همانطور که با سرعت تکنولوژی در حال رشد هستیم، تقاضا برای ردیابی داده ها به سرعت در حال افزایش است. امروزه تقریباً 2.5 کوین‌تیلیون بایت داده در سطح جهانی تولید می‌شود و تا زمانی که این داده‌ها در یک ساختار مناسب تفکیک نشده باشند، بی‌فایده است. برای کسب‌وکارها حفظ ثبات در تجارت با جمع‌آوری داده‌های معنی‌دار از بازار امروز بسیار مهم شده است و برای این کار، تنها ابزار تحلیل داده‌های مناسب و یک تحلیلگر حرفه‌ای داده‌ها لازم است تا حجم عظیمی از داده‌های خام را تفکیک کند. شرکت می تواند رویکرد درستی داشته باشد.
امروزه صدها ابزار تجزیه و تحلیل داده در بازار وجود دارد، اما انتخاب ابزار مناسب به نیاز، اهداف و تنوع کسب و کار شما بستگی دارد تا کسب و کار را در مسیر درست هدایت کنید. اکنون، بیایید 10 ابزار تحلیلی برتر در کلان داده را بررسی کنیم.
- APACHE Hadoop
این یک پلت فرم منبع باز برپایه جاوا است که برای ذخیره و پردازش داده های بزرگ استفاده می شود. این سیستم بر روی یک سیستم خوشه ای ساخته شده است که به سیستم اجازه می دهد تا داده ها را به طور موثر پردازش کند و اجازه دهد داده ها به صورت موازی اجرا شوند. این می تواند داده های ساختاریافته و بدون ساختار را از یک سرور به چندین رایانه پردازش کند. Hadoop همچنین پشتیبانی بین پلتفرمی را برای کاربران خود ارائه می دهد. امروزه بهترین ابزار تجزیه و تحلیل داده های بزرگ است و توسط بسیاری از غول های فناوری مانند آمازون، مایکروسافت، IBM و غیره مورد استفاده قرار می گیرد.
ویژگی های Apache Hadoop:
رایگان برای استفاده و ارائه یک راه حل ذخیره سازی کارآمد برای کسب و کار.
دسترسی سریع از طریق HDFS (سیستم فایل توزیع شده Hadoop) را ارائه می دهد.
بسیار انعطاف پذیر است و به راحتی با MySQL و JSON قابل پیاده سازی است.
بسیار مقیاس پذیر است زیرا می تواند حجم زیادی از داده ها را در بخش های کوچک توزیع کند.
روی سخت افزارهای کوچک مانند JBOD یا دسته ای دیسک کار می کند.
- Cassandra
APACHE Cassandra یک پایگاه داده توزیع شده NoSQL منبع باز است که برای استخراج و گرداوری مقادیر زیادی داده استفاده می شود. این یکی از محبوب ترین ابزارها برای تجزیه و تحلیل داده ها است و به دلیل مقیاس پذیری و در دسترس بودن بالا بدون به خطر انداختن سرعت و عملکرد، توسط بسیاری از شرکت های فناوری تحسین شده است. این می تواند هزاران عملیات را در هر ثانیه انجام دهد و می تواند پتابایت منابع را با زمان توقف تقریباً صفر اداره کند. در سال 2008 توسط فیس بوک ایجاد شد و به صورت عمومی منتشر شد.
ویژگی های APACHE Cassandra:
انعطاف پذیری ذخیره سازی داده ها: از همه انواع داده ها مانند ساختار یافته، بدون ساختار، نیمه ساختاریافته پشتیبانی می کند و به کاربران اجازه می دهد تا بر اساس نیاز خود تغییر کنند.
سیستم توزیع داده ها: به راحتی می توان داده ها را با کمک تکثیر داده ها در مراکز داده متعدد توزیع کرد.
پردازش سریع: Cassandra طوری طراحی شده است که روی سخت افزار کالای کارآمد اجرا شود و همچنین ذخیره سازی و پردازش داده سریع را ارائه می دهد.
تحمل خطا: لحظه ای که هر گره ای از کار بیفتد، بدون تاخیر تعویض می شود.
- Qubole
این یک ابزار کلان داده منبع باز است که به واکشی داده ها در یک زنجیره ارزش با استفاده از تجزیه و تحلیل ad-hoc در یادگیری ماشین کمک می کند. Qubole یک پلت فرم دریاچه داده است که خدمات سرتاسری را با زمان و تلاش کمتری که در خطوط لوله انتقال داده مورد نیاز است، ارائه می دهد. این می تواند سرویس های چند ابری مانند AWS، Azure و Google Cloud را پیکربندی کند. علاوه بر این، به کاهش 50 درصدی هزینه رایانش ابری نیز کمک می کند.
ویژگی های Qubole:
از فرآیند ETL پشتیبانی می کند: به شرکت ها اجازه می دهد تا داده ها را از چندین منبع در یک مکان منتقل کنند.
Real-time Insight: سیستم‌های کاربر را نظارت می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا بینش‌های زمان واقعی را مشاهده کنند.
تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده: Qubole تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده ارائه می‌دهد تا شرکت‌ها بتوانند بر اساس آن اقداماتی را برای هدف قرار دادن خریدهای بیشتر انجام دهند.
سیستم امنیتی پیشرفته: برای محافظت از داده‌های کاربران در فضای ابری، Qubole از یک سیستم امنیتی پیشرفته استفاده می‌کند و همچنین تضمین می‌کند که از هرگونه نقض آتی محافظت می‌کند. علاوه بر این، امکان رمزگذاری داده های ابری از هر تهدید بالقوه را نیز فراهم می کند.
- Xplenty
این یک ابزار تجزیه و تحلیل داده برای ساخت خط لوله داده با استفاده از حداقل کدها در آن است. طیف گسترده ای از راه حل ها را برای فروش، بازاریابی و پشتیبانی ارائه می دهد. با کمک رابط گرافیکی تعاملی خود، راه حل هایی را برای ETL، ELT و غیره ارائه می دهد. بهترین بخش استفاده از Xplenty سرمایه گذاری کم آن در سخت افزار و نرم افزار و پشتیبانی از طریق ایمیل، چت، تلفن و جلسات مجازی است. Xplenty بستری برای پردازش داده‌ها برای تجزیه و تحلیل از طریق ابر است و همه داده‌ها را با هم جدا می‌کند.
ویژگی های Xplenty:
Rest API: یک کاربر احتمالاً با اجرای Rest API می تواند هر کاری را انجام دهد.
انعطاف‌پذیری: داده‌ها را می‌توان ارسال کرد و به پایگاه‌های داده، انبارها و نیروی فروش منتقل کرد.
امنیت داده ها: رمزگذاری SSL/TSL را ارائه می دهد و پلتفرم قادر است الگوریتم ها و گواهی ها را به طور منظم تأیید کند.
استقرار: برنامه‌های یکپارچه‌سازی را هم برای ابر و هم برای داخلی ارائه می‌کند و از استقرار برای ادغام برنامه‌ها روی ابر پشتیبانی می‌کند.
- Spark
APACHE Spark چارچوب دیگری است که برای پردازش داده ها و انجام وظایف متعدد در مقیاس بزرگ استفاده می شود. همچنین برای پردازش داده ها از طریق چندین رایانه با کمک ابزارهای توزیع استفاده می شود. این به طور گسترده در بین تحلیلگران داده استفاده می شود زیرا API های با استفاده آسان را ارائه می دهد که روش های آسان کشیدن داده را ارائه می دهد و همچنین می تواند چندین پتابایت داده را مدیریت کند. اخیرا اسپارک رکورد پردازش 100 ترابایت داده را تنها در 23 دقیقه ثبت کرد که رکورد قبلی Hadoop (71 دقیقه) را شکست. به همین دلیل است که غول های بزرگ فناوری اکنون به سمت Spark حرکت می کنند و امروزه برای ML و AI بسیار مناسب است.
ویژگی های APACHE Spark:
سهولت استفاده: به کاربران اجازه می دهد به زبان دلخواه خود اجرا کنند. (جاوا، پایتون و غیره)
پردازش هم‌زمان: Spark می‌تواند از طریق Spark Streaming به پخش هم‌زمان بپردازد
انعطاف پذیر: می تواند در Mesos، Kubernetes یا ابر اجرا شود.
- Mongodb
در سال 2010 مورد توجه قرار گرفت، یک پلتفرم رایگان، منبع باز و یک پایگاه داده سند محور (NoSQL) است که برای ذخیره حجم بالایی از داده ها استفاده می شود. از مجموعه ها و اسناد برای ذخیره سازی استفاده می کند و سند آن متشکل از جفت های کلید-مقدار است که واحد اصلی Mongo DB در نظر گرفته می شود. به دلیل در دسترس بودن برای زبان های چند برنامه نویسی مانند Python، Jscript و Ruby در بین توسعه دهندگان بسیار محبوب است.
ویژگی های Mongo DB:
نوشته شده در C++: این یک DB بدون طرحواره است و می تواند انواع اسناد را در داخل خود نگه دارد.
Simplifies Stack: با کمک mongo، کاربر می تواند به راحتی فایل ها را بدون هیچ گونه اختلالی در پشته ذخیره کند.
Master-Slave Replication: می تواند داده ها را از Master بنویسد/بخواند و برای پشتیبان گیری مجدد فراخوانی شود.
- Apache Storm
طوفان ابزاری قوی و کاربرپسند است که برای تجزیه و تحلیل داده ها به ویژه در شرکت های کوچک استفاده می شود. بهترین بخش در مورد طوفان این است که هیچ مانع زبانی (برنامه نویسی) در آن وجود ندارد و می تواند از هر یک از آنها پشتیبانی کند. این برای مدیریت مجموعه ای از داده های بزرگ در روش های تحمل خطا و مقیاس پذیر افقی طراحی شده است. هنگامی که ما در مورد پردازش داده‌های بی‌درنگ صحبت می‌کنیم، Storm به دلیل سیستم پردازش کلان داده‌های بی‌درنگ توزیع شده خود در جدول پیشرو است، به همین دلیل امروزه بسیاری از غول‌های فناوری از APACHE Storm در سیستم خود استفاده می‌کنند. برخی از برجسته ترین نام ها عبارتند از Twitter، Zendesk، NaviSite و غیره.
ویژگی های Storm:
پردازش داده: Storm داده ها را پردازش می کند حتی اگر گره قطع شود
بسیار مقیاس پذیر: حرکت عملکرد را حتی در صورت افزایش بار حفظ می کند
سریع: سرعت طوفان APACHE بی عیب و نقص است و می تواند تا 1 میلیون پیام 100 بایتی را در یک گره پردازش کند.
- SAS
امروزه یکی از بهترین ابزارها برای ایجاد مدل سازی آماری است که توسط تحلیلگران داده استفاده می شود. با استفاده از SAS، یک دانشمند داده می تواند داده ها را در انواع مختلف از منابع مختلف استخراج، مدیریت، استخراج یا به روز کند. سیستم تحلیل آماری یا SAS به کاربر اجازه می دهد تا به داده ها در هر قالبی (جدول SAS یا کاربرگ های اکسل) دسترسی داشته باشد. علاوه بر این که یک پلتفرم ابری برای تجزیه و تحلیل کسب و کار به نام SAS Viya ارائه می دهد و همچنین برای دستیابی قوی به هوش مصنوعی و ML، آنها ابزارها و محصولات جدیدی را معرفی کرده اند.
ویژگی های SAS:
زبان برنامه نویسی انعطاف پذیر: این زبان دستور زبانی را ارائه می دهد که به راحتی قابل یادگیری است و همچنین دارای کتابخانه های وسیعی است که آن را برای غیر برنامه نویسان مناسب می کند.
فرمت داده گسترده: از بسیاری از زبان های برنامه نویسی پشتیبانی می کند که شامل SQL نیز می شود و توانایی خواندن داده ها از هر فرمتی را دارد.
رمزگذاری: امنیت سرتاسری را با قابلیتی به نام SAS/SECURE فراهم می کند.
- Data Pine
Datapine یک ابزار تحلیلی است که برای BI استفاده می شود و در سال 2012 (برلین، آلمان) تاسیس شد. در مدت زمان کوتاهی، در تعدادی از کشورها محبوبیت زیادی به دست آورده است و عمدتاً برای استخراج داده ها (برای شرکت های کوچک و متوسط که داده ها را برای نظارت دقیق واکشی می کنند) استفاده می شود. با کمک طراحی رابط کاربری پیشرفته آن، هر کسی می‌تواند داده‌ها را بر اساس نیاز خود بازدید کرده و بررسی کند و در 4 براکت قیمت مختلف، از 249 دلار در ماه، پیشنهاد دهد. آنها داشبورد را بر اساس عملکرد، صنعت و پلت فرم ارائه می کنند.
ویژگی های Datapine:
اتوماسیون: برای کاهش تعقیب و گریز دستی، datapine طیف گسترده ای از دستیار هوش مصنوعی و ابزارهای هوش مصنوعی را ارائه می دهد.
ابزار پیش‌بینی: datapine با استفاده از داده‌های تاریخی و فعلی، تحلیل‌های پیش‌بینی/پیش‌بینی را فراهم می‌کند و نتیجه آینده را استخراج می‌کند.
اضافه کردن: همچنین ویجت های بصری، تجزیه و تحلیل بصری و کشف، گزارش موقت و غیره را ارائه می دهد.
- Rapid Miner
این یک ابزار طراحی گردش کار بصری کاملاً خودکار است که برای تجزیه و تحلیل داده ها استفاده می شود. این یک پلت فرم بدون کد است و کاربران برای جداسازی داده ها نیازی به کدنویسی ندارند. امروزه، به شدت در بسیاری از صنایع مانند فناوری ویرایش، آموزش، تحقیقات و غیره استفاده می‌شود. اگرچه یک پلتفرم منبع باز است، اما محدودیت اضافه کردن 10000 ردیف داده و یک پردازشگر منطقی دارد. با کمک Rapid Miner، می‌توان به راحتی مدل‌های ML خود را در وب یا تلفن همراه مستقر کرد (فقط زمانی که رابط کاربری آماده جمع‌آوری ارقام بلادرنگ باشد).
ویژگی های Rapid Miner:
دسترسی: به کاربران اجازه می دهد تا از طریق URL به بیش از 40 نوع فایل (SAS، ARFF و غیره) دسترسی داشته باشند.
ذخیره سازی: کاربران می توانند به امکانات ذخیره سازی ابری مانند AWS و dropbox دسترسی داشته باشند
اعتبارسنجی داده ها: ماینر سریع نمایش بصری نتایج متعدد در تاریخچه را برای ارزیابی بهتر امکان پذیر می کند.
نتیجه
کلان داده ها در چند سال گذشته در کانون توجه بوده اند و تقریباً در هر بخش و با هر اندازه بر بازار تسلط خواهند داشت. تقاضا برای کلان داده ها با سرعت بسیار زیادی در حال افزایش است و امروزه ابزارهای فراوانی در بازار موجود است، تنها چیزی که نیاز دارید رویکرد صحیح و انتخاب بهترین ابزار تحلیل داده بر اساس نیاز پروژه است.