十大大數據管理工具精選
已發表: 2017-10-31數據是當今商業世界的資產。 難怪幾乎所有公司都從盡可能多的來源匯總它。 數據和數據管理工具的重要性對於商業界來說是巨大的，他們已經承認了這一點。 為了根據正確的指標和預期結果來衡量數據，廣泛使用數據分析工具。 研究表明，數據分析工具的收入增長了 50%，在 2019 年達到約 1870 億美元。利用大數據管理工具和技術至關重要，因為事實證明它對於客戶獲取和競爭增長至關重要。 隨著大數據管理工具收集、整理和分析數據，然後提供信息和預測，它可以有效地用於預測未來趨勢。
為什麼選擇數據分析
- 通過分析數據，您可以清楚地了解消費者偏好、競爭格局、增長潛力等。
- 可以利用免費和開源的分析工具來增強公司的業務，而無需額外費用。
使用哪些數據管理工具？
通過使用數據分析工具，您可以利用許多內置功能，而不必從頭開始設計相同的功能。 它不僅加速了您從大數據分析中獲得的價值，而且您還可以在短時間內獲得更高質量的洞察力。 以下是一些廣泛使用的數據分析工具。 我們試圖在大數據分析過程的每個階段安排這些工具——這包括 ETL（數據準備）、數據分析（實際數字處理）和數據可視化（將數字轉化為可操作的洞察力以進行業務管理）。 這些工具可以幫助您的品牌以最少的費用或免費的費用大幅增長：
階段 1：ETL 階段
在數據分析中，ETL 是從源系統整理數據並傳輸到數據倉庫的過程。 這是數據分析鏈中的主要步驟。 可用於 ETL 的各種工具包括：
1) IBM Infosphere 信息服務器
它是一個數據集成平台，由一系列與數據分析相關的產品組成。 它具有大規模並行處理 (MPP) 功能，可以提供一個可擴展且靈活的平台來處理多種數據量。 它不僅有助於收集數據，而且還具有檢查數據質量的能力。 自推出以來，該工具已被企業廣泛使用。 Gartner 最近進行的一項調查給出了 4.2 星（滿分 5 星）。
2) SAS 數據管理
SAS 數據管理是一個有助於清理、監控、轉換和保護數據的程序，還有助於提高數據的質量和可靠性。 該工具有助於部署、提取、轉換和加載架構，以利用本機源和目標平台功能。 該平台提供 300 個預構建的基於 SQL 的轉換，能夠插入、合併和刪除來自不同來源和目標的數據。
3) PowerCenter Informatica
PowerCenter Informatica 是 Informatica 的企業產品，它提供了一個數據集成平台。 它是一個完全可擴展的高性能產品。 由於它非常易於訪問，因此在數據分析社區中非常流行。 它在一個平台上管理廣泛的數據集成活動的能力使其廣受歡迎。 它簡化數據集市和數據倉庫流程的能力確實令人驚嘆。 PowerCenter 還幫助許多公司成功地將業務方面與 IT 部分協作。 PowerCenter Informatica 的主要特點是：
- 數據屏蔽
- 元數據管理
- 無縫恢復
- 動態分區
數據分析階段
大數據顯著提升客戶體驗和轉變商業模式的驚人能力使其成為當前十年的主要創新之一。 一家公司要想充分利用其數據，就必須將數據轉化為知識。 數據分析工具在這裡發揮作用。 例如，製造公司可以監控來自機器傳感器的數據，並在數據分析的幫助下，可以在災難性事件發生之前修改機器流程。 在了解大數據分析的重要性之後，您可以在系統中部署以下一些流行工具：
4) Pentaho 商業分析
通過在單一無縫平台中提供業務數據分析，Pentaho 試圖解決圍繞數據集成的各種挑戰。 Pentaho 可以成為數據分析的未來，因為它的開源軟件易於獲得且易於使用。 其嵌入式平台可以處理所有需求，包括多樣化和大數據項目。 Pentaho 不斷創新並為其現代集成平台添加新功能。 Pentaho 是第一家引入大數據分析工具的主要供應商。 從那時起，它一直在大數據分析領域處於領先地位。 通過利用其早期進入和持續的技術更新，Pentaho 已經能夠獲得大量數據分析客戶。 憑藉其簡單而強大的產品，公司可以節省大量設計和部署大數據分析解決方案的時間。 包括金融、零售和醫療保健在內的各個領域的服務都使用 Pentaho 的產品。
5) 天空樹服務器
Skytree Server 是一個基於 AI 的機器學習程序，旨在替代 SQL 數據庫。 通過獲取非結構化數據集並以比任何其他傳統方法更快的速度處理它們，它在企業中變得非常流行。 它的學習算法被用於多個行業的廣泛應用，包括銷售、欺詐檢測、天文學等。該工具的預測行為在預測未來趨勢方面非常有效。 該應用程序通過其機器學習技術自動調整所需的算法。 該公司還提供該軟件的免費試用版。
數據可視化階段
通過將處理後的數據置於可視化上下文中，人們更容易理解。 這就是數據可視化的 USP。 通過以圖形格式放置信息，可以清晰有效地傳達信息。 這是數據分析階梯的最後一步。 用於數據可視化的一些流行且重要的工具是：
6) 畫面
Tableau 是一種數據可視化工具，可幫助企業在幾分鐘內以圖形格式理解和理解數據。 它操作簡單，但具有相當健壯的架構。 Tableau 可幫助企業創建交互式動態儀表板。 通過過濾掉不感興趣的數據主題，用戶可以節省大量時間和資源。 Tableau 公司的兩個主要產品是 Tableau Desktop 和 Tableau Server。
7) D3.js
D3 是一個 JavaScript 庫，可幫助在 Web 瀏覽器中生成動態和交互式數據可視化。 D3 或數據驅動文檔在廣泛使用的 CSS 和 HTML5 標準的幫助下運行。 D3 充分利用現代瀏覽器的能力來呈現令人驚嘆的視覺效果。 D3 對 Web 標準的強調允許企業避免將自己綁定到任何專有網絡。 D3 允許企業將復雜數據綁定到文檔對像模型 (DOM)，然後將大數據驅動的轉換應用於文檔。 通過基於數據對文檔的有效操作，D3 有助於解決複雜的問題。
8）Highcharts
Highcharts 是最受歡迎的大數據可視化產品之一，被 BBC、Twitter、IBM、Cisco、Facebook 等大品牌使用。 Highcharts 支持各種類型的圖表，如樣條、區域樣條、條形圖、餅圖、柱形圖和散點圖。 它與不支持 Flash（iOS 選項卡設備）的環境完美配合，並具有強大的 HTML5 兼容性。 它的繪圖選項是設置為不同數據開發的大量圖表的默認外觀的好方法。 最好的事情是可以輕鬆覆蓋此默認設置。 因此，任何定制都可以輕鬆實現。
9) 微軟 Power BI
Microsoft 的 Power BI 可以連接組織範圍的數據源並確保簡化數據準備。 它可以執行自定義分析並提供豐富、有洞察力和令人驚嘆的可視化報告和儀表板。 Power Query（用於連接不同的數據源）、DAX 和合併轉換以及 Power View（用於創建交互式圖表、地圖和圖形）等功能放大了您從 Microsoft BI 獲得的數據可視化價值。 您可以根據您的特定業務需求選擇本地版本或云版本。 10) QlikView Qlik 提供的這項服務涵蓋了 100 多個國家的 40,000 多個客戶帳戶。 其簡潔、零雜亂的界面不僅在數據可視化方面提供了豐富的功能，而且在 BI 和分析方面也提供了豐富的功能。 它還與其同胞 Qliksense 很好地集成，用於數據發現和數據準備。 您可以利用其強大的社區支持來提高您可以為數據集描繪的圖表的水平和視覺吸引力。
結論
雖然大數據從外面看起來可能是一個相當複雜的術語，但一旦你讀了一點，你就會知道它並不是那麼難且容易實現。 您不必成為數據科學家即可在您的業務中實施它，只需使用上述數據管理工具即可為您節省一天的時間。 您是否正在使用任何其他能夠為您的業務帶來可觀收益的大數據管理工具？ 請通過下面的評論部分告訴我們。