big data Software

Die Einrichtung und der Betrieb eines Rechenzentrums ist teuer, da die Anschaffung der richtigen Ausrüstung und die Einstellung von Technikern für die Verwaltung des Rechenzentrums erforderlich sind. Wenn Sie sich für Cloud-Hosting entscheiden, zahlen Sie für die Dienste. Viele Anbieter berechnen Cloud-Hosting basierend auf Speicherplatz, Funktionen, Zeit, Speicherplatz, einer Anzahl von Benutzern und vielen anderen Faktoren. Insbesondere bei größeren Unternehmen müssen Sie Geld sparen, da es andere Faktoren gibt, mit denen Sie gleichzeitig zu tun haben und mit denen Sie umgehen müssen. Cloud-Hosting spart viel Geld.

LexisNexis Risk Solution entwickelt HPCC. Dieses Open-Source-Tool bietet eine einzige Plattform und eine einzige Architektur für die Datenverarbeitung. Es ist einfach zu erlernen, zu aktualisieren und zu programmieren. Darüber hinaus lassen sich Daten einfach integrieren und Cluster verwalten. Dieses Datenanalysetool verbessert die Skalierbarkeit und Leistung. Die ETL-Engine wird zum Extrahieren, Transformieren und Laden von Daten mithilfe einer Skriptsprache namens ECL verwendet. ROXIE ist die Abfrage-Engine. Diese Engine ist eine indexbasierte Suchmaschine. In Datenverwaltungstools sind Datenprofilerstellung, Datenbereinigung und Jobplanung einige Funktionen. Benötigen Sie ein Big-Data-Tool, das Ihnen Skalierbarkeit und Hochverfügbarkeit sowie hervorragende Leistung bietet? Dann ist Apache Cassandra die beste Wahl für Sie.

Mit dieser Funktion stehen dem Benutzer Filter, Segmentierung, Kohortenanalyse und mehr zur Verfügung. Dadurch können sie schöne Daten-Dashboards und Datenvisualisierungen erstellen, die sie mit ihrem Team und ihren Kunden teilen können. Da die Nachfrage nach verschiedenen Arten analytischer Modellierung besteht, haben die meisten Anbieter von Big-Data-Software in die Abstimmung verschiedener Versionen ihrer Algorithmen und in das Anhängen komplexerer Funktionalitäten investiert. Als Ergebnis können Unternehmensbenutzer verschiedene Analysefunktionen mit einer Vielzahl von Modellierungen wie Clustering, Regression, Verhaltensmodellierung, Entscheidungsbäumen und vielem mehr unterstützen. Basierend auf ihrem Anwendungsfall und ihren Anwendungen können sie die relevantesten Modelle für ihre Probleme auswählen und die Produkte bewerten, um herauszufinden, wie sie die Geschäftsanforderungen ihrer Benutzer erfüllen.

Wie bereits erwähnt, ist es umso wahrscheinlicher, dass die Organisation Analysen, Anwendungen und Modelle mit verschiedenen Gruppen und Analysten teilen muss, je größer eine Organisation ist. Organisationen mit vielen Analysten, die über das Unternehmen verteilt sind, müssen möglicherweise mehr Wege finden, Modelle auszutauschen und bei der Interpretation dieser Modelle zusammenzuarbeiten. Das Server-Produkt von RapidMiner bietet Benutzern die notwendige Unterstützung für die gemeinsame Nutzung und Zusammenarbeit, während die Gold-Edition von IBMs SPSS Modeler den Benutzern Möglichkeiten zur Zusammenarbeit bietet. KNIME bietet kommerzielle Erweiterungen, die die Zusammenarbeit im Team erleichtern. Die Alteryx Analytics Gallery bietet Unternehmen die Möglichkeit, ausgeklügelte Analyseanwendungen in der Cloud mit Teammitgliedern zu teilen, die im gesamten Unternehmen verteilt sind.

Die Blase um Big Data hat sicherlich begonnen zu platzen und das kommende Jahr wartet auf vernünftige Entwicklungen in den Anwendungen der Big Data-Welt. Nun, die meisten von uns sind mit Begriffen wie Hadoop, Spark, NO-SQL, Hive, Cloud etc. mehr als vertraut. Wir wissen, dass jeden Monat mindestens 20 NO-SQL-Datenbanken und eine Reihe anderer Big-Data-Technologien entstehen. Aber welche dieser Big-Data-Technologien sieht Zukunftsperspektiven? Welche Tools für Big Data bringen Ihnen große Vorteile? Was ist Big-Data-Technologie?

Big Data Analytics ist der Prozess der Verwendung von Software, um nützliche Erkenntnisse wie Trends, Muster und Korrelationen in diesen großen Datenbeständen aufzudecken. Die Analyse von Daten ist nichts Neues, es gibt sie seit Jahrzehnten in Form von Business Intelligence- und Data-Mining-Software, aber in den letzten Jahren hat sie sprunghaft zugenommen. Big Data Analytics verarbeitet viel größere Datenmengen, mit einer höheren Geschwindigkeit und mit komplexeren Algorithmusfunktionen. Einfach genug! Und um es noch einfacher zu machen, wird Big Data Analytics oft in vier Kategorien mit jeweils unterschiedlichem Komplexitätsgrad unterteilt. Diese können verwendet werden, um Ihren ausgewählten Datenbankentwicklern zu helfen, ein System zu erstellen, das Ihrem Unternehmen die meisten Vorteile bietet.

Die Hauptkomponenten sind Datenspeicherung, Datenanalyse und -vorhersage sowie Datenvisualisierung, die über ein Webinterface zugänglich sind. Gesamtsystem besteht aus Sensoren, Sensorboards, Bridge und Middleware. Hadoop und Spark. Zur Erkennung des Staus werden Clustering-Methoden wie K-Means, Fuzzy C-Means und DBSCAN angewendet. Die Architektur hat 2 High-Level-Komponenten, die Datenspeicherung und Datenanalyse und -berechnung sind. Während die Datenspeicherung auf Hadoop HDFS und NoSQL basiert, nutzt der Datenanalyse- und Berechnungsteil Spark für Hochgeschwindigkeits-Echtzeitberechnungen. Für alle Big-Data-Systeme, die Cloud-basierte Architekturen verwenden, wird die Cloud verwendet, um das Skalierbarkeitsproblem der Datenerfassung zu lösen.

Diese Unterteilungen basieren auf der Nutzung der Anwendung der Datenvisualisierungssoftware. Wenn Sie vorhaben, Tableau-Schulungen zu belegen, um Fachwissen in der Datenanalyse zu erwerben, sollten Sie die Kategorie berücksichtigen, für die Sie sich entscheiden. Diese Version wurde für einzelne Benutzer entwickelt. Wenn Sie also vorhaben, an der Datenanalyse für Ihren persönlichen Gebrauch zu arbeiten, ist Tableau Desktop das richtige Produkt für Sie. Wie der Name schon sagt, wurde Tableau Server entwickelt, um die Zusammenarbeitsanforderungen jeder Organisation über einen einzigen Server zu erfüllen, der den Zugriff und die Agilität von Daten über einen einzigen Server ermöglicht. Wenn ein Unternehmen auf einem Cloud-basierten Server arbeitet, kann Tableau Online nützlich sein.

Es wird viel einfacher sein, die gewünschten Daten zu filtern, auszuwählen und zu analysieren, und es wird viel einfacher, die benötigten Daten in eine einheitliche Datenbank zu übertragen. Stellen Sie sicher, dass Sie die Datenvisualisierung in die Big-Data-Tools einbeziehen, die Ihr Unternehmen verwendet. Big Data Analytics beinhaltet oft die Erstellung sehr komplexer Modelle, die für Nicht-Statistiker oder Nicht-Datenwissenschaftler schwer zu interpretieren sind. Während ein Großteil des Fokus bei Big-Data-Analysesoftware auf Tools zur Manipulation Ihrer Daten liegt, vergessen Sie nicht, Ihrem Team Tools zur Verfügung zu stellen, die eine hervorragende Datenvisualisierung ermöglichen: Dies bedeutet die Möglichkeit, Diagramme und Dashboards zu erstellen, um die aus Ihren gewonnenen Erkenntnissen zu überwachen Daten des Unternehmens.

Die Studien 15 und 32 sind in der Unterkategorie zur Überwachung der öffentlichen Meinung aufgeführt, die die Untersuchung und Visualisierung von Social-Media-Daten in Verbindung mit einem bestimmten Bereich umfasst. Studie 23 fällt in die Unterkategorie Abfragevorschläge und Rechtschreibkorrektur und beschreibt die Architektur des echtzeitbezogenen Abfragedienstes von Twitter. In Studie 28 wird eine technologieunabhängige Big-Data-System-Referenzarchitektur im Bereich Social Media vorgestellt. In Studie 16 werden Web-Observatorien vorgestellt, bei denen das Sammeln, Speichern und Analysieren der Daten im Web-Maßstab im Vordergrund steht. Um ein Reiseberatungssystem zu überwachen und Fehler zu beheben, wird in Studie 8 eine Big-Data-Architektur definiert. Die Unterkategorie der semantisch-basierten heterogenen Multimedia-Retrieval-Domäne erscheint in Studie 12, in der ein Big-Data-System zur Erfassung und Analyse von Daten von bestimmten Websites wie z B. Flickr, Youtube und Wikipedia.

Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer Daten zu treffen, ist nicht nur schädlich, sondern schafft auch Unannehmlichkeiten und beeinträchtigt so das Wachstum des Unternehmens. Steigert die Effizienz am Arbeitsplatz. Der höchste Prozentsatz der Belegschaft besteht aus Millennials. Dies ist eine Generation, die technisch versiert ist. Das bedeutet, dass sie sich Technologie zu eigen machen und die meisten ihrer Interaktionen technologiebasiert sind. Sie können sofort auf jede Art von Daten zugreifen. Die Big-Data-Plattform macht es ihnen leicht, die benötigten Informationen zu finden. Die Plattform ist in gewisser Weise proaktiv, da sie auch dazu neigt, Informationen anzubieten, die später benötigt werden, was Zeit spart und die Effizienz der Benutzer erhöht.

Die Architektur ist auf das Live-Monitoring und die Visualisierung von lebenslangen Krankheiten spezialisiert. Die Architektur basiert auf Webservices und SOA und einer unterstützenden Cloud-Infrastruktur. Studie 32: Dieses Papier schlägt eine zweischichtige Cloud-Architektur für ein Modell zur Überwachung der öffentlichen Meinung in Echtzeit vor. Studie 33: Basierend auf einem Suchcluster zur Datenindizierung und -abfrage wird in diesem Papier eine Cloud-Service-Architektur vorgestellt. Die Architektur kann mit Hadoop und Spark integriert werden. Für den Zugriff werden REST-APIs verwendet. Studie 34: In diesem Papier wird ein analytisches Big-Data-Framework für den Bereich Smart Grid vorgestellt. Die Fallstudien sind das EU-finanzierte Projekt BIG und das von Deutschland geförderte Projekt PEC.

Obwohl das Konzept des Online-Desktops relativ neu ist, denken mehr Unternehmen bereits ernsthaft über dieses Konzept nach. Und nicht wenige von ihnen haben das Konzept des gehosteten Desktops implementiert, um große Vorteile zu erzielen. Wenn Ihr Unternehmen dieses Konzept noch nicht kennt oder nicht darüber nachgedacht hat, in dieses Konzept zu investieren, möchten Sie vielleicht mit einem Verantwortlichen sprechen. Remote-Desktops werden für Unternehmen aufgrund vieler Faktoren immer wichtiger. Die Geschäftswelt ist heute mehr denn je hart umkämpft. Datendiebstahl ist zur Normalität geworden.

Machine Learning, eine spezifische Teilmenge der KI, die einer Maschine das Lernen beibringt, ermöglicht es, schnell und automatisch Modelle zu erstellen, die größere, komplexere Daten analysieren und schnellere, genauere Ergebnisse liefern können – auch in sehr großem Maßstab. Und durch die Erstellung präziser Modelle hat ein Unternehmen eine bessere Chance, profitable Chancen zu erkennen – oder unbekannte Risiken zu vermeiden. Datenmanagement. Daten müssen von hoher Qualität und gut verwaltet sein, bevor sie zuverlässig analysiert werden können. Da Daten ständig in und aus einem Unternehmen fließen, ist es wichtig, wiederholbare Prozesse zu etablieren, um Standards für die Datenqualität aufzubauen und aufrechtzuerhalten.

Einige Unternehmen (normalerweise Technologieunternehmen) stellen Legionen von promovierten Statistikern und Informatikern ein, die ihre eigenen Big-Data-Tools von Grund auf mit Tools wie Hadoop, Spark, R und Python entwickeln. Am anderen Ende des Spektrums wenden sich einige Unternehmen stattdessen einfachen Point-and-Click-Dashboards zu, die von Tools wie Salesforce Einstein bereitgestellt werden. Auch wenn selbst mit diesen benutzerfreundlicheren Big-Data-Tools noch beträchtliches Fachwissen vorhanden ist, müssen Sie die größte Entscheidung treffen, mit welcher Komplexität Ihr Big-Data-Team täglich arbeiten soll.

Big Data hat drei Unterscheidungsmerkmale: Volumen, Geschwindigkeit und Vielfalt. Diese werden als die drei V von Big Data bezeichnet. Daten sind nicht „groß“, es sei denn, sie kommen in wirklich großen Mengen vor. Schon eine Überlandflugreise kann 240 Terabyte an Flugdaten erzeugen. IoT-Sensoren in einer einzigen Fabrikhalle können täglich Tausende von gleichzeitigen Datenfeeds produzieren. Andere gängige Beispiele für Big Data sind Twitter-Datenfeeds, Webseiten-Clickstreams und mobile Apps. Die enorme Menge an Big Data erfordert eine blitzschnelle Verarbeitung, um Erkenntnisse in nützlichen Zeitrahmen zu gewinnen. Dementsprechend ist eine Aktienhandelssoftware darauf ausgelegt, Marktveränderungen innerhalb von Mikrosekunden zu protokollieren. Internetfähige Spiele dienen Millionen von Benutzern gleichzeitig, wobei jeder von ihnen jede Sekunde mehrere Aktionen generiert.

Periscope Data ist ein Datenanalysetool, das Geschäftsdaten über mehrere… •Datenexperten in die Lage versetzt, komplexere Fragen schnell zu beantworten. Periscope Data ist ein Datenanalysetool, das Geschäftsdaten über mehrere verschiedene Datenquellen hinweg vereint. Azure ermöglicht jedem Entwickler oder IT-Experten, produktiv zu sein. Führen Sie Linux-Container mit Docker-Integration aus; Apps mit JavaScript, Python,.NET, PHP, Java und Node.js erstellen; Erstellen Sie Back-Ends für iOS-, Android- und Windows-Geräte. Der Azure-Clouddienst unterstützt dieselben Technologien, auf die sich bereits Millionen von Entwicklern und IT-Experten verlassen, und… Azure unterstützt die breiteste Auswahl an Betriebssystemen, Programmiersprachen, Frameworks, Tools, Datenbanken und Geräten. Führen Sie Linux-Container mit Docker-Integration aus; Apps mit JavaScript, Python,.NET, PHP, Java und Node.js erstellen; Erstellen Sie Backends für iOS-, Android- und Windows-Geräte.

Diese Technologie ist in der Lage, Latenzen bei der Datenvorbereitung und der analytischen Verarbeitung zu beseitigen, um neue Szenarien zu testen und Modelle zu erstellen. Es ist nicht nur eine einfache Möglichkeit für Unternehmen, agil zu bleiben und bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen, sondern ermöglicht es ihnen auch, iterative und interaktive Analyseszenarien auszuführen. Vorausschauende Analytik. Die Predictive Analytics-Technologie verwendet Daten, statistische Algorithmen und maschinelle Lerntechniken, um die Wahrscheinlichkeit zukünftiger Ergebnisse basierend auf historischen Daten zu identifizieren. Es geht darum, eine bestmögliche Einschätzung der zukünftigen Entwicklungen zu liefern, damit Unternehmen sicherer sein können, die bestmögliche Geschäftsentscheidung zu treffen. Zu den gängigsten Anwendungen von Predictive Analytics gehören Betrugserkennung, Risiko, Betrieb und Marketing. Text-Mining. Mit der Text-Mining-Technologie können Sie Textdaten aus dem Web, Kommentarfeldern, Büchern und anderen textbasierten Quellen analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen, die Sie zuvor nicht bemerkt haben. Text Mining verwendet maschinelles Lernen oder Technologien zur Verarbeitung natürlicher Sprache, um Dokumente – E-Mails, Blogs, Twitter-Feeds, Umfragen, Wettbewerbsinformationen und mehr – zu durchsuchen, damit Sie große Informationsmengen analysieren und neue Themen und Begriffsbeziehungen entdecken können.

Was ist „Big Data Analytics“ und warum empfehlen Datenbankentwickler es? Big Data Analytics ist eine große Neuigkeit, insbesondere wenn es um das Wachstum Ihres Unternehmens geht. Es wird in bestimmten Kreisen schnell angenommen, da immer mehr Entscheidungsträger erkennen, dass ihre Geschäftsdaten eine Fülle ungenutzter Vorteile bergen. Die Möglichkeiten, ein Unternehmen durch den effektiven Einsatz von Big Data Analytics zu verbessern, machen den Einsatz in kundenspezifischen Entwicklungen für uns als Datenbankentwickler so attraktiv. Denn unsere Aufgabe ist es, mit cleveren, kreativen Lösungen dafür zu sorgen, dass Ihre Datenbanken möglichst effizient genutzt werden. Der Einsatz von Big Data Analytics hat dies bei unseren Kunden definitiv erreicht.

Für die meisten von ihnen sind Ziel, Umfang und Kontext klar definiert, jedoch werden für einige von ihnen die Ergebnisse nicht eindeutig durch eine empirische Studie validiert oder die Ergebnisse werden nicht quantitativ dargestellt. Außerdem wird in vielen Studien der Forschungsprozess explizit dokumentiert, aber einige der Forschungsfragen blieben unbeantwortet. Unter Berücksichtigung der Glaubwürdigkeit neigen die Studien zwar dazu, Glaubwürdigkeit, Validität und Reliabilität zu diskutieren, vermeiden es jedoch im Allgemeinen, negative Ergebnisse zu diskutieren. Die Schlussfolgerungen beziehen sich durchaus auf den Zweck der Studie, und die Ergebnisse sind relevant, wenn auch nicht immer praktikabel. Da die Darstellung der Forschungsfragen und der Ergebnisse von Studie zu Studie sehr unterschiedlich ist, ist es sehr kompliziert, die Konsistenz der Outputs der Primärstudien zu analysieren. Infolgedessen war eine Sensitivitätsanalyse und eine Synthese der quantitativen Ergebnisse nicht möglich. In Bezug auf die Direktheit ist die Evidenz insgesamt moderat. Nach Atkins etal., (2004) eine Direktheit ist das Ausmaß, in dem die Personen, Interventionen und Ergebnismaße denen von Interessen ähnlich sind. Die Personen waren Experten aus der Akademie oder der Industrie, die im Interessengebiet liegen. Die Ergebnisse dieser Literaturübersicht sind nicht eingeschränkt. Eine beträchtliche Anzahl von Primärstudien beantwortet die Forschungsfragen und validiert die Ergebnisse quantitativ.