Лучшие инструменты анализа данных для раскрытия потенциала больших данных

Во всем мире происходит революция данных, и анализ данных — это новая блестящая область, которая привлекает профессионалов, помогая им узнать о лучших инструментах анализа данных и многом другом. Однако в последнее время количество инструментов анализа данных увеличилось, и выбор подходящих из них для работы может оказаться сложной задачей. Вот список десяти наиболее эффективных инструментов анализа данных, которые помогут раскрыть потенциал больших данных и подтолкнуть бизнес к более информированным процессам.

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

1. Клаудера

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

2. МонгоБД

MongoDB — это эффективный инструмент анализа данных, отвечающий за сохранение данных для мобильных приложений, каталогов продуктов, персонализацию в реальном времени и управление контентом, обеспечивая единое представление в нескольких системах. Вот некоторые преимущества MongoDB:

1. Это снижает операционные накладные расходы до 95 процентов.
2. Его новая гибкая архитектура хранения включает в себя механизм хранения WiredTiger.
3. Он имеет глобальное распространение и включает до 50 членов набора реплик.
4. За счет сжатия требуется до 80 процентов меньше места для хранения.

3.Видъярд

видяр — поставщик бизнес-видеохостинга и аналитики. Такие компании, как Ernst & Young, доверили свою видеоаналитику компании Vidyard. Благодаря великолепному настраиваемому видеоплееру и аналитике в реальном времени Vidyard станет настоящим подспорьем для тех, кто ищет индивидуальное решение. Некоторые ключевые показатели, отслеживаемые Vidyard, включают просмотры, среднюю концентрацию внимания, количество просмотренных минут и самый популярный регион.

4. ЗнанияЧИТАТЕЛЬ

KnowledgeREADER от Angoss — это часть широкого набора инструментов анализа данных; он явно посвящен текстовой аналитике, связанной с клиентоориентированными и маркетинговыми приложениями. Он специализируется на визуальном представлении, включая информационные панели для анализа настроений и текста, а также предоставляет карту результатов анализа ассоциаций, чтобы показать слова, которые имеют тенденцию встречаться вместе.

Многие из его передовых функций используют встроенный механизм анализа текста Lexalytics, который широко известен своим потенциалом. Поддерживается извлечение сущностей, тем и тем, а также деревья решений и стратегий для профилирования, сегментации и прогнозного моделирования.

5. Талая вода (Sysomos)

Талая вода Социальнаяранее Sysomos, — это мощный инструмент анализа социальных сетей и данных, позволяющий получить глубокое понимание корпоративного маркетинга и пользовательской аналитики. Способность слушать социальные сети, понимание аудитории и взаимодействие с брендом является важной частью инструментария любого профессионала в области маркетинга. Тем не менее, Meltwater Social выводит идею платформы управления социальными сетями на совершенно новый уровень с надежным и удобным для пользователя аналитическим центром на серверной стороне. Аналитика, основанная на обучающей технологии искусственного интеллекта, извлекается из фрагментов данных пользователей социальных сетей и дает полную информацию, которая выходит за рамки маркетинга.

6. ОткрытьУточнить

OpenRefine — это программное обеспечение, которое очищает данные для их подготовки к анализу. Что мы подразумеваем под этим? Что ж, OpenRefine позволяет группировать в ячейки любые значения, которые могут различаться по написанию или заглавным буквам, но означают одно и то же. Этот инструмент может показаться простым, но он помогает бороться с избыточностью. Простое действие по анализу данных, такое как группировка информации о клиенте в одну ячейку на основе географического местоположения, в противном случае может оказаться сложной задачей, поскольку каждый клиент может писать или записывать информацию о местонахождении по-своему. OpenRefine может обнаруживать сходства, чтобы упростить кластеризацию. Он содержит несколько алгоритмов кластеризации и позволяет быстро решить сложную проблему.

7.Куболе

Qubole упрощает, ускоряет и масштабирует рабочие нагрузки по анализу больших данных на основе данных, хранящихся в облаке на AWS, Google или Azure. Этот инструмент снимает стресс, связанный с инфраструктурными спорами. После внедрения ИТ-политик любое количество аналитиков данных может сотрудничать и отправлять запросы, используя возможности Hive, Spark, Presto и других. Qubole — это механизм обработки данных корпоративного уровня, а его гибкость и доступность отличают его от остальных.

8. Таблица

Некоторые из важнейших преимуществ Tableau связаны с расширенной базой данных анализа языка и хранилища. Это может помочь вам легко преобразовать данные в значимые бизнес-показатели. Онлайн-версии и серверные версии позволяют всей команде создавать инструмент визуализации данных и работать вместе с ним. Tableau может подключаться к локальным или удаленным данным во многих различных форматах. Кроме того, механизм Tableau может получать доступ к актуальным данным в реальном времени или к хранимым данным для более плавного перемещения визуализаций. Ограничение Tableau Public на 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 подключения к базе данных под названием Query Fusion, которая значительно упрощает запросы, просматривая все запросы на панели управления пользователя.

9. Чартио

Чартио позволяет связывать источники данных и выполнять запросы в вашем браузере. Вы можете создать мощные информационные панели всего за несколько кликов. Язык визуальных запросов Chartio позволяет собирать данные из любого источника без необходимости знания SQL или других сложных языков моделирования. Он также позволяет планировать экспорт отчетов в формате PDF и их отправку по электронной почте. Другая важная особенность этого инструмента заключается в том, что в большинстве форматов ему не требуется хранилище данных. Это означает, что вы сможете приступить к работе быстрее, а стоимость внедрения будет ниже и более предсказуемой по сравнению с другими вариантами, упомянутыми выше.

Станьте экспертом по науке о данных и получите работу своей мечты. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института по программе Data ScienceExplore.

10. Блокспринг

Блокспринг является уникальным инструментом, поскольку 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 в Google Sheet. Вы можете публиковать твиты из электронной таблицы, отслеживать своих подписчиков и подключаться к AWS, Import.io, Tableau и другим сервисам. Blockspring позволяет создавать и публиковать частные функции, реализовывать пользовательские теги для расширенного поиска и обнаружения, а также устанавливать токены API для всей вашей организации одновременно.

11. Датапин

Datapine — одно из самых востребованных программ для бизнес-аналитики с рейтингом 4,8 на Capterra и 4,6/5 звезд на G2Crowd. Основное внимание в нем уделяется предоставлению базовых, но мощных аналитических функций начинающим и опытным пользователям, которым нужно надежное и быстрое решение для онлайн-анализа данных на всех этапах анализа.

Ключевые особенности Datapine:

• Визуальный интерфейс перетаскивания для автоматического построения SQL-запросов с возможностью перехода в расширенный (ручной) режим SQL.
• Мощные возможности прогнозной аналитики, интерактивные диаграммы и информационные панели, а также автоматическая отчетность.
• Сигналы тревоги с поддержкой искусственного интеллекта, которые звучат при возникновении аномалии или достижении цели.

12. РапидМайнер

RapidMiner, который компания Altair только что приобрела как часть своего портфеля по анализу данных в 2022 году. Это инструмент, используемый учеными по данным во всем мире для подготовки данных, выполнения машинного обучения и моделирования функционирования на более чем 40 000 предприятиях, которые в значительной степени полагаются на аналитику в своей деятельности. Этот инструмент анализа данных построен на пяти ведущих платформах и трех автоматизированных решениях для обработки данных, которые помогают разрабатывать и внедрять аналитические процедуры за счет интеграции всего цикла обработки данных.

Ключевые особенности RapidMiner:

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

13. САС

SAS — это совершенный язык и среда программирования для обработки данных, занимающий лидирующие позиции на рынке аналитики. Институт SAS создал его в 1966 году и расширял его 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 анализа клиентов и множество других модулей SAS для социальных сетей, онлайн-аналитики и маркетинговой аналитики. Сейчас они часто используются для профилирования клиентов и потенциальных клиентов. Он также может прогнозировать их действия, а также управлять и улучшать коммуникации.

Ключевые особенности САС:

• Разрабатывайте надежные, точные и простые модели, используя проверенные методологии. Работайте с данными, чтобы подготовить их для самостоятельного анализа или визуализации. Объединяйте разрозненные наборы данных и отображайте их в понятном стиле.
• Используя машинное обучение для отображения описания данных, сделайте связи данных видимыми и понятными. Выявляйте тенденции данных с помощью алгоритмов и заранее определенных связанных показателей.
• Обнаруживайте и визуализируйте тенденции с помощью простых визуальных эффектов, отчетов, информационных панелей и географических данных, отображаемых на интерактивных картах, что упрощает их объяснение, обмен и понимание.
• Принимайте бизнес-решения на основе предыдущих данных. Используйте тенденции и закономерности данных, чтобы получить ценную информацию для прогнозирования, составления бюджета и других видов бизнес-планирования.

14. Апач Хадуп

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

В 2005 году Майк Кафарелла и Дуг Каттинг совместно разработали Hadoop. Он предназначался для распространения в рамках проекта поисковой системы Nutch, веб-сканера с открытым исходным кодом, запущенного в 2002 году.

Это программная экосистема, включающая в себя фреймворк. Ключевыми компонентами Hadoop являются распределенная файловая система Hadoop (HDFS) и MapReduce. Программное обеспечение создает распределенную структуру хранения для массовой обработки данных и использует подход программирования MapReduce.

Ключевые особенности Apache Hadoop:

• Он бесплатен в использовании и предоставляет организациям экономичный вариант хранения данных.
• Обеспечивает легкий доступ через HDFS (распределенная файловая система Hadoop).
• Легко адаптируемый и простой в реализации с помощью MySQL и JSON.
• Он очень масштабируем, поскольку может разделить большой объем данных на небольшие фрагменты.
• Он работает на крошечном обычном оборудовании, таком как JBOD, или на наборе дисков.

15. Множество

Xplenty — это облачный инструмент ETL, который позволяет легко визуализировать конвейер данных. Эти конвейеры позволяют данным автоматически передаваться из одного источника в другой. Xplenty предоставляет надежные возможности преобразования на платформе для очистки, нормализации и преобразования данных, следуя передовым практикам соответствия.

Ключевые особенности Xplenty:

• Простые преобразования данных
• Простое создание рабочего процесса для определения зависимостей задач
• REST API для доступа к любому источнику данных
• Интеграция из Salesforce в Salesforce
• Безопасность данных и соблюдение требований на переднем крае
• Различные варианты источника и места назначения данных

16. Апач Шторм

Apache Storm — это бесплатная обширная система обработки данных с открытым исходным кодом. Apache Storm — еще один продукт Apache, который предоставляет среду для обработки потоков данных в реальном времени и может использоваться с любым языком программирования. Он обеспечивает отказоустойчивую распределенную систему обработки данных в реальном времени, способную выполнять вычисления в реальном времени. Планировщик Storm распределяет рабочую нагрузку между несколькими узлами на основе топологии и хорошо работает с HDFS (распределенной файловой системой Hadoop).

Ключевые особенности Apache Storm:

• Он может обрабатывать один миллион 100-байтовых сообщений в секунду на каждый узел.
• Storm гарантирует, что каждая единица данных будет обработана хотя бы один раз.
• Отличная горизонтальная масштабируемость
• Интегрированная отказоустойчивость
• Автоматический перезапуск после аварии
• Написанный 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.

Овладейте наукой о данных и разблокируйте роли высшего уровня с помощью магистерской программы Data ScientistНачните обучение

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 влечет за собой использование форм кластеров, которые представляют собой связи с несколькими узлами в различных центрах обработки данных. Apache Cassandra — это «столбцовая база данных» на NoSQL.

Его основное применение — крупные приложения, требующие данных в реальном времени, такие как сенсорные устройства и платформы социальных сетей. Cassandra также имеет децентрализованный дизайн, что означает, что функциональные модули, такие как секционирование данных, управление сбоями, репликация и масштабируемость, уникальны и работают в цикле. Дополнительную информацию можно найти в документации Apache Cassandra.

Ключевые особенности Apache Cassandra:

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

18. Сосна данных

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

Ключевые особенности Data Pine:

• Мониторинг и анализ данных в режиме реального времени
• Настраиваемые информационные панели с виджетами, которые можно перетаскивать.
• 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 аналитические возможности, такие как прогнозное моделирование и алгоритмы машинного обучения.
• Функции совместной работы для обмена информацией о данных с другими сотрудниками организации.
• Ролевой контроль доступа и меры безопасности данных для защиты конфиденциальной информации.

19. Рапид 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 ценную информацию на основе своих данных. В целом, RapidMiner — это мощный и удобный инструмент, который позволяет организациям быстро и эффективно извлекать пользу из своих данных.

Ключевые особенности Rapid Miner:

• Интерфейс 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 прогнозного моделирования.
• Инструменты визуализации данных для создания диаграмм, графиков и отчетов.
• Автоматическое построение и оценка модели с помощью функции Auto Model.
• Функции совместной работы для обмена рабочими процессами и результатами с другими сотрудниками организации.
• Масштабируемая архитектура для обработки больших наборов данных и распределенных вычислений.
• Комплексная документация и учебные пособия помогут пользователям быстро приступить к работе.

Начните свою карьеру в области анализа данных

Карьера в области аналитики данных — определенно хорошая идея! Начнем с того, что возможностей много, зарплаты потрясающие, работа действительно интересная, и этот список можно продолжать. Инструменты анализа данных уже существуют, осталось лишь научиться ими пользоваться. Программа последипломного образования Калифорнийского технологического института Simplilearn в области науки о данных предоставляет потенциальным специалистам все знания и навыки, необходимые для получения прибыльной должности в области, которая остро нуждается в профессионалах.