Наш выбор для 10 лучших инструментов управления большими данными

Данные являются активом в современном деловом мире. Неудивительно, что почти все компании агрегируют его из как можно большего количества источников. Важность данных и инструментов управления данными огромна для бизнес-сообщества, и они это признали. Для сравнения данных с правильными показателями и ожидаемыми результатами широко используются инструменты анализа данных. Исследования показывают, что доход от инструментов анализа данных увеличился на 50% и составил около 187 миллиардов долларов в 2019 году. Крайне важно использовать инструменты и методы управления большими данными, поскольку это жизненно важно для привлечения клиентов и роста конкурентоспособности. Поскольку инструменты управления большими данными собирают, сортируют и анализируют данные, а затем предоставляют информацию и прогнозы, их можно эффективно использовать для прогнозирования будущих тенденций.

Почему анализ данных

• Анализируя данные, вы можете получить четкое представление о потребительских предпочтениях, конкурентной среде, потенциале роста и многом другом.
• Бесплатные аналитические инструменты с открытым исходным кодом можно использовать для улучшения бизнеса компании без дополнительных затрат.

Какие инструменты управления данными использовать?

Используя инструменты анализа данных, вы можете использовать множество встроенных функций, а не создавать их с нуля. Это не только увеличивает ценность, которую вы извлекаете из аналитики больших данных, но и позволяете быстрее получать более качественную информацию. Ниже приведены некоторые из широко используемых инструментов анализа данных. Мы попытались расположить эти инструменты на каждом этапе процесса аналитики больших данных — он состоит из ETL (подготовки данных), анализа данных (фактической обработки чисел) и визуализации данных (преобразования чисел в полезные идеи для управления бизнесом). Эти инструменты могут помочь вашему бренду резко вырасти с минимальными затратами или без них:

Этап 1: Этап ETL

В Data Analytics ETL — это процесс, в котором данные сопоставляются из исходной системы и передаются в хранилище данных. Это основной шаг в цепочке анализа данных. Различные инструменты, доступные для ETL:

1) Информационный сервер IBM Infosphere

Это платформа интеграции данных, состоящая из семейства продуктов, связанных с аналитикой данных. Он обладает широкими возможностями параллельной обработки (MPP), которые могут предоставить чрезвычайно масштабируемую и гибкую платформу для обработки различных объемов данных. Он не только помогает собирать данные, но также имеет возможность проверять качество данных. Инструмент широко используется предприятиями с момента его появления. Недавний опрос, проведенный Gartner, дал ему 4,2 звезды из 5.

2) Управление данными SAS

SAS Data Management — это программа, которая помогает очищать, отслеживать, преобразовывать и защищать данные, а также помогает повышать качество и надежность данных. Инструмент помогает развертывать, извлекать, преобразовывать и загружать архитектуру, чтобы использовать собственные возможности исходной и целевой платформы. Платформа предоставляет 300 предварительно созданных преобразований на основе SQL, которые позволяют вставлять, объединять и удалять данные из разных источников и целей.

3) PowerCenter Информатика

PowerCenter Informatica — это корпоративный продукт от Informatica, который предоставляет платформу для интеграции данных. Это полностью масштабируемый и высокопроизводительный продукт. Поскольку он очень доступен, он довольно популярен среди сообщества Data Analytics. Его способность управлять широким спектром действий по интеграции данных на одной платформе сделала его чрезвычайно популярным. Его способность упростить процесс работы с витринами и хранилищами данных поистине удивительна. PowerCenter также помог многим компаниям успешно объединить бизнес-аспекты с ИТ-частью. Основные возможности PowerCenter Informatica:

• Маскировка данных
• Управление метаданными
• Бесшовное восстановление
• Динамическое разделение

Стадия анализа данных

Удивительная способность больших данных значительно улучшать качество обслуживания клиентов и трансформировать бизнес-модели сделала их одной из главных инноваций текущего десятилетия. Чтобы компания могла использовать свои данные с максимальной выгодой, она должна преобразовать данные в знания. Здесь на помощь приходят инструменты анализа данных. Например, производственные компании могут отслеживать данные, поступающие от датчиков машин, и с помощью аналитики данных могут изменять машинные процессы до того, как произойдет катастрофа. Ознакомившись с важностью аналитики больших данных, вот несколько популярных инструментов, которые вы можете развернуть в своих системах:

4) Бизнес-аналитика Пентахо

Предоставляя аналитику бизнес-данных на единой бесшовной платформе, Pentaho пытается решить различные проблемы, связанные с интеграцией данных. Pentaho может стать будущим Data Analytics, поскольку его программное обеспечение с открытым исходным кодом легко доступно и просто в использовании. Его встраиваемая платформа может справиться со всеми требованиями, включая разнообразные проекты и проекты с большими данными. Pentaho постоянно внедряет инновации и добавляет новые функции в свою современную и интегрированную платформу. Pentaho был первым крупным поставщиком, представившим инструмент для анализа больших данных. С тех пор он всегда занимал лидирующие позиции в области аналитики больших данных. Воспользовавшись своим ранним выходом на рынок и постоянными технологическими обновлениями, Pentaho смогла привлечь большое количество клиентов, занимающихся аналитикой данных. Благодаря простому, но мощному продукту компании могут сэкономить много времени при разработке и развертывании решений для анализа больших данных. Продукты Pentaho используются в самых разных сферах, включая финансовые, розничные и медицинские.

5) Сервер Скайтри

Skytree Server — это программа машинного обучения на основе искусственного интеллекта, предназначенная для замены баз данных SQL. Беря неструктурированные наборы данных и обрабатывая их быстрее, чем любой другой традиционный метод, он стал довольно популярным среди предприятий. Его алгоритмы обучения используются во многих отраслях для широкого спектра приложений, включая продажи, обнаружение мошенничества, астрономию и т. д. Прогностическое поведение инструмента весьма эффективно для прогнозирования будущих тенденций. Приложение автоматически настраивает необходимые алгоритмы с помощью техники машинного обучения. Существует также бесплатная пробная версия программного обеспечения, предоставленная компанией.

Этап визуализации данных

Помещая обработанные данные в визуальный контекст, людям становится намного легче их понять. Это USP визуализации данных. Размещая информацию в графическом формате, информация передается четко и эффективно. Это последний шаг на лестнице аналитики данных. Некоторые из популярных и важных инструментов, используемых для визуализации данных:

6) Таблица

Tableau — это инструмент визуализации данных, который помогает компаниям понимать и понимать данные в графическом формате в течение нескольких минут. Он прост в эксплуатации, но имеет довольно надежную архитектуру. Tableau помогает предприятиям создавать интерактивные и динамические информационные панели. Отфильтровывая неинтересные темы данных, пользователь может сэкономить много времени и ресурсов. Двумя основными продуктами компании Tableau являются Tableau Desktop и Tableau Server.

7) D3.js

D3 — это библиотека JavaScript, которая помогает создавать динамические и интерактивные визуализации данных в веб-браузерах. D3 или Data-Driven Documents работает с помощью широко используемых стандартов CSS и HTML5. D3 в полной мере использует возможности современного браузера для создания потрясающих визуальных эффектов. Акцент D3 на веб-стандартах позволяет предприятиям избежать привязки к какой-либо частной сети. D3 позволяет предприятиям привязывать сложные данные к объектной модели документа (DOM), а затем применять к документу преобразования на основе больших данных. Благодаря эффективному управлению документом на основе данных D3 помогает решать сложные проблемы.

8) Высокие диаграммы

Highcharts — один из самых популярных продуктов для визуализации больших данных, который используется такими крупными брендами, как BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook и многими другими. Highcharts поддерживает различные типы диаграмм, такие как сплайновые, площадные, линейчатые, круговые, столбчатые и точечные диаграммы. Он отлично работает со средами, не поддерживающими Flash (устройства с вкладками iOS), и имеет надежную совместимость с HTML5. Его параметры графика — отличный способ установить внешний вид по умолчанию для огромного количества диаграмм, которые будут разработаны для различных данных. Лучше всего то, что этот параметр по умолчанию можно легко изменить. Следовательно, любая настройка легко достижима.

9) Microsoft Power BI

Microsoft Power BI может подключаться к источникам данных в масштабах всей организации и обеспечивать упрощенную подготовку данных. Он может выполнять настраиваемую аналитику и предоставлять подробные, информативные и потрясающие визуальные отчеты и информационные панели. Такие функции, как Power Query (для подключения различных источников данных), преобразование DAX и Merge, а также Power View (для создания интерактивных диаграмм, карт и графиков), расширяют возможности Microsoft BI для визуализации данных. Вы можете выбрать локальную версию или облачную версию, в зависимости от конкретных потребностей вашего бизнеса. 10) QlikView Это предложение от Qlik охватывает более 40 000 учетных записей клиентов в более чем 100 странах. Его аккуратный и не загроможденный интерфейс предоставляет широкие возможности не только для визуализации данных, но и для бизнес-аналитики и аналитики. Он также хорошо интегрируется со своим соотечественником Qliksense для обнаружения и подготовки данных. Вы можете использовать его мощную поддержку сообщества, чтобы улучшить уровень и визуальную привлекательность диаграмм, которые вы можете изобразить для своего набора данных.

Вывод

Хотя со стороны большие данные могут показаться довольно сложной терминологией, как только вы немного прочитаете о них, вы поймете, что это не так сложно и легко реализуемо. Вам не нужно быть специалистом по данным, чтобы внедрить его в свой бизнес, просто используйте вышеуказанные инструменты управления данными, которые могут спасти вас. Используете ли вы какие-либо другие инструменты управления большими данными, которые предлагают существенную отдачу для вашего бизнеса? Дайте нам знать через раздел комментариев ниже.