Инструменты big data: Аналитические инструменты для больших данных

Содержание

Аналитические инструменты для больших данных

Введение в инструменты анализа больших данных

Аналитика больших данных — это процесс, который используется для изучения различного и большого количества наборов данных, которые позволяют обнаружить неизвестные корреляции, скрытые модели, тенденции рынка, предпочтения клиентов и большую часть полезной информации, которая помогает организациям принимать бизнес-решения на основе на больше информации от анализа больших данных. Возможно обрабатывать данные очень быстро и эффективно. Это включает в себя анализ данных и использование результатов. Это требует меньших усилий и более эффективно там, где это невозможно при использовании более традиционных решений для бизнес-аналитики.

Концепция инструментов анализа больших данных:

Инструменты Big Data Analytics очень важны для предприятий и крупных отраслей, поскольку огромный объем данных будет создаваться и управляться современными организационными инструментами с использованием инструментов Bigdata. Инструменты аналитики больших данных помогают предприятиям экономить время и деньги, а также получать информацию для принятия решений на основе данных.

Аналитика больших данных — это полный процесс сбора, сбора, организации и анализа огромных массивов данных (известных как большие данные) для наблюдения / идентификации шаблонов, а также другой полезной информации, необходимой для деловых решений. Процесс — анализ больших данных помогает организациям лучше понять информацию, которая присутствует в наборах данных. Парень, который работает аналитиками, работающими с большими данными, как правило, обладает знаниями, полученными при анализе данных. В Data Analytics доступны различные типы инструментов, которые помогают улучшить анализ данных, процесс анализа, очистки данных. интеллектуальный анализ данных, визуализация данных, интеграция данных, хранение данных и управление ими.

Для процесса анализа больших данных необходима очень высокопроизводительная аналитика. Следовательно, для анализа такого огромного объема данных необходимы специализированные программные инструменты, необходимые для аналитического процесса Big Data, и приложения для прогнозной аналитики, интеллектуального анализа данных, анализа текста, прогнозирования и оптимизации данных.

Преимущества Big Data Analytics:

Есть много преимуществ использования Big Data Analytics. Этот процесс анализа больших данных с высокой эффективностью в области прогнозной аналитики, интеллектуального анализа данных, анализа текста, прогнозирования этих данных и оптимизации помогает предприятиям получать выгоду во многих областях, включая новые возможности получения прибыли в бизнесе, для более эффективного маркетинга продуктов. в обеспечении гораздо лучшего обслуживания клиентов, в повышении операционной эффективности, а также может принимать решения о конкурентных преимуществах по сравнению с конкурентами рынка

Чтобы быть конкретным в процессе Big Data Analytics, он позволяет предприятиям разбивать / сужать свой огромный объем данных до наиболее релевантной информации и анализировать ее для принятия важных бизнес-решений. Этот упреждающий подход к бизнесу трансформирует, потому что он дает аналитикам и лицам, принимающим решения, возможность двигаться вперед с лучшими доступными знаниями и знаниями, часто в режиме реального времени.

Как работает Big Data Analytics и ее ключевые технологии:

Как упоминалось ранее, процесс анализа больших данных — это не единственное мероприятие, которое охватывает огромный объем данных. Вместо этого это расширенная аналитика, которая может применяться к большим данным, но на самом деле, несколько типов различных технологий работают вместе, чтобы получить максимальную отдачу от информации. Ниже приведены самые важные и важные технологии, которые задействованы в процессе анализа больших данных:

  • Управление данными
  • Сбор данных
  • Hadoop
  • Аналитика в памяти
  • Прогнозная аналитика.
  • Добыча текста

Существует N инструментов Big Data Analytics, ниже приведен список некоторых лучших инструментов, используемых для хранения и анализа больших данных. Эти инструменты для анализа больших данных могут быть в дальнейшем разделены на два типа: хранение и запросы / анализ.

  1. Apache Hadoop:

Apache Hadoop, инструмент для анализа больших данных, основанный на Java. Это помогает в эффективном хранении огромного количества данных в месте хранения, известном как кластер. Особенностью этой среды является то, что она работает параллельно в кластере, а также имеет возможность обрабатывать огромные данные на всех узлах в нем. В Hadoop существует система хранения, широко известная как распределенная файловая система Hadoop (HDFS), которая помогает разделить большой объем данных и распределить по многим узлам, присутствующим в кластере. Он также выполняет процесс репликации данных в кластере, что обеспечивает высокую доступность и восстановление после сбоя, что повышает отказоустойчивость.

  1. KNIME:

Аналитическая платформа KNIME является одним из ведущих открытых решений для инноваций на основе данных. Этот инструмент помогает раскрыть потенциал и спрятаться в огромном объеме данных, он также используется для свежего понимания или предсказывает новое будущее. Инструмент KNIME Analytics Platform — очень полезный набор инструментов для исследователей данных.

  1. OpenRefine:

OpenRefine представлен как Google Refine. Этот инструмент является одним из эффективных инструментов для работы с запутанными и большими объемами данных, которые включают в себя: очистку данных, преобразование этих данных из одного формата в другой, а также расширение его с помощью веб-служб и внешних данных. Открытый инструмент уточнения помогает легко исследовать большие наборы данных.

  1. Апельсин:

Orange — это известная визуализация данных с открытым исходным кодом, которая помогает в анализе данных как для начинающих, так и для экспертов. Этот инструмент предоставляет интерактивные рабочие процессы с широким набором инструментов для их создания, который помогает в анализе и визуализации данных. Оранжевый инструмент имеет много разных визуализаций, которые включают гистограммы, деревья, точечные диаграммы, дендрограммы, сети и тепловые карты.

  1. RapidMiner:

Инструмент RapidMiner работает с использованием визуального программирования, а также он способен манипулировать, анализировать и моделировать данные. Инструменты RapidMiner упрощают и повышают производительность групп по обработке данных благодаря использованию платформы с открытым исходным кодом для всех их задач, таких как машинное обучение, подготовка данных и развертывание моделей. Из-за ее единообразия в платформе науки данных ускоряется создание целых аналитических рабочих процессов в единой среде, что помогает значительно повысить эффективность и сократить время, затрачиваемое на реализацию проектов по науке о данных.

Некоторые примеры / области с использованием инструментов аналитики больших данных:

Инструменты для анализа больших данных очень нужны бизнесу / предприятиям, которые зависят от быстрых и гибких решений, чтобы оставаться конкурентоспособными, и, скорее всего, инструменты для анализа больших данных важны, в то время как бизнес-решения основываются на их предыдущих бизнес-данных. Ниже приведены некоторые типы организаций, которые могут использовать эту технологию:

Путешествия и гостеприимство:

В сфере путешествий и гостиничного бизнеса очень важно и важно, чтобы клиенты были довольны, но оценить их удовлетворение сложнее. Например, на курортах и ​​в казино у них будет очень короткая возможность изменить качество обслуживания клиентов. Следовательно, приложения для анализа больших данных дают возможность собирать данные о клиентах, применять статистическую аналитику для лучшего понимания и улучшения этих предприятий.

Розничная торговля:

В настоящее время обслуживание клиентов превратилось в огромное дерево по сравнению с прошлыми десятилетиями, знающие покупатели всегда продолжают искать и ожидают, что розничные торговцы точно поймут, чего они хотят, и когда эти продукты им нужны. Здесь технология аналитики больших данных входит в картину и помогает ритейлерам удовлетворять потребности клиентов.

Правительство:

Лишь немногие, и конкретные правительственные учреждения всегда сталкиваются с какой-то большой проблемой, например, как подготовить бюджет для общественности без какого-либо ущерба для качества или производительности. Поэтому многие агентства используют аналитику больших данных; что помогает им упорядочить операции, в то же время давая агентству более правильное представление о преступной деятельности, чтобы избежать подготовки выполнимого и хорошего бюджета.

Здравоохранение:

Аналитика больших данных также может быть использована в сфере здравоохранения. Ведение записей пациентов, их страховой информации и планов медицинского страхования, а также всех других видов информации, которыми сложно управлять. Следовательно, это так важно применение технологии анализа больших данных в индустрии здравоохранения.

Вывод — инструменты для анализа больших данных

В нынешней ситуации объем данных растет вместе с ростом населения мира и ростом технологий. Это явный признак / признак все более широкого использования и необходимости решений для анализа больших данных. Большие данные — это не просто технологический тренд, это бизнес-практика, которая помогает предприятиям и предприятиям оставаться в этом конкурентном мире, чтобы принимать упреждающие бизнес-решения, основанные на данных, для повышения эффективности продаж и эффективности работы команды маркетинга, увеличения доходов.

Рекомендуемые статьи:

Это было руководство по инструментам анализа больших данных в реальном мире. Здесь мы обсудили различные инструменты анализа больших данных, такие как Apache Hadoop, RapidMine, OpenRefine и т. Д. Чтобы узнать больше, вы также можете посмотреть следующую статью:

  1. Аналитика больших данных в индустрии гостеприимства
  2. Большие данные против прогнозирующей аналитики
  3. Data Mining против Text Mining

BIG DATA в Облаке КРОК: инструменты и практика

Павел Егоров. Наша команда Big Data & BI была организована в компании КРОК в 2013 году, состоит более чем из 50 экспертов во всех областях, необходимых для реализации комплексных проектов — архитекторов, разработчиков, аналитиков и т. д. Наша команда реализует проекты во многих отраслях: с 2017 года мы активно развиваем проекты в промышленности, банковском секторе, ритейле, транспортной отрасли и страховании.


О цифровой платформе для промышленной аналитики

Цифровая платформа


Цифровая платформа

Преимуществом использования единой цифровой платформы является возможность организации работы цифровых сервисов предприятия в одном месте.

На базе цифровой платформы, содержащей все данные компании, можно:

— создать единую точку доступа для любых бизнес-пользователей через инструменты BI, бизнес-аналитики и т. д.;

— использовать единую точку доступа и управления цифровыми инструментами;

— эффективно собирать и анализировать технологическую информацию.

Благодаря использованию Greenplum со стандартным интерфейсом для создания точки доступа можно достаточно быстро и легко подключаться и получать данные. Помимо единой точки доступа к цифровым сервисам и данным цифровая платформа также обеспечивает:

  • Интеграцию и сбор данных. Наши 2 фреймворка включают модули, которые позволяют проще интегрироваться с внешними источниками, как реляционными, так и потоковыми.

  • Стандартный паттерн обработки интеграционных сценариев и стандартный механизм сбора и обработки данных (потоковых и непотоковых), что позволяет быстро реализовать стандартный сценарий. Например, в рамках проекта в промышленности мы можем быстро создать аналитические витрины по контролю отклонений и по расчету определенных показателей.

  • Аналитику данных (BI) и, соответственно, возможность использования решений для бизнес-аналитики — Tableau, Power BI или российские аналоги.

  • Возможность подключения цифровых инструментов и разработки математических моделей после проведения бизнес-аналитики и обеспечения доступа к данным, а также подключение дополнительных сервисов, в том числе силами заказчика.

Всеми этими возможностями можно пользоваться в едином пространстве, поскольку платформа обеспечивает совместную работу цифровых сервисов. Таким образом, можно создавать не только локальные математические модели или локальную предиктивную аналитику на конкретном участке или производственном объекте, но и строить комплексную цифровую модель всего предприятия.

Цифровая платформа обеспечивает для предприятия:

  • Единое хранилище данных, доступное для анализа и моделирования (прогнозирования). Благодаря цифровой платформе можно проводить натурные эксперименты с данными и проверять бизнес-гипотезы. Например, можно моделировать события в случае остановки оборудования или снижения продаж и находить другие технологические и прочие параметры для тех или иных бизнес-процессов.

  • Удобную платформу для сбора и анализа разнородной информации (временных рядов, реляционных данных, неструктурированной информации), в том числе с системами видеоаналитики, логирования и т. д. для аудита событий информационной безопасности.

  • Оптимизацию и повышение прозрачности бизнес-процессов.

  • Выявление тенденций за счет использования технологий искусственного интеллекта и машинного обучения.

  • Снижение нагрузки на учетные системы и системы управления. Например, при разработке математической модели для определенного подразделения, в модели скорее всего будут использоваться данные из той или иной системы, например, АСУ ТП, что увеличивает нежелательную нагрузку на такие системы. Благодаря горизонтальному масштабированию наша платформа обеспечивает распределение нагрузки на кластер.


Функциональная архитектура

Руслан Султанов. Функциональная архитектура платформы включает две ключевые подсистемы — подсистему интеграции, выполняющую все классические задачи по сбору и загрузке данных, потоковой и пакетной обработке данных, и подсистему хранения и обработки данных, в которой выделяют различные слои хранения:

— первичный слой,

— слой долговременного хранения,

— детальный слой (характерный для аналитических платформ), витрины данных,

— слой, к которому обращаются пользователи и аналитические приложения для получения данных.


Функциональная архитектура

Платформа также включает традиционную BI-платформу, возможность создания аналитической отчетности и пользовательских отчетов, математических моделей и т. д. На базе платформы может быть организована так называемая область лаборатории данных, когда пользователям выделяются определенные ресурсы и полномочия, и они могут работать с данными внутри платформы, проверять гипотезы, в том числе, используя Python, и в целом выполнять все традиционные задачи.

Не стоит забывать про системы класса Data Governance (подсистемы управления данными), поскольку именно они обеспечивают прозрачность источников и процессов получения данных, преобразования данных перед использованием в витринах, что улучшает осведомленность пользователей и создает объективную картину данных. К решению класса Data Governance также относится каталог данных. Все эти модули в подсистеме управления данными, как правило, уместны и внедряются вместе с платформой.

К платформе можно подключать различные системы, например подсистему управления бизнес-процессами (BPM), которая обращается за данными, чтобы запустить некий бизнес-процесс.

Используемые технические решения


Используемые решения

Как правило, при внедрении подобных платформ мы используем компоненты Arenadata. Например, мы используем стриминговую платформу Arenadata Streaming на базе NiFi и Kafka — устоявшегося тандема в составе подсистемы интеграции для работы с потоковыми данными, который обеспечивает получение данных в режиме реального времени. NiFi также часто используется как оркестратор, который запускает и выполняет различные процессы обработки данных.

ETL — классические решения по извлечению, трансформации и загрузке данных. Можно использовать любые инструменты, уже интегрированные в инфраструктуру пользователя. Для решения ETL-задач мы используем NiFi, Airflow, а также PXF — фреймворк для Arenadata DB Greenplum.

В составе подсистемы хранения и обработки данных используется Hadoop, чтобы иметь возможность обрабатывать и хранить данные в любом формате.

В качестве Data Warehouse мы используем решение Arenadata DB Greenplum, которое становится все более популярным в России. Мы сотрудничаем с Greenplum с 2014 года и считаем, что этот продукт уместен как для решений класса Big Data, так и для обособленных хранилищ данных. При этом Greenplum и Hadoop создают устойчивый тандем, позволяющий обмениваться данными.

Мы также используем ClickHouse в быстрых витринах Arenadata QuickMarts. Например, для получения быстрого отклика по большому массиву данных можно сохранить такой массив в ClickHouse или подготовить данные в Greenplum на уровне Hadoop и отправить данные в ClickHouse.

ELT-фреймворк

Мы построили ELT-решение на основе:

  • ArenadataDB (Greenplum),

  • PXF для быстрой загрузки данных и для связки с Hadoop или с реляционной СУБД,

  • оркестратора, например, NiFi или Airflow,

  • Data Vault для детального слоя КХД,

  • Power Designer для ведения моделей данных и карт S2T,

  • унификации методов работы с данными и кодогенерации на основе S2T карт,

  • возможности настройки вместо разработки: эффективное применение разработанных методов по работе с данными.

Мы используем общие паттерны работы с данными. Это означает, что сначала мы применяем принцип унификации методов работы данных и кодогенерацию, т. е. необходимые процедуры по обработке данных возникают в процессе работы с данными, когда генерируются все необходимые инструкции. 

Кроме того, мы стремимся следовать принципу настройки вместо разработки, т. е. использовать уже разработанные методы для всех таблиц для обработки данных. Фактически мы применяем определенную последовательность:

— настройка источников,

— настройка необходимых заданий на загрузку данных,

— загрузка данных.


Сведение задач разработки к настройке

ELT-фреймворк применяется:

  • как ядро корпоративного хранилища данных. ELT-фрейморк обеспечивает функциональность, необходимую, чтобы развивать хранилище, подключать новые источники, развивать витрины и т. д.;

  • для декомпозиции процесса разработки, когда каждый сотрудник в команде играет ключевую роль: аналитик работает с данными, архитектор создает модель данных, разработчик обеспечивает выполнение необходимых процессов загрузки данных и т. д.;

  • в рамках использования ELT-парадигмы, когда обработка данных выполняется средствами платформы;

  • для оптимизации под MPP-платформу, при этом Greenplum — это MPP СУБД;

  • для оркестрации на любых инструментах.

Применение методологии Data Vault

Data Vault — популярная современная методология, в которой соблюдаются базовые принципы. Эта методология дает ответы на многие вопросы, возникающие в отношении хранилищ данных.

Data Vault позволяет контролировать и отслеживать прозрачные связи между сущностями модели.

Data Vault обеспечивает унификацию подходов к ведению таблиц и процессов загрузки. Учитывая строгость методологии, которая накладывает определенные ограничения, Data Vault позволяет использовать такие ограничения в свою пользу и строить очень эффективные процессы по работе с такими таблицами.

Data Vault использует хэш-ключи по MD5 или SHA-1 для PL/FK и, соответственно, при построении детального слоя при загрузке данных можно рассчитывать ключи в другой системе и эффективно объединять в общие объекты уже в Greenplum.

Мы применяем принципы append-only на основных таблицах Data Vault — Hub, Sat, Link, т.е. можем записывать новые данные без обновления данных в таблицах, что позволяет строить такие решения, как ELT Framework.

Преимущества ELT Framework

Можно выделить следующие основные преимущества ELT Framework:

  • Сокращение времени на разработку. Подключение новых таблиц из систем-источников к КХД может занимать всего несколько часов.

  • Повышение эффективности.

  • Снижение time-to-market — повышение скорости передачи бизнесу необходимых данных, т. е. возможность быстро подключать таблицы к хранилищу и загружать данные, быстро строить детальный слой и витрины на основании новых данных и т. д.

  • Снижение требований к квалификации команды развития КХД благодаря упрощению работы с хранилищем и активное привлечение аналитиков для работы с настроенными механизмами.

  • Контроль и следование принципам. Архитектура фреймворка унифицирует подходы к обработке данных и, соответственно, обеспечивает целостность архитектуры и возможность контролировать развитие хранилища.

  • Сокращение совокупных затрат на задачи развития КХД и ELT.

Real-time framework

Real-time framework появился в промышленных проектах, когда пришлось обрабатывать большие объемы телеметрии и других данных. Именно тогда мы пришли к выводу, что существуют стандартные сценарии обработки телеметрии, которые необходимо предусмотреть в готовом фреймворке, чтобы обеспечивать значительно более быструю и эффективную реализацию пилотных и промышленных проектов. Текущий функционал этого фреймворка может быть масштабирован на любую отрасль, в которой приходится работать с телеметрическими данными.


Real-time framework 

Фреймворк состоит из модуля настройки расчетов, в котором можно задавать расчетные формулы на основе получаемых показателей. Можно производить расчеты любой сложности, которые поддерживает стандартный калькулятор. Расчеты выполняются в режиме near real time и могут производиться без привлечения экспертов благодаря готовому функционалу расчетов по формулам.

Фреймворк обеспечивает настройку расчетов и обработку потоковых данных, которые передаются в Kafka с датчиков оборудования. Для быстрого подключения к источникам данных, в том числе промышленным, мы используем NiFi. NiFi также поддерживает промышленные протоколы для работы с телеметрией, например MQTT. Кроме того, можно использовать прекрасное расширение NiFi — MiNiFi которое позволяет собирать данные с помощью агентских технологий.

Решение является максимально масштабируемым. Мы получаем потоковые (телеметрические) данные, используем модуль расчетов и расчетные формулы, после чего расчеты сохраняются в хранилище данных, к которому уже можно подключать BI-аналитику и математические модели.

При разработке потоковых математических моделей всегда остро стоит вопрос проверки качества поступающих данных (телеметрии). Благодаря модулю потоковых расчетов можно предусмотреть все эти правила и проверить корректность поступающих данных, наличие всплесков и т. д.

Таким образом, вы получаете готовое решение «из коробки», которое позволяет сократить время для реализации как аналитических сценариев для Real-time framework, так и для построения простых дашбордов и внедрения систем предиктивной аналитики.

Инструменты пользователя

  • Система НСИ — гибкая система нормативно-справочной информации для классификации показателей с возможностью создания расчетных параметров и ведением иерархических моделей. В ней задаются расчетные и телеметрические показатели, которые должны поступать в систему.

  • Дашборды — информационные стенды с лаконично представленными статистическими данными и ключевыми метриками. Чаще всего информация представлена с элементами иконографики.

  • Ad hoc аналитика — нестандартные отчеты, которые генерируются с помощью нерегламентированных запросов (ad hoc query) к базе, хранилищу или витрине данных посредством визуального интерфейса.

  • Стандартизированная отчетность — набор документов, состав атрибутов которых зафиксирован и не подлежит изменению. Используется в качестве источника принятия управленческих и экономических решений в отношении предприятия.

  • Рабочее место Data Science специалиста — набор инструментов Data Science для проверки гипотез, построения математических моделей с использованием специализированных библиотек с доступом даже к потоковым данным. Благодаря единой точке доступа, к данным достаточно легко подключаться. Кроме того, модулем нормативно-справочной информации задается стандартизированная модель данных. Соответственно, можно подключиться из стандартного Jupiter со стандартным Python и разрабатывать и реализовывать свои математические модели.

Примеры визуализации

Платформа обеспечивает возможность анализа данных за длительный период:

  • Анализ выполнения KPI производства за отчетный период.

  • Гибкий инструментарий для выявления зависимостей (построение трендов, корреляций и т. д.)


Примеры визуализации

После того как мы собрали отклонение показателей датчиков или данные онлайн-мониторинга, можно объединить все данные в дашборд, достаточно понятный для руководителей среднего звена, для демонстрации состояния сбора данных и результатов бизнес-процессов. Кроме того, можно построить тепловую карту анализа отклонений для выявления нежелательных закономерностей, с которыми необходимо бороться. Можно также «провалиться» в детальные показания датчиков и телеметрии, чтобы посмотреть, что происходит с каким-либо показателем и почему.

При использовании типового интерфейса, пользователю предлагается просмотр древовидной структуры предприятия, включая, например, отделения и установки, по которым отображаются собираемые показатели, на вкладке Показатели. Расчетные показатели задаются на вкладке Формулы. Дополнительные атрибуты, необходимые для построения математических моделей или дашбордов по различным показателям или временным рядам, задаются на вкладке Атрибуты.

В пользовательском интерфейсе можно заложить полную и исчерпывающую информацию обо всех данных, которые характеризуют, например, телеметрические показатели.


Типовой интерфейс для промышленного предприятия


Когда полезны Big Data из облака

Для бизнеса:

  • Начало работы с Big Data/запуск нового проекта с минимальными затратами и минимальным набором собственных компетенций. Благодаря возможностям облачных сервисов и оплате только используемых ресурсов в течение периода использования можно избежать серьезных инвестиций в создание инфраструктуры для проверки бизнес-гипотез и выявления факторов эффективности.

  • Платформа on-premise с высокой ТСО (Oracle, SAP) и, соответственно, высокой стоимостью поддержки и внедрения.

  • Немасштабируемая платформа больших данных (неэффективная реализация бизнес-задач). В случае использования решений, не масштабируемых горизонтально, рано или поздно вы можете столкнуться с тем, что платформа перестает масштабироваться, и вам придется изобретать все новые и новые костыли, чтобы заставить все работать. Архитектура становится все сложнее и в целом может поддерживаться только одной командой, т. е. вы не можете расширять свой функционал. Кроме того, растет стоимость сопровождения и реализации новых бизнес-кейсов.

Для ИТ:

  • Необходимо озеро данных, но не хватает собственных ресурсов. Ресурс для поддержки и озера, и инфраструктуры, необходимой для озера данных для работы с Big Data, можно переложить непосредственно на подрядчика, например, на компанию КРОК. КРОК обеспечивает все уровни поддержки и единую точку доступа для реализации задач поддержки, проработку архитектурных решений, архитектурного сопровождения решения и т. д. Компания КРОК максимально гибко прорабатывает различные варианты взаимодействия, в том числе всего объема поддержки с помощью заказчика.

  • Объемы данных растут, а возможности их обработки ограничены. Интересны случаи гибкой тарификации. По мере роста данных можно, во-первых, горизонтально масштабировать не только программные возможности, но и инфраструктуру. Например, приобретение оборудования всегда занимает время, часто несколько месяцев. В данном случае можно все сделать достаточно оперативно.

  • ИТ-специалисты перегружены задачами по обслуживанию хранилища данных. Если не приходится заниматься задачами поддержки, ИТ-специалисты могут заниматься уже более серьезными задачами для бизнеса, а не рутинной поддержкой. Если вы начинаете работать с Big Data с нуля, вам не обязательно нанимать сотрудников и выстраивать процесс работы с Big Data. Все эти задачи можно переложить на компанию-партнера.

  • Недостаток квалификации для выстраивания процессов работы с Big Data. Если собственных компетенций недостаточно, компания КРОК может подготовить концептуальный проект по реализации бизнес-сценария, чтобы максимально быстро запустить в продуктивное использование.

  • У команды недостаточно компетенций для работы с open source.

Преимущества облачной платформы больших данных

  • Сокращение time-to-market и быстрый старт проверки гипотез после внедрения необходимой инфраструктуры и оптимизации бизнес-процессов.

  • Финансовая выгода до 60% благодаря анализу рынка и оптимизации бизнеса (согласно информации из открытых источников и результатам проектов КРОК).

  • Быстрый старт проектов без больших инвестиций в оборудование.

  • Гибкая платформа с гибким биллингом.

  • Строгий SLA провайдера — поддержка платформы и инфраструктуры Big Data, т.е. независимость от собственных ресурсов, отсутствие необходимости мотивировать ИТ-персонал и т. д.

  • ИТ-персонал освобождается от рутинных задач, а затраты на обслуживание сокращаются почти в 3 раза (по результатам пилотных проектов КРОК Облачные сервисы).

  • Ускорение создания аналитических отчетов и, соответственно, скорости принятия бизнес-решений.

  • Быстрое масштабирование платформы с оплатой по факту использования ресурсов.

КРОК Облачные сервисы — сильный партнер в области облачных сервисов

  • КРОК Облачные сервисы работает на рынке c 2009 года, обслуживает более 550 заказчиков, предлагает круглосуточную поддержку 7 дней в неделю.

  • КРОК Облачные сервисы занимает первое место по качеству облачных сервисов в рейтинге Cnews 2020 года.

  • КРОК Облачные сервисы предлагает собственную сеть ЦОД уровня Tier III Gold.

  • SLA — 10 минут (компания быстро подключается к решению бизнес-задач).


На рынке инструментов Big Data ожидается рост на 11% в год

Объем мирового рынка решений и услуг для работы с большими массивами данных (Big Data) будет расти в среднем на 11% в год и в 2026 году достигнет 273,4 млрд долларов против 162,6 млрд долларов в 2021-м. Такой прогноз сделали аналитики MarketsandMarkets.

По их словам, большие данные используются компаниями и госорганами все чаще, поскольку они служат различным целям, таким как обнаружение мошенничества и управление рисками.

Ожидается, что на Северную Америку будет приходиться наибольшая доля рынка инструментов Big Data в ближайшие годы. В этом регионе технологии сбора данных из различных источников с последующим их объединением в единый пул и аналитика больших данных считаются высокоэффективными решениями в различных отраслях. При этом в Европа также постепенно внедряются эти передовые решения в бизнесе. В Азиатско-Тихоокеанском регионе наблюдается значительный рост использования больших данных из-за растущей цифровизации и всплеска спроса на системы с централизованным управлением.

Согласно данных исследовательской компании International Data Corporation (IDC), объем глобального рынка больших данных и бизнес-аналитики (BDA) в 2021 году составил 215,7 млрд долларов, увеличившись на 10,1% относительно 2020-го. В своих расчетах аналитики учитывают коммерческие закупки оборудования, программного обеспечения и услуг, связанных с BDA.

В IDC ожидают, что в ближайшие пять лет рассматриваемый рынок будет расти на 12,8% ежегодно благодаря восстановлению мировой экономики после пандемии коронавируса COVID-19.

Примерно треть расходов на большие данные и бизнес-аналитику в 2021 году пришлись на три отрасли: банковский сектор, дискретное производство и профессиональные услуги. Следующие три по размеру инвестиций в BDA сегмента — непрерывное производство, телеком и правительство — добавили рынку выручку в 47 млрд долларов по итогам текущего года. Наиболее быстрорастущие затраты в ближайшие годы ожидаются среди телекоммуникационных операторов.

Крупнейшей категорией рынка BDA являются ИТ-услуги, продажи которых в 2021 году превысили 85 млрд долларов. Расходы компаний на программное обеспечение в сфере BDA будут измеряться 82 млрд долларов, причем половина этой суммы придется на три типа приложений: инструменты для формирования запросов конечных пользователей, отчетов и анализа, а также хранилища реляционных данных и хранилища нереляционных аналитических данных. Расходы на ПО в сфере больших данных и бизнес-аналитики в ближайшие пять лет будут увеличиваться в среднем на 15,1%, прогнозируют в IDC.

Источник: DailyComm

облачные вычисления как основа бизнес-аналитики — CloudMTS на vc.ru

{«id»:335717,»type»:»num»,»link»:»https:\/\/vc.ru\/cloudmts\/335717-kak-vospolzovatsya-preimushchestvami-big-data-oblachnye-vychisleniya-kak-osnova-biznes-analitiki»,»gtm»:»»,»prevCount»:null,»count»:0,»isAuthorized»:false}

{«id»:335717,»type»:1,»typeStr»:»content»,»showTitle»:false,»initialState»:{«isActive»:false},»gtm»:»»}

{«id»:335717,»gtm»:null}

Согласно прогнозу IDC, к 2025 году общий объем цифровых данных, генерируемых во всем мире, вырастет более чем вчетверо: с 40 зеттабайт в 2020 году до 175 зеттабайт, в том числе благодаря растущему количеству устройств интернета вещей и датчиков.

Рынок Big Data не отстает. По информации из отчета ResearchAndMarkets, мировой рынок аналитики больших данных в конце 2019 года оценивался приблизительно в 41 млрд долларов. Эксперты считают, что в течение прогнозируемого периода (с 2020 по 2028 год) при средней динамике в 11,9% он вырастет до 115,13 млрд долларов.

Big Data — это огромные массивы разнородных данных, их нельзя обработать вручную или средствами стандартных офисных приложений. О том, как компании из разных отраслей используют большие данные и как облачные инструменты помогают к ним присоединиться, — поговорим в этой статье.

Если данные, то только большие

Пользу в виде увеличения прибыли или, к примеру, роста аудитории может принести далеко не любая информация. Бизнесу нужны большие данные.

Детальная информация о том, какие товары приобрели все жители России во всех супермаркетах страны, каким способом, по каким ценам, к какой категории относятся товары, с какими скидками они были куплены.

Статистика продаж супермаркета у дома за 2020 год.

Признаки и виды больших данных

Есть и более конкретные критерии, позволяющие отнести данные к категории Big Data. Сегодня выделяют 6 признаков больших данных:

  • Volume — объем данных должен превышать 150 Гб в сутки.
  • Velocity — скорость накопления и обработки данных: объем Big Data растет постоянно, поэтому для их обработки нужны специальные технологичные инструменты.
  • Variety — разнообразие типов данных: они могут быть структурированными, неструктурированными или частично структурированными.
  • Veracity — достоверность и самого массива данных, и результатов аналитики.
  • Variability — изменчивость. Потоки Big Data могут иметь свои пики и спады в зависимости от сезона, социальных явлений, изменений в политической ситуации и других факторов.
  • Value — ценность.

Источники больших данных

Большие данные генерируются совершенно разными ресурсами. Классическими источниками больших данных признаются IoT (интернет вещей) и социальные медиа. Однако Big Data также могут генерироваться из внутренней информации компаний и даже астрономических наблюдений.

Примеры источников Big Data:

  • непрерывно поступающие данные с измерительных устройств;
  • события от радиочастотных идентификаторов;
  • потоки публикаций из соцсетей;
  • метеорологические данные;
  • потоки обезличенных данных о местонахождении абонентов сетей сотовой связи, устройств аудио- и видеорегистрации.

Где хранить большие данные? В традиционных файловых хранилищах неудобно работать с большими массивами неструктурированных данных: усложняется иерархическая структура папок, увеличивается время поиска нужной информации, снижается скорость доступа. Хранить миллиарды единиц контента различных форматов удобно в Объектом облачное хранилище S3. Хранилище расширяется автоматически вместе с ростом объема данных, без ограничений и дополнительных настроек со стороны пользователя.

Попробуйте тест-драйв

Как большие данные используются в различных отраслях

Данные с каждым годом все глубже проникают во все сферы современной жизни. К Big Data подключаются компании из самых разных отраслей бизнеса. Посмотрим, кто и как извлекает пользу из Big Data на практике.

Промышленность. Производственные предприятия активно внедряют IoT-решения: снабжают используемое оборудование и помещения разнообразными датчиками, а затем анализируют полученные данные. Как результат — становится проще моделировать производственные процессы и улучшать их, а также предотвращать аварии и сбои.

Добывающие предприятия. Ранее для поиска месторождений природных ресурсов приходилось вручную анализировать множество параметров. Сейчас аналитика больших данных помогает находить закономерности между состоянием почвы, температурой пород, множеством других факторов и повышать эффективность поиска мест, где потенциально могут залегать полезные ископаемые.

Логистика. Довезти товар из точки А в точку Б просто только в школьных учебниках по математике. Для организации действительно эффективной логистики требуется учесть множество факторов: дорожные пробки, погодная ситуация, состояние транспортных средств, количество и расположение АЗС. Big Data позволяет эффективнее планировать загрузку складов, маршруты и сроки доставки путем анализа всех факторов и их совокупного влияния.

Ретейл. Вне зависимости от того, рассматриваем ли мы офлайн- или интернет-магазины, данные о поведении покупателя тоже могут выступать в роли Big Data. Грамотный анализ позволяет повышать точность рекомендаций, организовывать актуальные акции и спецпредложения и персонализировать предложения.

Финансовый сектор. На основе больших данных банки и финансовые организации могут с высоким уровнем точности оценивать кредитоспособность потенциального заемщика и минимизировать количество клиентов, которые испытывают трудности при возврате кредитных средств.

Big Data активно используется и в других отраслях:

  • сельскохозяйственные предприятия внедряют IoT из области точного земледелия;
  • медицинские учреждения — для повышения точности постановки диагноза и раннего обнаружения заболеваний;
  • фармацевтические компании анализируют большие данные, чтобы создавать новые лечебные средства, минимизируя побочные действия и повышая эффективность;
  • спортивные клубы анализируют большие массивы данных с соревнований и на основе полученных результатов разрабатывают новые стратегии поведения игроков.

Однако просто собирать данные и «рисовать» красивые отчеты недостаточно. Big Data всегда должна иметь какой-то полезный для бизнеса результат, который можно учитывать в дальнейшей работе и, опираясь на сделанные выводы, принимать управленческие решения.

Наибольшую ценность анализ больших данных представляет для следующих бизнес-процессов:

  • обслуживание клиентов;
  • планирование ИТ;
  • продажи;
  • финансовый учет;
  • планирование ресурсов;
  • маркетинг;
  • HR;
  • цепочки поставок.

Как обрабатывать большие данные и повышать эффективность бизнеса

Обрабатывать большие данные можно с использованием собственных ИТ-ресурсов. Однако у этого подхода есть недостатки:

  • Высокая стоимость на старте. Для построения собственной платформы вам понадобится закупить оборудование, настроить его, обзавестись подходящими инструментами и ИТ-командой, которая возьмет на себя обслуживание этой платформы. А значит, капитальных расходов (CAPEX) не избежать.
  • Низкая эластичность. В процессе вам так или иначе придется масштабировать ресурсы, ведь при запуске проекта точно предсказать будущую нагрузку невозможно. В случае с собственной ИТ-площадкой это длительный и дорогостоящий процесс. Конечно, можно сразу закупить большой объем ИТ-оборудования. Однако в этом случае вы рискуете столкнуться с недоутилизацией мощностей и будете вынуждены содержать простаивающие серверы.

Строительство собственной площадки далеко не всегда целесообразно, поэтому коммерческий сектор все чаще обращается к услугам сервис-провайдеров. На сегодняшний день около 73% компаний используют для обработки проектов Big Data облачные сервисы. Cloud-платформы являются основными инструментами для приложений анализа больших данных. При этом для работы с Big Data компании из сферы крупного бизнеса, как правило, используют гибридные облачные решения, в то время как у малого и среднего бизнеса популярны платформы в формате публичных облаков.

Cloud First — тренд № 1 в Big Data

Компании внедряют облачные технологии и используют виртуальные мощности провайдеров как платформу хранения и анализа больших данных. В частности, все большую популярность приобретают решения в формате PaaS (Platform as a Service) и IaaS (Infrastructure as a Service) на базе графических ускорителей.

IaaS на GPU для аналитики больших данных

Клиенты используют наш сервис GPU SuperCloud для самых разных целей:

  • Запуск «тяжелых» приложений для решения ресурсоемких задач — например, Autodesk, 3ds Max и т. п.
  • Высокопроизводительные вычисления, связанные с обработкой видео, распознаванием лиц и речевыми технологиями.
  • Работа с технологиями искусственного интеллекта, нейросетями, Data Science и Big Data.

Иными словами, GPU SuperCloud оптимален для сценариев, когда компании нужно быстро получить высокопроизводительные ресурсы с гарантированным уровнем доступности и иметь возможность гибко их масштабировать.

Предлагаем заглянуть в архитектуру решения. На чем построен GPU SuperCloud:

  • Вычислительные серверы Huawei G5500 и DGX для работы с AI высокопроизводительными вычислениями.
  • Поддержка технологии RDMA over CE для ускорения обмена данными при распределенных вычислениях.
  • Ускорители NVIDIA Tesla V100 32GB для решения задач аналитики больших данных и сокращения времени на принятие решений.
  • Высокоскоростной интерконнект — технология Mellanox 100GE с минимальными задержками.
  • CPU с частотой от 3 ГГц — мощные виртуальные процессоры в оптимальной конфигурации под ваши задачи.
  • All-Flash SSD-хранилища — отказоустойчивые диски для сверхбыстрого доступа к хранимым и обрабатываемым данным.

Несмотря на всю мощь, работать с GPU SuperCloud так же просто, как и с обычным публичным облаком. Сервис существенно снижает порог входа в мир больших данных. Вы можете выбрать одну из восьми доступных конфигураций, а если пока не уверены, что GPU SuperCloud сможет решить ваши задачи, — рекомендуем запросить тест-драйв.

алгоритмы, библиотеки, инструменты на базе Python в Екатеринбурге

Курс знакомит с основными понятиями теории Больших Данных, важнейшими алгоритмами их обработки и практической организации работы с ними на примере Hadoop. В курсе дается обзор основных математических алгоритмов для анализа данных и машинного обучения. Рассматриваются алгоритмы обучения с учителем и без учителя, а также способы применения математического аппарата к решению конкретных задач машинного обучения. В качестве практических примеров демонстрируются наиболее популярные инструменты и библиотеки на базе Python: Anaconda, NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit и TensorFlow.

Стоимость курса

78 000 руб

Заказать

Цели курса:

  • Дать обзор технологиям Больших Данных.

  • Практически продемонстрировать популярные подходы к организации обработки Больших Данных.

  • Продемонстрировать современные алгоритмы машинного обучения и указать сферы их применения.

  • Практически показать работу с популярной платформой Anaconda для разработок в области машинного обучения.

  • Продемонстрировать применение важнейших библиотек и инструментов для анализа данных: NumPy, Pandas, Scikit, Matplotlib, TensorFlow.

Аудитория

Для специалистов в области анализа данных, для проектировщиков систем машинного обучения и для специалистов, занимающихся поддержкой систем обработки Больших Данных.

От слушателя требуется

Минимальное знакомство с Linux и Python приветствуется, но не обязательно. Базовое техническое образование обязательно.

Содержание курса

  • Описание методов, задач обработки и области применения технологий Big Data.
  • Основные характеристики больших данных и их влияние на сбор, хранение, обработку и анализ данных.
  • Критерии аналитических задач, решение которых предпочтительно с использованием технологий Big Datа.
  • Кластеры Hadoop и алгоритмический базис MapReduce.
  • Практический пример: построение кластера Hadoop и работа с ним.
  • Платформа Anaconda как удобный инструмент работы с машинным обучением.
  • Практический пример: возможности библиотек Python NumPy и Pandas.
  • Обзор методов бизнес-аналитики.
  • Методы машинного обучения (задача классификации и кластеризации, в частности задача формирования статистических выборок).
  • Введение в бизнес-аналитику с использованием методов класса machine learning.
  • Практический пример: Scikit.
  • Языки и модели программирования, используемые в технологиях Big Data.
  • Средства визуализации.
  • Практический пример: использование Matplotlib.
  • Архитектура верхнего уровня Big Data решений.
  • Ограничения текущих технологий Big Data.
  • Практический пример: использование TensorFlo

ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA КАК ИНСТРУМЕНТ ИНТЕНСИФИКАЦИИ ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ | Опубликовать статью ВАК, elibrary (НЭБ)

ТЕХНОЛОГИИ BIG DATA КАК ИНСТРУМЕНТ ИНТЕНСИФИКАЦИИ
ИННОВАЦИОННОЙ АКТИВНОСТИ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ СИСТЕМЫ

Научная статья

Ярушкина Н.А.1, *, Малахов В.В.2

1, 2 Томский государственный педагогический университет, Томск, Россия

* Корреспондирующий автор (natali1598[at]rambler.ru)

Аннотация

В статье проведен анализ использования технологий Big Data в различных сферах функционирования субъектов хозяйствования, в т.ч. в образовании. Цель представленного исследования – на основании результатов анализа отечественного и зарубежного опыта показать, что большие данные являются инструментом интенсификации инновационной активности образовательной сферы. Результаты проведенного исследования могут служить информационной основой для принятия управленческих решений по расширению спектра применения технологий Big Data в инновационной деятельности образовательных организаций.

Ключевые слова: технологии Big Data, инновационная активность, сфера образования, эффективность функционирования.

BIG DATA AS A TOOL FOR INTENSIFYING THE INNOVATIVE ACTIVITY OF THE EDUCATIONAL SYSTEM

Research article

Yarushkina N.A.1, *, Malakhov V.V.2

1, 2 Tomsk State Pedagogical University, Tomsk, Russia

* Corresponding author (natali1598[at]rambler.ru)

Abstract

The current article analyzes the use of big data in various areas of the functioning of business entities, including the field of education. Based on the results of the analysis of domestic and foreign experience, the research attempts to demonstrate that big data technologies is a tool for intensifying the innovative activity of the educational sphere. The results of the study can serve as an information basis for making management decisions to expand the range of applications of big data technologies in the innovative activities of educational organizations.

Keywords: big data, innovation activity, education, efficiency.

Введение

Ввиду увеличения объемов передаваемых данных и масштабирования глобальной сети очевидной стала необходимость в новых инструментах и подходах к извлечению знаний из значительных объемов информации. Вне всяких сомнений подобные коренные изменения в подходах к созданию, хранению и обработке информации, аттестуемые как проявление инновационной активности, не могут не коснуться образования, что говорит об актуальности представленного направления исследования.

В историческом масштабе мировая экономика совсем недавно приступила к изучению технологий Big Data, но уже сейчас, активно проработав с данными программными решениями 5-6 лет, можно отыскать и скорректировать аномалии рынка, создать новые продукты и услуги, что в свою очередь повышает эффективность менеджмента на любом из уровней управления [1].

Основная часть

В настоящее время, когда большие данные перестали быть новыми и неизученными объектами, их важность значительно возросла. Сегодня эксперты прогнозируют доступность возможности использования Big Data не только государственными структурами, но и организациями, в т.ч. образовательными, позволяя им по результатам анализа больших объемов данных строить модели принятия управленческих решений. Это может быть реализовано посредством создания и использования таких объектов и технологий, как облачные хранилища, формирование которых обеспечивает хранение, быструю и экономичную обработку данных, искусственный интеллект – технология, преимуществом которой является способность к обучению не на основе паттернов, а на основе метода стимул-реакция, Blockchain – технология, позволяющая ускорить и упростить многочисленные интернет-транзакции, в т.ч. международные, и снизить затраты на их проведение и др.

К числу основных причин популярности больших данных в современных условиях следует отнести, во-первых, рост объемов информации [2]. Так, например, в 2020 году объем всей информации в мировом масштабе составил 60 зеттабайт, что почти в 10 раз превышает объем информации в 2010 году. Из этих 60 зеттабайт 75% неструктурированные данные, в которых кроется самая полезная информация. Из этих 60 зеттабайт 94% информации создается в цифровом виде, посредством интернет-источников и привлечением новых пользователей [3]. В связи с этим уже с 2014 года ИТ-рынок получил существенные объемы инвестиций в узкоспециализированные компании, нацеленные на совершенствование технологий больших данных и инструменты для работы с искусственным интеллектом. Во-вторых, изначально работу с большими данными могли позволить себе только крупные международные корпорации, к числу которых относятся Amazon, Microsoft и Google, располагающие в совокупности 3500000 серверов (больше, чем у всех вместе взятых компаний на данный момент), что позволило им выйти в лидеры и извлекать выгоду от хранения и обработки информации первыми. Однако сейчас, благодаря развитию облачных сервисов, можно наблюдать смещение тренда обработки больших массивов информации в область малого и среднего бизнеса. Это связано с тем, что бизнес предъявляет спрос на решения, позволяющие повысить эффективность работы и минимизировать возможные риски компании.

В условиях «коронакризиса», когда стоимость разработки, внедрения и использования каких-либо ИТ-технологий, в т.ч. технологий больших данных крайне велика, можно наблюдать спрос на услуги российских провайдеров облачных сервисов. Здесь можно отметить такие преуспевающие компании, как Yandex, Сбербанк и Mail Group. В последнее время активным внедрением облачных сервисов заинтересовались МТС и МегаФон, что подтверждает привлекательность и перспективы данного рынка. В 2010 году появились первые попытки решить все больше нарастающую проблему больших данных [4]. Различными мелкими компаниями и стартапами были выпущены программные утилиты, которые были направлены на решение минимизации рисков при использовании большого объема данных.

Массовое распространение технологий Big Data и принципиально новых моделей использования различно рода устройств и интернет-сервисов послужило отправной точкой для проникновения больших практически во все сферы деятельности. В первую очередь, научно-исследовательскую деятельность, коммерческий сектор и государственное управление. Не является исключением и сфера образования.

Технологии больших данных – это множество способов хранения, обработки, анализа информации, которую в связи с отсутствием четкой структуры, огромной скорости и объема пополнения, невозможно обработать классическими приемами статистического анализа. Благодаря технологиям Big Data, различного рода структуры, в частности и образовательные, получили невероятно мощные инструменты по анализу поведения и предпочтения своей целевой аудитории, на основании которого можно полностью персонализировать различного рода товары и услуги и точечно предлагать их клиенту в режиме онлайн. Это в свою очередь повышает эффективность и качество управления, поэтому в настоящее время технологии Big Data являются неким катализатором мировой экономики. Использование Big Data в образовании способно дать интенсивную и своевременную возможность реорганизовать образовательную систему в целом и образовательные организации в частности, проявить скрытые стороны инновационного потенциала последних. Следует отметить, что для образовательных организаций инновационный потенциал может быть проявлен в сочетании использования накопленных данных с так называемыми dark data – «темными данными», к которым относятся сообщения электронной почты, мультимедиа и другой подобный контент. Наиболее полезными в мировом сегменте продукты для решения проблем Big Data в сфере образования, согласно статистическим данным, – аналитические платформы In-memory и NoSQL. 15% и 12% рынка соответственно занимают аналитическое ПО Log-file и платформы Columnar [5].

Одним из наиболее важных аспектов развития системы образования является способность делать обоснованные выводы о необходимости изменения используемых подходов или предпринимаемых действий. Учитывая важность сферы образования, современная тенденция смещается в сторону изучения роли больших данных в обозначенной сфере [6].

Образовательная система непрерывно создает и накапливает значительный объем данных, и вопрос о системной работе с этими данными сегодня можно назвать одним из самых значимых. Современные исследования охватывают такие темы, относящиеся к большим данным в образовании, как поведение и успеваемость учащихся, моделирование и хранилище образовательных данных, улучшение образовательной системы и интеграция больших данных в учебную программу [7].

В сфере образования большой объем данных создается с помощью онлайн-курсов, преподавания и обучения. С появлением больших данных у преподавателей появляется возможность получения доступа к успеваемости учащихся, схемам обучения и быстрого предоставления отзывов. Своевременная и конструктивная обратная связь, в свою очередь, мотивирует учащихся, положительно влияя на их успеваемость [8]. Академические данные могут помочь педагогам анализировать свою деятельность и влиять на изменения в соответствии с потребностями и требованиями обучающихся, в комплексном расширении образовательных компетенций, а университетам дать новое представление о планировании программ смешанного обучения, сочетающих обычное обучение с обучением через Интернет.

Таким образом, большие данные могут быть признаны как важный аспект инноваций, который в последнее время привлекает большое внимание как ученых, так и практиков [9]. Big Data становятся мощным инструментом проявления инновационной активности в трансформации образования, позволяя переосмыслить подходы, сократить «пробелы» и адаптировать опыт, накопленный в других сферах, для повышения эффективности функционирования образовательной системы [10]. При этом весьма актуальной остается задача описания технологий оперирования большими данными, направленных на развитие образовательных систем посредством выявления сформированных закономерностей в системе образования.

Заключение

Большие данные как феномен уже оказывают сильное влияние на бизнес и социальную жизнь многих людей. Роль и возможности больших данных продолжают расти по мере усиления влияния компьютерных систем на всю социально-экономическую систему, в том числе – образовательную в контексте проявления ее инновационной активности в неразрывной связи с реальным сектором экономики [11]. На базе открытых и больших данных в будущем может быть реализован интеллектуальный анализ данных и аналитика данных, что даст возможность обеспечить глубокий анализ моделей образования и извлечь из них ценные знания.

Конфликт интересов

Не указан.

Conflict of Interest

None declared.

 

Список литературы / References

  1. Аналитика больших данных [Электронный ресурс] / CpderLessons.com. – URL: https://coderlessons.com/tutorials/bolshie-dannye-i-analitika/izuchiteanalitiku-bolshikh-dannykh/big-data-analytics-kratkoe-rukovodstvo (дата обращения: 13.01.2021).
  2. Фатьянов А.А. Большие данные в цифровой экономике: ценность и правовые вызовы / А.А. Фатьянов // Экономика. Право. Общество. – 2018. – № 4(16). – С. 37–40.
  3. Малахов В.В. Большие данные и аналитика в образовании / В.В. Малахов // Концептуальные подходы к образованию в современной эпохе: отечественный и зарубежный опыт: материалы XXV Всероссийской научно-практической конференции. 27 ноября 2020 г. – Ростов-на-Дону: изд-во Южного университета ИУБиП, 2020. – С. 282–287.
  4. Кодинг и вебмастеринг. Big Data для новичков [Электронный ресурс]. – URL: https://webstudio-uwk.ru/big-data-dlja-novichkov/ (дата обращения: 07.02.2021).
  5. Технологии больших данных big data. Что такое Big Data? Что это такое [Электронный ресурс]. – URL: https://asgard-gaming.ru/tehnologii-bolshih-dannyh-big-data-chto-takoe-big-data-chto-eto-takoe.html (дата обращения: 01.02.2021).
  6. Baig M. I. Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions [Electronic resource] / M. I. Baig, L. Shuib, E. Yadegaridehkordi // Int J Educ Technol High Educ. – 2020. – № 17(44). – URL: https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0 (accessed: 23.12.2020).
  7. Lnenicka M. Big and open linked data analytics: a study on changing roles and skills in the higher educational process [Electronic resource] / M. Lnenicka, H. Kopackova, R. Machova et al. // Int J Educ Technol High Educ. – 2020. – № 17(28). – URL: https://doi.org/10.1186/s41239-020-00208-z (accessed: 22.01.2021).
  8. Tempelaar D. T. In search for the most informative data for feedback generation: learning analytics in a data-rich context / D. T. Tempelaar, B. Rienties, & B. Giesbers // Computers in Human Behavior. – 2014. – № 47. – P. 1–11.
  9. Aguilar S. J. Learning analytics: At the nexus of big data, digital innovation, and social justice in education / S. J. Aguilar // TechTrends. – 2018. – № 62(1). – P. 37–45.
  10. Rodríguez-Triana M. J. Learning analytics in small-scale teacher-led innovations: ethical and data privacy issues / M. J. Rodríguez-Triana, A. Martínez-Monés, & S. Villagrá-Sobrino // Journal of Learning Analytics. – 2016. – № 3(1). – 43–65.
  11. Ярушкина Н.А. Развитие инновационной активности университетов с учетом интересов компаний реального сектора экономики / Н.А. Ярушкина // Экономика и предпринимательство. – 2020. – № 6(119). – С. 1212–1217.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Analitika bol’shih dannyh [Big data analytics] [Electronic resource] / CpderLessons.com. – URL: https://coderlessons.com/tutorials/bolshie-dannye-i-analitika/izuchiteanalitiku-bolshikh-dannykh/big-data-analytics-kratkoe-rukovodstvo (accessed:01.2021). [in Russian]
  2. Fat’janov A. A. Bol’shie dannye v cifrovoj jekonomike: cennost’ i pravovye vyzovy [Big Data in the Digital Economy: Value and Legal Challenges] / А. А. Fat’janov // JEKONOMIKA. PRAVO. OBSHHESTVO [ECONOMY. RIGHT. SOCIETY]. – 2018. – № 4(16). – P. 37–40. [in Russian]
  3. Malahov V. V. Bol’shie dannye i analitika v obrazovanii [Big data and analytics in education] / V. V. Malahov // Konceptual’nye podhody k obrazovaniju v sovremennoj jepohe: otechestvennyj i zarubezhnyj opyt: materialy XXV Vserossijskoj nauchno-prakticheskoj konferencii. 27 nojabrja 2020 g. [Conceptual approaches to education in the modern era: domestic and foreign experience: materials of the XXV All-Russian scientific and practical conference. 27 November 2020] –Rostov-on-Don: publishing house of the Southern University IUBiP, 2020. – P. 282–287. [in Russian]
  4. KODING I VEBMASTERING. Big Data dlja novichkov [CODING AND WEBMASTERING. Big Date for beginners] [Electronic resource]. – URL: https://webstudio-uwk.ru/big-data-dlja-novichkov/ (accessed:02.2021). [in Russian]
  5. Tehnologii bol’shih dannyh big data. Chto takoe Big Data? Chto jeto takoe [Big data technologies big data. What is Big Data? What it is] [Electronic resource]. – URL: https://asgard-gaming.ru/tehnologii-bolshih-dannyh-big-data-chto-takoe-big-data-chto-eto-takoe.html (accessed: 01.02.2021) [in Russian]
  6. Baig M. I. Big data in education: a state of the art, limitations, and future research directions [Electronic resource] / M. I. Baig, L. Shuib & E. Yadegaridehkordi // Int J Educ Technol High Educ. – 2020. – № 17(44). – URL: https://doi.org/10.1186/s41239-020-00223-0 (accessed: 23.12.2020).
  7. Lnenicka M. Big and open linked data analytics: a study on changing roles and skills in the higher educational process [Electronic resource] / M. Lnenicka, H. Kopackova, R. Machova et al. // Int J Educ Technol High Educ. – 2020. – № 17(28). – URL: https://doi.org/10.1186/s41239-020-00208-z (accessed: 22.01.2021).
  8. Tempelaar D. T. In search for the most informative data for feedback generation: learning analytics in a data-rich context / D. T. Tempelaar, B. Rienties, B. Giesbers // Computers in Human Behavior. – 2014. – № 47. – P. 1–11.
  9. Aguilar S. J. Learning analytics: At the nexus of big data, digital innovation, and social justice in education / S. J. Aguilar // TechTrends. – 2018. – № 62(1). – P. 37–45.
  10. Rodríguez-Triana M. J. Learning analytics in small-scale teacher-led innovations: ethical and data privacy issues / M. Rodríguez-Triana, A. Martínez-Monés, & S. Villagrá-Sobrino // Journal of Learning Analytics. – 2016. – № 3(1). – P. 43–65.
  11. Jarushkina N. A. Razvitie innovacionnoj aktivnosti universitetov s uchetom interesov kompanij real’nogo sektora jekonomiki [Development of innovative activity of universities taking into account the interests of companies in the real sector of the economy] / N. A. Jarushkina // Jekonomika i predprinimatel’stvo [Economy and entrepreneurship]. – 2020. – № 6(119). – P. 1212–1217. [in Russian]

Юриспруденция и начала анализа: как юристы используют технологии Big Data

Юрфирмы, не слишком восприимчивые к технологиям, могут остаться на периферии рынка – во всяком случае, так считают зарубежные аналитики. На этот раз они грозят печальными последствиями тем, кто не использует в работе Big Data – анализ больших массивов данных. Как именно инструмент, который первым оценили рекламщики, помогает в работе юристам и меняет юрбизнес?

Каждый день пользователи интернета создают в 70 раз больше данных, чем содержит вся библиотека Конгресса США – 2,5 млрд пользователей генерируют 2,5 квинтиллиона байт данных. Всякий раз, когда пользователь заходит на сайт или пишет сообщение по электронной почте, где-то в мире стоит компьютер, который отслеживает эти действия и регистрирует их в онлайн-профиле пользователя. Собранная информация используется для эффективной рекламы – технология, работающая не первый год. «Тихая революция» Big Data – технологий, которые позволяют анализировать данные в их первоначальном состоянии, без дополнительного структурирования, давно произошла. Возможности анализа больших массивов данных с помощью сложных математических алгоритмов теперь используются в целом ряде сфер для улучшения клиентского сервиса, анализа ситуации на рынке или таргетированной рекламы. Юриспруденция – не исключение. Как могут пригодиться современные методы исследования в работе юриста, таят ли они в себе опасности – или новые возможности?

«Если условно обозначить основные направления, по которым юристы пересекаются с новой технологией в последние несколько лет, можно выделить три направления: во-первых, большие данные, которые юристы используют в работе; во-вторых, big data, работающая вместо юристов; и третье направление – большие данные как явление, с которыми юристам приходится сталкиваться», – схематично обозначает ситуацию Иван Бетгин, директор и соучредитель некоммерческого партнёрства «Информационная культура», специалист по открытым данным.

Довести до автоматизма


 

Первое направление, в рамках которого юристы работают с анализом Big Data, – использование массивов данных для автоматизации работы с целью поиска разного рода несоответствий или наоборот, возможностей – в законах, отмечает Иван Бетгин. «Особенно это актуально для стран с «common law» – общей системой права», – замечает он. Так, например, успешно работает система прогнозирования вероятности прохождения законов через Конгресс США.

Анализ данных существенно помогает в судебной практике, отмечает Иван Апатов, управляющий партнёр White Collar Strategy: «Например, получить краткое и содержательное заключение на основании анализа сотен судебных актов. Экономит время и деньги. Создает преимущество перед оппонентами». Хотя, по его словам, Big Data для российских юрфирм – это всё ещё «брюки на вырост»: «К сожалению, сейчас автоматизировать эту работу сложно в связи с ограничениями в системе электронного правосудия».

За рубежом же юрфирмы, особенно крупные, уже начали использовать большие данные в ежедневной работе. Наглядный пример – электронный ассистент ROSS, программа, созданная в компании ROSS Intelligence и работающая на когнитивном компьютере IBM Watson, оснащённом вопросно-ответной системой искусственного интеллекта. Она использует естественный язык для того, чтобы понять вопросы юристов и сообщить им информацию по интересующим их судебным делам и законодательству с необходимыми ссылками, и применяется теми, кто анализирует контракты (см. «Робот, а не человек: как искусственный интеллект перестроит работу юристов»). Другой калифорнийский стартап, Lex-Machina, в числе клиентов которого Google и Nike, анализирует споры в сфере интеллектуальной собственности и создает структурированные базы из открытых данных – например, с использованием судебных документов. Он помогает юристам предположить исход дела или выбрать правильную стратегию действий в суде. Аналогичные системы помогут и подобрать удобную юрисдикцию для спора.

Прогнозы, которые составляют машины, со временем становятся всё точнее. Так, на сегодняшний день команде исследователя Даниэля Каца из Университета Мичигана удается угадать решения ВС США с точностью до 70%. Можно просчитать, какие аргументы работают для большинства, а что имеет значение для конкретного судьи. Также благодаря анализу массивов данных юрфирме проще понять, стоит ли вообще браться за дело: если раньше подобное исследование вопроса отнимало до 20 дней, то сегодня благодаря технологиям оно займёт 20 минут, отмечают в калифорнийской фирме Dummit, Buchholz & Trapp.

Выгодно это не только юристам, но и обществу в целом. “Сокращение временных затрат юристов на подготовку к делу теоретически позволит уменьшить счёт за юруслуги и сделать правосудие доступнее”, – уверен Ник Рид, один из основателей системы анализа данных в области юриспруденции Ravel Law. Основанная в 2012 году компания Рида и его коллеги Дэниела Льюиса в отличие от популярных за рубежом LexisNexis и Westlaw, являющихся скорее поисковыми, чем аналитическими системами, дает пользователю инструменты для анализа. Например, система Judges Analytics позволяет исследовать и визуализировать, кто из судей будет более благосклонен к тем или иным аргументам. 

Правосудию анализ данных принесет не только доступность, но и качественно новый уровень рассмотрения вопросов, отмечают эксперты: в США уже есть примеры, когда результаты анализа больших данных из открытых источников были представлены в качестве доказательств в суде.

Компьютер вместо человека

Другое направление применения анализа больших данных – их использование для избавления человечества от юристов. Наглядный пример – история с автоматизацией поиска незаконных штрафов за парковку в Нью-Йорке, вспоминает Иван Бетгин. Тогда всего лишь один аналитик, сидящий за компьютером, нашел тысячи нелегально выписанных штрафов с помощью городских открытых данных.

Пока футурологи от права прогнозируют замену значительного числа юристов машинами, согласно более взвешенному взгляду на проблему, при наихудшем для юристов сценарии сокращение штата может составить не более 13%. Причем сократят только тех, кто занят рутинной работой: согласно исследованию, проведенному McKinsey & Co., 23% работы, выполняемой юристами, и 69% работы паралигалов могут быть автоматизированы с помощью современных технологий.

Решение примут за вас

Ещё одна область, где юристы сталкиваются с новой технологией анализа информации, – использование больших данных для разработки алгоритмов, которые начинают принимать решение за человека. Здесь и начинается наиболее проблемная зона, а именно, возникает вопрос к юристам о правоприменении в случае ошибок.

Согласно рекомендациям Американской ассоциации юристов АВА от 2012 года, юрист обязан быть в курсе перемен в профессии, в том числе связанных с рисками от использования технологий. То есть, если вы недостаточно информированы о рисках, связанных с, например, большими данными, это вполне можно расценивать как недобросовестность – со всеми вытекающими последствиями. Для корпоративных клиентов вопрос заключается в том, могут ли предиктивные возможности анализа повлечь за собой большую ответственность по идентификации рисков. Другими словами, возрастет ли ответственность юрфирм за проблемы бизнеса с учётом того, что у них было больше возможностей предвидеть ситуацию. А если приложения, используемые для анализа больших массивов данных, проанализируют информацию неверно – повлечет ли это ответственность для юрфирмы? Пока эти вопросы остаются открытыми.

Другая сложность для юрфирм, использующих большие данные, заключается в том, что законодательство в этой области меняется ежедневно, как и сами технологии. Законодатели пытаются успеть за прогрессом, чтобы удовлетворить требования по защите персональной информации, отмечает американский исследователь Коузен О’Коннор, и юрфирмам приходится следить за новинками в законодательстве с удвоенным вниманием. Кроме того, законы в этой области меняются от юрисдикции к юрисдикции, так что риск нарушить те или иные законодательные нормы велик.

Лидеры рынка захватят инициативу

В американском исследовании 45 компаний, использующих Big Data, не оказалось ни одной юрфирмы – и это неудивительно с учётом того, что юрбизнес не всегда быстро реагирует на инновации. Но эксперты всё же сходятся во мнении: анализ больших данных неизбежно повлияет не только на работу юристов, но и на сам юрбизнес. Согласно результатам опроса, более чем 1000 компаний из 19 стран мира 85% респондентов уверены, что перемены будут значительными. Для крупных зарубежных компаний наличие стратегии по использованию бигдаты станет необходимостью для сохранения клиентов и поддержания соревновательности, отмечает британская LawGazette.

Пока анализ данных успешно используется для развития бизнеса. «Анализ информации о клиентах, включая компании, которые перестали обращаться за услугами, их арбитражной нагрузке, информационном контексте и актуальных проектах помогает найти правильный подход в построении отношений», – перечисляет случаи применения технологии Иван Апатов. Используют новшества и при рекрутинге, говорит Апатов: «Актуальные данные о выпускниках юридических факультетов, сотрудниках других юридических фирм и корпоративных юристах, включая информацию об их наградах, проектах, карьере, позволяет всегда держать машину отбора лучших кадров запущенной».

Еще одно из направлений, где уже используют большие данные, – анализ ценообразования на юррынке. Бигдату используют и юристы, и их клиенты. Первые – чтобы проанализировать собственные счета, расходы и то, как они выглядят на фоне конкурентов, вторые – для оптимального выбора консультанта. Особенный энтузиазм в последнем случае проявляют страховые компании и банки, которые разрабатывают инструменты для анализа и оптимизации расходов и вычисления наиболее успешных специалистов.

В итоге юрфирмы, использующие новые технологии по анализу данных, готовы предложить клиентам лучший сервис за меньшие деньги – ведь они, вероятно, уже проанализировали ценовую политику конкурентов. А те, кто медленнее приспосабливается к новым реалиям, в этом случае остаются в проигрыше, проигрывая более технологичным и клиентоориентированным компаниям.

10 лучших инструментов для работы с большими данными, о которых вы должны знать

Большие данные — это просто слишком большие и сложные данные, с которыми невозможно справиться традиционными методами обработки данных.

Большие данные требуют набора инструментов и методов для анализа, чтобы получить представление о них.

На рынке доступен ряд инструментов для работы с большими данными, таких как Hadoop, который помогает хранить и обрабатывать большие данные, Spark помогает выполнять вычисления в памяти, Storm помогает ускорить обработку неограниченных данных, Apache Cassandra обеспечивает высокую доступность и масштабируемость база данных, MongoDB обеспечивает кросс-платформенные возможности, поэтому у каждого инструмента для работы с большими данными разные функции.

Представьте, что вы находитесь на вершине игры в области больших данных, а ваш бизнес находится на седьмом небе от счастья, как Сачин Тендулкар в игре в крикет.

Так что же может помочь вам сиять ярко, как бриллиант, в мире больших данных?

Ответ — отличный набор инструментов для работы с большими данными .

«Хороший инструмент улучшает вашу работу. Отличный инструмент улучшает ваше мышление»

–  Джефф Дантеманн, соучредитель Coriolis

Анализ и обработка больших данных — непростая задача.Большие данные — это одна большая проблема, и для ее решения вам понадобится набор отличных инструментов для работы с большими данными, которые не только решат эту проблему, но и помогут вам добиться существенных результатов.

Этот блог дает представление о лучших инструментах для работы с большими данными, доступных на рынке.

Каковы лучшие инструменты для работы с большими данными?

Вот список 10 лучших инструментов для работы с большими данными —

  • Апач Хадуп
  • Апач Спарк
  • Флинк
  • Апач Шторм
  • Апач Кассандра
  • МонгоДБ
  • Кафка
  • Таблица
  • РапидМайнер
  • R Программирование

Большие данные в наши дни являются важной частью почти каждой организации, и для получения значительных результатов с помощью анализа больших данных необходим набор инструментов на каждом этапе обработки и анализа данных.

При выборе набора инструментов необходимо учитывать несколько факторов, например размер наборов данных, стоимость инструмента, тип выполняемого анализа и многое другое.

С экспоненциальным ростом больших данных рынок также наводнен их различными инструментами. Эти инструменты, используемые в больших данных, помогают повысить экономическую эффективность и, таким образом, увеличить скорость анализа.

Давайте подробно обсудим эти инструменты для работы с большими данными – 

1.Апач Хадуп

Apache Hadoop  – один из самых популярных инструментов в индустрии больших данных.

Hadoop — это платформа с открытым исходным кодом от Apache, работающая на общедоступном оборудовании. Он используется для хранения процессов и анализа больших данных.

Hadoop написан на Java. Apache Hadoop обеспечивает параллельную обработку данных, так как работает на нескольких машинах одновременно. Он использует кластерную архитектуру. Кластер — это группа систем, соединенных через локальную сеть.

Состоит из 3 частей-

  • Распределенная файловая система Hadoop (HDFS) — Это уровень хранения Hadoop.
  • Map-Reduce — Это уровень обработки данных Hadoop.
  • YARN — Это уровень управления ресурсами Hadoop.

Приведенный ниже GIF поможет вам легко понять архитектуру Hadoop —

Все, что было разработано, имеет и некоторые недостатки.Вот несколько сведений о Hadoop-

.
  • Hadoop не поддерживает обработку в реальном времени. Он поддерживает только пакетную обработку.
  • Hadoop не может выполнять вычисления в памяти.

2. Apache Spark

Apache Spark можно считать преемником Hadoop, поскольку он устраняет его недостатки. Spark, в отличие от Hadoop, поддерживает как обработку в режиме реального времени, так и пакетную обработку. Это система кластеризации общего назначения.

Он также поддерживает вычисления в памяти, что делает его в 100 раз быстрее, чем Hadoop.Это стало возможным благодаря уменьшению количества операций чтения/записи на диск.

Он обеспечивает большую гибкость и универсальность по сравнению с Hadoop, поскольку работает с различными хранилищами данных, такими как HDFS, OpenStack и Apache Cassandra.

Он предлагает API высокого уровня на Java, Python, Scala и R. Spark также предлагает значительный набор инструментов высокого уровня, включая Spark SQL для обработки структурированных данных, MLlib для машинного обучения, GraphX ​​для обработки наборов графических данных и Spark Streaming. .Он также состоит из 80 высокоуровневых операторов для эффективного выполнения запросов.

3. Апач Шторм

Apache Storm — это инструмент для работы с большими данными с открытым исходным кодом, распределенная и отказоустойчивая система обработки в реальном времени. Он эффективно обрабатывает неограниченные потоки данных.

Под неограниченными потоками мы подразумеваем данные, которые постоянно растут и имеют начало, но не имеют определенного конца.

Самым большим преимуществом Apache Storm является то, что его можно использовать с любым из языков программирования, а также он поддерживает протоколы на основе JSON.

Скорость обработки Storm очень высока. Он легко масштабируется, а также отказоустойчив. Это намного проще в использовании.

С другой стороны, это гарантирует обработку каждого набора данных. Его скорость обработки высока, и наблюдаемый стандарт достигал миллиона кортежей, обрабатываемых в секунду на каждом узле.

4. Апач Кассандра

Apache Cassandra — это распределенная база данных, обеспечивающая высокую доступность и масштабируемость без ущерба для производительности.Это один из лучших инструментов для работы с большими данными, который может обрабатывать все типы наборов данных, а именно структурированные, полуструктурированные и неструктурированные.

Это идеальная платформа для критически важных данных без единой точки отказа, обеспечивающая отказоустойчивость как на стандартном оборудовании, так и на облачной инфраструктуре.

Cassandra достаточно эффективно работает при больших нагрузках. Он не соответствует архитектуре ведущий-подчиненный, поэтому все узлы имеют одинаковую роль. Apache Cassandra поддерживает свойства ACID (атомарность, согласованность, изоляция и долговечность).

5. MongoDB

MongoDB — это инструмент для анализа данных с открытым исходным кодом, база данных NoSQL, обеспечивающая кроссплатформенные возможности. Это образцовое решение для бизнеса, которому для принятия решений нужны быстро меняющиеся данные в режиме реального времени.

MongoDB идеально подходит для тех, кому нужны решения на основе данных. Он удобен в использовании, поскольку предлагает более простую установку и обслуживание. MongoDB надежен и экономичен.

Написан на C, C++ и JavaScript.Это одна из самых популярных баз данных для больших данных, поскольку она упрощает управление неструктурированными данными или данными, которые часто меняются.

MongoDB использует динамические схемы. Таким образом, вы можете быстро подготовить данные. Это позволяет снизить общую стоимость. Он работает в программном стеке MEAN, приложениях NET и платформе Java. Он также гибок в облачной инфраструктуре.

Но для некоторых вариантов использования было замечено некоторое снижение скорости обработки.

6. Apache Flink

Apache Flink — это платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом для ограниченных и неограниченных потоков данных.Он написан на Java и Scala. Он обеспечивает высокую точность результатов даже для запаздывающих данных.

Flink — это отказоустойчивая система с отслеживанием состояния, т. е. она способна легко восстанавливаться после сбоев. Он обеспечивает высокую эффективность в больших масштабах, работая на тысячах узлов.

Он предоставляет механизм потоковой передачи с малой задержкой и высокой пропускной способностью и поддерживает управление временем и состоянием событий.

7. Кафка

Apache Kafka — это платформа с открытым исходным кодом, созданная LinkedIn в 2011 году.

Apache Kafka — это распределенная платформа обработки событий или потоковой передачи, обеспечивающая высокую пропускную способность систем. Он достаточно эффективен, чтобы обрабатывать триллионы событий в день. Это потоковая платформа с высокой масштабируемостью и отличной отказоустойчивостью.

Процесс потоковой передачи включает в себя публикацию и подписку на потоки записей, аналогичные системам обмена сообщениями, надежное хранение этих записей и последующую обработку этих записей. Эти записи хранятся в группах, называемых темами.

Apache Kafka обеспечивает высокоскоростную потоковую передачу и гарантирует нулевое время простоя.

8. Таблица

Tableau — один из лучших инструментов визуализации данных и программных решений в сфере бизнес-аналитики. Это инструмент, который раскрывает всю мощь ваших данных.

Он превращает необработанные данные в ценную информацию и улучшает процесс принятия решений в компаниях.

Tableau предлагает быстрый процесс анализа данных и визуализацию в виде интерактивных информационных панелей и рабочих листов.

Он работает синхронно с другими инструментами обработки больших данных , такими как Hadoop.

Tableau предлагает лучшие возможности смешивания данных на рынке. Он обеспечивает эффективный анализ в режиме реального времени.

Tableau не только связан с технологической отраслью, но и является важной частью некоторых других отраслей. Это программное обеспечение не требует каких-либо технических навыков или навыков программирования для работы.

9. РапидМайнер

RapidMiner — это кроссплатформенный инструмент, обеспечивающий надежную среду для процедур обработки данных, машинного обучения и анализа данных.Это интегрированная платформа для всего жизненного цикла науки о данных, начиная с подготовки данных и заканчивая машинным обучением и развертыванием прогностической модели.

Предлагаются различные лицензии для небольших, средних и крупных проприетарных выпусков. Судя по всему, он также предлагает бесплатную версию, которая допускает только 1 логический процессор и до 10 000 строк данных.

RapidMiner — это инструмент с открытым исходным кодом, написанный на языке java. RapidMiner обеспечивает высокую эффективность даже при интеграции с API и облачными сервисами.Он предоставляет несколько надежных инструментов и алгоритмов Data Science.

10. R Программирование

R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который является одним из наиболее полных языков статистического анализа.

Это мультипарадигмальный язык программирования, предлагающий динамическую среду разработки. Поскольку это проект с открытым исходным кодом, и тысячи людей внесли свой вклад в разработку R.

.

R написан на C и Fortran. Это один из наиболее широко используемых инструментов статистического анализа, поскольку он обеспечивает обширную экосистему пакетов.

Облегчает эффективное выполнение различных статистических операций и помогает генерировать результаты анализа данных как в графическом, так и в текстовом формате. Графические и графические преимущества, которые он предоставляет, не имеют себе равных.

Заключение

Этот инструмент для работы с большими данными не только помогает вам хранить большие данные, но также помогает быстрее обрабатывать сохраненные данные и дает вам лучшие результаты и новые идеи для роста вашего бизнеса.

На рынке доступно огромное количество инструментов для работы с большими данными.Вам просто нужно выбрать правильный инструмент в соответствии с требованиями вашего проекта.

Помните: «Если вы выберете правильный инструмент и правильно им воспользуетесь, вы создадите нечто необыкновенное; При неправильном использовании это приводит к беспорядку».

Сделайте правильный выбор и процветайте в мире больших данных. DataFlair всегда к вашим услугам.

Ваши 15 секунд вдохновят нас работать еще усерднее
Пожалуйста, поделитесь своим счастливым опытом на Google | Фейсбук

10 лучших инструментов для работы с большими данными на 2021 год!

В современном мире технологий данные решают все.По мере того, как внимание к данным растет, они продолжают расти как на дрожжах каждый день. Если раньше о грудах данных говорили в килобайтах и ​​мегабайтах, то сегодня базовой единицей для организационных данных стали терабайты. Появление больших данных изменило парадигмы хранения, обработки и аналитики данных.

Вместо того, чтобы собирать и хранить только информацию, которая может дать важную информацию для достижения краткосрочных целей, все большее число предприятий хранят гораздо большие объемы данных, собранных из нескольких ресурсов в рамках бизнес-процессов.Однако все эти данные сами по себе бессмысленны. Он может принести пользу только в том случае, если он правильно обработан и проанализирован для извлечения точечной информации, которая может улучшить процесс принятия решений.

Обработка и анализ больших данных — непростая задача. При неправильном обращении большие данные могут превратиться в препятствие, а не в эффективное решение для бизнеса. Эффективное управление большими данными требует использования инструментов, которые могут направить вас к ощутимым, существенным результатам. Для этого вам нужен набор отличных инструментов для работы с большими данными, которые не только решат эту проблему, но и помогут вам добиться существенных результатов.

Средства хранения данных, хранилища и озера данных играют решающую роль, помогая компаниям хранить и сортировать огромные объемы информации. Однако истинная сила больших данных заключается в их аналитике. Сегодня на рынке существует множество инструментов для работы с большими данными, которые помогают бизнесу перейти от сбора данных к их хранению, обработке, анализу и составлению отчетов. Давайте подробнее рассмотрим некоторые из лучших инструментов для работы с большими данными, которые могут помочь вам приблизиться к вашей цели по внедрению процессов принятия решений и рабочих процессов, основанных на данных.

Важность больших данных в современной экосистеме подтверждается снова и снова. Однако эти большие данные избыточны без надлежащего набора инструментов для поддержки каждого этапа обработки и анализа данных. Хотя количество инструментов для работы с большими данными, доступных для бизнеса сегодня, растет в геометрической прогрессии, не все эти инструменты созданы одинаковыми.

Чтобы выбрать лучшие инструменты для работы с большими данными, необходимо учитывать такие факторы, как размер наборов данных, характер требуемой аналитики, стоимость инструмента и другие.Основываясь на этих параметрах, вы можете выбрать любой из 10 лучших инструментов для работы с большими данными, чтобы ускорить процесс анализа и снизить затраты

  1. Apache Hadoop

Apache Hadoop — один из самых популярных инструментов в индустрии больших данных. Платформа с открытым исходным кодом, разработанная Apache, работает исключительно на обычном оборудовании и используется для хранения, обработки и анализа больших данных.

Hadoop, программное обеспечение на основе Java, использует кластерную архитектуру для обеспечения параллельной обработки данных на нескольких компьютерах одновременно.

Он состоит из трех частей: распределенной файловой системы Hadoop (HDFS), которая является уровнем хранения, Map Reduce, которая обрабатывает данные, и YARN, которая предназначена для управления ресурсами.

Возможности Hadoop:
  • Он может аутентифицировать улучшения с помощью прокси-сервера HTTP.
  • Поддерживает расширенные атрибуты файловой системы в стиле POSIX.
  • Предлагает надежную экосистему для аналитики, способную удовлетворить потребности разработчиков.
  • Делает обработку данных более гибкой.
  • Способствует более быстрой обработке данных.
  • Однако в Hadoop отсутствуют возможности обработки в реальном времени.
  • Еще одним ограничением является невозможность выполнять вычисления в памяти.
Варианты использования Hadoop:
  • Создание и запуск приложений, использующих аналитику для оценки рисков и создания инвестиционных моделей.
  • Создание торговых алгоритмов.
  • Анализ данных для улучшения обслуживания клиентов.
  • Профилактическое обслуживание устройств IoT и другой инфраструктуры.
  1. Apache Spark

Spark часто считают преемником Hadoop, поскольку он заполняет пробелы в его многочисленных недостатках. Например, в отличие от Hadoop, Spark поддерживает как пакетную обработку, так и аналитику в реальном времени. Он также поддерживает вычисления в памяти, что дает результаты как минимум в 100 раз быстрее, чем Hadoop, благодаря сокращению количества процессов чтения и записи.Spark также является более универсальным и гибким инструментом для обработки больших данных, способным работать с множеством хранилищ данных, таких как Apache Cassandra, OpenStack и HDFS.

Помимо сложных API-интерфейсов на Scala, Python, Java и R, Spark также поставляется с набором инструментов, которые можно использовать для множества функций, начиная от обработки структурированных данных и графических данных и заканчивая Spark Streaming и анализом машинного обучения.

Характеристики искры:
  • Быстрая обработка
  • Простота использования
  • Поддержка сложной аналитики
  • Потоковая обработка в реальном времени
  • Гибкость
  • Вычисления в памяти

0 Использование Spark0
  • С помощью Spark данные ETL (извлечение, преобразование, загрузка) можно постоянно очищать и агрегировать перед передачей в хранилища данных.
  • Сочетает оперативные данные со статическими данными, что позволяет проводить более всесторонний анализ в реальном времени.
  • Быстро обнаруживает и устраняет необычное поведение, тем самым устраняя потенциальные серьезные угрозы.
  • В машинном обучении он может выполнять общие функции, такие как сегментация клиентов, прогнозирование и анализ настроений.
  • Возможности интерактивного анализа используются для обработки и интерактивной визуализации сложных наборов данных.
  1. Флинк

Flink — это еще одна платформа распределенной обработки с открытым исходным кодом для анализа больших данных, используемая в основном для ограниченных и неограниченных потоков данных.Написанный на Scala и Java, он предлагает высокоточный анализ даже для поздних данных. Этот инструмент с отслеживанием состояния отличается своей способностью легко восстанавливаться после сбоев, обеспечивая тем самым высокоэффективную работу в больших масштабах.

Функции Flink:
  • Точные результаты даже для поздних или неупорядоченных данных
  • Отказоустойчивость
  • Возможность работы на тысячах узлов
  • Низкая задержка и высокая пропускная способность
  • Поддерживает потоковое управление и обработку
  • Поддержка широкого массива соединителей со сторонними ресурсами, такими как приемники и источники данных
Варианты использования Flink:
  • Используется для поддержки непрерывной потоковой передачи, а также пакетной аналитики.
  • Библиотека Gelly предлагает стандартные блоки и алгоритмы для высокопроизводительного крупномасштабного графического анализа пакетов данных.
  • SQL-интерфейс Flink (Table API) может выполнять задачи по обогащению и преобразованию данных и поддерживает пользовательские функции.
  •  Он обеспечивает различные подключения к системам хранения, таким как Elasticsearch, Kinesis Kafka и системам баз данных JDBC.
  • Его непрерывные источники файловой системы могут использоваться для мониторинга каталогов и приемников, записывающих файлы по времени.
  1. Apache Storm

Apache Storm — это также инструмент с открытым исходным кодом для анализа больших данных, используемый для обработки неограниченных потоков данных. Эта отказоустойчивая система обработки, распространяемая в режиме реального времени, не только совместима со всеми языками программирования, но и поддерживает протоколы на основе JSON. Даже при высокой скорости обработки и сложности Storm легко масштабируется и очень удобен для пользователя.

Характеристики шторма:
  • Он может обрабатывать один миллион 100-байтовых сообщений в секунду на узел.
  • Использует параллельные вычисления в кластере машин.
  • Автоматически перезапускается в случае сбоя узла и передает работу другому узлу.
  • Обрабатывает каждый блок данных хотя бы один раз.
  • Чрезвычайно простой в использовании инструмент для анализа больших данных.
Storm Варианты использования:
  • Он может быть использован для обработки неограниченных потоков данных
  • в режиме реального времени аналитика
  • Continuous вычисления
  • Интернет машинного обучения
  • ETL Распределенная RPC
  1. Apache Cassandra

Cassandra — это распределенная база данных, известная своей способностью обеспечивать высокую масштабируемость и доступность без снижения производительности.Он без проблем работает с различными типами наборов данных, будь то неструктурированные, полуструктурированные или структурированные. Устойчивый к сбоям в облачной инфраструктуре, а также в обычном оборудовании, он лучше всего подходит для обработки критически важных данных.

Кассандра Особенности:
  • Низкая задержка для пользователей, что упрощает репликацию в нескольких центрах обработки данных.
  • Высокая отказоустойчивость, поддерживаемая возможностью репликации данных на несколько узлов.
  • Наиболее подходит для критически важных приложений.
  • Предлагает сторонние услуги поддержки и контракты.
Варианты использования Cassandra:
  • Запись превышает чтение с большим отрывом
  • Ведение журнала транзакций
  • Отслеживание
  • Хранение данных от средств отслеживания работоспособности
  • Ведение состояния и истории событий для IoT
  1. 605 MongoDB

    MongoDB — это база данных NoSQL, инструмент с открытым исходным кодом для анализа больших данных с кроссплатформенной совместимостью.Эти функции делают его подходящим для предприятий, которые полагаются на быстро меняющиеся данные и аналитику в реальном времени для принятия решений. Он также идеально подходит для тех, кто хочет внедрить решения, основанные на данных.

    Будучи удобным, экономичным и надежным инструментом с простой установкой и обслуживанием, он может стать отличной отправной точкой для цифровой трансформации организации. Написанный на JavaScript, C и C++, он облегчает эффективное управление неструктурированными или динамическими данными. Однако скорость его обработки была сомнительной для некоторых вариантов использования.

    Функции MongoDB:
    • Простота в использовании, короткий период обучения
    • Поддержка нескольких платформ и технологий
    • Простота установки и обслуживания
    • Экономичность
    • Надежность
    • Низкая скорость в некоторых случаях использования была известным недостатком
    • 9008 MongoDB
  2. Варианты использования:
    • в режиме реального времени единое представление наиболее важных данных
    • ВГД анализа данных
    • Быстрое и эффективное развитие мобильных приложений
    • Персонализация контента представлена пользователям
    • Разгрузка рабочих процессов от мэйнфреймов
    • МОДЕРНИЗАЦИИ оплаты архитектуры
    1. Кафка

    Kafka — это платформа с открытым исходным кодом для распределенной обработки событий или потоковой передачи, известная своей способностью обеспечивать высокую пропускную способность для систем.Он может эффективно обрабатывать триллионы событий каждый день. Как потоковая платформа, она хорошо масштабируется и демонстрирует высокую отказоустойчивость.

    Его процесс потоковой передачи включает в себя публикацию и подписку на потоки записей, равномерно распределенные по разным системам обмена сообщениями, а также хранение и обработку записей. Еще одна особенность Kafka заключается в том, что она поставляется с гарантией нулевого простоя.

    Особенности Кафки:
    • Предлагает масштабируемость для производителей событий, обработчиков, потребителей и соединителей
    • Может легко обрабатывать большие объемы потоков данных
    • Высокая отказоустойчивость и способность обрабатывать сбои как с мастерами, так и с базами данных высокая надежность
    • Стабильность производительности
    • Нулевое время простоя
    Варианты использования Kafka:
    • В качестве брокера сообщений
    • Построение конвейеров отслеживания активности
    • Оперативный мониторинг данных
    • Источник событий
    • Потоковая обработка
    • Внешний журнал фиксации для распределенных систем

      84 Таблица 6au 25

      49

      49

      Tableau является одним из лучших программных решений и инструментов визуализации данных, которые были разработаны, чтобы раскрыть истинную мощь ваших данных.Он преобразует необработанные данные в полезную информацию, способную повысить ценность процесса принятия решений. Он не только предлагает быстрый анализ данных, но и представляет их в виде интерактивных таблиц и информационных панелей, которые легко читать и понимать.

      Tableau часто используется в тандеме с другими инструментами для работы с большими данными, такими как Hadoop.

      Особенности таблицы:

      • Гибкость
      • Визуализация данных
      • Возможности смешивания данных
      • Быстрая аналитика данных
      • Запросы данных без программирования
      • Готовые к использованию мобильные интерактивные информационные панели
      Использование
      • Инвентаризация аппаратного и программного обеспечения
      • Распределение ресурсов
      • Увеличение количества вызовов и времени решения
      • Планирование бюджета
      • Соответствие исправлениям безопасности
      • Генерация потенциальных клиентов
      • Кампании и веб-управление продажами
      • Управление продажами
      1. РапидМайнер

      RapidMiner — это кроссплатформенный инструмент, который создает надежную среду для процедур анализа данных, науки о данных и машинного обучения.Эта интегрированная платформа предлагает поддержку полных жизненных циклов науки о данных, от подготовки данных до прогнозных моделей развертывания.

      Этот инструмент с открытым исходным кодом написан на Java и обеспечивает высокую эффективность даже в случае интеграции с облачными сервисами и API. RapidMiner поддерживается надежными алгоритмами и инструментами обработки данных.

      Возможности RapidMiner:
      • Поддерживает несколько методов управления данными
      • Интегрируется с внутренними базами данных
      • Прогнозная аналитика
      • Пакетная обработка или графический интерфейс
      • Удаленная обработка анализа
      • Совместно используемые интерактивные информационные панели
      • 90 09 Объединение и фильтрация данных проверка прогностических моделей
      Варианты использования RapidMiner:
      • Создание 360-градусных обзоров клиентов, которые облегчают персонализированное и эффективное взаимодействие.
      • Объединение и анализ огромных объемов данных на чрезвычайно высоких скоростях.
      • Выявление потенциальных аномалий в возможностях обслуживания.
      • Анализ рисков.
      • Устранение ложных срабатываний, что снижает неопределенность результатов.
      1. R Программирование

      R — это язык программирования с открытым исходным кодом, который служит комплексным инструментом обработки больших данных для статистического анализа. Этот мультипарадигмальный язык программирования обеспечивает динамическую среду разработки.R написан на Fortran и C и предлагает обширную экосистему пакетов, что способствует его популярности в качестве инструмента для статистического анализа.

      Результаты его статистического анализа могут быть представлены как в текстовом, так и в графическом форматах, что облегчает их расшифровку.

      R Характеристики
      • Он предлагает комплексные пакеты для статистического анализа
      • Обширная экосистема пакетов
      •  Непревзойденные преимущества построения диаграмм и графики
      Примеры использования R
      • Измерение риска
      • Временные серии и анализ авторегрессии
      • Анализ кредитного риска
      • Качество, сегментация и анализ удержания
      • Данные о безопасности лекарств
      • .

        Каждый из этих инструментов для работы с большими данными дает уникальные преимущества для эффективного хранения больших данных, быстрой их обработки и предоставления аналитики, которая может предложить новое направление для роста вашего бизнеса.Однако эти результаты зависят от одного параметра — выбора правильных инструментов, соответствующих вашим требованиям, ресурсам и целям.

        С правильными инструментами для работы с большими данными у вас есть возможность создать что-то экстраординарное и изменить свой бизнес к лучшему. С другой стороны, неправильный выбор – это путь к беспорядку.

        Сделайте правильный выбор, чтобы преуспеть в этом вечно динамичном, технологичном мире.

        лучших инструментов для работы с большими данными — 2022 г. Обзоры и цены

        Можно с уверенностью сказать, что «большие данные» перестали быть просто модным словечком.Сегодня это отрасль с оборотом в 200 миллиардов долларов, которая решает одну из самых серьезных задач, стоящих перед организациями: анализ огромных объемов разрозненных данных для выявления закономерностей или тенденций, которые потенциально могут улучшить их бизнес.

        С появлением социальных сетей и Интернета компании, от небольших стартапов до крупных корпораций, сталкиваются с большим количеством данных, чем знают, что с ними делать. Приблизительно 2,5 квинтиллиона байт новых данных создается каждый день, а это означает, что потребность в инструментах для работы с большими данными для выполнения тяжелой работы по этому анализу будет только расти.По данным Gartner, почти половина всех компаний сейчас инвестирует в большие данные, а четверть планирует инвестировать в большие данные в ближайшее время. (Полное содержание доступно клиентам Gartner.)

        Вот где мы вступаем. В этом Руководстве покупателя мы объясним все, что вам нужно знать о ландшафте больших данных, чтобы вы могли выбрать правильный инструмент, который наилучшим образом соответствует вашим потребностям и бюджету.

        Вот что мы рассмотрим:

        Что такое инструменты для работы с большими данными?
        Общие функциональные возможности инструмента для работы с большими данными
        Какой тип инструмента для работы с большими данными вы являетесь покупателем?
        Ключевые соображения при покупке инструментов для работы с большими данными
        Другие ресурсы по инструментам для работы с большими данными

        Что такое инструменты для работы с большими данными?

        Gartner определяет большие данные как «большие объемы, высокоскоростные и/или разнообразные информационные активы, требующие рентабельных, инновационных форм обработки информации.

        Инструменты для работы с большими данными включают любые инструменты бизнес-аналитики (BI), которые выполняют эту важнейшую обработку.

        Более конкретно известные как инструменты анализа больших данных, эти программные платформы предназначены для анализа больших, разрозненных наборов данных — будь то данные о продуктах, данные о клиентах, данные о сотрудниках и т. д. — для обнаружения значимых закономерностей, которые связывают их, и визуализации результатов в удобной форме. интерпретируемый способ принятия решений заинтересованными сторонами.

        Аналитика больших данных в Tableau

        Общая функциональность инструмента для работы с большими данными

        Поскольку большие данные — это очень широкое понятие, функциональные возможности инструментов для работы с большими данными могут сильно различаться.Некоторые инструменты представляют собой надежные наборы бизнес-аналитики, которые могут выполнять сбор, извлечение, очистку, визуализацию и многое другое, в то время как другие более упрощены и сосредоточены исключительно на одном аспекте анализа больших данных.

        В целом, вот некоторые из наиболее распространенных функций, которые вы можете найти в инструментах для работы с большими данными:

        Извлечение данных Извлекает необработанные данные из различных интегрированных источников и переформатирует их все в аналогичную схему или формат для упрощения анализа.
        Интеллектуальный анализ данных Использует статистику и моделирование данных для анализа огромных объемов разрозненных данных и выявления тенденций или закономерностей, которые их связывают. Узнайте больше о интеллектуальном анализе данных здесь.
        Визуализация данных Визуализирует тенденции в простой для понимания графической форме. Эти визуализации обычно настраиваемые и интерактивные, что позволяет пользователям изменять различные масштабы и источники данных для анализа тенденций.
        Предиктивная аналитика Применяет обнаруженные тенденции из наборов исторических данных для создания моделей, предсказывающих, что может произойти с этими данными в будущем.
        Отчетность Позволяет пользователям создавать и распространять предварительно загруженный набор настраиваемых отчетов или настраивать свои собственные.

        Не знаете, каким функциям отдать предпочтение при поиске? Ознакомьтесь с рекомендациями в статье «5 основных возможностей программного обеспечения для аналитики данных для малого и среднего бизнеса».

        Какой вы тип покупателя инструмента для работы с большими данными?

        Покупатели инструментов для работы с большими данными обычно делятся на две категории, каждая из которых имеет совершенно разные потребности и приоритеты:

        • Лидерство покупателей. Эти покупатели представляют руководителей ваших отделов, вице-президентов и даже генерального директора. Поскольку им часто не хватает глубоких технических знаний, эти покупатели, как правило, отдают предпочтение простоте использования и быстрому развертыванию инструментов самообслуживания BI, а не углубленной функциональности и настройке, которые можно найти в более надежных системах.Информационные панели являются ключевыми для этих покупателей, которые хотят сразу увидеть значимые тенденции больших данных.
        • ИТ-покупатели. Покупатели ИТ-отдела более распространены и обладают технологическими ноу-хау, позволяющими погрузиться в сложные функции. Простота использования по-прежнему вызывает беспокойство, но эти покупатели в первую очередь отдают предпочтение плавной интеграции с существующими хранилищами данных и другими бизнес-приложениями.

        Ключевые соображения при покупке инструментов для работы с большими данными

        Простой выбор инструмента на основе хороших отзывов и подписка на итоговой строке — верный способ в конечном итоге вызвать у покупателя угрызения совести.При оценке различных инструментов для работы с большими данными и общении с поставщиками программного обеспечения следует помнить о нескольких вещах:

        • Какова ваша цель с большими данными? В конечном счете, инструменты для работы с большими данными не смогут найти значимые закономерности, если вы не знаете, где искать. Вот почему вам важно определить цель ваших инструментов для работы с большими данными, прежде чем инвестировать. Согласно Gartner, общие причины, по которым ваша компания может инвестировать в эти инструменты, включают улучшение качества обслуживания клиентов, развертывание более целенаправленного маркетинга и повышение эффективности процессов.(Полное содержание доступно клиентам Gartner.)
        • BoB или интегрированный пакет? Лучшие в своем классе (BoB) или автономные инструменты для работы с большими данными надежны, но требуют интеграции с другими системами, чтобы они стали полезными. В некоторых случаях лучшим вариантом может быть пакет для управления взаимоотношениями с клиентами или планирования ресурсов предприятия со встроенной аналитикой, особенно если вы хотите получить ценную информацию только из данных в этой одной системе.
        • Установили ли вы сначала все детали? Инструменты для работы с большими данными не могут сделать всего этого.Вам нужно безопасное, организованное хранилище данных для хранения ваших огромных объемов данных. Вам также нужен квалифицированный персонал, способный управлять вашими системами и интерпретировать данные. Не ставьте, так сказать, телегу впереди лошади, покупая инструмент для работы с большими данными без подходящих систем и сотрудников для его поддержки.

        Другие ресурсы по инструментам для работы с большими данными

        Если вы готовы найти подходящий инструмент для работы с большими данными, позвоните нам по телефону (844) 680-2046 для бесплатной консультации.Наши консультанты по инструментам бизнес-аналитики зададут вам несколько вопросов о вашем бизнесе и ваших потребностях в программном обеспечении и бесплатно отправят вам краткий список наиболее подходящих продуктов.

        Если вы еще не готовы сделать решительный шаг, ничего страшного. Это сложный рынок программного обеспечения для начинающих. Вот еще несколько ресурсов, где вы можете узнать больше о больших данных:

        Аналитика больших данных: ее технологии и инструменты | by Maruti Techlabs

        Аналитика больших данных: это технологии и инструменты

        Большие данные в первую очередь определяются объемом набора данных.Наборы больших данных, как правило, огромны — измеряются десятками терабайт, а иногда превышают порог в петабайты. Термину «большие данные» предшествовали очень большие базы данных (VLDB), которыми управляли с помощью систем управления базами данных (СУБД). Сегодня большие данные подпадают под три категории наборов данных — структурированные, неструктурированные и полуструктурированные.

        Что такое аналитика больших данных?

        Структурированные данные Наборы состоят из данных, которые можно использовать в исходной форме для получения результатов.Примеры включают реляционные данные, такие как записи о заработной плате сотрудников. Большинство современных компьютеров и приложений запрограммированы на создание структурированных данных в предустановленных форматах, чтобы упростить их обработку.

        Неструктурированные данные наборы , с другой стороны, не имеют надлежащего форматирования и выравнивания. Примеры включают человеческие тексты, результаты поиска Google и т. д. Эти случайные наборы наборов данных требуют большей вычислительной мощности и времени для преобразования в структурированные наборы данных, чтобы они могли помочь в получении ощутимых результатов.Полуструктурированные наборы данных представляют собой комбинацию как структурированных, так и неструктурированных данных. Эти наборы данных могут иметь правильную структуру, но в них могут отсутствовать определяющие элементы для сортировки и обработки. Примеры включают данные RFID и XML.

        Полуструктурированные наборы данных представляют собой комбинацию как структурированных, так и неструктурированных данных. Эти наборы данных могут иметь правильную структуру, но в них могут отсутствовать определяющие элементы для сортировки и обработки. Примеры включают данные RFID и XML.

        Обработка больших данных требует определенной настройки физических и виртуальных машин для получения результатов.Обработка выполняется одновременно, чтобы достичь результатов как можно быстрее. В наши дни методы обработки больших данных также включают облачные вычисления и искусственный интеллект. Эти технологии помогают сократить объем ручного ввода и надзора за счет автоматизации многих процессов и задач.

        Развивающийся характер больших данных затрудняет определение общепринятого определения. Наборам данных присваивается статус больших данных на основе технологий и инструментов, необходимых для их обработки.

        Аналитика больших данных — это процесс извлечения полезной информации путем анализа различных типов наборов больших данных. Аналитика больших данных используется для обнаружения скрытых закономерностей, рыночных тенденций и потребительских предпочтений в интересах принятия организационных решений. Есть несколько шагов и технологий, связанных с аналитикой больших данных.

        Сбор данных состоит из двух компонентов: идентификации и сбора больших данных. Идентификация больших данных осуществляется путем анализа двух естественных форматов данных — изначально цифрового и аналогового.

        Родившиеся цифровые данные

        Это информация, полученная с помощью цифрового носителя, т.е. приложение для компьютера или смартфона и т. д. Этот тип данных имеет постоянно расширяющийся диапазон, поскольку системы продолжают собирать различную информацию от пользователей. Родившиеся цифровые данные можно отследить, и они могут предоставить как личную, так и демографическую информацию о бизнесе. Примеры включают файлы cookie, веб-аналитику и отслеживание GPS.

        Born Analogue Data

        Информация, представленная в виде изображений, видео и других подобных форматов, относящихся к физическим элементам нашего мира, называется аналоговыми данными.Эти данные требуют преобразования в цифровой формат с использованием датчиков, таких как камеры, запись голоса, цифровые помощники и т. д. Растущее распространение технологий также увеличило скорость, с которой традиционно аналоговые данные преобразуются или фиксируются с помощью цифровых носителей.

        Вторым шагом в процессе сбора данных является сбор и хранение наборов данных, идентифицированных как большие данные. Поскольку архаичные методы СУБД были неадекватны для управления большими данными, для сбора и хранения больших данных используется новый метод.Процесс называется MAD — магнитный, подвижный и глубокий. Поскольку для управления большими данными требуется значительный объем ресурсов для обработки и хранения, создание таких систем недоступно для большинства организаций, которые полагаются на аналитику больших данных. Таким образом, наиболее распространенные сегодня решения для обработки больших данных основаны на двух принципах — распределенном хранении и массовой параллельной обработке, также известной как MPP. Большинство высокопроизводительных платформ Hadoop и специализированных устройств используют в своих системах конфигурации MPP.

        Нереляционные базы данных

        Базы данных, в которых хранятся эти массивные наборы данных, также претерпели изменения в том, как и где хранятся данные.Нотация объектов JavaScript или JSON в настоящее время является предпочтительным протоколом для сохранения больших данных. Используя JSON, задачи могут быть написаны на уровне приложения и обеспечивают лучшую кросс-платформенную функциональность. Таким образом, обеспечивается гибкая разработка масштабируемых и гибких решений для обработки данных для разработчиков. Многие компании используют его в качестве замены XML в качестве способа передачи структурированных данных между сервером и веб-приложением.

        Системы баз данных в оперативной памяти

        Эти системы хранения баз данных предназначены для преодоления одного из основных препятствий на пути обработки больших данных — времени, необходимого традиционным базам данных для доступа и обработки информации.Системы IMDB хранят данные в оперативной памяти серверов больших данных, что значительно сокращает разрыв между операциями ввода-вывода. Apache Spark — это пример систем IMDB. VoltDB, NuoDB и IBM solidDB — еще несколько примеров того же.

        Гибридные системы хранения и обработки данных — Apache Hadoop

        Apache Hadoop — это гибридная система хранения и обработки данных, обеспечивающая масштабируемость и скорость по разумной цене для среднего и малого бизнеса. Он использует распределенную файловую систему Hadoop (HDFS) для хранения больших файлов в нескольких системах, известных как узлы кластера.Hadoop имеет механизм репликации, обеспечивающий бесперебойную работу даже при сбоях отдельных узлов. Hadoop использует в качестве ядра параллельное программирование MapReduce от Google. Название происходит от «Отображение» и «Сокращение» языков функционального программирования в его алгоритме обработки больших данных. MapReduce работает на предпосылке увеличения количества функциональных узлов по сравнению с увеличением вычислительной мощности отдельных узлов. Более того, Hadoop можно запускать на легкодоступном оборудовании, что значительно ускорило его развитие и популярность.

        Интеллектуальный анализ данных

        Это недавняя концепция, основанная на контекстуальном анализе больших наборов данных для обнаружения связи между отдельными элементами данных. Цель состоит в том, чтобы использовать один и тот же набор данных для разных целей разными пользователями. Интеллектуальный анализ данных можно использовать для снижения затрат и увеличения доходов.

        Прочитайте полную и обновленную статью по адресу Что такое Big Data Analytics и зачем мне это нужно для моего бизнеса? , включая —
        ✓ 10 ведущих секторов, использующих аналитику больших данных
        ✓ 8 способов развития вашего бизнеса с помощью науки о данных
        ✓ Зачем мне это нужно для моего бизнеса?

        30 лучших инструментов обработки больших данных для анализа данных

        Сегодня существуют тысячи инструментов обработки больших данных для анализа данных.Анализ данных — это процесс проверки, очистки, преобразования и моделирования данных с целью обнаружения полезной информации, предложения выводов и поддержки принятия решений. Чтобы сэкономить ваше время, в этом посте я перечислю 30 лучших инструментов обработки больших данных для анализа данных в области инструментов данных с открытым исходным кодом, инструментов визуализации данных, инструментов тональности, инструментов извлечения данных и баз данных.

        Инструменты данных с открытым исходным кодом

        1. Knime

        KNIME Analytics Platform — ведущее открытое решение для инноваций, основанных на данных, помогающее вам раскрывать потенциал, скрытый в ваших данных, добывать свежие идеи или прогнозировать новое будущее .
        Платформа KNIME Analytics с более чем 1000 модулей, сотнями готовых к запуску примеров, обширным набором интегрированных инструментов и широчайшим выбором передовых алгоритмов является идеальным набором инструментов для любого специалиста по данным.

        2. OpenRefine

        OpenRefine (ранее Google Refine) — это мощный инструмент для работы с беспорядочными данными: их очистки, преобразования из одного формата в другой и расширения с помощью веб-сервисов и внешних данных. OpenRefine может помочь вам с легкостью исследовать большие наборы данных.

        3. R-программирование

        Что, если я скажу вам, что Project R, проект GNU, написан на самом R? Он в основном написан на C и Fortran. И многие его модули написаны на самом R. Это свободный язык программирования и программная среда для статистических вычислений и графики. Язык R широко используется майнерами данных для разработки статистического программного обеспечения и анализа данных. Простота использования и расширяемость существенно повысили популярность R в последние годы.
        Помимо интеллектуального анализа данных, он предоставляет статистические и графические методы, включая линейное и нелинейное моделирование, классические статистические тесты, анализ временных рядов, классификацию, кластеризацию и другие.

        4. Orange

        Orange — это средство визуализации и анализа данных с открытым исходным кодом для новичков и экспертов, предоставляющее интерактивные рабочие процессы с большим набором инструментов для создания интерактивных рабочих процессов для анализа и визуализации данных. Orange содержит множество различных визуализаций: от точечных диаграмм, столбчатых диаграмм, деревьев до дендрограмм, сетей и тепловых карт.

        5. RapidMiner

        Подобно KNIME, RapidMiner работает посредством визуального программирования и способен манипулировать, анализировать и моделировать данные. RapidMiner делает команды специалистов по обработке и анализу данных более продуктивными благодаря платформе с открытым исходным кодом для подготовки данных, машинного обучения и развертывания моделей. Его унифицированная платформа обработки данных ускоряет создание полных аналитических рабочих процессов — от подготовки данных до машинного обучения, проверки модели и развертывания — в единой среде, что значительно повышает эффективность и сокращает время окупаемости проектов по обработке данных.

        6. Pentaho

        Pentaho устраняет препятствия, мешающие вашей организации извлекать пользу из всех ваших данных. Платформа упрощает подготовку и смешивание любых данных и включает в себя ряд инструментов для простого анализа, визуализации, исследования, составления отчетов и прогнозирования. Открытый, встраиваемый и расширяемый Pentaho создан для того, чтобы каждый член вашей команды — от разработчиков до бизнес-пользователей — мог легко преобразовывать данные в ценность.

        7. Talend

        Talend — ведущий поставщик интеграционного программного обеспечения с открытым исходным кодом для предприятий, работающих с данными.Наши клиенты подключаются в любом месте, на любой скорости. От земли до облака и от пакетной до потоковой передачи, интеграции данных или приложений, Talend подключается в масштабе больших данных, в 5 раз быстрее и за 1/5 стоимости.

        8. Weka

        Weka, программное обеспечение с открытым исходным кодом, представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных. Алгоритмы можно либо применять непосредственно к набору данных, либо вызывать из собственного кода JAVA. Он также хорошо подходит для разработки новых схем машинного обучения, поскольку полностью реализован на языке программирования JAVA, а также поддерживает несколько стандартных задач интеллектуального анализа данных.

        Для тех, кто некоторое время не программировал, Weka с ее графическим интерфейсом обеспечивает самый простой переход в мир Data Science. Будучи написанным на Java, те, у кого есть опыт работы с Java, также могут вызывать библиотеку в своем коде.

        9. NodeXL

        NodeXL — это программное обеспечение для визуализации и анализа данных о связях и сетях. NodeXL обеспечивает точные расчеты. Это бесплатное (не профессиональное) программное обеспечение для сетевого анализа и визуализации с открытым исходным кодом. Это один из лучших статистических инструментов для анализа данных, который включает в себя расширенные сетевые показатели, доступ к импортерам данных в социальных сетях и автоматизацию.

        10. Gephi

        Gephi также представляет собой программный пакет с открытым исходным кодом для сетевого анализа и визуализации, написанный на Java на платформе NetBeans. Подумайте о гигантских картах дружбы, которые вы видите, которые представляют связи в LinkedIn или Facebook. Gelphi делает еще один шаг вперед, предоставляя точные расчеты.

        Средства визуализации данных

        11. Datawrapper

        Datawrapper — это интерактивный инструмент визуализации данных для создания интерактивных диаграмм.Как только вы загрузите данные из файла CSV/PDF/Excel или вставите их прямо в поле, Datawrapper сгенерирует столбец, линию, карту или любую другую связанную визуализацию. Графики Datawrapper можно встроить в любой веб-сайт или CMS с помощью готовых кодов для встраивания. Очень многие репортеры и новостные организации используют Datawrapper для встраивания живых диаграмм в свои статьи. Он очень прост в использовании и создает эффективную графику.

        12. Solver

        Solver специализируется на предоставлении финансовой отчетности, бюджетирования и анализа мирового класса с доступом к кнопкам ко всем источникам данных, которые обеспечивают прибыльность всей компании.Solver предоставляет BI360, который доступен для облачного и локального развертывания, фокусируясь на четырех ключевых областях аналитики.

        13. Qlik

        Qlik позволяет создавать визуализации, информационные панели и приложения, отвечающие на самые важные вопросы вашей компании. Теперь вы можете увидеть всю историю, которая живет в ваших данных.

        14. Tableau Public

        Tableau упрощает визуализацию в элегантно простом и интуитивно понятном инструменте. Он исключительно эффективен в бизнесе, потому что передает информацию посредством визуализации данных.В процессе аналитики визуальные эффекты Tableau позволяют быстро изучить гипотезу, проверить свою интуицию на вменяемость и просто изучить данные, прежде чем отправиться в коварное статистическое путешествие.

        15. Сводные таблицы Google

        Сводные таблицы Познакомьтесь с Google Spreadsheets, более крутым, большим и гораздо более умным родственником. Таблицы Google Fusion — это невероятный инструмент для анализа данных, визуализации больших наборов данных и составления карт. Неудивительно, что невероятное картографическое программное обеспечение Google играет большую роль в продвижении этого инструмента в список.Возьмем, к примеру, эту карту, которую я сделал, чтобы посмотреть на нефтедобывающие платформы в Мексиканском заливе.

        16. Infogram

        Infogram предлагает более 35 интерактивных диаграмм и более 500 карт, которые помогут вам красиво визуализировать данные. Создавайте различные диаграммы, включая столбцы, гистограммы, круговые диаграммы или облака слов. Вы даже можете добавить карту к своей инфографике или отчету, чтобы действительно произвести впечатление на свою аудиторию.

        Инструменты тональности

        17. Opentext

        Модуль анализа тональности OpenText представляет собой специализированный механизм классификации, используемый для выявления и оценки субъективных паттернов и выражений тональности в текстовом контенте.Анализ выполняется на уровне темы, предложения и документа и настраивается для распознавания того, являются ли части текста фактическими или субъективными, и, в последнем случае, является ли мнение, выраженное в этих частях контента, положительным, отрицательным, смешанным или нейтральный.

        18. Semantria

        Semantria — это инструмент, который предлагает уникальный сервисный подход, собирая тексты, твиты и другие комментарии от клиентов и тщательно анализируя их для получения действенной и очень ценной информации.Semantria предлагает анализ текста через API и плагин Excel. Он отличается от Lexalytics тем, что предлагается через API и плагин Excel, а также тем, что он включает в себя большую базу знаний и использует глубокое обучение.

        19. Trackur

        Автоматический анализ настроений Trackur рассматривает конкретное ключевое слово, которое вы отслеживаете, а затем определяет, является ли отношение к этому ключевому слову положительным, отрицательным или нейтральным в отношении документа. Это самый большой вес в алгоритме Trackur.Его можно использовать для мониторинга всех социальных сетей и основных новостей, чтобы получать информацию для руководства с помощью тенденций, обнаружения ключевых слов, автоматического анализа настроений и оценки влияния.

        20. Анализ настроений SAS

        Анализ настроений SAS автоматически извлекает настроения в режиме реального времени или за определенный период времени с помощью уникального сочетания методов статистического моделирования и обработки естественного языка на основе правил. Встроенные отчеты показывают шаблоны и подробные реакции. Таким образом, вы можете отточить чувства, которые выражаются.
        Благодаря постоянным оценкам вы можете уточнять модели и корректировать классификации, чтобы отражать возникающие темы и новые термины, имеющие отношение к вашим клиентам, организациям или отрасли.

        21. Opinion Crawl

        Opinion Crawl — это онлайн-анализ мнений о текущих событиях, компаниях, продуктах и ​​людях. Opinion Crawl позволяет посетителям оценить настроения в Интернете по теме — человеку, событию, компании или продукту. Вы можете войти в тему и получить специальную оценку настроения по ней.Для каждой темы вы получаете круговую диаграмму, показывающую текущие настроения в реальном времени, список заголовков последних новостей, несколько эскизов изображений и облако тегов ключевых семантических понятий, которые общественность связывает с предметом. Концепции позволяют увидеть, какие проблемы или события влияют на настроение в положительном или отрицательном ключе. Для более глубокой оценки поисковые роботы будут находить последний опубликованный контент по многим популярным темам и текущим общественным проблемам, а также постоянно вычислять отношение к ним.Затем сообщения в блогах будут показывать тенденцию настроений с течением времени, а также соотношение положительных и отрицательных отзывов.

        Средства извлечения данных

        22. Octoparse

        Octoparse — это бесплатный и мощный поисковый робот для веб-сайтов, используемый для извлечения практически всех видов данных, которые вам нужны с веб-сайта. Вы можете использовать Octoparse для копирования веб-сайта с его обширными функциями и возможностями. Его пользовательский интерфейс «укажи и щелкни» помогает непрограммистам быстро привыкнуть к Octoparse.Это позволяет вам получить весь текст с веб-сайта с помощью AJAX, Javaxript, и, таким образом, вы можете загрузить почти все содержимое веб-сайта и сохранить его в структурированном формате, таком как EXCEL, TXT, HTML или ваши базы данных.

        Более продвинутый, он обеспечивает запланированное извлечение из облака, которое позволяет вам обновлять веб-сайт и получать самую свежую информацию с веб-сайта.

        23. Content Graber

        Content Graber — это программное обеспечение для сканирования веб-страниц, предназначенное для предприятий. Он может извлекать контент практически с любого веб-сайта и сохранять его в виде структурированных данных в выбранном вами формате, включая отчеты Excel, XML, CSV и большинство баз данных.
        Он больше подходит для людей с продвинутыми навыками программирования, поскольку предлагает множество мощных интерфейсов редактирования сценариев и отладки для нуждающихся. Пользователям разрешено использовать C# или VB.NET для отладки или написания сценария для управления программированием процесса сканирования.

        24. Import.io

        Import.io — это платный веб-инструмент для извлечения данных с веб-сайтов, который раньше был чем-то зарезервированным для ботаников. Просто выделите то, что вы хотите, и Import.io проведет вас и «изучит» то, что вы ищете.Оттуда Import.io будет копать, очищать и извлекать данные для анализа или экспорта.

        25. Parsehub

        Parsehub — отличный поисковый робот, который поддерживает сбор данных с веб-сайтов, использующих технологии AJAX, JavaScript, файлы cookie и т. д. Его технология машинного обучения позволяет читать, анализировать и затем преобразовывать веб-документы в соответствующие данные. В качестве бесплатного программного обеспечения вы можете настроить не более пяти общедоступных проектов в Parsehub. Платные планы подписки позволяют создавать не менее 20 частных проектов для парсинга сайтов.

        26. Mozenda

        Mozenda — это облачный сервис парсинга веб-страниц. Он предоставляет множество полезных служебных функций для извлечения данных. Пользователям будет разрешено загружать извлеченные данные в облачное хранилище.

        27. Scraper

        Scraper — это расширение Chrome с ограниченными функциями извлечения данных, но оно полезно для онлайн-исследований и экспорта данных в таблицы Google. Этот инструмент предназначен как для начинающих, так и для экспертов, которые могут легко копировать данные в буфер обмена или сохранять в электронные таблицы с помощью OAuth.Scraper — это бесплатный веб-сканер, который работает прямо в вашем браузере и автоматически генерирует меньшие XPath для определения URL-адресов для сканирования. Он может не предлагать комплексные услуги сканирования, но новичкам также не нужно разбираться с запутанными конфигурациями.

        Базы данных

        28. Data.gov

        В прошлом году правительство США обязалось сделать все государственные данные бесплатными в Интернете. Этот сайт является первым этапом и служит порталом для всевозможной удивительной информации обо всем, от климата до преступности.

        29. Бюро переписи населения США

        Бюро переписи населения США предоставляет обширную информацию о жизни граждан США, включая данные о населении, географические данные и образование.

        30. Всемирная книга фактов ЦРУ

        Всемирная книга фактов содержит информацию об истории, людях, правительстве, экономике, географии, коммуникациях, транспорте, вооруженных силах и транснациональных проблемах для 267 мировых организаций.

        31. PubMed

        PubMed, разработанный Национальной медицинской библиотекой (NLM), предоставляет бесплатный доступ к MEDLINE, базе данных, содержащей более 11 миллионов библиографических ссылок и рефератов из почти 4500 журналов в области медицины, ухода за больными , стоматология, ветеринария, фармация, смежные области здравоохранения, системы здравоохранения и доклинические науки.PubMed также содержит ссылки на полнотекстовые версии статей на веб-сайтах участвующих издателей. Кроме того, PubMed обеспечивает доступ и ссылки на интегрированные базы данных по молекулярной биологии, поддерживаемые Национальным центром биотехнологической информации (NCBI). Эти базы данных содержат последовательности ДНК и белков, трехмерные данные о структуре белков, наборы данных популяционных исследований и сборки полных геномов в интегрированной системе. В PubMed добавляются дополнительные библиографические базы данных NLM, такие как AIDSLINE.PubMed включает «Старый Medline». Старый Medline охватывает период с 1950 по 1965 год. (обновляется ежедневно)

        Что такое большие данные? | MongoDB

        Типы больших данных

        Структурированные, неструктурированные и частично структурированные данные — это все типы больших данных. Большая часть современных больших данных неструктурирована, включая видео, фотографии, веб-страницы и мультимедийный контент. Для каждого типа больших данных требуется свой набор инструментов для хранения и обработки больших данных:

        Структурированные данные

        Структурированные данные хранятся организованным и фиксированным образом в виде таблиц и столбцов.Реляционные базы данных хорошо подходят для хранения структурированных данных. Разработчики используют язык структурированных запросов (SQL) для обработки и извлечения структурированных данных.

        Вот пример структурированных данных, с подробным описанием порядка нескольких клиентов:

        300 17-04-2021 17:00:56
        OrderID CustomerID BillAmount BillDate
        ORD334567 CUST00001234 $ 250 17- 04-2021 17:00:56
        ORD334568 CUST00009856 $
        ORD334569 CUST00001234 $ 100 17-04-2021 17 :01:57

        В таблице Order есть ссылка на поле CustomerID, которое относится к сведениям о клиенте, хранящимся в другой таблице с именем Customer .

        Частично структурированные данные

        Частично структурированные данные структурированы, но не являются жесткими. Это не в виде таблиц и столбцов. Некоторыми примерами являются данные из мобильных приложений, электронных писем, журналов и устройств IoT. JSON и XML являются распространенными форматами для частично структурированных данных:

          {
        "идентификатор клиента": "CUST0001234",
        "имя": "Бен Кинсли",
        "адрес": {
            "улица": "Пикадилли",
            "zip": "W1J9LL",
            "город": "Лондон",
            "государство" : "Англия"
        },
        "заказы": [{
            "ID заказа": "ORD334567",
            "билламаунт":"$250",
            "дата платежа":"17-04-2021 17:00:56"
        }, {
            "ID заказа": "ORD334569",
            "билламаунт":"$100",
            "дата платежа":"17-04-2021 17:01:57"
        }]
        }  

        Здесь данные имеют более естественную структуру и их легче просматривать.MongoDB — хороший пример полуструктурированного хранилища данных.

        Многоструктурные/неструктурированные данные

        Многоструктурные данные являются необработанными и имеют различные форматы. Он может содержать данные датчиков, веб-журналы, данные социальных сетей, аудиофайлы, видео и изображения, документы, текстовые файлы, двоичные данные и многое другое. Эти данные не имеют определенной структуры и, следовательно, относятся к категории неструктурированных данных. Примеры включают текстовые файлы, аудиофайлы и изображения.

        Трудно хранить и обрабатывать неструктурированные данные из-за их различных форматов.Однако нереляционные базы данных, такие как MongoDB Atlas, могут легко хранить и обрабатывать различные форматы больших данных.

        Инструменты и платформы для работы с большими данными с открытым исходным кодом

        Введение в большие данные

        Что такое большие данные? Большие данные — это не что иное, как большие и сложные наборы данных, которые могут быть как структурированными, так и неструктурированными. Его концепция охватывает инфраструктуры, технологии и инструменты больших данных, созданные для управления этим большим объемом информации. Для удовлетворения потребности в достижении высокой производительности инструменты анализа больших данных играют жизненно важную роль.Кроме того, различные инструменты и платформы для работы с большими данными отвечают за извлечение значимой информации из огромного набора данных.

        Список платформ инструментов для работы с большими данными

        Наиболее важными, а также популярными инструментами с открытым исходным кодом для аналитики больших данных, которые используются в 2020 году, являются следующие:
        1. Платформа больших данных
        2. Средства хранения данных
        3. Средства визуализации данных
        4. Средства обработки больших данных
        5. Средства предварительной обработки данных
        6. Средства обработки данных
        7. Инструменты для тестирования больших данных
        8. Инструменты управления данными
        9. Средства управления безопасностью
        10. Средства потоковой передачи данных в реальном времени

        Платформы анализа больших данных

        • Апач Хадуп
        • Апач Спарк
        • Скупка больших данных
        • Апач Друид
        • Флинк
        • Апач Кальцит

        Apache Hadoop 3.0

        Это платформа, которая позволяет хранить большие данные в распределенном режиме и обеспечивает распределенную обработку этого большого набора данных. Более того, он разработан таким образом, что может масштабироваться от одного сервера до тысяч серверов. Мало того, сам Hadoop предназначен для обнаружения сбоев на уровне приложений и обработки этих сбоев. Hadoop 3.0 — это основной выпуск после Hadoop 2 с новыми функциями, такими как стирающее кодирование HDFS, улучшенная производительность и масштабируемость, несколько узлов имен и многое другое.

        Изучите Apache Hadoop , чтобы узнать больше о следующем:

        • Что такое Apache Hadoop?
        • Архитектура Apache Hadoop
        • Преимущества Apache Hadoop 3.0
        • Почему Hadoop 3.0 имеет значение?
        • Как работает Hadoop 3.0?
        • Как внедрить Hadoop 3.0?
        • Необходимые условия для внедрения Hadoop
        • Лучшие практики Hadoop 3.0
        • Основные инструменты для Apache Hadoop

        Апач Спарк

        Это кластерная вычислительная платформа, предназначенная для быстрой и универсальной работы.Другими словами, это открытый механизм обработки данных с обширным диапазоном. С помощью Apache Spark можно выполнять следующие задачи:
        • Пакетная обработка
        • Потоковая обработка

        Исследуйте Apache Spark для получения следующей информации:

        • Введение в Apache Spark
        • Функции Apache Spark
        • Обзор архитектуры Apache Spark
        • Примеры использования Apache Spark
        • Режим развертывания в Spark
        • Почему Spark лучше, чем Hadoop?
        • Зачем использовать Scala для реализации Apache?

        Апач Друид

        Это аналитическая база данных в реальном времени, предназначенная для быстрого анализа больших наборов данных.Эта база данных часто используется в тех случаях, когда требуются прием данных в режиме реального времени, высокое время безотказной работы и высокая производительность запросов. Druid можно использовать для анализа миллиардов строк не только в пакетном режиме, но и в режиме реального времени. Кроме того, он предлагает множество интеграций с различными технологиями, такими как Apache Kafka Security , облачное хранилище, S3, Hive , HDFS, DataSketches, Redis и т. д. Наряду с этим он также следует неизменному прошлому и будущему только для добавления. Поскольку прошлые события происходят один раз и никогда не меняются, они неизменяемы, в то время как добавление происходит только для новых событий.Apache Druid предоставляет пользователям быстрое и глубокое исследование крупномасштабных данных транзакций.

        Изучите Apache Druid для получения дополнительной информации:
        • Что такое Apache Druid?
        • Характеристики Apache Druid
        • Варианты использования Apache Druid
        • Основные характеристики Apache Druid
        • Общая архитектура Apache Druid
        • Прием данных в Друид
        • Зоопарк для Apache Druid
        • Друид-мониторинг

        Апач Флинк

        Это управляемая сообществом платформа с открытым исходным кодом для общей аналитики больших данных.Механизм Apache Flink использует обработку в памяти, потоковую передачу данных и операторы итерации для повышения производительности.

        Изучите Apache Flink , чтобы узнать больше о следующем:
        • Что такое Apache Flink?
        • Преимущества Apache Flink
        • Почему Apache Flink важен для экосистемы больших данных?
        • Apache Flink в производстве
        • Рекомендации Apache Flink
        • Лучшие инструменты для включения Apache Flink

        Апач Кальцит

        Это среда управления динамическими данными с открытым исходным кодом, лицензированная фондом программного обеспечения Apache и написанная на языке программирования Java.Apache Calcite состоит из множества компонентов, составляющих общую систему управления базами данных. Тем не менее, он не имеет ключевых функций, таких как хранение данных и их обработка, которые выполняются некоторыми специализированными движками.

        Исследуйте Apache Calcite , чтобы узнать больше о следующем:

        • Что такое Apache Calcite?
        • Преимущества Apache Calcite
        • Как работает Apache Calcite?
        • Архитектура Apache Calcite
        • Проблемы, с которыми сталкивается оптимизатор запросов
        • Узнайте больше о системе управления базами данных

        Средства хранения данных

        Скупка больших данных

        Sqoop — это инструмент сбора и приема данных, используемый для импорта и экспорта данных между СУБД и HDFS.SQOOP = SQL + HADOOP

        Apache Sqoop — это инструмент для обработки больших данных, предназначенный для передачи данных между Hadoop и серверами реляционных баз данных. Sqoop используется для передачи данных из RDBMS (реляционная система управления базами данных), таких как MySQL и Oracle, в HDFS (распределенная файловая система Hadoop). Помимо этого, Big Data Sqoop также может преобразовывать данные в Hadoop MapReduce, а затем экспортировать их в СУБД.

        Импорт Sqoop

        Большие данные Hadoop Sqoop импортирует каждую отдельную таблицу из СУБД в HDFS. Каждая строка в таблице обрабатывается как одна запись в HDFS.Затем все записи сохраняются в виде текстовых данных в текстовых файлах или двоичных данных в файлах Avro и Sequence.

        Экспорт Sqoop

        Sqoop Big Data Tool экспортирует файлы из HDFS обратно в СУБД. Все файлы, переданные на вход Sqoop, содержат записи, которые называются строками в таблице. Позже они считываются и анализируются в набор записей и разделяются указанным пользователем разделителем.

        Изучите Apache Sqoop , чтобы узнать о следующем оглавлении:
        • Что такое Apache Sqoop?
        • Архитектура импорта и экспорта
        • Зачем нам нужен Big Data Sqoop?
        • Особенности Big Data Sqoop
        • Где я могу использовать Sqoop?
        • Apache Flume и SQOOP

        Средства визуализации данных

        Data Viz или Data Visualization — это графическое представление данных и информации.Используя лучшие инструменты визуализации данных или визуальные элементы, такие как макеты, схемы и карты, гаджеты восприятия данных предоставляют открытую технику для просмотра и получения примеров, отдельных случаев и моделей в информации. В мире больших данных необходимы устройства представления информации и инновации, чтобы разделить несколько показателей данных и выбрать лучший выбор, основанный на информации.

        Исследуйте Визуализация данных Блог, чтобы знать о:

        • Обзор визуализации данных
        • Что такое инструменты визуализации данных?
        • Список 10 лучших инструментов визуализации данных 1).FusionCharts Suite XT 2). Смысл 3). Qlik View 4). IBM Watson Analytics 5). Зохо Аналитика 6). Рабочий стол Tableau 7). Инфограмма 8). D3.js 9). Microsoft Power BI 10). Оболочка данных

        Средства обработки больших данных

        • Google BigQuery
        • Амазонка Красное смещение

        Google BigQuery

        Это облачная модель инфраструктуры как услуги, разработанная Google, которая используется для хранения и обработки массивных наборов данных с помощью нескольких SQL-запросов.Можно сказать, что BigQuery — это тип базы данных, который отличается от транзакционных баз данных, таких как MySQL и MongoDB. Хотя мы можем использовать BigQuery в качестве транзакционной базы данных, единственная проблема, с которой мы столкнемся, будет заключаться в том, что выполнение запроса займет больше времени.

        Исследуйте Google BigQuery , чтобы узнать о:

        • Введение в Google BigQuery
        • Почему стоит выбрать BigQuery?
        • Как использовать BigQuery?
        • Объединение BigQuery и DataLab

        Амазонка Красное смещение

         Это полностью управляемая, надежная, масштабируемая и быстрая служба хранилища данных в облаке, которая является частью платформы облачных вычислений Amazon, которая называется Amazon Web Services.Мы можем начать с нескольких гигабайт данных и увеличить их до петабайтов и более.

        Исследуйте Amazon Redshift , чтобы узнать больше о его:

        • Почему стоит выбрать Amazon Redshift?
        • Amazon Redshift с QuickSight

        Средства предварительной обработки данных

        Предварительная обработка данных в R

        R фреймворк, состоящий из различных пакетов, которые можно использовать для предварительной обработки данных, таких как dplyr и т. д.

        Предварительная обработка данных в Weka

        Weka — это программное обеспечение, содержащее набор алгоритмов машинного обучения для процесса интеллектуального анализа данных.Он состоит из инструментов предварительной обработки данных, которые используются перед применением алгоритмов машинного обучения.

        Предварительная обработка данных в RapidMiner

        RapidMiner — это платформа прогнозной аналитики с открытым исходным кодом для процесса интеллектуального анализа данных. Он предоставляет эффективные инструменты для выполнения точного процесса предварительной обработки данных.

        Предварительная обработка данных в Python

        Python – это язык программирования, предоставляющий различные библиотеки для предварительной обработки данных.


        Средства обработки больших данных

        • Табула
        • OpenRefine
        • Р
        • Обработчик данных
        • Комплект CSV
        • Питон с пандами
        • г.Преобразователь данных

        Споры в табуле

        Tabula — это инструмент, используемый для преобразования табличных данных, представленных в формате PDF, в структурированную форму данных, т. е. электронную таблицу.

        Обработка данных в OpenRefine

        OpenRefine — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предоставляющее дружественный графический интерфейс пользователя (GUI), который помогает манипулировать данными в соответствии с вашей постановкой задачи и упрощает процесс подготовки данных. Поэтому это удобное программное обеспечение для тех, кто не занимается данными.

        Обработка данных в R

        R – важный язык программирования для специалистов по данным. Он предоставляет различные пакеты, такие как dplyr, tidyr и т. д., для выполнения манипуляций с данными.

        Обработка данных с использованием Data Wrangler

        Data Wrangler – это инструмент, который используется для преобразования реальных данных в структурированный формат. После конвертации файл можно импортировать в нужное приложение вроде Excel, R и т. д. Поэтому на форматирование данных вручную уйдет меньше времени.

        Обработка данных в CSVKit

        CSVKit — это набор инструментов, который предоставляет возможность преобразования файлов CSV в различные форматы, такие как CSV в JSON, JSON в CSV и многие другие. Это то, что делает процесс обработки данных простым.

        Обработка данных с использованием Python с Pandas

        Python — это язык с библиотекой Pandas. Эта библиотека помогает специалисту по данным эффективно решать сложные проблемы и эффективно делает процесс подготовки данных эффективным.

        Обработка данных с помощью Mr. Data Converter

        Mr. Data Converter — это инструмент, который берет файл Excel в качестве входных данных и преобразует файл в требуемые форматы. Он поддерживает преобразование форматов HTML, XML и JSON.


        Инструменты для тестирования больших данных

        Большие данные определяются как большой объем данных, структурированных или неструктурированных. Данные могут существовать в любом формате, таком как плоские файлы, изображения, видео и т. д. Однако основными характеристиками больших данных являются три V — объем, скорость и разнообразие, где объем представляет собой размер данных, собранных из различных источников, таких как датчики, транзакции. , скорость описывается как скорость (обработка и скорость обработки), а разнообразие представляет форматы данных.Подробнее о непрерывном нагрузочном тестировании читайте в этом обзоре.

        Основные средства тестирования аналитики больших данных

        Существуют различные инструменты/компоненты для работы с большими данными —

        • HDFS (распределенная файловая система Hadoop)
        • Улей
        • HBase

        Исследуйте Тестирование больших данных чтобы знать о:

        • Стратегия тестирования больших данных
        • Как работает стратегия тестирования больших данных?
        • Как внедрить тестирование больших данных?
        • 5 основных преимуществ стратегии тестирования больших данных
        • Почему важна стратегия тестирования больших данных?
        • Передовой опыт тестирования больших данных
        • Основные средства тестирования больших данных

        Некоторые дополнительные полезные инструменты для управления большими данными:


        Заключение

        Чтобы удовлетворить потребность в достижении высокой производительности, инструменты расширенной аналитики больших данных играют в этом очень важную роль.

Leave a Reply