Лучшие инструменты аналитики данных для раскрытия потенциала больших данных

Во всем мире происходит революция данных, и аналитика данных — это блестящая новая область, которая привлекает профессионалов, побуждая их узнать о лучших инструментах аналитики данных и многом другом. Если вы считаете, что шумиха вокруг аналитики данных и больших данных преувеличена, посмотрите на эту статистику:

1. По данным International Data Corporation, в 2020 году выручка мирового рынка больших данных и аналитики увеличится до 203 миллиардов долларов, а совокупный годовой темп роста составит 11,7 процента.
2. Бюро статистики труда США сообщает, что рынок труда для различных дисциплин аналитики данных ежегодно растет темпами 13 процентов быстрее, чем большинство других профессий.
3. Уровень внедрения больших данных в организациях вырос с 17 процентов в 2015 году до 59 процентов в 2018 году.
4. По данным Международного института аналитики, компании, использующие данные, сэкономят 430 миллиардов долларов по сравнению с конкурентами в 2020 году за счет повышения производительности.
5. По словам отчет IBMк 2020 году будет создано 2 720 000 рабочих мест для специалистов по работе с данными.

Итак, аналитика данных в настоящее время является самым прибыльным путем для того, чтобы оседлать волну больших данных, и если вы хотите войти в эту область, вам нужно знать, как выбрать правильные инструменты анализа данных после получения сертификата. Но инструменты анализа данных в последнее время получили широкое распространение, и выбор правильных инструментов для работы может быть сложной задачей. Здесь мы перечислим 10 самых эффективных инструментов анализа данных, чтобы раскрыть потенциал больших данных и подтолкнуть бизнес к более информированным процессам.

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

1. Клаудер

Cloudera — идеальное корпоративное решение, помогающее компаниям управлять экосистемой Hadoop. Роли Service Monitor и Host Monitor в Cloudera Management Service хранят данные временных рядов и данные о работоспособности, а также метаданные запросов Impala и Yet Another Resource Negotiator (YARN). Они также обеспечивают сложную безопасность данных, которая необходима для хранения любых конфиденциальных или персональных данных.

2. MongoDB

MongoDB — это эффективный инструмент анализа данных, отвечающий за сохранение данных для мобильных приложений, каталогов продуктов, персонализации в реальном времени и управления контентом, предоставляющий единое представление для нескольких систем. Вот некоторые из преимуществ MongoDB:

1. Это сокращает эксплуатационные расходы до 95 процентов.
2. Новая гибкая архитектура хранения данных включает в себя механизм хранения WiredTiger.
3. Он имеет глобальное распространение с набором реплик, насчитывающим до 50 членов.
4. Благодаря сжатию требуется до 80 процентов меньше места для хранения.

3.Видъярд

видяр — поставщик услуг бизнес-видеохостинга и аналитики. Такие компании, как Ernst & Young, доверили свою видеоаналитику Vidyard. Благодаря великолепному пользовательскому видеоплееру и аналитике в реальном времени Vidyard — это благо для тех, кто ищет индивидуальное решение. Некоторые ключевые показатели, отслеживаемые Vidyard, включают просмотры, среднюю продолжительность концентрации внимания, минуты просмотра и самый популярный регион.

4. ЗнаниеЧИТАТЕЛЬ

KnowledgeREADER от Angoss является частью широкого набора инструментов анализа данных; он явно занимается текстовой аналитикой, связанной с ориентированными на клиента и маркетинговыми приложениями. Он специализируется на визуальном представлении, включая панели для анализа настроений и текста, а также предоставляет карту результатов ассоциативного анализа, чтобы показать слова, которые, как правило, встречаются вместе.

Многие из его передовых функций используют встроенный движок текстовой аналитики Lexalytics, который широко известен своим потенциалом. Поддерживается извлечение сущностей, тем и тем, а также деревья решений и стратегий для профилирования, сегментации и предиктивного моделирования.

5. Meltwater Social (Сисомос)

Талая вода Социальнаяранее Sysomos, является мощным инструментом для анализа социальных сетей и данных, обеспечивающим глубокое понимание корпоративного маркетинга и аналитики пользователей. Возможность использовать социальное прослушивание, понимание аудитории и вовлечение бренда является важной частью инструментария любого специалиста по маркетингу. Однако Meltwater Social выводит идею платформы управления социальными сетями на совершенно новый уровень с надежной и удобной для пользователя аналитической мощной базой на бэкэнде. Аналитика, работающая на основе обучающегося типа технологии искусственного интеллекта, извлекается из фрагментов данных социальных пользователей для предоставления полной информации, которая транслируется в нечто большее, чем маркетинг.

6. ОткрытьRefine

OpenRefine — это программное обеспечение, которое очищает данные, чтобы подготовить их к анализу. Что мы имеем в виду? OpenRefine позволяет вам кластеризовать в ячейки любые значения, которые могут различаться по написанию или заглавным буквам, но означают одно и то же. Этот инструмент может показаться базовым, но он помогает бороться с избыточностью. Простая деятельность по анализу данных, такая как кластеризация информации о клиенте в одну ячейку на основе географического положения, в противном случае может быть сложной, поскольку каждый клиент может писать или писать информацию о местоположении по-разному. OpenRefine может обнаруживать сходства, чтобы упростить кластеризацию. Он содержит ряд алгоритмов кластеризации и быстро справляется с запутанной проблемой.

7. Разложить

Qubole упрощает, ускоряет и масштабирует рабочие нагрузки аналитики больших данных по данным, хранящимся в облаке на AWS, Google или Azure. Этот инструмент снимает стресс от инфраструктурных споров. После внедрения ИТ-политик любое количество аналитиков данных может сотрудничать и нажимать для запросов с помощью мощности Hive, Spark, Presto и других. Qubole — это движок обработки данных корпоративного уровня, и его гибкость и доступность отличают его от остальных.

8. Таблица

Некоторые из важнейших преимуществ Tableau исходят из его расширенной базы данных аналитики языка и хранения. Он может помочь вам легко преобразовать данные в значимые бизнес-показатели. Онлайн- и серверные версии позволяют целой команде создавать и совместно работать с инструментом визуализации данных. Tableau может подключаться к локальным или удаленным данным во многих различных форматах. Кроме того, движок Tableau может получать доступ к живым данным для актуальных визуализаций или к хранимым данным для гораздо более плавно движущихся визуализаций. Лимит Tableau Public в миллион строк обеспечивает процветающую платформу для личного использования, а бесплатной пробной версии более чем достаточно для эффективного изучения инструмента.

Tableau 10 также имеет инновационную технологию для подключений к базам данных под названием Query Fusion, которая значительно упрощает запросы, просматривая все запросы на панели управления пользователя.

9. Чартио

Чартио позволяет вам объединять источники данных и выполнять запросы в вашем браузере. Вы можете создавать эффективные панели мониторинга всего за несколько щелчков. Визуальный язык запросов Chartio позволяет вам собирать данные из любого источника без необходимости знать SQL или любые другие сложные языки моделей. Он также позволяет вам планировать экспорт и отправку отчетов в формате PDF по электронной почте. Другая важная особенность этого инструмента заключается в том, что в большинстве форматов он не требует хранилища данных. Это означает, что вы можете приступить к работе в более быстром темпе, а стоимость внедрения будет ниже и более предсказуемой по сравнению с другими вариантами, упомянутыми выше.

Станьте экспертом в области науки о данных и получите работу своей мечтыПрограмма аспирантуры Калифорнийского технологического института по науке о данныхИзучить программу

10. Блок-пружина

Блокспринг является отличительным инструментом благодаря способу, которым он использует все возможности таких сервисов, как If This Then That (IFTTT) и Zapier на популярных платформах, таких как Excel и Google Sheets. Вы можете подключиться к широкому спектру сторонних программ, просто написав формулу Google Sheet. Вы можете публиковать твиты из электронной таблицы, отслеживать подписчиков и подключаться к AWS, Import.io, Tableau и многим другим. Blockspring позволяет вам создавать и делиться частными функциями, внедрять пользовательские теги для расширенного поиска и обнаружения, а также устанавливать токены API для всей вашей организации одновременно.

11. Датапин

Datapine — одно из самых востребованных программных обеспечений для бизнес-аналитики с рейтингом 4,8 на Capterra и 4,6/5 звезд на G2Crowd. Оно сосредоточено на предоставлении базовых, но мощных аналитических функций в руки новичков и опытных пользователей, которым нужно надежное и быстрое решение для анализа данных в режиме онлайн на всех этапах анализа.

Основные характеристики Datapine:

• Визуальный интерфейс drag-and-drop для автоматического построения SQL-запросов с возможностью переключения в расширенный (ручной) режим SQL.
• Мощные возможности предиктивной аналитики, интерактивные диаграммы и панели мониторинга, а также автоматическая отчетность
• Сигналы тревоги на основе искусственного интеллекта, которые срабатывают при возникновении аномалии или достижении цели

12. RapidMiner

RapidMiner, который Altair только что приобрела как часть своего портфеля аналитики данных в 2022 году. Это инструмент, используемый специалистами по данным по всему миру для подготовки данных, выполнения машинного обучения и моделирования функционирования на более чем 40 000 предприятий, которые в значительной степени полагаются на аналитику в своей деятельности. Этот инструмент аналитики данных создан на основе пяти ведущих платформ и трех автоматизированных решений для науки о данных, которые помогают в разработке и развертывании аналитических процедур путем интеграции всего цикла науки о данных.

Основные характеристики RapidMiner:

• Платформа для обработки данных и машинного обучения с более чем 1500 функциями и алгоритмами.
• Возможно взаимодействие с Python и R и поддержка функций баз данных (например, Oracle).
• Расширенные и передовые функции для предписывающей и описательной аналитики.

13. САС

SAS — это язык программирования и среда для обработки данных, являющиеся лидером рынка аналитики. Институт SAS создал его в 1966 году, и он был расширен в 1980-х и 90-х годах. Этот конкретный инструмент прост в использовании и администрировании и может анализировать данные из любого источника. В 2011 году SAS выпустила значительную коллекцию решений для аналитики клиентов и множество других модулей SAS для социальных сетей, онлайн- и маркетинговой аналитики. Теперь они часто используются для профилирования клиентов и потенциальных клиентов. Он также может прогнозировать их действия и управлять и улучшать коммуникации.

Основные характеристики SAS:

• Разрабатывайте надежные, точные и простые модели для создания с использованием проверенных и надежных методологий. Работайте с данными, чтобы подготовить их для самостоятельного анализа или визуализации. Объединяйте разрозненные наборы данных и отображайте их в понятном стиле.
• Сделайте связи данных видимыми и понятными с помощью машинного обучения для отображения повествований данных. Определите тенденции данных с помощью алгоритмов и предопределенных связанных метрик.
• Выявляйте и визуализируйте тенденции с помощью простых визуальных элементов, отчетов, информационных панелей и географических данных, отображаемых на интерактивных картах, что упрощает их объяснение, распространение и понимание.
• Принимайте бизнес-решения на основе предыдущих данных. Используйте тенденции и закономерности данных, чтобы получить информацию для прогнозирования, бюджетирования и другого бизнес-планирования.

14. Apache Hadoop

Apache Hadoop — это бесплатная программная среда с открытым исходным кодом для сохранения данных и выполнения приложений на стандартных аппаратных кластерах.

В 2005 году Майк Кафарелла и Дуг Каттинг объединились для разработки Hadoop. Он был предназначен для распространения в рамках проекта поисковой системы Nutch, веб-краулера с открытым исходным кодом, запущенного в 2002 году.

Это программная экосистема, включающая фреймворк. Ключевыми компонентами Hadoop являются Hadoop Distributed File System (HDFS) и MapReduce. Программное обеспечение создает распределенную структуру хранения для массовой обработки данных и использует подход программирования MapReduce.

Основные возможности Apache Hadoop:

• Он бесплатен в использовании и представляет собой экономичный вариант хранения данных для организаций.
• Обеспечивает простой доступ через HDFS (распределенная файловая система Hadoop).
• Легко адаптируется и реализуется с помощью MySQL и JSON.
• Он очень масштабируем, поскольку может разбивать большие объемы данных на небольшие фрагменты.
• Он работает на небольшом стандартном оборудовании, таком как JBOD или набор дисков.

15. Изобилие

Xplenty — это облачный инструмент ETL, который обеспечивает простую визуализацию конвейера данных. Эти конвейеры позволяют данным автоматически перетекать из одного источника в другой. Xplenty предоставляет надежные возможности преобразования на платформе для очистки, нормализации и преобразования данных с соблюдением передовых практик соответствия.

Основные характеристики Xplenty:

• Простые преобразования данных
• Простое создание рабочего процесса для определения зависимостей задач
• REST API для доступа к любому источнику данных
• Интеграции из Salesforce в Salesforce
• Безопасность данных и соответствие требованиям на самом высоком уровне
• Различные варианты источников и назначения данных

16. Шторм Апачи

Apache Storm — это бесплатная и открытая система обработки данных. Apache Storm — это еще один продукт Apache, который предоставляет среду для обработки потока данных в реальном времени и может использоваться с любым языком программирования. Он предоставляет отказоустойчивую, распределенную систему обработки в реальном времени, которая может выполнять вычисления в реальном времени. Планировщик Storm распределяет рабочую нагрузку по нескольким узлам на основе топологии и хорошо работает с HDFS (распределенная файловая система Hadoop).

Основные характеристики Apache Storm:

• Он может обрабатывать один миллион 100-байтовых сообщений в секунду на каждый узел.
• Storm гарантирует, что каждая единица данных будет обработана как минимум один раз.
• Отличная горизонтальная масштабируемость
• Интегрированная отказоустойчивость
• Автоматический перезапуск после аварии
• Написано на Clojure
• Он совместим с топологией прямого ациклического графа (DAG).
• Для вывода используются файлы JSON.
• Он имеет несколько приложений, включая аналитику в реальном времени, обработку журналов, ETL, непрерывные вычисления, распределенный RPC и машинное обучение.

Станьте специалистом по обработке данных с реальным опытомПрограмма магистратуры по обработке данныхИзучить программу

17. Кассандра

Apache Cassandra — это бесплатное решение для управления базами данных с открытым исходным кодом, разработанное Apache Software Foundation в 2008 году. Apache Cassandra распространяется и использует методологии NoSQL. Выполнение управления данными подразумевает использование кластерных форм, которые являются связями с несколькими узлами в различных центрах обработки данных. Apache Cassandra — это «колоночно-ориентированная база данных» в NoSQL.

Его основное применение — в крупных приложениях, требующих данных в реальном времени, таких как сенсорные устройства и платформы социальных сетей. Cassandra также имеет децентрализованную конструкцию, что означает, что функциональные модули, такие как разделение данных, управление отказами, репликация и масштабируемость, уникальны и работают в цикле. Более подробная информация доступна в документации Apache Cassandra.

Основные возможности Apache Cassandra:

• Возможность работы на менее мощном оборудовании.
• Архитектура Cassandra основана на Dynamo от Amazon и реализует систему баз данных «ключ-значение».
• Высокая масштабируемость приложений и распределенное развертывание
• Отказоустойчивость системы и децентрализация
• Apache Cassandra способна выполнять быстрые операции чтения/записи.
• Поддержка MapReduce и настраиваемая согласованность
• Язык запросов Кассандры

18. Дата Пайн

Data Pine — это инструмент аналитики данных, который позволяет пользователям отслеживать и анализировать свои данные в режиме реального времени. Он предлагает различные функции, такие как настраиваемые панели мониторинга, оповещения и инструменты визуализации данных. Data Pine поддерживает несколько источников данных, включая базы данных, API и облачные сервисы. Инструмент также предоставляет расширенные возможности аналитики, такие как предиктивное моделирование и алгоритмы машинного обучения. Пользователи могут создавать пользовательские запросы и отчеты и делиться информацией о данных с другими в своей организации. Data Pine — это комплексное решение для аналитики данных, которое помогает компаниям принимать решения на основе данных.

Основные характеристики Data Pine:

• Мониторинг и анализ данных в реальном времени
• Настраиваемые панели мониторинга с помощью перетаскиваемых виджетов
• Уведомления о важных событиях или аномалиях
• Инструменты визуализации данных для создания диаграмм, графиков и таблиц
• Поддержка нескольких источников данных, включая базы данных, API и облачные сервисы
• Пользовательские запросы и отчеты с синтаксисом SQL и JSON
• Интеграция с популярными инструментами бизнес-аналитики, такими как Tableau и Power BI
• Расширенные возможности аналитики, такие как предиктивное моделирование и алгоритмы машинного обучения
• Функции совместной работы для обмена аналитическими данными с другими участниками организации
• Ролевой контроль доступа и меры безопасности данных для защиты конфиденциальной информации.

19. Быстрый майнер

RapidMiner — это инструмент анализа данных с открытым исходным кодом, который предоставляет комплексную платформу для подготовки данных, машинного обучения и прогнозного моделирования. Он предлагает интерфейс перетаскивания для построения аналитических рабочих процессов без необходимости навыков программирования. RapidMiner может обрабатывать различные типы данных, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные. Он также поддерживает широкий спектр источников данных, таких как базы данных, облачные сервисы и платформы больших данных. Инструмент включает в себя множество встроенных алгоритмов машинного обучения, статистических моделей и инструментов визуализации данных, которые помогают пользователям получать информацию из своих данных. В целом, RapidMiner — это мощный и удобный инструмент, который позволяет организациям быстро и эффективно извлекать ценность из своих данных.

Основные характеристики Rapid Miner:

• Интерфейс с функцией перетаскивания для построения аналитических рабочих процессов
• Платформа с открытым исходным кодом и большим сообществом пользователей и разработчиков
• Поддержка различных типов данных, включая структурированные, неструктурированные и полуструктурированные данные
• Интеграция с широким спектром источников данных, таких как базы данных, облачные сервисы и платформы больших данных
• Встроенные алгоритмы машинного обучения и статистические модели для анализа данных и предиктивного моделирования

• Инструменты визуализации данных для создания диаграмм, графиков и отчетов

• Автоматизированное построение и оценка модели с помощью функции Auto Model
• Функции совместной работы для обмена рабочими процессами и результатами с другими участниками организации
• Масштабируемая архитектура для обработки больших наборов данных и распределенных вычислений
• Подробная документация и учебные пособия помогут пользователям быстро приступить к работе.

Начните свою карьеру в области анализа данных

Сегодня неплохая идея — построить карьеру в области аналитики больших данных. По данным опроса ИТ-директоров Harvey Nash/KPMG за 2018 год43 процента руководителей ИТ согласны с тем, что сегодня самая большая нехватка талантов наблюдается в сфере больших данных и аналитики. Возможностей предостаточно, и точка. Инструменты для анализа данных уже доступны, нужно только научиться ими пользоваться. Программа аспирантуры Caltech в области науки о данных от Simplilearn предоставляет потенциальным профессионалам все знания и навыки, необходимые для получения прибыльной должности в области, которая остро нуждается в профессионалах.