Principais ferramentas de análise de dados para liberar o potencial de Big Data

Principais ferramentas de análise de dados para liberar o potencial de Big Data
Author

R Bhargav

Last updated December 1, 2016


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Há uma revolução de dados acontecendo em todo o mundo e a análise de dados é a coisa nova e brilhante no mercado de trabalho que tem atraído profissionais. Se você pensou que é apenas hipérbole, confira estas estatísticas:

1. De acordo com a International Data Corporation, o mercado de big data e analytics atingiu US $ 125 bilhões em todo o mundo em 2015.

2. O Bureau de Estatísticas do Trabalho dos EUA relata que o mercado de trabalho para várias disciplinas de analista de dados está crescendo anualmente à taxa de 27%, muito superior à média nacional de crescimento de 11% no emprego.

3. 70% das grandes organizações nos EUA já adquiriram dados externos e 100% o farão até 2019. (Fonte: Forbes)

4. De acordo com o International Institute for Analytics, até 2020 as empresas que usam dados economizarão US $ 430 bilhões devido ao aumento de produtividade sobre seus concorrentes.

5. Nos EUA, 1,5 milhão de gerentes e analistas com conhecimento de dados serão necessários nos próximos 5 anos, conduzirão as empresas e orientarão decisões informadas. (Fonte: Forbes)

Portanto, a análise de dados é atualmente o caminho mais lucrativo para aproveitar a grande onda de dados. Há uma proliferação de ferramentas de análise de dados no mercado e, portanto, selecionar ferramentas apropriadas para trabalhar é uma opção desafiadora. Aqui estamos listando 10 ferramentas de análise de dados mais eficientes para liberar o grande potencial de dados e direcionar as empresas para processos mais informados.

1. Cloudera :

A Cloudera é a solução empresarial perfeita para ajudar as empresas a gerenciar seu ecossistema Hadoop. As funções Monitor de Serviço e Monitor de Host nos dados de série de tempo do repositório de serviços do Cloudera Management Service, dados de integridade, bem como consulta do Impala e metadados do aplicativo YARN. Eles também oferecem segurança de dados complexa, o que é altamente significativo se você estiver armazenando dados confidenciais ou pessoais.

2. MongoDB :

Esta é uma ferramenta eficiente de análise de dados responsável pela preservação de dados para aplicativos móveis, produtos Catálogos, personalização em tempo real, gerenciamento de conteúdo e aplicativos que fornecem uma visão única em vários sistemas. Veja por que o MongoDB é exatamente a ferramenta para ativar os recursos de análise de dados:

1. Reduz as despesas operacionais até 95%

2. Sua nova arquitetura de armazenamento flexível inclui o mecanismo de armazenamento WiredTiger

3. Possui uma distribuição global com até 50 membros do conjunto de réplicas

4. Leva até 80% menos espaço de armazenamento devido à compressão

3. Vidyard :

O Vidyard é um provedor de hospedagem e análise de vídeo corporativo competente. Empresas como a Ernst & Young confiaram suas análises de vídeo ao Vidyard. Com um excelente reprodutor de vídeo personalizado e análises em tempo real, o Vidyard é perfeito para quem procura uma solução personalizada. Algumas métricas principais monitoradas pelo Vidyard incluem exibições, tempo médio de atenção, minutos assistidos e a região mais popular.

4. KnowledgeREADER :

O KnowledgeREADER da Angoss é uma parte de um amplo conjunto de ferramentas de análise e aborda explicitamente a análise de texto no ambiente de aplicativos orientados ao cliente e de marketing. Ela é especializada em representação visual, incluindo painéis de análise de sentimento e texto, e também fornece um mapa exclusivo dos resultados da mineração de associação para mostrar palavras que tendem a ocorrer juntas.

Muitos de seus recursos de ponta utilizam o mecanismo de análise de texto da Lexalytics, que é amplamente reconhecido por seu potencial. Entidade, tema e extração de tópico são mantidos juntamente com as árvores de decisão e estratégia para criação de perfil, segmentação e modelagem preditiva.

5. Buzzlogix :

A Buzzlogix fornece APIs de processamento de linguagem natural e de aprendizado de máquina baseadas em nuvem para suportar análise de sentimento, mineração de dados, descoberta de conteúdo, inteligência de negócios e outras tarefas em que o processamento de linguagem natural é aproveitado. As várias funções são chamadas por meio de uma API REST e abordam diversas aplicações de dados:

1. Análise de Sentimento

2. Análise do Sentimento do Twitter

3. Análise de Subjetividade

4. Classificação de Tópicos

5. Detecção de Gênero

6. Extração de palavras-chave

7. Extração de Entidade

6. OpenRefine:

O OpenRefine é um software de limpeza de dados para preparar os dados para análise. O que queremos dizer com isso? Bem, o OpenRefine ajuda você a agrupar em células os valores que podem ser diferenciados pela ortografia ou pela capitalização de letras, mas significam exatamente a mesma coisa. Essa ferramenta pode parecer básica, mas ajuda a combater a redundância. Uma atividade simples de análise de dados, como agrupar as informações do cliente em uma célula com base na localização geográfica, pode ser um problema, pois cada cliente pode escrever ou escrever as informações da localidade de uma maneira diferente. É aqui que o OpenRefine pode detectar a similaridade e tornar o clustering perfeito. O OpenRefine contém vários algoritmos de clustering e faz o trabalho rápido de um problema de outra forma confuso.

O exemplo a seguir mostra como o OpenRefine classifica clusters de informações com análise e inteligência de texto. (Fonte: Forbes)

Abra Refine

7. Qubole :

O Qubole trabalha na simplificação, excesso de velocidade e dimensionamento de cargas de trabalho de análise de big data em relação a dados armazenados em nuvens AWS, Google ou Azure. Essa ferramenta tira o estresse da disputa de infraestrutura. Depois que as políticas de TI estiverem implementadas, qualquer número de analistas de dados pode colaborar e “clicar para consultar” com o poder do Hive, Spark, Presto, etc. na sempre crescente lista de mecanismos de processamento de dados. O Qubole é uma solução de nível corporativo e sua flexibilidade o diferencia do resto, além de ser o mais acessível das plataformas.

8. Tableau:

Alguns desses softwares características cruciais estão em seu avançado banco de dados de análise de idioma e armazenamento. Ele pode ajudar você a traduzir seus dados de maneira transparente em métricas de negócios significativas. As versões on-line e de servidor permitem que toda a sua equipe crie e trabalhe coletivamente com a ferramenta de visualização. O Tableau pode se conectar a dados locais ou remotos de muitos formatos diferentes. Além disso, o mecanismo do Tableau pode ter acesso a dados ativos para visualizações atualizadas ou dados armazenados para visualizações mais fáceis de mover. O limite de milhões de linhas do Tableau Public fornece uma plataforma próspera para uso pessoal e o teste gratuito é mais do que suficiente para explorar a ferramenta com eficiência.

O Tableau 9.0 também possui tecnologia inovadora para conexões de banco de dados chamada Query Fusion, que ajudará muito a simplificar as consultas, examinando todas as consultas no painel do usuário.

9. Chartio :

O Chartio permite encadear fontes de dados e executar consultas no navegador. Você pode gerar painéis potentes em apenas alguns cliques. A linguagem de consulta visual do Chartio permite coletar dados de qualquer fonte sem precisar conhecer SQL ou outras linguagens de modelo complicadas. Eles também permitem que o usuário agende relatórios em PDF para que eles possam ser exportados e enviados por e-mail. A outra característica importante desta ferramenta é que na maioria dos formatos não é necessário um data warehouse. Isso significa que você vai se levantar e correr em um ritmo mais rápido e que o custo de implementação será menor e mais previsível.

10. Blockspring:

O Blockspring é uma ferramenta diferenciada na maneira como aproveita todos os recursos de serviços como o IFTTT ('If This Then That') e o Zapier em plataformas populares como o Excel e o Google Sheets. Você pode se conectar a uma ampla variedade de programas de terceiros simplesmente escrevendo uma fórmula da Folha do Google. Você pode postar Tweets em uma planilha, acompanhar seus seguidores, além de se conectar à AWS, Import.io, Tableau e muito mais. O Blockspring permite criar e compartilhar funções privadas, implementar tags personalizadas para pesquisa e descoberta aprimoradas e definir tokens de API para toda a organização de uma só vez.

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An experienced process analyst at Simplilearn, the author specializes in adapting current quality management best practices to the needs of fast-paced digital businesses. An MS in MechEng with over eight years of professional experience in various domains, Bhargav was previously associated with Paradox Interactive, The Creative Assembly, and Mott MacDonald LLC.


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