منظور از تجزیه‌وتحلیل Big Data چیست؟ بررسی مهمترین ابزار و نرم‌افزار تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ – قسمت دوم (پایانی)

در قسمت اول مقاله در مورد اینکه تجزیه‌وتحلیل Big Data چگونه انجام می شود و چه ابزارها و نرم افزار هایی نیاز است ما در مورد انها اطلاعات داشتخه باشیم صحبت کردیم. همچنین گفتیم که Big Data حجم انبوهی از مجموعه داده‌ها است که نمی‌توان آن‌ها را با استفاده از ابزارهای سنتی ذخیره، پردازش یا تجزیه‌وتحلیل کرد. امروزه میلیون‌ها منبع داده وجود دارد که داده‌ها را با سرعت بسیار بالایی تولید می‌کنند. این منابع داده در سراسر جهان وجود دارد. برخی از بزرگ‌ترین منابع داده، پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی و شبکه‌ها هستند. بیایید از فیس‌بوک به‌عنوان‌مثال استفاده کنیم هرروز بیش از 500 ترابایت داده تولید می‌کند. این داده‌ها شامل تصاویر، فیلم‌ها، پیام‌ها و موارد دیگر می‌شوند. در ادامه به بررسی دیگر ابزارهای  تجزیه تحلیل داده های بزرگ خواهیم پرداخت.

Xplenty

Xplenty برای یکپارچه‌سازی و پردازش داده‌ها و تجزیه‌وتحلیل در فضای ابری شناخته‌شده است. دارای یک رابط گرافیکی بصری و یک پلتفرم ابری است که بسیار مقیاس‌پذیر و منعطف است. این ابزار تجزیه‌وتحلیل داده‌ها برای تبدیل داده‌های خام روی سخت‌افزار، نرم‌افزار یا کارکنان مرتبط پیاده‌سازی نمی‌کند.  Xplenty به‌طور گسترده درزمینه ی بازاریابی، فروش، پشتیبانی و توسعه‌دهندگان استفاده می‌شود.

Apache Cassandra

غول های بزرگ فناوری مانند فیس بوک، یاهو و غیره. تکیه‌بر Cassandra این‌یک چارچوب open-source است که به دلیل مدیریت حجم عظیم داده در کمترین زمان ممکن شناخته‌شده است. دو ویژگی که Cassandra را از بقیه متمایز می‌کند مقیاس‌پذیری خطی و رایگان بودن این ابزار تجزیه‌وتحلیل داده است.

CDH یا Cloudera Distribution for Hadoop

هدف پیاده‌سازی آن فناوری در سطح سازمانی است. کاملاً open source است و دارای یک حالت توزیع پلتفرم رایگان است که شامل آپاچی  هادوپ، آپاچی اسپارک، آپاچی ایمپالا و بسیاری موارد دیگر می‌شود. این امکان را فراهم می‌کند تا داده‌های نامحدود را جمع‌آوری، پردازش، مدیریت، کشف، مدل‌سازی و توزیع کنید.

Microsoft Azure

Microsoft Azure ،که قبلاً بانام Windows Azure شناخته می‌شد، یک پلتفرم رایانش ابری عمومی است که توسط مایکروسافت اداره می‌شود. این مجموعه خدماتی را ارائه می‌دهد که شامل محاسبات، تجزیه‌وتحلیل، ذخیره‌سازی و شبکه می‌شود.  Windows Azure خدمات ابری داده‌های بزرگ را در دودسته استاندارد و پریمیوم ارائه می‌دهد. این‌یک cluster  در مقیاس سازمانی برای سازمان فراهم می‌کند تا آن‌ها بتوانند داده‌های بزرگ خود را اجرا کنند.

 Zoho Analytics

Zoho Analytics یک پلتفرم نرم‌افزار BI و تجزیه‌وتحلیل داده است که به کاربران خود کمک می‌کند تا به‌صورت بصری داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند، تصویرسازی ایجاد کنند و درک بهتر و عمیقی از داده‌های خام داشته باشند. به کاربران خود اجازه می‌دهد تا چندین منبع داده را که ممکن است شامل برنامه مای کاربردی تجاری، پایگاه مای داده، درایوهای ابری و غیره باشد، ادغام کنند. به کاربران کمک می‌کند تا گزارش مای پویا، قابل تنظیم و عملی تولید کنند.

بیشتر بخوانید: مفهوم Big Data در دنیای تکنولوژی

Splice Machine

Splice Machine یک سیستم مدیریت پایگاه داده چرخشی، SQL out SQL Rotational Database Management System  یا  RDBMS است. دارای تراکنش مای ACID، تجزیه‌وتحلیل درون حافظه، و یادگیری ماشین درون پایگاه داده، ترکیبی است. ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده‌های بزرگ می‌توانند از چند تا هزاران گره مقیاس کنند که برنامه‌ها را در هر مقیاسی فعال می‌کند.

 Python

از تمیز کردن داده‌ها، مدل‌سازی داده‌ها، گزارش داده‌ها تا الگوریتم مای تجزیه‌وتحلیل ساختمان، Python شمارا تحت پوشش قرار داده است. پای تون یک ابزار نسبتاً آسان برای کارکردن است. علاوه بر کاربرپسند بودن، پای تون به خاطر قابل‌حمل بودنش معروف است. سیستم‌عامل مای متعددی وجود دارد که پای تون از آن‌ها پشتیبانی می‌کند و می‌توان بدون ایجاد تغییر در سیستم، روی آن‌ها ککارکرد.

 Qlik Sense

Qlik Sense به‌عنوان یکی از قابل‌اعتمادترین ابزارهای تجسم و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها شناخته‌شده است. سواد داده و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به‌منظور استفاده بهینه از داده‌ها.  Qlik Senseمورد اعتماد هزاران سازمان و شرکت در سراسر جهان است. این ابزار تجزیه‌وتحلیل داده‌ها هرازگاهی با پیشرفت مای نوآورانه‌ای همراه می‌شود.

Konstanz Information Miner یا  KNIME

KNIME یک ابزار رایگان و open-source تجزیه‌وتحلیل داده است که همه‌چیز را از پاک‌سازی کردن و جمع‌آوری داده‌ها تا در دسترس قرار دادن آن برای همه انجام می‌دهد.  KNIMEدر بازار برای استقرار گردش‌های کاری Data Science شناخته‌شده است. یکی از بهترین ویژگی‌های این ابزار تجزیه‌وتحلیل داده‌ها این است که برای به دست آوردن بینش نیازی به دانش برنامه‌نویسی قبلی ندارید.

 RapidMiner

مانند KNIME، RapidMiner از طریق برنامه‌نویسی بصری عمل می‌کند و قادر به دست‌کاری، تجزیه‌وتحلیل و مدل‌سازی داده‌ها است.  RapidMiner گروه‌های علم داده را از طریق یک پلتفرم منبع باز برای آماده‌سازی داده، یادگیری ماشین و استقرار مدل، کارآمدتر می‌کند. پلتفرم یکپارچه علم داده آن، ساخت گردش‌های کاری تحلیلی کامل را از آماده‌سازی داده تا یادگیری ماشینی تا اعتبارسنجی مدل تا استقرار در یک محیط واحد تسریع می‌کند، کارایی را به‌طور چشمگیری بهبود می‌بخشد و زمان ارزش برای پروژه‌های علم داده را کوتاه می‌کند.

Splunk

Splunk یک گزینه عالی برای افراد مختلف است. می‌تواند داده‌های شرکت‌های تجاری کوچک، متوسط ​​و بزرگ و همچنین ادارات دولتی و غیرانتفاعی را مدیریت کند.

بیشتر بخوانید: نرم افزار Splunk پلت‌فرمی برای تجزیه و تحلیل Big Data

Power BI

Power BI یکی دیگر از راه‌حل های قدرتمند تجزیه‌وتحلیل کسب‌وکار مایکروسافت است. در سه نسخه دسکتاپ، پرو و ​​پریمیوم عرضه می‌شود. نسخه دسکتاپ برای کاربران رایگان است. بااین‌حال، Pro و Premium نسخه های پولی هستند. شما می‌توانید داده‌های خود را به data sourceهای زیادی متصل کنید و نتایج را در سراسر سازمان خود به اشتراک بگذارید. خودکارسازی به‌طور قابل‌توجهی در حال محبوبیت است زیرا مشاغل سود بیشتری از خودکارسازی به دست می‌آورند و ما می‌توانیم بهترین راه‌حل مای خودکارسازی را از مایکروسافت پاور اتو مات در مقابل uipath برای عملکرد بهتر انتخاب کنیم.

 Alteryx

Altery ابزاری است که شرکت‌ها می‌توانند برای کشف و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده کنند. نه‌فقط این‌ها – بلکه این ابزار تجزیه‌وتحلیل داده با پیاده‌سازی و به اشتراک‌گذاری تجزیه‌وتحلیل در مقیاس به یافتن بینش های عمیق‌تر کمک می‌کند. با Alteryx در محل، می‌توان به‌طور متمرکز کاربران، گردش کار، assetهای داده و غیره را در فرآیندها مدیریت کرد.

Apache Kafka

Apache Kafka یک پلتفرم پخش توزیع‌شده است که برای ذخیره‌سازی مقاوم در برابر خطا استفاده می‌شود. Kafka در درجه اول برای ساخت خطوط لوله انتقال داده و برنامه مای کاربردی در زمان واقعی استفاده می‌شود که با جریان داده‌ها سازگار شوند. این پیام‌رسانی، ذخیره‌سازی و پردازش جریانی را ترکیب می‌کند تا امکان ذخیره و تجزیه‌وتحلیل داده‌های historical و real-time را فراهم کند.

 IBM Watson Analytics

IBM Watson یک راه‌حل علمی داده است که باهوش مصنوعی تقویت‌شده است که کارمندان را قادر می‌سازد تا از قدرت داده‌های اختصاصی استفاده کنند، پتانسیل آن را باز کنند و بینش های به‌دست‌آمده از آن را به روش های جدید به‌کارگیرند. طیف گسترده‌ای از ماژول­های قابل تنظیم را برای مدیریت چرخه عمر، برنامه مای کاربردی داده، API ها و تخصص مای متمرکز بر صنعت ارائه می‌دهد.

 OpenRefine

OpenRefine که قبلاً Google Refine نام داشت یک ابزار قدرتمند برای کار با داده‌های نامرتب است: پاک کردن آن‌ها، تبدیل آن‌ها از یک قالب به فرمت دیگر، و گسترش آن‌ها با سرویس­های وب و داده‌های خارجی. OpenRefine می‌تواند به شما کمک کند مجموعه داده‌های بزرگ را به‌راحتی کشف کنید.

R-Programming

اگر به گفته شود که پروژه R، یک پروژه GNU، آیا در خود R نوشته‌شده است؟ در درجه اول در C و Fortran نوشته‌شده است. و بسیاری از ماژول مای آن با R نوشته‌شده است. این‌یک زبان برنامه‌نویسی نرم‌افزار رایگان و محیط نرم‌افزاری برای محاسبات آماری و گرافیک است. زبان R به‌طور گسترده‌ای در میان داده‌کاوی‌ها برای توسعه نرم‌افزارهای آماری و تجزیه‌وتحلیل داده‌ها استفاده می‌شود. سهولت استفاده و توسعه‌پذیری در سال مای اخیر محبوبیت R را به‌طور قابل‌توجهی افزایش داده است.

Qubole

سرویس داده Qubole یک پلتفرم Big data مستقل و فراگیر است که به‌تنهایی بر مبنای استفاده کاربر مدیریت می‌کند، یاد می‌گیرد و بهینه‌سازی می‌کند. این به گروه داده اجازه می‌دهد تا به‌جای مدیریت پلتفرم، روی نتایج تجاری تمرکز کند. از میان بسیاری از نام‌های معروفی که از Qubole استفاده می‌کنند، می‌توان به گروه موسیقی Warner، Adobe و Gannett اشاره کرد. نزدیک‌ترین رقیب Qubole   را می‌توان Revulytics معرفی کرد.

Tableau

Tableau یک راه‌حل نرم‌افزاری برای هوش تجاری و تجزیه‌وتحلیل است که انواع محصولات یکپارچه را ارائه می‌دهد که به بزرگ‌ترین سازمان‌های جهان در تجسم و درک داده‌های خود کمک می‌کند. این نرم‌افزار شامل سه محصول اصلی یعنی Tableau Desktop برای تحلیلگر، Tableau Server برای شرکت و Tableau Online  ابری است. همچنین Tableau Reader و Tableau Public دو محصول دیگر هستند که اخیراً اضافه‌شده‌اند.

Apache SAMOA

SAMOA مخفف Scalable Advanced Massive Online Analysis است. یک پلتفرم open-source برای استخراج جریان big dataها و یادگیری ماشین است. این به شما امکان می‌دهد الگوریتم‌های یادگیری ماشینی  یا ML ایجاد کنید و آن‌ها را بر روی چندین DSPE موتورهای پردازش جریان توزیع‌شده  اجرا کنید. نزدیک‌ترین جایگزین Apache SAMOA ابزار BigML است.

SAS Visual Analytics

SAS Visual Analytics تجزیه‌وتحلیل و به اشتراک‌گذاری نوعی بینش قدرتمند که سازمان­ها برای داده‌های خود نیاز دارند را آسان می‌کند. یکی از گزینه‌های خوب برای هرکسی است که به یک رابط کاربری آسان نیاز دارد و برای راحتی آن هزینه پرداخت نمی‌کند. این نرم‌افزار برای ایجاد نمایشگرهای بصری و نمایش داده‌های شما عالی است. کسب‌وکارها می‌توانند از آن‌ها برای نشان دادن تجزیه‌وتحلیل‌های خود در جلسات مختلف استفاده کنند و به بخش‌های مختلف کمک کنند تا بفهمند که چگونه همه این‌ها باهم مرتبط هستند.

 SiSense

SiSense یک گزینه عالی است که توسط بسیاری از کاربران باتجربه ابزار هوش تجاری BI پذیرفته‌شده است زیرا دارای ویژگی‌های جامع بسیاری است. این تقریباً یک گزینه عالی برای همه نیازهای شما است.

SiSense از چند بخش مختلف ساخته‌شده است. دارای یک رابط وب است که فوق‌العاده کار با آن آسان است و همچنین از ElastiCube استفاده می‌کند که پایگاه داده اختصاصی آن‌ها برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها است. شما باید ElastiCube را دانلود کنید و آن را روی یک کامپیوتر اجرا کنید، اما استفاده از آن بسیار آسان است.

 Plotly

Plotly یکی از جذاب‌ترین ابزارهای موجود تجزیه‌وتحلیل داده است. این‌یک راه‌حل مبتنی بر فضای ابری برای علم داده و تفسیر است که به شما امکان می‌دهد اطلاعات خود را به‌صورت گرافیکی تغییر دهید، ترکیب کنید، و به‌گونه‌ای توزیع کنید که بتوان با آن در هر نقطه از وب تعامل داشت.

Plotly از چارچوب Python برای اجرا استفاده می‌کند، بنابراین می‌تواند تجزیه‌وتحلیل، تجسم و موارد دیگر را به‌راحتی انجام دهد. این دستگاه تجهیزات زیادی دارد تا به شما کمک کند داده‌های آماری را برای تجزیه‌وتحلیل آسان ترسیم کنید. همچنین می‌تواند کتابخانه مای نموداری علمی را مدیریت کند. Arduino، Python، REST، Perl، R، MATLAB و Julia همگی با Plotly سازگار هستند.

 ThoughtSpot

ThoughtSpot یکی از آن ابزارهای تجزیه‌وتحلیل داده است که جستجو به سبک نسل بعدی را ارائه می‌دهد. این ابزار دارای طیف گسترده‌ای از ویژگی‌های رضایت‌بخش است، به‌خصوص درزمینه سیستم­های پیشنهادکننده مبتنی بر هوش مصنوعی. علاوه بر این، این ویژگی این پتانسیل را دارد که از منابع جمعی نیز استفاده کند.