Большой объем информации программа

Содержание

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:

КАК ЗАПОМНИТЬ БОЛЬШОЙ ОБЪЁМ ИНФОРМАЦИИ?!

Программы для Windows, мобильные приложения, игры — ВСЁ БЕСПЛАТНО, в нашем закрытом телеграмм канале — Подписывайтесь:)

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:

КАК ЗАПОМНИТЬ БОЛЬШОЙ ОБЪЕМ ИНФОРМАЦИИ

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.

Источник: buom.ru

Системы аналитики больших данных (BDA)

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.

Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)

Выбрать по критериям:

Системы аналитики больших данных (BDA)

Подходит для
Специалист
Малый бизнес
Средний бизнес
Корпорация
Администрирование

Импорт/экспорт данных
Многопользовательский доступ
Наличие API
Отчётность и аналитика
Тарификация
Ежемесячная оплата
Ежегодная оплата

Единовременная оплата
Оплата потребления
По запросу
Развёртывание
Сервер предприятия
Мобильное устройство
Персональный компьютер
Облако (SaaS)

Графический интерфейс
Веб-браузер
Поддержка языков
Азербайджанский
Белорусский
Бенгальский
Болгарский
Венгерский
Вьетнамский
Грузинский

Индонезийский
Итальянский
Каталонский
Латвийский
Монгольский
Нидерландский
Норвежский
Персидский
Португальский
Украинский

Французский
Хорватский
Английский
Нет продуктов

Руководство по покупке Системы аналитики больших данных

1. Что такое Системы аналитики больших данных

2. Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных

Аналитика больших данных — это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации большого объёма данных, с целью выделения важных показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для бизнеса.

Программы обработки больших данных (Big Data)

Найдите лучшие инструменты для Big Data для вашего бизнеса. Сравните отзывы о продукте и функции, чтобы построить свой список.

Что такое инструменты для Big Data

Программное обеспечение для обработки больших данных (Big Data) помогает компаниям и организациям анализировать огромные объемы разнородных данных, чтобы раскрыть бизнес-аналитику, информацию и аналитические данные.

42

от 42 Technologies
от 50000$/год

Решение для обработки, анализа и визуализации больших объёмов данных в области розничной торговли. Подробнее о 42

Bottlenose

от Bottlenose

Технология для получения, обработки, обнаружения, анализа и визуализации тенденций в потоковых данных. Подробнее о Bottlenose

CR8

Критически важные вспомогательные технологии, которые повысят ценность инициатив по созданию корпоративных Больших Данных/NoSQL Подробнее о CR8

Datalytics

от Datalytics
Datalytics предлагает инновационное решение для анализа больших данных Подробнее о Datalytics

EVAM

Платформа ESP, обеспечивающая интеграцию данных в реальном времени и потоковую расширенную аналитику с возможностями ML/AI и микросервисов. Подробнее о EVAM

RT.DataLake

от ПАО «Ростелеком»

Мощный и гибкий инструмент для организации эффективного корпоративного хранилища данных. Отвечает высоким требованиям надежности, доступности и низкой стоимости хранения данных, предназначен для обработки данных любых объемов, основан на базе Apache Hadoop. Подробнее о RT.DataLake

Sherlock

от Fischer Information Technology
Объедините всю вашу информацию из самых разных цифровых источников. Подробнее о Sherlock

Sinay

Платформа Big Data, разработанная для специалистов в области морского транспорта для сбора морских данных, оценки показателей эффективности и анализа рисков. Подробнее о Sinay

Vector

Решение для работы с Big Data, которое позволяет обрабатывать данные в 1000 раз быстрее существующих опенсорс аналогов. Подробнее о Vector

Alteryx

от Alteryx
от 5195$/год

Alteryx революционизирует бизнес и статистический анализ — подготовка, смешивание и анализ корпоративных данных без написания кода. Подробнее о Alteryx

Anodot

Платформа автономного мониторинга бизнеса выявляет критические проблемы, связанные с доходами, и предоставляет предупреждения и прогнозы в режиме реального времени. Подробнее о Anodot

Cloudera Enterprise

от Cloudera
от 4000$/год

Cloudera предоставляет современную платформу для машинного обучения и аналитики, оптимизированную для облака. Подробнее о Cloudera Enterprise

Cooladata

от Cooladata

Cooladata — это решение для хранения и визуализации данных, оптимизированное для игровых компаний. Идеально подходит для небольших и средних команд по работе с данными. Подробнее о Cooladata

Elasticsearch

от Elastic

SaaS решение для визуализации данных, построение вафельных диаграмм, теплокарт и тп. Подробнее о Elasticsearch

Google Cloud Platform

Cloud Platform — это набор модульных облачных сервисов, позволяющих создавать что угодно — от простых веб-сайтов до сложных приложений. Подробнее о Google Cloud Platform

Keras

API-инструмент, предоставляющий библиотеку нейронных сетей с открытым исходным кодом на основе рекуррентных и конволюционных сетей. Подробнее о Keras

Looker

от Looker Data Sciences

Система позволяет собирать данные, анализировать их и обмениваться результатами между компандами. Подробнее о Looker

Moeco

Moeco — это экономически эффективная платформа на основе блокчейна, позволяющая сделать все вещи взаимосвязанными. Подробнее о Moeco

MongoDB

от MongoDB

База данных для целей любого масштаба, которая подходит как для стартапов, так и для крупнейших в мире корпораций. Подробнее о MongoDB

OpenText Magellan

от OpenText

Комплексное решение расширенной аналитики для подготовки, исследования и интерактивной визуализации данных. Подробнее о OpenText Magellan

Qlik Sense

от 15$/месяц за пользователя

Qlik Sense — это платформа бизнес-аналитики (BI) и визуальной аналитики, которая поддерживает ряд аналитических сценариев использования. Подробнее о Qlik Sense

SAP HANA

Система Big Data, состоящая из технологии in-memory, аналитической базы данных и обработки событий. Подробнее о SAP HANA

Semantria

от Lexalytics

Платформа для обработки текстов, поддерживающая 22 языка и Twitter-режим. Включает в себя сентимент, категоризацию и поиск элементов. Подробнее о Semantria

Sightline

от Sightline Systems

Sightline помогает ИТ-отделам прогнозировать проблемы производительности, предотвращать незапланированные простои и сокращать среднее время решения проблемы. Подробнее о Sightline

Skan

Стартап, специализирующийся на когнитивных технологиях, переосмысливает процесс обнаружения бизнес-процессов для расширения возможностей крупных предприятий. Подробнее о Skan

SPSS

от 1$ за пользователя

Решение, которое позволяет использовать предсказательную аналитику для выявления шаблонов и ассоциаций и разработки моделей начального уровня. Подробнее о SPSS

Talend Data Fabric

Интеграционная платформа, позволяющая плавно переходить от пакетной, потоковой передачи данных к работе в реальном времени, как на локальном уровне, так и в облаке. Подробнее о Talend Data Fabric

Toolkit

от ActivePDF
Toolkit и Toolkit Ultimate представляют собой полный SDK для работы с .NET PDF. Подробнее о Toolkit
Смежные категории к Программы обработки больших данных (Big Data)

Сравнить 0 продукта категории Программы обработки больших данных (Big Data)Программы обработки больших данных (Big Data)

Остались вопросы?
Ускорьте путь Вашей команды к принятию лучших решений о покупке технологий — благодаря ведущим экспертам pickTech и мнениям коллег.

О компании

Наша история
Юридические документы
Для инвесторов

Пользователям

Категории ПО
IT-решения
Системные интеграторы
Оставить отзыв
Блог и исследования

115419, г.Москва, ул.Шаболовка, д.34, стр.5

Все сведения, содержащиеся на страницах сайта (информационные материалы, каталоги, статьи и пр.), носят ознакомительный характер. Информация не является исчерпывающей. Информация на сайте не является публичной офертой, определяемой положениями Статьи 437 Гражданского кодекса РФ. Все права интеллектуальной собственности принадлежат компаниям — производителям программного обеспечения, как и товарные знаки и логотипы. Все ссылки на дистрибутивы, а так же выложенные статьи, товарные знаки и логотипы носят в себе только ознакомительный характер и не претендуют на интеллектуальную собственность, а так же ее нарушение

Источник: picktech.ru

Что такое большие данные?

Каковы преимущества инструментов работы с большими данными?

Как выбрать инструмент для работы с большими данными

1. Проанализируйте потребности вашей организации в данных

2. Исследуйте свои варианты

3. Проверьте возможности интеграции

4. Определите службы поддержки

9 инструментов для работы с большими данными

1. Люмифай

2. Кассандра

3. Много

4. ГПЦК

5. Хадуп

6. МонгоБД

7. Р

8. Таблица

9. НОЖ

Системы аналитики больших данных (BDA)

Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)

Выбрать по критериям:

Руководство по покупке Системы аналитики больших данных

1. Что такое Системы аналитики больших данных

2. Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных

Программы обработки больших данных (Big Data)

Что такое инструменты для Big Data

Похожие категории

Тарифы

Бесплатно

С тестовым периодом

Подписка на месяц

Подписка на год

Разовая покупка

Возможности

Сотрудничество

Комбинирование данных с разных источников

Очистка данных

Интеллектуальный анализ данных

Визуализация данных

Хранилище данных

Обработка большого объема

Изолированная программная среда без кода

Операционная система

Windows

Mac

Web-Based, Cloud, SaaS

iPhone / iPad

Android

Триафлай

BIG DATA

Generix Data Power

Infotech.Intellect

Гарда Аналитика

Apache Hadoop

DATA SCIENCE

Differture

KeyAssort

LiveTex

Polymatica Analytics

ИНФОПРО: Аналитика

42

Bottlenose

CR8

Datalytics

EVAM

RT.DataLake

Sherlock

Sinay

Vector

Alteryx

Anodot

Cloudera Enterprise

Cooladata

Elasticsearch

Google Cloud Platform

Keras

Looker

Moeco

MongoDB

OpenText Magellan

Qlik Sense