21 инструмент для обработки данных (с использованием и функциями)

14 апреля 2022 г.

Сбор, анализ и хранение данных организации дает возможность определить области улучшения и успеха. Инженеры данных работают над созданием программных систем, которые помогают в понимании и сборе данных. Изучение различных инструментов, программ и языков для анализа и инженерии данных может помочь вам определить лучшие методы для инженерии данных. В этой статье мы обсудим 21 инструмент для обработки данных и предоставим обзор их использования и функций.

Что такое инженерия данных?

Инжиниринг данных — это практика создания, обслуживания и эксплуатации программных систем, которые собирают, хранят и анализируют данные для организации. Эти программы используют широкий спектр онлайн-инструментов, источников, языков и программ. Эффективная инженерия данных предоставляет аналитикам и специалистам по данным информацию для отслеживания и улучшения методов производства, продаж, распределения и получения доходов.

21 инструмент для обработки данных

Вот 21 инструмент обработки данных и описание их использования и функций:

1. Питон

Python — это язык программирования общего назначения, обычно используемый при разработке систем обработки данных. Он предлагает множество целей и инструментов для построения конвейеров данных и автоматизации программ. Задачи обработки данных, такие как изменение формы и агрегирование, обычно используют программирование на Python для эффективного и автоматического выполнения анализа данных.

2. Язык структурированных запросов

Язык структурированных запросов (SQL) — распространенный инструмент среди инженеров данных. SQL включает инструменты для создания моделей бизнес-логики, выполнения сложных запросов, извлечения метрик и построения повторно используемых структур данных. SQL управляет данными в реляционных базах данных и системах управления данными.

3. ПостгресSQL

PostgreSQL — это реляционная база данных с открытым исходным кодом. Его функции предлагают высокий уровень настройки, безопасности данных и емкости. Инженеры данных могут использовать этот инструмент для создания рабочих процессов и управления крупномасштабными наборами данных.

4. МонгоБД

MongoDB — это база данных NoSQL, в которой хранятся как структурированные, так и неструктурированные данные, и которая способна хранить крупномасштабные наборы данных. База данных организует данные в простой форме, которая обеспечивает гибкость для неструктурированных данных и содержимого. Основные функции MongoDB включают распределенное хранение ключей и значений, инструменты, ориентированные на документы, и функции расчета.

5. Апач Искра

Apache Spark фокусируется на потоковой обработке данных. Потоковая обработка направлена ​​на эффективный захват и отображение данных в реальном времени. Инструменты, включенные в Apache Spark, позволяют инженерам данных выполнять и просматривать запросы к непрерывным потокам данных.

6. Апач Кафка

Apache Kafka — это платформа для потоковой передачи данных с открытым исходным кодом. Он содержит инструменты для синхронизации данных, совместного обмена сообщениями и потоков данных в реальном времени. Apache Kafka в первую очередь служит инструментом сбора и транспортировки данных в инженерии данных.

7. Воздушный поток Apache

Apache Airflow — это платформа управления рабочими процессами, используемая инженерами данных. Это позволяет менеджерам и инженерам создавать, изменять и реализовывать расписания и задачи конвейера данных. Функции также помогают в визуализации, мониторинге и устранении неполадок в процессе производства данных.

8. Апач Хадуп

Apache Hadoop — это набор инструментов с открытым исходным кодом, которые работают вместе для обработки крупномасштабных программ обработки данных, таких как данные из компьютерных сетей. Источники предоставляют возможность хранить и систематизировать данные, а также выводить четкую и подробную аналитику данных. Основные функции включают в себя высокую отказоустойчивость, большой объем данных и отслеживание данных в режиме реального времени.

9. Апачский улей

Apache Hive — это расширение Apache Hadoop, которое работает как хранилище данных и инструмент управления. Это позволяет пользователям обрабатывать запросы данных и извлекать аналитику из результатов. Hive использует структуру и интерфейс, похожие на SQL, что упрощает его использование при базовом понимании языка SQL.

10. Апач Куду

Apache Kudu предлагает базовые возможности хранения и организации данных. Основная функция Kudu позволяет пользователям создавать хранилище данных, ориентированное на столбцы, и быстро производить аналитику. Он также работает с библиотекой Apache Hadoop и обеспечивает возможность обработки крупномасштабных наборов данных.

11. Апач Кассандра

Apache Cassandra предлагает структуру базы данных NoSQL, которая позволяет пользователю масштабировать и обрабатывать данные одновременно из нескольких источников. Использование этого инструмента требует понимания архитектуры данных Cassandra и ее способности создавать собственные инфраструктуры данных. Инженеры данных часто используют Apache Cassandra для эффективного и масштабируемого анализа данных.

12. Снежинка

Snowflake — это программа облачного хранилища данных. Он предоставляет инструменты для хранения данных, вычислений и клонирования для инженеров. Snowflake также позволяет интегрироваться со сторонними инструментами данных для предоставления полных и подробных отчетов о данных.

13. Клаудера

Cloudera — это облачный инструмент, ориентированный на машинное обучение и анализ данных. Он предлагает инструменты как для инженеров данных, так и для бизнес-аналитиков, которые оценивают результаты данных. Cloudera предлагает интуитивно понятный пользовательский интерфейс и образовательные ресурсы, такие как учебные пособия и руководства по вводу и обработке данных.

14. Большой запрос

Big Query — это полностью управляемое облачное хранилище данных. Он предлагает аналитикам и инженерам возможность вводить и обрабатывать данные, а также корректировать масштаб и график операций в соответствии с их потребностями и ростом. Основные функции Big Query включают инструменты машинного обучения, анализ бизнес-аналитики и отчеты о данных в режиме реального времени.

15. Таблица

Tableau сочетает в себе функции обработки данных и бизнес-анализа. Основное внимание уделяется созданию метрик и организации визуальных данных. Инженеры данных могут использовать интерфейс перетаскивания для сортировки, сбора, визуализации и организации данных для каждого отдела. Tableau предлагает полезные инструменты для создания и распространения отчетов с данными панели мониторинга в организации.

16. Смотритель

Looker предлагает подробные отчеты по визуализации данных. Инструмент LookML предлагает инструменты визуализации, которые отображают измерения, агрегаты, вычисления и отношения данных в базе данных SQL. Создание визуализаций и графиков для каждого набора данных позволяет инженерам эффективно общаться и обмениваться информацией с аналитиками и коллегами.

17. Сегмент

Сегмент ориентирован на сбор и анализ данных от пользователей. Инструменты и процессы позволяют инженерам данных собирать, преобразовывать и хранить потребительские и пользовательские данные. Новые функции также повышают эффективность сбора данных за счет машинного обучения и автоматизации данных.

18. ДБТ

DBT — это инструмент командной строки, который позволяет инженерам данных преобразовывать данные, хранящиеся в их хранилище, с помощью SQL. Инструменты и функции помогают создавать программы преобразования, ускоряющие методы обработки данных. DBT фокусируется исключительно на преобразовании данных, а не на предоставлении инструментов для загрузки и извлечения точек данных.

19. Редаш

Redash стремится работать как универсальный инструмент данных для людей с любым уровнем квалификации. Инженеры данных могут использовать Redash для запроса, визуализации и обмена данными из нескольких источников. Инструменты и интерфейс этой системы обеспечивают связь и понимание данных на всех уровнях и во всех отделах.

20. Престо

Presto — это механизм запросов SQL с открытым исходным кодом. Инструменты, включенные в систему Presto, могут применяться к данным, хранящимся во внешних источниках, без необходимости перемещения данных в отдельную систему. Инженеры данных могут использовать эти инструменты для выполнения непрерывных запросов к внешним данным и быстрого проведения анализа.

21. Microsoft Power BI

Система Microsoft Power BI предоставляет интерактивные инструменты визуализации данных и аналитику бизнес-аналитики. Он предназначен для создания простых отчетов данных для аналитиков и профессионалов любого уровня квалификации. Инженеры данных и бизнес-аналитики могут использовать Power BI для создания бизнес-панелей и обмена информацией о данных внутри организации.

Обратите внимание, что ни одна из компаний, упомянутых в этой статье, не связана с компанией Indeed.