Большие данные продолжают доминировать в различных сферах бизнеса. С другой стороны, объем данных, предоставляемых различными организациями в различных отраслях, продолжает расти. Однако примерно 95 % организаций по-прежнему испытывают трудности с управлением и использованием формата неструктурированных данных в своей повседневной работе. Ни для кого не секрет, что данные, полученные в результате деятельности организации, включают в себя множество идей, которые можно использовать для прогнозирования будущего компании и применения при принятии решений.
Кроме того, бизнес-руководители, которым необходимо извлечь максимальную пользу из генерируемых ими данных, рассматривают возможность использования возможностей анализа данных в режиме реального времени, чтобы убедиться, что они могут извлечь максимальную пользу из генерируемых ими данных. Это возможно только в том случае, если организации смогут вкладывать значительные средства в инструменты и технологии анализа данных, которые будут играть огромную роль в обеспечении того, чтобы сгенерированные данные были проанализированы для получения информации.
Существует множество технологий для аналитики больших данных, которые вы можете выбрать и использовать, чтобы смягчить все свои потребности в аналитике данных. Тем не менее, полезно иметь некоторую информацию из первых рук о каждом варианте, доступном на рынке, который поможет вам решить ваши потребности в визуализации данных. Обратите внимание, что аналитика больших данных — это всеобъемлющий сектор, который требует большого внимания и инвестиций, чтобы ваш бизнес развивался в правильном направлении.
В этой статье обсуждаются некоторые из лучших технологий для анализа больших данных, доступных на рынке, которые могут лучше удовлетворить ваши потребности в данных.
Дельта-Лейк
Delta Lake — это инструмент для анализа больших данных, разработанный Databricks Inc, который также был создан создателями механизма обработки spark. По словам изобретателей программного обеспечения, это уровень хранения открытого формата, в основном ориентированный на обеспечение надежности, безопасности и производительности ваших данных. Его можно использовать как для потоковой передачи озер, так и для пакетных операций с данными. Обратите внимание, что это программное обеспечение не заменяет озера данных.
Вместо этого он предназначен для того, чтобы оставаться на вершине озер, создавая единый дом для полуструктурированных, структурированных и неструктурированных данных. В результате это устраняет случаи разрозненности данных. Delta Lake также может помочь вам смягчить случаи коррупции, поскольку предлагает свежие данные, более быструю обработку данных и поддерживает усилия по обеспечению соответствия внутри организации.
Этот инструмент анализа больших данных способен поддерживать транзакции ACID; он поставляется с набором API-интерфейсов, совместимых со Spark, и хранит данные в открытом Apache, что делает его легко доступным для соответствующих пользователей.
Друид
Если вы ищете инструмент для аналитической отчетности в режиме реального времени, Druid — это то, что вам нужно! Программное обеспечение имеет гораздо меньшую задержку, особенно для запросов, и гораздо более высокую степень параллелизма. Кроме того, он обладает гораздо более широкими возможностями мультитенантности и полной видимостью потоковой передачи данных. Инструмент предоставляет доступ нескольким конечным пользователям, которые могут свободно запрашивать данные, хранящиеся в программном обеспечении.
Инструмент в основном написан с использованием языка программирования Java. Druid был изобретен в 2011 году, а затем в 2018 году был заменен на технологию Apache. Это лучшая альтернатива по сравнению с любым традиционным хранилищем данных, которое хорошо работает при анализе данных, управляемых событиями. Подобно хранилищу данных, Druid в основном использует механизм хранения, ориентированный на столбцы, который также используется для загрузки файлов в пакетном режиме.
Инструмент поставляется с гибкими схемами и собственной системой поддержки, адаптированной для вложенных и полуструктурированных данных. Кроме того, он имеет собственный перевернутый поисковый индекс, который ускоряет поиск и экономит время.
Улей
Этот инструмент анализа больших данных считается инфраструктурой хранилища данных SQL, используемой для чтения, записи и управления большими наборами данных. Программное обеспечение было первоначально изобретено Facebook, а затем приобретено Apache. В настоящее время программное обеспечение находится под управлением Apache, которая отвечает за всю его деятельность по разработке и управлению. Hive — один из лучших инструментов для обработки структурированных данных.
В большинстве случаев Hive используется для суммирования данных, запросов к большому количеству данных и анализа данных. Однако этот инструмент нельзя использовать для облегчения онлайн-транзакций и создания обновлений в реальном времени. Разработчики Hive считают его масштабируемым, гибким и быстрым инструментом, который вы можете использовать для обработки своих данных. Он поставляется со стандартной функциональностью SQL, используемой для запроса данных и аналитики.
Кафка
Kafka — одна из лучших платформ для потоковой передачи событий, которую используют многие организации по всему миру. Инструмент поддерживает работу конвейеров данных, интеграцию данных и потоковую аналитику, чтобы гарантировать, что компании получают информацию в режиме реального времени из своих соответствующих источников данных. Это также считается инструментом аналитической отчетности, который в основном используется для хранения, чтения и анализа потоковых данных в среде компании.
Данные объединяют применение потоков данных и систем, что позволяет применять их в различных сценариях внутри организации. Программное обеспечение было инициировано LinkedIn в 2011 году, а затем передано Apache, который взял на себя управление инструментом на разных платформах. Kafka имеет пять основных API, используемых для Java и языка программирования Scala, которые используются при обработке данных.
Буря
Это еще одна технология с открытым исходным кодом, управляемая Apache. Он основан на вычислении данных в реальном времени, специально разработанном для обработки любых форм несвязанных потоков данных. По словам разработчиков инструмента, его можно использовать для управления аналитикой в реальном времени и машинным обучением в режиме онлайн, чтобы обеспечить бесперебойную работу операций обработки данных в организации.
Операции по обработке данных Storm продолжают выполняться на постоянной основе, чтобы гарантировать, что соответствующая организация получит доступ к данным процесса, которые можно использовать при принятии решений. Кроме того, система создана с защитой от ложных срабатываний, чтобы обеспечить обработку всех ваших потребностей в данных, и вы можете получить доступ к лучшему формату данных, который улучшает бизнес-операции.
Инструмент использует технологию Apache zookeeper, которая улучшает координацию кластеров. Storm — это удобный инструмент, который вы можете легко использовать для смягчения ваших потребностей в визуализации данных в вашей организации.
Воздушный поток
Airflow — это популярная система управления рабочими процессами, используемая для планирования и запуска сложных конвейеров данных, которые тесно связаны с системами больших данных. Эта система предназначена для обеспечения того, чтобы все задачи внутри организации выполнялись в соответствии с требуемым графиком и порядком. Этот инструмент интегрирован в систему компании, что позволяет получить доступ к важной информации о компании, связанной с управлением деятельностью компании.
Инструмент чрезвычайно прост в использовании, поскольку рабочие процессы создаются с использованием языка программирования Python. Кроме того, его можно использовать для создания моделей машинного обучения, которые играют ключевую роль в передаче данных из одной точки в другую. Эта технология началась как Airbnb в 2014 году, а в 2015 году была объявлена как технология с открытым исходным кодом.
Окончательный вердикт
Сбор информации из больших данных — сложная задача, и многие люди во всем мире с трудом справляются с этой задачей. По данным исследователей, примерно 63% организаций не могут получить ценную информацию из больших данных, которые они генерируют в ходе своей повседневной деятельности. Однако приобретение подходящего инструмента для анализа больших данных может помочь владельцам бизнеса найти надежное решение этой проблемы и повысить успех своих бизнес-операций. Инструменты и технологии работы с большими данными, описанные в этой статье, могут помочь организациям улучшить свою игру в бизнесе.