9 инструментов для работы с большими данными (и как выбрать правильный)

11 марта 2022 г.

С появлением цифровых медиа компании обратились к новым способам ведения аналитики, особенно с использованием больших данных. Большие данные — это расширенная форма данных, которая предоставляет пользователям огромные объемы информации, каждая из которых может предоставить владельцам бизнеса полезную информацию о производительности компании, инвестициях, затратах и ​​рисках. Если вам интересно узнать, как обрабатываются различные типы данных, может быть полезно ознакомиться с концепцией больших данных и инструментами, которые делают возможной их обработку, чтобы вы могли понять, как работает обработка данных.

В этой статье мы обсудим, что такое инструменты для работы с большими данными, опишем преимущества их использования, предложим шаги, которые помогут вам выбрать правильные инструменты для вашей организации, и перечислим девять инструментов для работы с большими данными, доступных для вашего использования.

Что такое большие данные?

Большие данные относятся к данным, которые содержат сложные, обширные наборы данных, как правило, из новых источников данных на рынке. Он включает в себя множество данных из различных источников, включая искусственный интеллект, социальные сети, Интернет, смартфоны и приложения. Название «большие данные» является ссылкой на огромные объемы данных, которые обрабатывают эти потоки, настолько большие, что большинство программ обработки не могут управлять всей этой информацией. Вот элементы, составляющие ядро ​​больших данных:

• Скорость: при обсуждении больших данных скорость обычно относится к скорости, с которой программы могут обрабатывать данные, при этом некоторые высокоскоростные данные могут передаваться в память, а не копироваться на диск. Появление интеллектуальных устройств изменило наше представление о скорости, поскольку большинство этих продуктов могут обрабатывать данные в режиме реального времени, что требует немедленного внимания.

• Объем: большие данные содержат большой объем данных, которые обрабатываются всеми инструментами, чтобы предоставить пользователям информативную аналитику относительно характера этих данных. При обработке больших данных вы, скорее всего, будете обрабатывать большое количество неструктурированных данных, зачастую практически не представляющих никакой ценности.

• Разнообразие. Существуют различные типы данных из разных источников и для разных целей, поэтому разнообразие является важным компонентом больших данных. Широкое использование больших данных и их инструментов привело к увеличению количества неструктурированных типов данных, которые имеют более длительную скорость обработки, включая аудио-, видео- и текстовые данные.

Каковы преимущества инструментов работы с большими данными?

Существует несколько преимуществ использования инструментов для работы с большими данными при обработке больших объемов данных, в том числе:

• Более высокая скорость обработки. Использование инструментов для работы с большими данными помогает увеличить скорость, с которой пользователи могут обрабатывать данные, поскольку эти системы часто имеют возможность просматривать огромные объемы информации практически мгновенно. Увеличение скорости может напрямую коррелировать с увеличением производительности для компаний, использующих технологию больших данных, поскольку быстрая обработка позволяет им сосредоточить свое время и усилия на других задачах и предприятиях.

• Возможности прогнозирования: многие компании используют инструменты больших данных, чтобы помочь определить будущие тенденции на своих рынках, продуктах, потребительском поведении и продажах. Они могут использовать эти инструменты для сбора больших объемов аналитики, которую они могут оценить и использовать, чтобы сделать выводы относительно будущего своего бизнеса и теоретизировать способы преодоления потенциальных неудач.

• Более низкие затраты: еще одно преимущество использования инструментов для работы с большими данными заключается в том, что они позволяют компаниям экономить деньги благодаря возможности обрабатывать и хранить большие объемы данных в пакетах либо с помощью программного обеспечения для хранения данных, либо с помощью облачных сервисов. Вместо того, чтобы платить за различные методы хранения, компании могут использовать инструменты для работы с большими данными, чтобы хранить всю свою информацию в одном доступном месте.

• Инновации в продуктах: инструменты больших данных также полезны благодаря своей способности стимулировать инновации в продуктах, поскольку компании могут более эффективно анализировать свои данные, чтобы делать выводы о потребительских и рыночных тенденциях в отношении своих продуктов. Например, компания может использовать большие объемы аналитики, чтобы систематизировать и оценить, как клиенты относились к их предыдущему запуску продукта, и принимать будущие решения на основе этих результатов.

Как выбрать инструмент для работы с большими данными

Вот несколько шагов, которым вы можете следовать, чтобы выбрать правильный инструмент для работы с большими данными для вашей компании или организации:

1. Проанализируйте потребности вашей организации в данных

Первым шагом при выборе инструмента для работы с большими данными для бизнеса является оценка целей предприятия с точки зрения анализа данных. Определите, какую информацию вы хотите получить с помощью этих инструментов, зачем она вам нужна и как она может способствовать успеху вашей компании. Это может помочь выбрать тип инструмента для работы с большими данными, который лучше всего соответствует потребностям вашей организации, что может ускорить и упростить процесс принятия решений.

2. Исследуйте свои варианты

Следующий шаг — провести собственное исследование различных инструментов работы с большими данными, доступных на рынке. Используя информацию, которую вы собрали на первом этапе, начните создавать список или электронную таблицу, где вы сможете сравнить различные инструменты, которые лучше всего соответствуют потребностям вашей компании. Подумайте о том, чтобы выделить ключевые элементы каждой программы, такие как ее цена, функции, интерфейс и отзывы пользователей, чтобы определить, какая из них предлагает наилучшее соотношение цены и качества.

3. Проверьте возможности интеграции

Прежде чем инвестировать в инструмент для работы с большими данными, важно изучить различные способы интеграции программы с другими системами обработки данных. Продукт должен совместимо работать с другими программами, необходимыми для ваших бизнес-операций, в том числе с теми, которые сосредоточены на безопасности программ, совместном использовании данных и способности инструмента создавать простые для понимания отчеты. С выпуском платформы взаимодействия больших данных Национального института стандартов и технологий (NIST) мы, вероятно, увидим больше инструментов для работы с большими данными, которые соответствуют этой структуре и поддерживают несколько различных программ.

4. Определите службы поддержки

Последним шагом при выборе инструмента для работы с большими данными является определение услуг и инструментов поддержки, предоставляемых каждым инструментом, и их перекрестный анализ, чтобы определить лучший продукт для вашего бизнеса. Важно выбрать инструмент для работы с большими данными, который имеет множество служб поддержки, таких как электронная почта, видео, телефон и текстовый чат, где пользователи могут получать помощь в режиме реального времени. Благодаря высокой скорости обработки, связанной с аналитикой больших данных, вы, вероятно, захотите получить ответы на вопросы или проблемы как можно скорее, чтобы устранить проблемы по мере их возникновения.

9 инструментов для работы с большими данными

Вот девять наиболее распространенных инструментов для работы с большими данными и их основные функции:

1. Люмифай

Инструмент больших данных Lumify — это система с открытым исходным кодом, которая помогает пользователям одновременно визуализировать и оценивать огромные объемы данных. Lumify отличается функцией полнотекстового поиска и поддержкой как 2D-, так и 3D-графики. Инструмент также поддерживает облачное хранилище данных и является бесплатным для публичного использования. Программа также имеет обширную систему безопасности и масштабируется, что означает, что она имеет возможность расширять свои данные и адаптироваться к росту данных и трафику.

2. Кассандра

Cassandra — это инструмент для работы с большими данными, разработанный Apache, крупной программной платформой, которая контролирует хранение данных для программ больших данных. Это аналитический инструмент, который может управлять большими объемами данных, поступающих с нескольких разных серверов. Отличительной чертой Cassandra является возможность очень быстрой обработки данных, что делает ее удобным инструментом для пользователей, заинтересованных в одновременном запуске нескольких наборов данных.

3. Много

Xplenty — это инструмент для работы с большими данными, который интегрирует и обрабатывает данные перед их передачей в облако. Программа способна объединять данные из нескольких разных источников вместе в единую платформу. Преимуществом Xplenty является его удобный интерфейс, в котором минимально используется код, что делает его доступным даже для людей, не склонных к технологиям. Пользователи имеют доступ к поддержке через различные формы связи, включая электронную почту, телефон, видеовстречи и услуги чата в реальном времени.

4. ГПЦК

Кластер высокопроизводительных вычислений, или HPCC, — это инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом. Эта система обладает высокими возможностями масштабирования, что делает ее адаптируемой к данным из различных источников и разного объема. В HPCC предусмотрена возможность параллельной обработки данных, что дает пользователям возможность одновременно обрабатывать информацию из различных источников. Еще одним преимуществом инструмента HPCC является его доступность, поскольку в настоящее время программа бесплатна.

5. Хадуп

Hadoop — это инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом, который ориентирован на предоставление клиентам массивного хранилища для их данных. В мире программного обеспечения для обработки данных этот продукт известен своей высокой вычислительной мощностью, которая позволяет пользователям анализировать большие объемы данных за один раз в относительно короткие сроки. Hadoop может хранить все ваши данные, изображения, видео и текстовые мультимедиа, используя распределенную файловую систему Hadoop (HDFS), которая оптимизирует процессы обработки и хранения данных.

6. МонгоБД

MongoDB — это инструмент для работы с большими данными, наиболее совместимый с пользователями, которые работают с часто меняющимися данными, такими как информация о продажах или вовлеченности, а также с неструктурированными данными. MongoDB может хранить большие объемы данных из различных приложений, каталогов продуктов и различных других платформ данных. Этот инструмент требует использования запросов, которые могут иметь кривую обучения, но программа предлагает поддержку клиентов. Он также соответствует обширным стандартам безопасности, чтобы помочь защитить ваши данные от несанкционированных сторон.

7. Р

R — это инструмент для анализа больших данных, который наиболее распространен в области статистики и интеллектуального анализа данных, но может быть особенно полезен для тех, кто работает с большими объемами данных из различных источников. Программное обеспечение R — это программа с открытым исходным кодом, бесплатная для общего пользования, что делает ее популярной среди тех, кто ищет доступные инструменты для работы с большими данными. Ключевым отличием системы R является ее расширенный интерфейс и графика, а также функции построения диаграмм, которые позволяют пользователям визуализировать свои данные.

8. Таблица

Программа Tableau — это инструмент для анализа больших данных, который предлагает клиентам широкую интеграцию, что делает его желательным для пользователей, заинтересованных в одновременном использовании нескольких инструментов данных. Этот инструмент предлагает пользователям возможность управлять данными независимо от их размера или источника и имеет репутацию в отрасли как удобный для пользователя. Tableau также предлагает обработку в реальном времени и упорядочивает данные на пользовательской панели инструментов. Вы можете использовать бесплатную пробную версию, чтобы определить, подходит ли вам программа, прежде чем соглашаться на ее цену в 35 долларов в месяц.

9. НОЖ

KNIME, или Konstanz Information Miner, — это тип инструмента для работы с большими данными, который дает пользователям возможность создавать отчеты и интегрировать данные из разных источников. Клиенты также могут использовать KNIME для других действий, таких как интеллектуальный анализ данных и выполнение аналитики. Он известен своими обширными алгоритмами и простым в использовании интерфейсом. Основным преимуществом KNIME для тех, кто ищет инструменты для работы с большими данными, является то, что программа доступна бесплатно.

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