Огромный объем данных, доступных сегодня компаниям, сделал их почти необходимостью для внедрения определенного типа аналитического программного обеспечения, чтобы лучше понимать эти данные и действовать в соответствии с ними. Внедрение программного обеспечения для анализа больших данных было важной инициативой для компаний, переживающих цифровую трансформацию, поскольку эти инструменты обеспечивают более глубокую видимость данных организации. Компании применяют эти решения, чтобы разобраться в больших наборах данных, собранных из кластеров Big Data.
Благодаря способности визуализировать и понимать бизнес-данные сотрудники могут принимать обоснованные решения. Например, розничные торговцы могут использовать эти инструменты, чтобы лучше понять распределение запасов по своим каналам и принимать решения на основе этих данных. Некоторые решения для анализа больших данных могут предлагать функции искусственного интеллекта или машинного обучения, такие как обработка естественного языка, в качестве интерфейса для дополнительной помощи пользователям без технических навыков.
Какие типы программного обеспечения для анализа больших данных (Big Data) существуют?
Многие типы решений для анализа больших данных имеют перекрывающуюся функциональность, одновременно обслуживая различных пользователей, таких как аналитики данных и финансовые аналитики, или предоставляя уникальные услуги.
Из-за неструктурированной природы кластеров Big Data больших данных эти аналитические решения требуют языка запросов для извлечения данных из файловой системы. Большинство коммерческих табличных баз данных допускают SQL-запросы. Однако инструменты аналитики больших данных предлагают такие возможности языка SQL и могут потребовать более сложных знаний в области запросов от специалиста по данным. В качестве альтернативы некоторые решения могут предлагать функции самообслуживания, чтобы средний сотрудник мог составлять свои собственные диаграммы и графики из больших наборов данных.