Программа или комплекс программ для администрирования и мониторинга данных называется

Содержание

Программное обеспечение для анализа данных — это решения, обеспечивающие обработку различных бизнес-данных. Такие системы и сервисы позволяют выделять ключевые особенности изучаемого объекта или процесса для пользователя, а также обнаруживать новые возможности продукта, маркетинговые сегменты, отраслевые вертикали и многое другое.

Для включения в категорию анализа данных программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

Извлечение структурированных, плохо структурированных и неструктурированных данных;
Извлечение данных из различных источников;
Экспорт извлеченных данных в различные читаемые форматы.

Сравнение Системы анализа данных (САД)

Выбрать по критериям:

Системы анализа данных (САД)

Подходит для
Специалист
Малый бизнес
Средний бизнес
Корпорация
Администрирование
Анализ больших данных
Визуализация данных

Импорт/экспорт данных
Индикация трендов и проблем
Интеллектуальный анализ данных (ИАД)
Машинное обучение
Многопользовательский доступ
Наличие API
Отчётность и аналитика

Полнофункциональная модульная платформа администрирования и мониторинга кластеров PostgreSQL

Потоковая аналитика
Прогнозирование и предсказательная аналитика
Статистический анализ
Особенности
Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)
Коннекторы для источников данных
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 анализа данных

1. Что такое Системы анализа данных

2. Зачем бизнесу Системы анализа данных

Анализ данных определяется как процесс автоматизированного/автоматического сбора, очистки, преобразования и моделирования данных для обнаружения полезной информации и принятия управленческих бизнес-решений. Всякий раз, когда принимается очередное деловое решение в повседневной жизни, мы думаем, что произошло в прошлый раз, что будет происходить в дальнейшем. На основании истории и прогноза, ищется и выбирается конкретное решение. Рассмотренный пример — не что иное, как анализ нашего прошлого или будущего и принятие решений на его основе.

Для выполнения анализа могут быть собраны воспоминания о прошлом или планы на будущее, что тоже есть не что иное, как сбор и обработка данных. Все эти операции анализа данных в современный век развития информационных технологий могут выполняться с применением специализированного программного обеспечения — систем анализа данных, и с использованием дополнительных источников данных, открытых баз данных, баз знаний и т.п. В целом, данный процесс, выполняемый аналитиком, руководителем или предпринимателем для отдельно взятой бизнес-цели, называется анализом данных.

Сейчас объясню. Мониторинг ИТ-инфраструктуры: метрики, инструменты и полезные советы

Анализ данных может быть направлен на достижение различных целей, стоящих перед бизнесом, и иметь различную глубину разработки вопроса:

Описательный анализ – описание процесса КАК ЕСТЬ. Фактическое изложение процесса и проблем, которые необходимо решить. Возможность использования формализованных моделей для передачи знаний между сотрудниками во всю широту компании.
Диагностический анализ – выявление первопричин проблем. Глубокий и детализированный аналитический подход, использующий методы интеллектуального анализа данных для выявления контекста и первопричин бизнес-проблемы.
Прогностический анализ — прогнозирование на основе исторических данных того, как может развиваться ситуация. Методы, называемые также расширенной аналитикой, используют интеллектуальный анализ данных, машинное обучение и прогнозное моделирование сценариев.
Прескриптивный анализ – формирование видения последующих действий. Используя как исторические данные, так и внешнюю информацию, продукт анализа данных может обеспечить расчет необходимых показателей для выстраивания следующих шагов, которые бизнес должен предпринять для решения заявленных проблем.

3. Назначение и цели использования Системы анализа данных

Системы анализа данных (АД, англ. Data Analysis Systems, DA) позволяют исследовать различные наборы данных, для обнаружения закономерностей, тенденций, корреляций и получения прочих полезных выводов, которые в дальнейшем могут быть использованы при принятии решений, построении прогнозов, планировании, управлении различными объектами и протекающими в них процессами. Программные продукты анализа данных помогают преобразовать сырые данные в работающие идеи, помогая компаниям принимать более обоснованные решения и улучшать ежедневные операции.

4. Обзор основных функций и возможностей Системы анализа данных

Администрирование Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе. Анализ больших данных Функции Анализа больших данных (англ.

Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций Визуализация данных Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных Импорт/экспорт данных Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО. Индикация трендов и проблем Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов Интеллектуальный анализ данных (ИАД) Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов Машинное обучение Функции Машинного обучения (англ.

Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д. Многопользовательский доступ Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями.

Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения. Наличие API Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое.

Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface).

С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией. Отчётность и аналитика Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных. Потоковая аналитика Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов Прогнозирование и предсказательная аналитика Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования Статистический анализ Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций Интерактивная аналитическая обработка (OLAP) Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных Коннекторы для источников данных Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

5. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы анализа данных

Основные преимущества, которые компания может получить, выполняя анализ данных являются:

Прогнозирование потребностей — благодаря проанализированным данным организация сможет понять потребности клиентов. Данные могут служить лучшему удовлетворению клиентских потребностей, обеспечивая долгосрочные отношения, предвосхищая правильные потребности.
Предоставление соответствующих продуктов/услуг — с помощью структурированных данных о продажах можно выявить критические тенденции рынка. В соответствии с тенденциями вы можете определить, какой клиент любит какой тип продукта или услуги. Предвидя потребности клиентов и их симпатии и антипатии, можно улучшить качество продуктов и услуг
Анализ и прогноз бизнес-показателей — организации, располагающие достаточными данными, могут выявлять проблемы с производительностью и предпринимать действенные шаги для их преодоления. Кроме того, если проведённый анализ отображается визуально, результаты обрабатываются быстрее и помогают принимать более обоснованные решения о будущих планах организации.

6. Виды Системы анализа данных

Системы интеллектуального анализа данных Программное обеспечение интеллектуального анализа данных предназначено для поиска неочевидных и нетривиальных представлений и выводов, имеющих практическое применение. Системы аналитики больших данных 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. Системы потоковой аналитики Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени.

Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации. Системы предсказательной аналитики Программные системы предсказательной аналитики (ПА, англ.

Predictive analytics systems, PA) направлены на построение прогностической модели на основе исторических данных, другими словами, на прогноз будущего поведения объектов на основе того, как они вели себя в прошлом. Системы статистического анализа информации Программные системы статистического анализа (ССА, англ. Statistical analysis systems, SA) предназначены для выполнения комплексных статистических исследований данных. Такие программные продукты поддерживают такие методы анализа, как регрессионный анализ, предсказательная аналитика, анализ временных рядов и статистическое моделирование.

7. Отличительные черты Системы анализа данных

Для включения в категорию анализа данных программное обеспечение должно удовлетворять следующим критериям:

Извлечение структурированных, плохо структурированных и неструктурированных данных;
Извлечение данных из различных источников;
Экспорт извлеченных данных в различные читаемые форматы.

Источник: soware.ru

Обзор информационных технологий, подходящих для разработки бд

СУБД — комплекс программ, позволяющих создать базу данных (БД) и манипулировать данными (вставлять, обновлять, удалять и выбирать).

Система обеспечивает безопасность, надёжность хранения и целостность данных, а также предоставляет средства для администрирования БД.

Современная СУБД содержит следующие компоненты:

Ядро, которое отвечает за управление данными во внешней и оперативной памяти и журнализацию.

Процессор языка БД, обеспечивает оптимизацию запросов на извлечение и изменение данных и создание, как правило, машинно-независимого исполняемого внутреннего кода.

Подсистему поддержки времени исполнения, которая интерпретирует программы манипуляции данными, создающие пользовательский интерфейс с СУБД.

Сервисные программы (внешние утилиты), обеспечивающие ряд дополнительных возможностей по обслуживанию информационной системы.

СУБД можно условно разделить на следующие классы:

домашние (настольные) СУБД – подходят для использования в домашних условиях и создания небольших баз данных;

полупрофессиональные СУБД – в основном используются предприятиями малого бизнеса для проектирования баз данных обычных размеров;

профессиональные СУБД – пригодны для использования в любых бизнес-предприятиях и крупных корпорациях, служат для создания баз данных любых размеров.

Microsoft Office Access — реляционная СУБД корпорации Microsoft. Имеет широкий спектр функций, включая связанные запросы, связь с внешними таблицами и базами данных. Благодаря встроенному языку VBA, в самом Access можно писать приложения, работающие с базами данных.

Основные компоненты MS Access: построитель таблиц;

построитель экранных форм;

построитель SQL-запросов (язык SQL в MS Access не соответствует стандарту ANSI);

построитель отчётов, выводимых на печать.

Они могут вызывать скрипты на языке VBA, поэтому MS Access позволяет разрабатывать приложения и БД практически «с нуля» или написать оболочку для внешней БД.

Microsoft Jet Database Engine, которая используется в качестве движка базы данных MS Access является файл-серверной СУБД и потому применима лишь к приложениям, работающим с небольшими объёмами данных и при небольшом числе пользователей, одновременно работающих с этим данными. Непосредственно в Access отсутствует ряд механизмов, необходимых в многопользовательских БД, таких, например, как триггеры [2].

Читайте также:

Как работать с программой razer cortex

Встроенные средства взаимодействия MS Access со внешними СУБД с использованием интерфейса ODBC снимают ограничения, присущие Microsoft Jet Database Engine. Инструменты MS Access, которые позволяют реализовать такое взаимодействие называются «связанные таблицы» (связь с таблицей СУБД) и «запросы к серверу» (запрос на диалектеSQL, который «понимает» СУБД) [3].

Корпорация Microsoft для построения полноценных клиент-серверных приложений на базе MS Access рекомендует использовать в качестве движка базы данных СУБД MS SQL Server. При этом имеется возможность совместить с присущей MS Access простотой инструменты для управления БД и средства разработки.

Известны также реализации клиент-серверных приложений на базе связки Access 2003 c другими СУБД, в частности, MySQL.

MySQL является собственностью компании Sun Microsystems, осуществляющей разработку и поддержку приложения. Распространяется под GNU General Public License и под собственной коммерческой лицензией, на выбор. Помимо этого, компания MySQL AB разрабатывает функциональность по заказу лицензионных пользователей, именно

благодаря такому заказу почти в самых ранних версиях появился механизм репликации.

MySQL является решением для малых и средних приложений. Входит в LAMP. Обычно MySQL используется в качестве сервера, к которому обращаются локальные или удалённые клиенты, однако в дистрибутив входит библиотека внутреннего сервера, позволяющая включать MySQL в автономные программы.

Гибкость СУБД MySQL обеспечивается поддержкой большого количества типов таблиц: пользователи могут выбрать как таблицы типа MyISAM, поддерживающие полнотекстовый поиск, так и таблицы InnoDB, поддерживающие транзакции на уровне отдельных записей. Более того, СУБД MySQL поставляется со специальным типом таблиц EXAMPLE, демонстрирующим принципы создания новых типов таблиц. Благодаря открытой архитектуре и GPL-лицензированию, в СУБД MySQL постоянно появляются новые типы таблиц [4].

MySQL имеет API для языков Delphi, C, C++, Эйфель, Java, Лисп, Perl, PHP, Python, Ruby, Smalltalk и Tcl, библиотеки для языков платформы

.NET, а также обеспечивает поддержку для ODBC посредством

Oracle Database — первая в мире база данных, разработанная специально для работы в сетях распределенных вычислений. Oracle Database предназначена для эффективного развертывания на базе различных типов оборудования, от небольших серверов до Oracle Enterprise Grid мощных многопроцессорных серверных систем, от отдельных кластеров до корпоративных распределенных вычислительных систем.

Oracle Database позволяет пользователям виртуализировать использование аппаратного обеспечения — серверов и систем хранения данных. Oracle Database обладает технологиями, которые позволяют администраторам надежно хранить и быстро распределять и извлекать данные для пользователей и приложений, работающих в сетях Grid. Oracle Database значительно повышает производительность обработки данных и включает в себя удобные средства администрирования [5].

Oracle Database предоставляет возможность автоматической настройки и управления, которая делает ее использование простым и экономически выгодным.

Ее уникальные возможности осуществлять управление всеми данными предприятия — от обычных операций с бизнес-информацией до динамического многомерного анализа данных (OLAP), операций с документами формата XML, управления распределенной/локальной информацией — делает ее идеальным выбором для выполнения приложений, обеспечивающих обработку оперативных транзакций, интеллектуальный анализ информации, хранение данных и управление информационным наполнением.

Некоторые ключевые возможности Oracle Database:

Real Application Cluster (RAC) обеспечивает работу одного экземпляра базы данных на нескольких узлах grid, позволяя управлять нагрузкой и гибко масштабировать систему в случае необходимости.

Automatic Storage Management (ASM) позволяет автоматически распределять данные между имеющимися ресурсами систем хранения данных, что повышает отказоустойчивость системы и снижает общую стоимость владения (TCO).

Производительность. Oracle Database позволяет автоматически управлять уровнями сервиса и тиражировать эталонные конфигурации в рамках всей сети.

Простые средства разработки. Новый инструмент разработки приложений HTML DB позволит простым пользователям создавать эффективные приложения для работы с базами данных в короткие сроки.

Самоуправление. Специальные механизмы Oracle Database позволяют самостоятельно перераспределять нагрузку на систему, оптимизировать и корректировать SQL-запросы, выявлять и прогнозировать ошибки.

Большие базы данных. Теперь максимальный размер экземпляра базы данных Oracle может достигать 8 экзабайт [6].

Источник: studfile.net