Alegerile noastre pentru primele 10 instrumente de gestionare a datelor mari

Datele sunt un atu în lumea afacerilor de astăzi. Nu e de mirare că aproape toate companiile îl agregează din cât mai multe surse posibil. Importanța datelor și instrumentelor de gestionare a datelor este extraordinară pentru comunitatea de afaceri și au recunoscut-o. Pentru a măsura datele în raport cu valorile potrivite și rezultatele așteptate, instrumentele de analiză a datelor sunt utilizate pe scară largă. Studiile sugerează că veniturile din instrumentele de analiză a datelor au crescut cu 50%, la aproximativ 187 de miliarde de dolari în 2019. Este esențial să folosim instrumentele și tehnicile de gestionare a datelor mari, deoarece se dovedește vital pentru achiziționarea de clienți și creșterea competitivă. Pe măsură ce instrumentele de gestionare a datelor mari colectează, sortează și analizează date și apoi furnizează informații și predicții, acestea pot fi utilizate eficient pentru a prezice tendințele viitoare.

De ce analiza datelor

• Prin analiza datelor, puteți obține o imagine clară a preferințelor consumatorilor, a peisajului competitiv, a potențialului de creștere și multe altele.
• Instrumentele analitice gratuite și open-source pot fi utilizate pentru a îmbunătăți activitatea companiei fără costuri suplimentare.

Ce instrumente de gestionare a datelor să utilizați?

Folosind instrumente de analiză a datelor, puteți utiliza o mulțime de funcții încorporate, mai degrabă decât să trebuiască să proiectați aceleași de la zero. Nu numai că accelerează valoarea pe care o obțineți din analiza Big Data, dar veți obține și informații de o calitate mai bună într-un timp rapid. Mai jos sunt câteva dintre instrumentele de analiză a datelor utilizate pe scară largă. Am încercat să organizăm aceste instrumente în fiecare etapă a procesului de analiză a Big Data – acesta constă în ETL (pregătirea datelor), analiza datelor (strângerea efectivă a numărului) și vizualizarea datelor (transformarea numerelor în perspective acționabile pentru managementul afacerii). Aceste instrumente vă pot ajuta marca să se dezvolte brusc, cu cheltuieli minime sau fără cheltuieli:

Etapa 1: Etapa ETL

În Data Analytics, ETL este un proces în care datele sunt adunate din sistemul sursă și transferate într-un depozit de date. Este pasul principal în lanțul de analiză a datelor. Diversele instrumente disponibile pentru ETL sunt:

1) IBM Infosphere Information Server

Este o platformă de integrare a datelor care constă dintr-o familie de produse legate de analiza datelor. Are capabilități masive de procesare paralelă (MPP) care pot oferi o platformă extrem de scalabilă și flexibilă pentru a procesa mai multe varietăți de volume de date. Nu numai că ajută la colectarea datelor, dar are și capacitatea de a verifica calitatea datelor. Instrumentul a fost utilizat pe scară largă de companii de la momentul în care a fost introdus. Un sondaj recent realizat de Gartner i-a acordat 4,2 stele din 5.

2) Managementul datelor SAS

SAS Data Management este un program care ajută la curățarea, monitorizarea, transformarea și securizarea datelor și, de asemenea, ajută la îmbunătățirea calității și fiabilității datelor. Instrumentul ajută la implementarea, extragerea, transformarea și încărcarea arhitecturii pentru a valorifica capabilitățile native ale platformei țintă și sursă. Platforma oferă 300 de transformări prefabricate bazate pe SQL, care au capacitatea de a insera, îmbina și șterge date din diferite surse și ținte.

3) PowerCenter Informatica

PowerCenter Informatica este un produs de întreprindere de la Informatica care oferă o platformă pentru integrarea datelor. Este un produs complet scalabil și de înaltă performanță. Deoarece este foarte accesibil, este destul de popular în rândul comunității Data Analytics. Capacitatea sa de a gestiona o gamă largă de activități de integrare a datelor pe o singură platformă l-a făcut foarte popular. Capacitatea sa de a simplifica procesul de marturi de date și depozite de date este cu adevărat uimitoare. PowerCenter a ajutat, de asemenea, multe companii să colaboreze cu succes aspectul de afaceri cu partea IT. Principalele caracteristici ale PowerCenter Informatica sunt:

• Mascarea datelor
• Gestionarea metadatelor
• Recuperare fără întreruperi
• Partiționare dinamică

Etapa de analiză a datelor

Capacitatea uimitoare a Big Data de a îmbunătăți în mod dramatic experiența clienților și de a transforma modelele de afaceri a făcut din aceasta una dintre principalele inovații ale deceniului curent. Pentru ca o companie să-și folosească datele în cel mai bun avantaj, trebuie să transforme datele în cunoștințe. Instrumentele de analiză a datelor apar aici. De exemplu, companiile producătoare pot monitoriza datele provenite de la senzorii mașinii și, cu ajutorul analizei datelor, pot modifica procesele mașinii înainte de a avea loc un eveniment catastrofal. După ce ați analizat importanța Big Data Analytics, iată câteva instrumente populare pe care le puteți implementa în sistemele dvs.:

4) Pentaho Business Analytics

Prin furnizarea de analiză a datelor de afaceri într-o singură platformă fără întreruperi, Pentaho încearcă să rezolve diferitele provocări din jurul integrării datelor. Pentaho poate fi viitorul Data Analytics, deoarece software-ul său open-source este ușor disponibil și simplu de utilizat. Platforma sa încorporabilă poate face față tuturor cerințelor, inclusiv proiectelor diverse și Big Data. Pentaho inovează în mod constant și adaugă noi caracteristici platformei sale moderne și integrate. Pentaho a fost primul furnizor important care a introdus un instrument de analiză a datelor mari. De atunci, a ocupat întotdeauna o poziție de lider în analiza datelor mari. Profitând de intrarea sa timpurie și de actualizările tehnologice continue, Pentaho a reușit să atragă o mare parte de clienți de analiză a datelor. Cu produsul său simplu, dar puternic, companiile pot economisi mult timp în proiectarea și implementarea soluțiilor de analiză a datelor mari. Serviciile din întregul spectru, inclusiv cele financiare, de retail și de asistență medicală, folosesc produsul Pentaho.

5) Server Skytree

Skytree Server este un program de învățare automată bazat pe inteligență artificială care este destinat să înlocuiască bazele de date SQL. Luând seturi nestructurate de date și strângând-le mai rapid decât orice altă metodă tradițională, a devenit destul de populară în rândul companiilor. Algoritmii săi de învățare sunt utilizați în mai multe industrii pentru o gamă largă de aplicații, inclusiv vânzări, detectarea fraudelor, astronomie etc. Comportamentul predictiv al instrumentului este destul de eficient în prognoza tendințelor viitoare. Aplicația ajustează automat algoritmii necesari prin tehnica sa de învățare automată. Există, de asemenea, o versiune de încercare gratuită a software-ului pusă la dispoziție de companie.

Etapa de vizualizare a datelor

Prin plasarea datelor analizate într-un context vizual, oamenii devin mult mai ușor de înțeles. Acesta este USP-ul pentru vizualizarea datelor. Prin plasarea informațiilor într-un format grafic, informația este comunicată clar și eficient. Este ultimul pas pe scara de analiză a datelor. Unele dintre instrumentele populare și importante utilizate pentru vizualizarea datelor sunt:

6) Tabelul

Tableau este un instrument de vizualizare a datelor care ajută companiile să înțeleagă și să înțeleagă datele într-un format grafic într-un interval de câteva minute. Este simplu de operat, dar are o arhitectură destul de robustă. Tableau ajută companiile să creeze tablouri de bord interactive și dinamice. Prin filtrarea subiectelor de date neinteresante, un utilizator poate economisi mult timp și resurse. Cele două produse majore ale companiei Tableau sunt Tableau Desktop și Tableau Server.

7) D3.js

D3 este o bibliotecă JavaScript care ajută la producerea de vizualizări de date dinamice și interactive în browserele web. D3 sau Data-Driven Documents funcționează cu ajutorul standardelor CSS și HTML5 utilizate pe scară largă. D3 folosește pe deplin abilitățile browserului modern pentru a arunca imagini uimitoare. Accentul D3 pe standardele web permite companiilor să evite să se lege de orice rețea proprietară. D3 permite companiilor să lege date complexe la un Document Object Model (DOM) și apoi să aplice transformări bazate pe Big Data documentului. Prin manipularea eficientă a documentului pe baza datelor, D3 ajută la rezolvarea problemelor complexe.

8) Highcharts

Highcharts este unul dintre cele mai populare produse de vizualizare a datelor mari și este folosit de mărci mari precum BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook etc. și multe altele. Highcharts acceptă diferite tipuri de diagrame, cum ar fi diagrame spline, arespline, bare, piese, coloane și grafice scatter. Funcționează perfect cu medii care nu acceptă Flash (dispozitive cu filă iOS) și are compatibilitate robustă cu HTML5. Opțiunile sale de grafică sunt o modalitate excelentă de a seta „aspectul și senzația” implicită a unui număr mare de diagrame care trebuie dezvoltate pentru date diferite. Cel mai bun lucru este că această setare implicită poate fi înlocuită cu ușurință. Prin urmare, orice personalizare a este ușor de realizat.

9) Microsoft Power BI

Power BI de la Microsoft se poate conecta la surse de date la nivel de organizație și poate asigura o pregătire simplificată a datelor. Poate efectua analize personalizate și poate oferi rapoarte și tablouri de bord bogate, perspicace și uimitoare. Funcții precum Power Query (pentru a conecta diverse surse de date), transformarea DAX și Merge și Power View (pentru a crea diagrame interactive, hărți și grafice) amplifică valoarea pe care o obțineți din Microsoft BI pentru vizualizarea datelor. Puteți opta pentru ediția on-premise sau versiunea cloud, în funcție de nevoile dvs. specifice de afaceri. 10) QlikView Această ofertă de la Qlik acoperă peste 40.000 de conturi de clienți din peste 100 de țări. Interfața sa îngrijită și fără dezordine oferă capabilități bogate nu numai în vizualizarea datelor, ci și în BI și analiză. De asemenea, se integrează bine cu compatriotul său, Qliksense, pentru descoperirea și pregătirea datelor. Puteți utiliza sprijinul puternic al comunității pentru a îmbunătăți nivelul și atractivitatea vizuală a graficelor pe care o puteți reprezenta pentru setul dvs. de date.

Concluzie

Deși Big Data poate părea o terminologie destul de complexă din exterior, odată ce ai citit puțin despre ea, vei ști că nu este atât de greu și ușor de implementat. Nu trebuie să fii un Data Scientist pentru a-l implementa în afacerile tale, doar folosiți instrumentele de gestionare a datelor de mai sus vă pot salva ziua. Utilizați alte instrumente de gestionare a datelor mari care oferă randamente substanțiale afacerii dvs.? Anunțați-ne prin secțiunea de comentarii de mai jos.