En İyi 10 Büyük Veri Yönetim Aracı İçin Seçtiklerimiz

Veri, günümüzün iş dünyasında bir varlıktır. Neredeyse tüm şirketlerin bunu mümkün olduğunca çok kaynaktan toplamasına şaşmamalı. Veri ve Veri Yönetim Araçlarının önemi iş dünyası için çok büyük ve bunu kabul ettiler. Verileri doğru metriklere ve beklenen sonuçlara göre ölçmek için veri analitik araçları yaygın olarak kullanılmaktadır. Araştırmalar, veri analitik araçlarından elde edilen gelirin %50 artarak 2019'da 187 milyar dolara çıktığını gösteriyor. Müşteri kazanımı ve rekabetçi büyüme için hayati önem taşıdığından, büyük veri yönetimi araçlarından ve tekniklerinden yararlanmak esastır. Büyük veri yönetimi araçları verileri topladığı, sıraladığı ve analiz ettiği ve daha sonra bilgi ve tahminler sağladığı için, gelecekteki eğilimleri tahmin etmek için etkin bir şekilde kullanılabilir.

Neden Veri Analizi

• Verileri analiz ederek tüketici tercihlerinin, rekabet ortamının, büyüme potansiyelinin ve daha fazlasının net bir resmini elde edebilirsiniz.
• Ücretsiz ve açık kaynaklı analitik araçlar, şirketin işini hiçbir ek ücret ödemeden geliştirmek için kullanılabilir.

Hangi Veri Yönetim Araçları kullanılmalı?

Veri analizi araçlarını kullanarak, aynısını sıfırdan tasarlamak yerine birçok yerleşik işlevi kullanabilirsiniz. Yalnızca Büyük Veri analitiğinden elde ettiğiniz değeri hızlandırmakla kalmaz, aynı zamanda hızlı bir şekilde daha kaliteli içgörüler elde edersiniz. Aşağıda yaygın olarak kullanılan veri analiz araçlarından bazıları verilmiştir. Bu araçları Büyük Veri analitiği sürecinin her aşamasında düzenlemeye çalıştık – bu, ETL (veri hazırlama), veri analizi (gerçek sayı kırma) ve veri görselleştirmeden (sayıları işletme yönetimi için eyleme dönüştürülebilir içgörülere dönüştürme) içerir. Bu araçlar, markanızın minimum düzeyde veya ücretsiz olarak keskin bir şekilde büyümesine yardımcı olabilir:

Aşama 1: ETL Aşaması

Data Analytics'te ETL, Verilerin kaynak sistemden derlendiği ve bir Veri ambarına aktarıldığı bir süreçtir. Veri analitiği zincirindeki birincil adımdır. ETL için kullanılabilen çeşitli araçlar şunlardır:

1) IBM Infoosphere Bilgi Sunucusu

Veri analitiği ile ilgili bir ürün ailesinden oluşan bir Veri entegrasyon platformudur. Çok çeşitli Veri hacimlerini işlemek için son derece ölçeklenebilir ve esnek bir platform sağlayabilen devasa paralel işleme (MPP) yeteneklerine sahiptir. Sadece verilerin toplanmasına yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda verilerin kalitesini kontrol etme yeteneğine de sahiptir. Araç, tanıtıldığı andan itibaren işletmeler tarafından yaygın olarak kullanılmaktadır. Gartner tarafından yakın zamanda yapılan bir anket, ona 5 üzerinden 4,2 yıldız verdi.

2) SAS Veri Yönetimi

SAS Veri Yönetimi, verilerin temizlenmesine, izlenmesine, dönüştürülmesine ve güvenliğinin sağlanmasına yardımcı olan ve ayrıca verilerin kalitesini ve güvenilirliğini artırmaya yardımcı olan bir programdır. Araç, yerel kaynak ve hedef platform özelliklerinden yararlanmak için mimariyi dağıtmaya, ayıklamaya, dönüştürmeye ve yüklemeye yardımcı olur. Platform, farklı kaynaklardan ve hedeflerden veri ekleme, birleştirme ve silme yeteneğine sahip, önceden oluşturulmuş 300 SQL tabanlı dönüşüm sağlar.

3) PowerCenter Bilişim

PowerCenter Informatica, Veri entegrasyonu için bir platform sağlayan Informatica'nın kurumsal bir ürünüdür. Tamamen ölçeklenebilir ve yüksek performanslı bir üründür. Çok erişilebilir olduğu için Data Analytics topluluğu arasında oldukça popülerdir. Tek bir platformda çok çeşitli veri entegrasyon faaliyetlerini yönetme yeteneği, onu oldukça popüler hale getirdi. Veri marketleri ve veri ambarları sürecini basitleştirme yeteneği gerçekten şaşırtıcı. PowerCenter ayrıca birçok şirketin BT bölümüyle iş boyutunda başarılı bir şekilde işbirliği yapmasına yardımcı oldu. PowerCenter Informatica'nın ana özellikleri şunlardır:

• Veri Maskeleme
• Meta veri yönetimi
• Sorunsuz kurtarma
• Dinamik bölümleme

Veri Analitiği Aşaması

Büyük Verinin müşteri deneyimini çarpıcı biçimde geliştirme ve iş modellerini dönüştürme konusundaki inanılmaz yeteneği, onu içinde bulunduğumuz on yılın önde gelen yeniliklerinden biri haline getirdi. Bir şirketin verilerini en iyi şekilde kullanabilmesi için verileri bilgiye dönüştürmesi gerekir. Burada veri analizi araçları devreye giriyor. Örneğin, imalat şirketleri, makine sensörlerinden gelen verileri izleyebilir ve Veri analitiği yardımıyla, felaket bir olay meydana gelmeden önce makine süreçlerini değiştirebilir. Büyük Veri Analitiğinin önemini gözden geçirdikten sonra, sistemlerinize dağıtabileceğiniz bazı popüler araçlar şunlardır:

4) Pentaho İş Analitiği

Pentaho, iş verileri analitiğini tek bir sorunsuz platformda sağlayarak Veri Entegrasyonu ile ilgili çeşitli zorlukları çözmeye çalışır. Pentaho, açık kaynaklı yazılımı kolay erişilebilir ve kullanımı basit olduğu için Veri Analitiğinin geleceği olabilir. Yerleştirilebilir platformu, çeşitli ve Büyük Veri projeleri de dahil olmak üzere tüm gereksinimleri karşılayabilir. Pentaho, modern ve entegre platformuna sürekli olarak yenilikler yapar ve yeni özellikler ekler. Pentaho, büyük veri analizi aracını tanıtan ilk büyük satıcıydı. O zamandan beri, büyük veri analitiğinde her zaman liderlik pozisyonu aldı. Pentaho, erken girişinden ve sürekli teknolojik güncellemelerinden yararlanarak, büyük miktarda veri analizi müşterisi kazanmayı başardı. Basit ama güçlü ürünüyle şirketler, büyük veri analitiği çözümlerini tasarlama ve devreye alma konusunda çok zaman kazandırabilir. Finans, perakende ve sağlık hizmetleri dahil olmak üzere geniş yelpazedeki hizmetler Pentaho'nun ürününü kullanır.

5) Skytree Sunucusu

Skytree Server, SQL veritabanlarının yerini alması amaçlanan AI tabanlı bir makine öğrenme programıdır. Yapılandırılmamış veri kümelerini alarak ve bunları diğer geleneksel yöntemlerden daha hızlı kırarak, işletmeler arasında oldukça popüler hale geldi. Öğrenme algoritmaları, satış, dolandırıcılık tespiti, astronomi vb. dahil olmak üzere çok çeşitli uygulamalar için birden fazla sektörde kullanılmaktadır. Aracın öngörücü davranışı, gelecekteki eğilimleri tahmin etmede oldukça etkilidir. Uygulama, makine öğrenmesi tekniği ile ihtiyaç duyulan algoritmaları otomatik olarak ayarlar. Ayrıca, şirket tarafından sunulan yazılımın ücretsiz deneme sürümü de bulunmaktadır.

Veri Görselleştirme Aşaması

Sıkıştırılmış verileri görsel bir bağlama yerleştirerek, insanların anlaması çok daha kolay hale gelir. Bu, Veri görselleştirmenin USP'sidir. Bilgileri grafiksel bir formata yerleştirerek, bilgi açık ve verimli bir şekilde iletilir. Veri analitiği merdivenindeki son adımdır. Veri görselleştirme için kullanılan popüler ve önemli araçlardan bazıları şunlardır:

6) Tablo

Tableau, işletmelerin verileri birkaç dakika içinde grafik biçiminde anlamasına ve kavramasına yardımcı olan bir veri görselleştirme aracıdır. Çalıştırması basittir ancak oldukça sağlam bir mimariye sahiptir. Tableau, işletmelerin etkileşimli ve dinamik gösterge tabloları oluşturmasına yardımcı olur. Bir kullanıcı, ilgi çekici olmayan veri konularını filtreleyerek çok fazla zaman ve kaynak tasarrufu sağlayabilir. Tableau şirketinin iki ana ürünü Tableau Desktop ve Tableau Server'dır.

7) D3.js

D3, web tarayıcılarında dinamik ve etkileşimli veri görselleştirmeleri oluşturmaya yardımcı olan bir JavaScript kitaplığıdır. D3 veya Veriye Dayalı Belgeler, yaygın olarak kullanılan CSS ve HTML5 standartlarının yardımıyla çalışır. D3, çarpıcı görseller oluşturmak için modern tarayıcının yeteneklerini tam olarak kullanır. Web standartlarına D3 vurgusu, işletmelerin kendilerini herhangi bir özel ağa bağlamaktan kaçınmasına olanak tanır. D3, işletmelerin karmaşık verileri bir Belge Nesne Modeli'ne (DOM) bağlamasına ve ardından belgeye Büyük Veriye Dayalı dönüşümler uygulamasına olanak tanır. D3, belgeyi verilere dayalı olarak verimli bir şekilde manipüle ederek karmaşık sorunların çözülmesine yardımcı olur.

8) Yüksek Grafikler

Highcharts, en popüler büyük veri görselleştirme ürünlerinden biridir ve BBC, Twitter, IBM, Cisco, Facebook, vb. gibi büyük markalar tarafından kullanılmaktadır. Yüksek çizelgeler, eğri çizgi, alan eğrisi, çubuk, pasta, sütun ve dağılım çizelgeleri gibi çeşitli grafik türlerini destekler. Flash'ı (iOS sekme cihazları) desteklemeyen ortamlarda mükemmel şekilde çalışır ve sağlam HTML5 uyumluluğuna sahiptir. Çizim seçenekleri, farklı veriler için geliştirilecek çok sayıda grafiğin varsayılan görünümünü ve hissini ayarlamanın harika bir yoludur. En iyi şey, bu varsayılan ayarın kolaylıkla geçersiz kılınabilmesidir. Bu nedenle, herhangi bir özelleştirme kolayca elde edilebilir.

9) Microsoft Power BI

Microsoft'un Power BI'ı, kuruluş çapındaki veri kaynaklarıyla bağlantı kurabilir ve basitleştirilmiş veri hazırlığı sağlar. Özel analizler gerçekleştirebilir ve zengin, anlayışlı ve çarpıcı görsel raporlar ve gösterge tabloları sunabilir. Power Query (çeşitli veri kaynaklarını bağlamak için), DAX ve Merge dönüşümü ve Power View (etkileşimli çizelgeler, haritalar ve grafikler oluşturmak için) gibi özellikler, veri görselleştirme için Microsoft BI'dan elde ettiğiniz değeri artırır. Özel iş gereksinimlerinize bağlı olarak şirket içi sürümü veya bulut sürümünü seçebilirsiniz. 10) QlikView Qlik'in sunduğu bu teklif, 100'den fazla ülkeye yayılan 40.000'den fazla müşteri hesabını kapsar. Düzgün ve dağınık olmayan arayüzü, yalnızca veri görselleştirmede değil, aynı zamanda BI ve analitikte de zengin yetenekler sağlar. Ayrıca veri keşfi ve veri hazırlama için vatandaşı Qliksense ile iyi bir şekilde bütünleşir. Veri kümeniz için gösterebileceğiniz grafiğin düzeyini ve görsel çekiciliğini geliştirmek için güçlü topluluk desteğini kullanabilirsiniz.

Çözüm

Büyük Veri dışarıdan oldukça karmaşık bir terminoloji gibi görünse de, hakkında biraz okuduğunuzda bunun o kadar da zor ve kolay uygulanabilir olmadığını anlayacaksınız. Bunu işletmenizde uygulamak için bir Veri bilimcisi olmanıza gerek yok, sadece yukarıdaki veri yönetimi araçlarını kullanmanız sizin için günü kurtarabilir. İşletmenize önemli getiriler sunan başka Büyük Veri Yönetimi araçlarını kullanıyor musunuz? Aşağıdaki yorumlar bölümünden bize bildirin.