne wsparcie społeczności, aby poprawić poziom i atrakcyjność wizualną wykresów, które możesz przedstawić w swoim zbiorze danych.

Wniosek

Chociaż z zewnątrz Big Data może wyglądać na dość skomplikowaną terminologię, po przeczytaniu trochę o tym wiadomo, że nie jest to takie trudne i łatwe do wdrożenia. Nie musisz być analitykiem danych, aby wdrożyć go w swoich firmach, po prostu skorzystaj z powyższych narzędzi do zarządzania danymi, aby zaoszczędzić Ci czasu. Czy korzystasz z innych narzędzi Big Data Management, które przynoszą Twojej firmie znaczne zyski? Daj nam znać w sekcji komentarzy poniżej.