Nossas escolhas para as 10 principais ferramentas de gerenciamento de big data

Os dados são um ativo no mundo dos negócios de hoje. Não é à toa que quase todas as empresas estão agregando-o de tantas fontes quanto possível. A importância dos dados e das ferramentas de gerenciamento de dados é enorme para a comunidade empresarial, e eles a reconheceram. Para medir os dados em relação às métricas corretas e aos resultados esperados, as ferramentas de análise de dados são amplamente utilizadas. Estudos sugerem que a receita de ferramentas analíticas de dados aumentou 50%, para cerca de US$ 187 bilhões em 2019. É essencial alavancar ferramentas e técnicas de gerenciamento de big data, pois está se mostrando vital para a aquisição de clientes e o crescimento competitivo. À medida que as ferramentas de gerenciamento de big data coletam, classificam e analisam dados e, posteriormente, fornecem informações e previsões, elas podem ser usadas com eficiência para prever tendências futuras.

Por que Análise de Dados

• Ao analisar os dados, você pode obter uma visão clara das preferências do consumidor, cenário competitivo, potencial de crescimento e muito mais.
• Ferramentas analíticas gratuitas e de código aberto podem ser aproveitadas para aprimorar os negócios da empresa sem nenhum custo extra.

Quais ferramentas de gerenciamento de dados usar?

Ao usar ferramentas de análise de dados, você pode utilizar muitas funções internas, em vez de ter que projetar as mesmas do zero. Ele não apenas acelera o valor que você obtém da análise de Big Data, mas também obtém insights de melhor qualidade em pouco tempo. Abaixo estão algumas das ferramentas de análise de dados amplamente utilizadas. Tentamos organizar essas ferramentas em cada estágio do processo de análise de Big Data – isso consiste em ETL (preparação de dados), análise de dados (processamento de números reais) e visualização de dados (transformação de números em insights acionáveis ​​para gerenciamento de negócios). Essas ferramentas podem ajudar sua marca a crescer acentuadamente com o mínimo ou nenhum custo:

Estágio 1: Estágio ETL

No Data Analytics, ETL é um processo no qual os dados são coletados do sistema de origem e transferidos para um data warehouse. É a etapa principal na cadeia de análise de dados. As várias ferramentas disponíveis para ETL são:

1) Servidor de Informações IBM Infosphere

É uma plataforma de integração de dados que consiste em uma família de produtos relacionados à análise de dados. Ele possui recursos de processamento paralelo massivo (MPP) que podem fornecer uma plataforma altamente escalável e flexível para processar várias variedades de volumes de dados. Não só ajuda a coletar os dados, mas também tem a capacidade de verificar a qualidade dos dados. A ferramenta tem sido amplamente utilizada pelas empresas desde o momento em que foi introduzida. Uma pesquisa recente realizada pelo Gartner deu 4,2 estrelas em 5.

2) Gerenciamento de dados SAS

O SAS Data Management é um programa que ajuda a limpar, monitorar, transformar e proteger dados e também ajuda a melhorar a qualidade e a confiabilidade dos dados. A ferramenta ajuda a implantar, extrair, transformar e carregar a arquitetura para aproveitar os recursos nativos da plataforma de origem e destino. A plataforma fornece 300 transformações pré-criadas baseadas em SQL que têm a capacidade de inserir, mesclar e excluir dados de diferentes origens e destinos.

3) PowerCenter Informatica

O PowerCenter Informatica é um produto corporativo da Informatica que fornece uma plataforma para integração de dados. É um produto totalmente escalável e de alto desempenho. Por ser muito acessível, é bastante popular entre a comunidade de Data Analytics. Sua capacidade de gerenciar uma ampla gama de atividades de integração de dados em uma plataforma o tornou muito popular. Sua capacidade de simplificar o processo de data marts e data warehouses é realmente incrível. O PowerCenter também ajudou muitas empresas a colaborar com sucesso no aspecto comercial com a parte de TI. Os principais recursos do PowerCenter Informatica são:

• Mascaramento de dados
• Gerenciamento de metadados
• Recuperação perfeita
• Particionamento dinâmico

Estágio de análise de dados

A incrível capacidade do Big Data de melhorar drasticamente a experiência do cliente e transformar os modelos de negócios o tornou uma das principais inovações da década atual. Para uma empresa usar seus dados da melhor forma, ela precisa converter os dados em conhecimento. As ferramentas de análise de dados entram em cena aqui. Por exemplo, as empresas de manufatura podem monitorar dados provenientes de sensores de máquinas e, com a ajuda da análise de dados, podem modificar os processos da máquina antes que um evento catastrófico aconteça. Depois de passar pela importância do Big Data Analytics, aqui estão algumas ferramentas populares que você pode implantar em seus sistemas:

4) Análise de Negócios Pentaho

Ao fornecer análises de dados de negócios em uma única plataforma perfeita, a Pentaho tenta resolver os vários desafios em torno da integração de dados. A Pentaho pode ser o futuro do Data Analytics, pois seu software de código aberto é facilmente disponível e simples de usar. Sua plataforma incorporável pode lidar com todos os requisitos, incluindo projetos diversos e de Big Data. A Pentaho inova constantemente e adiciona novos recursos à sua plataforma moderna e integrada. A Pentaho foi o primeiro grande fornecedor a introduzir uma ferramenta de análise de big data. Desde então, sempre assumiu uma posição de liderança em big data analytics. Ao aproveitar sua entrada antecipada e suas contínuas atualizações tecnológicas, a Pentaho conseguiu conquistar uma grande parte dos clientes de análise de dados. Com seu produto simples e poderoso, as empresas podem economizar muito tempo projetando e implantando soluções de análise de big data. Serviços em todo o espectro, incluindo financeiro, varejo e saúde, usam o produto da Pentaho.

5) Servidor Skytree

O Skytree Server é um programa de aprendizado de máquina baseado em IA que se destina a substituir os bancos de dados SQL. Ao pegar conjuntos de dados não estruturados e processá-los mais rapidamente do que qualquer outro método tradicional, tornou-se bastante popular entre as empresas. Seus algoritmos de aprendizado são usados ​​em vários setores para uma ampla gama de aplicações, incluindo vendas, detecção de fraudes, astronomia, etc. O comportamento preditivo da ferramenta é bastante eficaz na previsão de tendências futuras. O aplicativo ajusta automaticamente os algoritmos necessários por meio de sua técnica de aprendizado de máquina. Há também uma versão de teste gratuita do software disponibilizado pela empresa.

Estágio de visualização de dados

Ao colocar os dados triturados em um contexto visual, fica muito mais fácil para as pessoas entenderem. Esta é a USP de visualização de dados. Ao colocar as informações em um formato gráfico, as informações são comunicadas de forma clara e eficiente. É o passo final na escada da análise de dados. Algumas das ferramentas populares e importantes usadas para visualização de dados são:

6) Quadro

O Tableau é uma ferramenta de visualização de dados que ajuda as empresas a entender e compreender dados em formato gráfico em poucos minutos. É simples de operar, mas possui uma arquitetura bastante robusta. O Tableau ajuda as empresas a criar painéis interativos e dinâmicos. Ao filtrar tópicos de dados desinteressantes, um usuário pode economizar muito tempo e recursos. Os dois principais produtos da empresa Tableau são o Tableau Desktop e o Tableau Server.

7) D3.js

D3 é uma biblioteca JavaScript que ajuda na produção de visualizações de dados dinâmicas e interativas em navegadores da web. D3 ou Data-Driven Documents opera com a ajuda dos padrões CSS e HTML5 amplamente utilizados. O D3 aproveita ao máximo as habilidades do navegador moderno para criar visuais impressionantes. A ênfase da D3 nos padrões da web permite que as empresas evitem se vincular a qualquer rede proprietária. O D3 permite que as empresas vinculem dados complexos a um Document Object Model (DOM) e, em seguida, apliquem transformações orientadas por Big Data ao documento. Por sua manipulação eficiente do documento com base em dados, o D3 ajuda a resolver problemas complexos.

8) Gráficos altos

Highcharts é um dos produtos de visualização de big data mais populares e é usado por grandes marcas como BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook, etc. Highcharts suportam vários tipos de gráficos como spline, areaspline, barra, pizza, coluna e gráficos de dispersão. Funciona perfeitamente bem com ambientes que não suportam Flash (dispositivos com abas iOS) e tem compatibilidade robusta com HTML5. Suas opções de plotagem são uma ótima maneira de definir a aparência padrão de um grande número de gráficos a serem desenvolvidos para dados diferentes. A melhor coisa é que essa configuração padrão pode ser substituída com facilidade. Portanto, qualquer personalização é facilmente alcançável.

9) Microsoft PowerBI

O Power BI da Microsoft pode se conectar a fontes de dados de toda a organização e garantir uma preparação de dados simplificada. Ele pode realizar análises personalizadas e fornecer relatórios e painéis visuais ricos, perspicazes e impressionantes. Recursos como Power Query (para conectar diversas fontes de dados), transformação DAX e Merge e Power View (para criar gráficos interativos, mapas e gráficos) amplificam o valor que você obtém do Microsoft BI para visualização de dados. Você pode optar pela edição on-premise ou pela versão na nuvem, dependendo das necessidades específicas do seu negócio. 10) QlikView Esta oferta da Qlik abrange mais de 40.000 contas de clientes em mais de 100 países. Sua interface organizada e sem desordem oferece recursos avançados não apenas na visualização de dados, mas também em BI e análises. Ele também se integra bem com seu compatriota, Qliksense, para descoberta e preparação de dados. Você pode utilizar seu forte suporte da comunidade para melhorar o nível e o apelo visual dos gráficos que você pode representar para seu conjunto de dados.

Conclusão

Embora Big Data possa parecer uma terminologia bastante complexa do lado de fora, uma vez que você leia um pouco sobre isso, você saberá que não é tão difícil e facilmente implementável. Você não precisa ser um cientista de dados para implementá-lo em seus negócios, basta usar as ferramentas de gerenciamento de dados acima para salvar o dia para você. Você está utilizando outras ferramentas de Big Data Management que estão oferecendo rendimentos substanciais para o seu negócio? Deixe-nos saber através da seção de comentários abaixo.