Avant d'aborder la technologie et les outils nécessaires à l'analyse des big data, commençons par comprendre l'analyse des big data.
Le volume d'un ensemble de données définit principalement les big data. Les ensembles de données volumineux sont généralement géants. De vastes bases de données ont précédé le terme de big data (VLDB), gérées à l'aide de systèmes de gestion de bases de données (SGBD). Actuellement, les big data relèvent de 3 catégories d'ensembles de données :
Ensembles de données structurées Les ordinateurs et les applications intelligents sont programmés pour développer des données structurées dans des formats prédéfinis afin d'en faciliter le traitement.
Il s'agit de données qui peuvent être utilisées sous leur forme de base pour produire des résultats. Il s'agit par exemple de données relationnelles telles que les fiches de salaire des employés.
Ensembles de données non structurées
Les ensembles de données non structurées sont dépourvus de formatage et d'alignement appropriés. Il s'agit par exemple de textes humains, de résultats de recherche Google, etc. Par conséquent, ces collections arbitraires d'ensembles de données nécessitent plus de puissance de traitement et de temps pour être converties en ensembles de données structurés afin d'obtenir des résultats précis.
Ensembles de données semi-structurées
Il s'agit d'un mélange de données structurées et non structurées. Ainsi, ces ensembles de données peuvent avoir une structure appropriée, mais il leur manque des éléments de spécification pour le tri et le traitement. Les données RFID et XML en sont des exemples.
Le traitement des données volumineuses nécessite une structure unique de machines physiques et virtuelles pour produire des résultats. Ainsi, le traitement est accompli simultanément pour obtenir des résultats aussi rapidement que possible. Aujourd'hui, le big data inclut des technologies comme le cloud computing et l'IA. Cela permet donc de réduire les interventions manuelles et les erreurs en automatisant de nombreuses opérations et tâches. En raison de l'évolution des qualités du big data, il est difficile de lui donner une définition communément acceptée.
Les organisations utilisent l'analyse des big data pour prendre des décisions fondées sur les données qui améliorent les résultats liés à l'activité. Par conséquent, les avantages comprennent un marketing plus influent, des opportunités de revenus uniques, la personnalisation des clients et une meilleure efficacité fonctionnelle. Par conséquent, ces avantages peuvent fournir des avantages concurrentiels sur les adversaires avec une stratégie utile.
Analyse prédictive
L'analyse prédictive est l'un des meilleurs outils permettant aux entreprises d'éviter les risques liés à la prise de décision. Ainsi, les explications matérielles et logicielles de l'analyse prédictive permettent de trouver, d'évaluer et de déployer des stratégies prédictives en traitant les données volumineuses. Ainsi, ces données peuvent permettre aux entreprises de se préparer à ce qui est à venir et de soutenir les problèmes de fissures en les étudiant et en les comprenant.
Bases de données NoSQL
Ces bases de données permettent une gestion responsable et efficace des données sur un nombre évolutif de nœuds de référentiel. Les bases de données NoSQL contiennent des données sous forme de tables de bases de données relationnelles, de documents JSON ou de paires clé-valeur.
Outils de découverte des connaissances
Ces outils permettent aux entreprises d'explorer des données volumineuses provenant de sources multiples. Ces sources peuvent donc être des systèmes de fichiers divers, des API, des SGBD ou des plateformes similaires. Ainsi, grâce aux outils de découverte de suivi et de compréhension, les entreprises peuvent séparer et utiliser les données.
Stockage distribué
Pour faire face aux différentes défaillances des nœuds et à la perte ou à la corruption des sources de données volumineuses, les magasins de fichiers distribués ont répliqué les données. Ainsi, les informations sont parfois copiées pour un accès rapide à faible latence sur des réseaux informatiques étendus. Il s'agit donc généralement de bases de données non relationnelles.
Data Fabric en mémoire
Cela permet de répartir d'énormes doses de données sur les ressources du système. Par exemple, la RAM dynamique, le stockage flash ou les lecteurs de stockage à semi-conducteurs. En outre, elle permet un accès et un traitement à faible latence des données volumineuses sur les nœuds connectés.
Xplenty
Xplenty est une plateforme permettant de fusionner, de traiter et d'organiser les données à des fins d'analyse dans le nuage. De plus, elle récupère toutes les sources de données ensemble. Ainsi, son interface graphique réflexive aidera à appliquer l'ETL, l'ELT ou une solution de réplication.
Par conséquent, Xplenty est une boîte à outils permettant de former des pipelines de données avec des capacités de code faible ou nul. Elle dispose donc de solutions pour le marketing, les ventes, le support et les développeurs.
Xplenty vous aidera à tirer le meilleur parti de vos données sans financer de matériel, de logiciels, etc. De plus, elle fournit de l'aide par courriel, clavardage, téléphone et réunions en ligne.
Caractéristiques principales
- Xplenty est une plateforme en nuage flexible et évolutive.
- Vous bénéficierez d'une connectivité directe à divers magasins de données et d'un riche ensemble d'éléments de transformation de données prêts à l'emploi.
- Il sera capable de mettre en œuvre des fonctions complexes de préparation des données en utilisant le riche langage d'expression d'Xplenty.
- Il offre un composant API pour une personnalisation et une flexibilité évoluées.
Adverity
Adverity est un support flexible d'analyse marketing de bout en bout. Il permet aux responsables marketing de suivre les performances marketing en une seule vue. Il leur permet également de découvrir de nouvelles informations en temps réel, sans effort.
Il en résulte des décisions commerciales fondées sur des données, une croissance accrue et un retour sur investissement mesurable.
Caractéristiques principales
- Traitement et transformation rapides des données en une seule fois.
- Rapports personnalisés et prêts à l'emploi.
- Stratégie axée sur le client
- Extensibilité et flexibilité élevées
- Un support client exceptionnel
- Sécurité et gouvernance élevées
- Puissante analyse prédictive intégrée
- Interprétez rapidement les performances cross-canal avec ROI Advisor.
Dataddo
Dataddo est une plateforme ETL sans codage, basée sur le cloud. Elle offre une grande flexibilité grâce à un large éventail de connecteurs et à la possibilité de choisir les paramètres et les qualités. Elle crée également des pipelines de données robustes, rapides et simples.
Dataddo s'intègre de manière transparente dans la pile de données existante. Il n'est donc pas nécessaire d'ajouter des fonctionnalités à l'architecture qui n'était pas déjà utilisée ou de modifier les flux de travail de base. Ainsi, l'interface intuitive et la mise en place rapide de Dataddo permettent de se concentrer sur la combinaison des données plutôt que de perdre du temps à savoir comment utiliser une autre plateforme.
Caractéristiques principales
- Excellent pour les utilisateurs non techniques avec une interface utilisateur facile.
- Possibilité de déployer des pipelines de données quelques minutes après la création du compte.
- Peut ajouter les derniers connecteurs dans les dix jours suivant la demande.
- Sécurité : Conformité au GDPR, SOC2 et ISO 27001.
- Fonctions et paramètres personnalisables lors de la création de sources.
- dispose d'un système de gestion central permettant de suivre simultanément l'état de tous les pipelines de données.
Apache Hadoop
Apache Hadoop est un cadre logiciel pour les systèmes de fichiers en masse et le traitement des données volumineuses. Par conséquent, avec le prototype de programmation MapReduce, il peut traiter des ensembles de données volumineuses.
Hadoop est un cadre open-source composé de Java, et il offre un support multiplateforme.
Néanmoins, il s'agit du meilleur outil de big data. Plus de la moitié des entreprises du classement Fortune 50 utilisent Hadoop. Parmi les grands noms figurent donc Amazon Web services, Intel, Microsoft, Facebook, etc.
Caractéristiques principales
- La caractéristique essentielle d'Hadoop est son système de fichiers distribués HDFS (Hadoop Distributed File System), qui peut transporter tous les types de données et du texte brut sur le même système de fichiers.
- Admirablement utile à des fins de R & D.
- Hautement évolutif.
- Service hautement disponible et relaxant sur un cluster d'ordinateurs.
CDH (Distribution Cloudera pour Hadoop)
CDH vise des déploiements de classe entreprise de la technologie. C'est pourquoi elle est entièrement open-source et dispose d'une allocation de plateforme gratuite qui contient Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala, et bien d'autres.
Par conséquent, il permet de rassembler, d'élaborer des stratégies, d'organiser, de localiser et de diffuser des données illimitées.
Caractéristiques principales
- Large distribution.
- Cloudera Manager administre très bien le cluster Hadoop.
- Mise en œuvre confortable.
- Une administration moins compliquée.
- Sécurité et gouvernance élevées.
Conclusion
Il existe une multitude d'outils sur le marché pour soutenir les opérations de big data. Certains d'entre eux sont donc des outils open-source, tandis que d'autres sont payants. Il convient de choisir judicieusement l'outil Big Data approprié en fonction des besoins du projet. Ainsi, avant de finaliser l'outil, on peut toujours explorer la version d'essai et se connecter avec les clients existants de l'outil pour obtenir leurs avis.
