Сегодня люди живут и работают во все более ориентированной на данные бизнес-среде, а данные вызывают серьезные изменения в области технологий. От развертывания устройств IoT в промышленных средах до соблюдения правил GDPR ЕС «большие данные» теперь стали основой проектов цифровой трансформации различных отраслевых организаций.
Большие данные представляют собой серьезную проблему для организаций любого размера. И организациям необходимо использовать технологии больших данных, чтобы раскрыть потенциал, сгладить процессы, повысить эффективность и предоставить услуги конечным пользователям.
Люди используют термин «большие данные» для обозначения огромного количества информации, лежащей в основе их бизнеса. Эти данные слишком велики, слишком сложны и трудны для обработки традиционными методами, поэтому организации, которые хотят использовать технологию больших данных, должны использовать более мощные инструменты анализа. Внедрение этих инструментов гарантирует, что организации смогут обрабатывать и хранить данные на основе сбора данных и получать результаты в режиме реального времени.
Ключевые элементы проекта больших данных включают хранение данных, интеллектуальный анализ данных, анализ данных и визуализацию данных, и каждый ключевой элемент обеспечивает множество инновационных технологий и высокотехнологичных инструментов для организации.
Хранение данных
Инструменты хранения, ориентированные на облачные вычисления, являются ключом к тому, чтобы организации могли хранить больше данных. Он предоставляет множество вариантов, позволяющих организациям хранить данные безопасным и доступным способом.
Hadoop
Это платформа с открытым исходным кодом, которая обычно хранит множество наборов данных через кластеры. Hadoop поддерживает как структурированные, так и неструктурированные данные и масштабируемость, поэтому это хороший выбор для организаций, которым может потребоваться дополнительная емкость в короткие сроки. Платформа также может без промедления выполнять множество задач.
МонгоБД
MongoDB очень полезен для организаций, использующих комбинацию полуструктурированных и неструктурированных данных. Например, организации, разрабатывающей мобильные приложения, может потребоваться хранить данные, связанные с каталогами продуктов, или хранить персонализированные данные в режиме реального времени.
RainStor
RainStor может не только просто хранить большие данные, но и сжимать и дублировать данные с коэффициентом сжатия до 40:1. В процессе сжатия наборы данных не теряются, поэтому, если организация хочет воспользоваться преимуществами экономии места, это хороший выбор. RainStor доступен локально в Hadoop и использует SQL для управления данными.
Интеллектуальный анализ данных
После того, как данные сохранены, организациям необходимо инвестировать в инструменты, которые помогут им находить информацию для анализа или визуализации. Три наиболее важных инструмента помогут организациям извлекать нужные им данные без необходимости ручной обработки всех данных (при обработке тысяч и более записей люди все равно не смогут выполнить эту задачу).
Моделировщик SPSS
SPSS Modeler от IBM можно использовать для построения прогностических моделей с помощью визуального интерфейса вместо программирования. Он охватывает текстовый анализ, анализ сущностей, управление решениями и оптимизацию и позволяет анализировать структурированные и неструктурированные данные во всем наборе данных.
НОЖ
KNIME — это масштабируемое решение с открытым исходным кодом, содержащее более 1000 модулей, которые могут помочь специалистам по обработке и анализу данных извлекать новые идеи, делать прогнозы и находить ключевые моменты в данных. Текстовые файлы, базы данных, документы, изображения, сети и даже данные на основе Hadoop могут быть прочитаны. Поэтому, если типы данных смешаны вместе, это идеальное решение. Он имеет широкий спектр алгоритмов и вкладов сообщества и может предоставить полный набор инструментов для интеллектуального анализа и анализа данных.
Рапидмайнер
RapidMiner — это инструмент для интеллектуального анализа данных с открытым исходным кодом, который позволяет клиентам использовать шаблоны без написания кода. Это привлекательный выбор для организаций, не располагающих определенными ресурсами или ищущих инструменты для интеллектуального анализа данных. Также предоставляется бесплатная версия, хотя она ограничена 1 логическим процессором и 10 000 строк данных. Инструмент также предоставляет среду для машинного обучения, интеллектуального анализа текста, прогнозного анализа и бизнес-анализа, чтобы помочь всему процессу.
Анализ данных
Как организация получает необходимые данные? Настало время искать мощные инструменты для анализа данных, чтобы получить ключевую информацию о бизнесе организации, клиентах или обо всем мире. Ниже приведены некоторые основные инструменты анализа данных.
Apache Spark
Apache Spark, пожалуй, один из самых известных инструментов анализа больших данных, он ставит большие данные во главу угла всей работы. Он имеет открытый исходный код, эффективен и может использоваться со всеми основными языками больших данных, включая Java, Scala, Python, R и SQL. Это также один из наиболее широко используемых инструментов анализа данных, подходящий для компаний любого размера, от небольших компаний до государственного сектора и технологических гигантов, таких как Apple, Facebook, IBM и Microsoft.
Apache Spark делает еще один шаг вперед в анализе данных, позволяя разработчикам использовать крупномасштабный SQL, пакетную обработку, потоковую обработку, машинное обучение и обработку графов в одном месте. Он также очень гибкий, работает на Hadoop (первоначально разработанном для Hadoop), Apache Meso, Kubernetes и работает как отдельная платформа или в облаке, что делает его подходящим для предприятий любого размера и всех отраслей.
Престо
Как и Apache Spark, Presto — это инструмент с открытым исходным кодом, который может использовать распределенные запросы SQL, предназначенный для выполнения запросов к данным, а также в качестве мощного интерактивного механизма анализа. Он поддерживает два нереляционных источника данных, таких как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), Amazon S3, Cassandra, MongoDB и HBase, и реляционные источники данных, такие как MySQL, PostgreSQL, Amazon Redshift, Microsoft SQL Server и Teradata. Это становится полезным инструментом для компаний, работающих с этими двумя базами данных.
Мало того, он также используется крупными компаниями, такими как Facebook. На самом деле социальные сети внесли основной вклад в его разработку, а Netflix, Airbnb и Groupon также участвовали в его разработке, что делает его одним из самых мощных инструментов анализа данных в мире.
SAP HANA
Анализ данных — это только один аспект платформы SAP HANA, но его функции превосходны. SAP HANA поддерживает текст, пространство, графику и ряды данных из одного места и интегрируется с Hadoop, R и SAS, чтобы помочь организациям быстро принимать решения на основе ценных данных.
Таблица
Tableau сочетает в себе инструменты анализа и визуализации данных, которые можно использовать на сервере или в Интернете. Онлайн-версия очень удобна для совместной работы, что означает, что сотрудники могут легко делиться своими выводами с другими в организации. Интерактивная визуализация упрощает понимание информации для всех и благодаря полностью управляемым параметрам Tableau Cloud и не требует никаких ресурсов для настройки серверов, управления обновлениями программного обеспечения или расширения аппаратных возможностей.
Splunk Hunk
Splunk Hunk — это полностью оборудованный инструмент для анализа данных, который может генерировать графики и визуальные представления данных, которыми можно управлять через панель управления. Необработанные данные можно запрашивать через интерфейс Splunk Hunk, а графики, диаграммы и информационные панели можно быстро создавать и совместно использовать через его интерфейс. Это также относится к другим базам данных и хранилищам, включая платформы данных Amazon EMR, Cloudera CDH и Hotronworks.
Визуализация данных
Не все умеют получать ключевую информацию из списков точек данных или понимать их значение. Лучший способ представить данные — превратить их в визуализацию данных, чтобы каждый мог понять их значение. Вот некоторые лучшие инструменты визуализации данных
Сюжет
Plotly поддерживает создание диаграмм, презентаций и информационных панелей на основе данных, проанализированных с помощью JavaScript, Python, R, Matlab, Jupyter или Excel. Его мощная библиотека визуализации и онлайн-инструмент для создания диаграмм делают его очень простым, вы можете использовать эффективный графический интерфейс импорта и анализа для создания красивой графики.
Датагерой
DataHero — это простой и удобный в использовании инструмент визуализации, который может извлекать данные из различных сервисов облачных вычислений и вводить данные в диаграммы и информационные панели, чтобы организациям было легче понять идеи. Поскольку не требуется программирования, он подходит для организаций, которые не нанимают специалистов по данным.
QlikView
Предоставляя набор функций, QlikView позволяет пользователям использовать инструменты самообслуживания для создания визуализаций данных из различных источников данных без необходимости построения сложных моделей данных. Организации могут запускать QlikView на своей собственной аналитической платформе, предоставляя интуитивно понятные функции визуализации, а эту платформу можно использовать совместно с другими, поэтому решения, принимаемые на основе тенденций, отображаемых данными, могут приниматься совместно.
Более продвинутые функции позволяют встроить визуальный анализ QlikView в приложение, а панель управления может помочь пользователям создавать аналитические отчеты, не требуя от них понимания знаний в области обработки данных.
