À l'ère de l'information, les centres de données collectent de grandes quantités de données. Les données collectées proviennent de diverses sources telles que les transactions financières, les interactions avec les clients, les médias sociaux et de nombreuses autres sources, et plus important encore, elles s'accumulent plus rapidement.
Les données peuvent être diverses et sensibles et nécessitent les bons outils pour les rendre significatives, car elles ont un potentiel illimité pour moderniser les statistiques et les informations sur les entreprises et changer des vies.
Les outils Big Data et les scientifiques des données sont prédominants dans de tels scénarios.
Une telle quantité de données diverses rend difficile le traitement à l'aide d'outils et de techniques traditionnels tels qu'Excel. Excel n'est pas vraiment une base de données et a une limite (65,536 XNUMX lignes) pour le stockage des données.
Analyse des données dans Excel montre une mauvaise intégrité des données. À long terme, les données stockées dans Excel ont une sécurité et une conformité limitées, très faibles reprise après sinistre taux et aucun contrôle de version approprié.
Pour traiter des ensembles de données aussi volumineux et diversifiés, un ensemble unique d'outils, appelés outils de données, est nécessaire pour examiner, traiter et extraire des informations précieuses. Ces outils vous permettent d'approfondir vos données pour trouver des informations et des modèles de données plus significatifs.
Traiter des outils technologiques et des données aussi complexes nécessite naturellement un ensemble de compétences unique, et c'est pourquoi le scientifique des données joue un rôle essentiel dans le big data.
L'importance des outils de big data
Les données sont la pierre angulaire de toute organisation et sont utilisées pour extraire des informations précieuses, effectuer des analyses détaillées, créer des opportunités et planifier de nouvelles étapes et visions commerciales.
De plus en plus de données sont créées chaque jour qui doivent être stockées de manière efficace et sécurisée et rappelées en cas de besoin. La taille, la variété et le changement rapide de ces données nécessitent de nouveaux outils de Big Data, différentes méthodes de stockage et d'analyse.
Selon une étude, le marché mondial du big data devrait atteindre 103 milliards de dollars américains d'ici 2027, soit plus du double de la taille du marché attendue en 2018.
Les défis de l'industrie d'aujourd'hui
Le terme « big data » a récemment été utilisé pour désigner des ensembles de données qui sont devenus si volumineux qu'ils sont difficiles à utiliser avec les systèmes de gestion de bases de données traditionnels (SGBD).
La taille des données augmente constamment et va aujourd'hui de dizaines de téraoctets (To) à plusieurs pétaoctets (Po) dans un seul ensemble de données. La taille de ces ensembles de données dépasse la capacité des logiciels courants à traiter, gérer, rechercher, partager et visualiser au fil du temps.
La formation de mégadonnées conduira à ce qui suit :
- Gestion et amélioration de la qualité
- Gestion de la chaîne d'approvisionnement et de l'efficacité
- Intelligence client
- Analyse des données et prise de décision
- Gestion des risques et détection de fraude
Dans cette section, nous examinons les meilleurs le Big Data outils et comment les scientifiques des données utilisent ces technologies pour les filtrer, les analyser, les stocker et les extraire lorsque les entreprises souhaitent une analyse plus approfondie pour améliorer et développer leur activité.
Apache Hadoop
Apache Hadoop est une plate-forme Java open source qui stocke et traite de grandes quantités de données.
Hadoop fonctionne en mappant de grands ensembles de données (de téraoctets en pétaoctets), en analysant les tâches entre les clusters et en les divisant en morceaux plus petits (64 Mo à 128 Mo), ce qui accélère le traitement des données.
Pour stocker et traiter les données, les données sont envoyées au cluster Hadoop, HDFS (système de fichiers distribué Hadoop) stocke les données, MapReduce traite les données et YARN (Encore un autre négociateur de ressources) divise les tâches et attribue les ressources.
Il convient aux scientifiques des données, aux développeurs et aux analystes de diverses entreprises et organisations pour la recherche et la production.
Caractéristiques
- Réplication des données : plusieurs copies du bloc sont stockées dans différents nœuds et servent de tolérance aux pannes en cas d'erreur.
- Hautement évolutif : offre une évolutivité verticale et horizontale
- Intégration avec d'autres modèles Apache, Cloudera et Hortonworks
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Rapidminer
La Rapidminer Le site Web affirme qu'environ 40,000 XNUMX organisations dans le monde utilisent leurs logiciels pour augmenter leurs ventes, réduire leurs coûts et éviter les risques.
Le logiciel a reçu plusieurs prix : Gartner Vision Awards 2021 pour la science des données et machine learning plates-formes, d'analyse prédictive multimodale et de solutions d'apprentissage automatique de Forrester et des outils d'apprentissage automatique et d'apprentissage automatique les plus conviviaux de Crowd science des données plate-forme au printemps rapport G2 2021.
Il s'agit d'une plate-forme de bout en bout pour le cycle de vie scientifique et est parfaitement intégrée et optimisée pour la création de modèles ML (machine learning). Il documente automatiquement chaque étape de préparation, de modélisation et de validation pour une transparence totale.
Il s'agit d'un logiciel payant disponible en trois versions : Prep Data, Create and Validate et Deploy Model. Il est même disponible gratuitement pour les établissements d'enseignement et RapidMiner est utilisé par plus de 4,000 XNUMX universités dans le monde.
Caractéristiques
- Il vérifie les données pour identifier les modèles et résoudre les problèmes de qualité
- Il utilise un concepteur de workflow sans code avec plus de 1500 algorithmes
- Intégration de modèles d'apprentissage automatique dans les applications métier existantes
Tableau
Tableau offre la flexibilité d'analyser visuellement les plates-formes, de résoudre les problèmes et de responsabiliser les personnes et les organisations. Il est basé sur la technologie VizQL (langage visuel pour les requêtes de base de données), qui convertit le glisser-déposer en requêtes de données via une interface utilisateur intuitive.
Tableau a été racheté par Salesforce en 2019. Il permet de lier des données à partir de sources telles que des bases de données SQL, feuilles de calcul, ou des applications cloud telles que Google Analytics et Salesforce.
Les utilisateurs peuvent acheter ses versions Creator, Explorer et Viewer en fonction des préférences commerciales ou individuelles, car chacune a ses propres caractéristiques et fonctions.
Il est idéal pour les analystes, les scientifiques des données, le secteur de l'éducation et les utilisateurs professionnels pour mettre en œuvre et équilibrer une culture axée sur les données et l'évaluer à travers les résultats.
Caractéristiques
- Les tableaux de bord fournissent un aperçu complet des données sous forme d'éléments visuels, d'objets et de texte.
- Grand choix de graphiques de données : histogrammes, Les diagrammes de Gantt, graphiques, diagrammes animés et bien d'autres
- Protection par filtre au niveau des lignes pour garder les données sûres et stables
- Son architecture offre une analyse et une prévision prévisibles
Apprendre Tableau est facile.
Cloudera
Cloudera offre une plate-forme sécurisée pour le cloud et les centres de données pour la gestion du Big Data. Il utilise l'analyse de données et l'apprentissage automatique pour transformer des données complexes en informations claires et exploitables.
Cloudera propose des solutions et des outils pour les clouds privés et hybrides, l'ingénierie des données, les flux de données, le stockage de données, la science des données pour les scientifiques des données, etc.
Une plate-forme unifiée et des analyses multifonctionnelles améliorent le processus de découverte d'informations basées sur les données. Sa science des données fournit une connectivité à tout système utilisé par l'organisation, pas seulement Cloudera et Hortonworks (les deux sociétés se sont associées).
Les scientifiques des données gèrent leurs propres activités telles que l'analyse, la planification, la surveillance et les notifications par e-mail via des feuilles de travail interactives sur la science des données. Par défaut, il s'agit d'une plate-forme conforme à la sécurité qui permet aux data scientists d'accéder Données Hadoop et exécution de Spark requêtes facilement.
La plate-forme convient aux ingénieurs de données, aux scientifiques des données et aux professionnels de l'informatique de divers secteurs tels que les hôpitaux, les institutions financières, les télécommunications et bien d'autres.
Caractéristiques
- Prend en charge tous les principaux clouds privés et publics, tandis que le plan de travail Data Science prend en charge les déploiements sur site
- Les canaux de données automatisés convertissent les données en formes utilisables et les intègrent à d'autres sources.
- Un flux de travail uniforme permet une construction, une formation et une mise en œuvre rapides du modèle.
- Environnement sécurisé pour l'authentification, l'autorisation et chiffrement
Apache Hive
Ruche Apache est un projet open source développé sur Apache Hadoop. Il permet de lire, d'écrire et de gérer de grands ensembles de données disponibles dans divers référentiels et permet aux utilisateurs de combiner leurs propres fonctions pour une analyse personnalisée.
Hive est conçu pour les tâches de stockage traditionnelles et n'est pas destiné aux tâches de traitement en ligne. Ses cadres de lots robustes offrent évolutivité, performances, évolutivité et tolérance aux pannes.
Il convient à l'extraction de données, à la modélisation prédictive et à l'indexation de documents. Non recommandé pour interroger des données en temps réel car cela introduit une latence dans l'obtention des résultats.
Caractéristiques
- Prend en charge les moteurs de calcul MapReduce, Tez et Spark
- Traiter d'énormes ensembles de données, de plusieurs pétaoctets
- Très facile à coder par rapport à Java
- Fournit une tolérance aux pannes en stockant les données dans le système de fichiers distribué Apache Hadoop
Apache Storm
La tempête est une plate-forme gratuite et open source utilisée pour traiter des flux de données illimités. Il fournit le plus petit ensemble d'unités de traitement utilisées pour développer des applications capables de traiter de très grandes quantités de données en temps réel.
Une tempête est suffisamment rapide pour traiter un million de tuples par seconde et par nœud, et elle est facile à utiliser.
Apache Storm vous permet d'ajouter plus de nœuds à votre cluster et d'augmenter la puissance de traitement des applications. La capacité de traitement peut être doublée en ajoutant des nœuds tout en maintenant l'évolutivité horizontale.
Les scientifiques des données peuvent utiliser Storm pour les appels de procédure à distance distribués (DRPC), l'analyse ETL (Retrieval-Conversion-Load) en temps réel, le calcul continu, l'apprentissage automatique en ligne, etc. Il est configuré pour répondre aux besoins de traitement en temps réel de Twitter. , Yahoo et Flipboard.
Caractéristiques
- Facile à utiliser avec n'importe quel langage de programmation
- Il est intégré à chaque système de file d'attente et à chaque base de données.
- Storm utilise Zookeeper pour gérer les clusters et s'adapte à des tailles de cluster plus importantes
- La protection des données garantie remplace les tuples perdus en cas de problème
Snowflake Data Science
Le plus grand défi pour les scientifiques des données est de préparer les données à partir de différentes ressources, car un maximum de temps est consacré à la récupération, la consolidation, le nettoyage et la préparation des données. Il est abordé par Flocon.
Il offre une plate-forme unique hautes performances qui élimine les tracas et les retards causés par ETL (Load Transformation and Extraction). Il peut également être intégré aux derniers outils et bibliothèques d'apprentissage automatique (ML) tels que Dask et Saturn Cloud.
Snowflake propose une architecture unique de clusters de calcul dédiés pour chaque charge de travail afin d'effectuer de telles activités informatiques de haut niveau, de sorte qu'il n'y a pas de partage de ressources entre les charges de travail de science des données et de BI (business intelligence).
Il prend en charge les types de données structurés, semi-structurés (JSON, Avro, ORC, Parquet ou XML) et des données non structurées. Il utilise une stratégie de lac de données pour améliorer l'accès aux données, les performances et la sécurité.
Les scientifiques et les analystes des données utilisent des flocons de neige dans divers secteurs, notamment la finance, les médias et le divertissement, la vente au détail, les sciences de la santé et de la vie, la technologie et le secteur public.
Caractéristiques
- Compression élevée des données pour réduire les coûts de stockage
- Fournit un cryptage des données au repos et en transit
- Moteur de traitement rapide avec une faible complexité opérationnelle
- Profilage de données intégré avec vues sous forme de tableau, de graphique et d'histogramme
Datarobot
Robot de données est un leader mondial du cloud avec AI (Intelligence artificielle). Sa plate-forme unique est conçue pour servir toutes les industries, y compris les utilisateurs et les différents types de données.
La société affirme que le logiciel est utilisé par un tiers des sociétés Fortune 50 et fournit plus d'un billion d'estimations dans divers secteurs.
Dataroabot utilise l'apprentissage automatique (ML) et est conçu pour que les professionnels des données d'entreprise créent, adaptent et déploient rapidement des modèles de prévision précis.
Il donne aux scientifiques un accès facile à de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique les plus récents avec une transparence totale pour automatiser le prétraitement des données. Le logiciel a développé dédié R et Python clients pour que les scientifiques résolvent des problèmes complexes de science des données.
Il aide à automatiser la qualité des données, l'ingénierie des fonctionnalités et les processus de mise en œuvre pour faciliter les activités des scientifiques des données. C'est un produit haut de gamme, et le prix est disponible sur demande.
Caractéristiques
- Augmente la valeur de l'entreprise en termes de rentabilité, prévision simplifiée
- Processus de mise en œuvre et automatisation
- Prend en charge les algorithmes de Python, Spark, TensorFlow et d'autres sources.
- L'intégration de l'API vous permet de choisir parmi des centaines de modèles
TensorFlow
TensorFlow est une bibliothèque communautaire basée sur l'IA (intelligence artificielle) qui utilise des diagrammes de flux de données pour créer, former et déployer des applications d'apprentissage automatique (ML). Cela permet aux développeurs de créer de grands réseaux de neurones en couches.
Il comprend trois modèles : TensorFlow.js, TensorFlow Lite et TensorFlow Extended (TFX). Son mode javascript est utilisé pour former et déployer des modèles dans le navigateur et sur Node.js en même temps. Son mode simplifié permet de déployer des modèles sur des appareils mobiles et embarqués, et le modèle TFX sert à préparer les données, à valider et à déployer des modèles.
En raison de sa plate-forme robuste, il peut être déployé sur des serveurs, des appareils périphériques ou sur le Web, quel que soit le langage de programmation.
TFX contient des mécanismes pour appliquer les pipelines de ML qui peuvent être ascendants et fournir des fonctions de performance globales robustes. Les pipelines d'ingénierie de données comme Kubeflow et Apache Airflow prennent en charge TFX.
La plateforme Tensorflow convient aux débutants. Intermédiaire et pour les experts pour former un réseau contradictoire génératif pour générer des images de chiffres manuscrits à l'aide de Keras.
Caractéristiques
- Peut déployer des modèles de ML sur site, dans le cloud et dans le navigateur et quelle que soit la langue
- Création facile de modèles à l'aide d'API innées pour une répétition rapide des modèles
- Ses diverses bibliothèques et modèles complémentaires prennent en charge les activités de recherche pour expérimenter
- Création facile de modèles à l'aide de plusieurs niveaux d'abstraction
Matplotlib
matplotlib est un logiciel communautaire complet permettant de visualiser des données animées et des graphiques graphiques pour le langage de programmation Python. Sa conception unique est structurée de manière à générer un graphique de données visuel à l'aide de quelques lignes de code.
Il existe diverses applications tierces telles que des programmes de dessin, des interfaces graphiques, des cartes de couleurs, des animations et bien d'autres qui sont conçues pour être intégrées à Matplotlib.
Ses fonctionnalités peuvent être étendues avec de nombreux outils tels que Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn et autres.
Ses meilleures fonctionnalités incluent le dessin de graphiques et de cartes avec des données structurées et non structurées.
Bigml
Big ml est une plateforme collective et transparente pour les ingénieurs, data scientists, développeurs et analystes. Il effectue la transformation de bout en bout des données en modèles exploitables.
Il crée, expérimente, automatise et gère efficacement ml workflows, contribuant à des applications intelligentes dans un large éventail d'industries.
Cette plate-forme ML (machine learning) programmable aide au séquençage, à la prédiction de séries chronologiques, à la détection d'association, à la régression, à l'analyse de cluster, etc.
Sa version entièrement gérable avec des locataires uniques et multiples et un déploiement possible pour n'importe quel fournisseur de cloud permet aux entreprises de donner facilement à tous l'accès au Big Data.
Son prix commence à 30 $ et est gratuit pour les petits ensembles de données et à des fins éducatives, et est utilisé dans plus de 600 universités.
En raison de ses algorithmes ML robustes, il convient à diverses industries telles que la pharmaceutique, le divertissement, l'automobile, l'aérospatiale, la santé, l'IoT et bien d'autres.
Caractéristiques
- Automatiser chronophage et complexe workflows en un seul appel d'API.
- Il peut traiter de grandes quantités de données et effectuer des tâches parallèles
- La bibliothèque est prise en charge par les langages de programmation populaires tels que Python, Node.js, Ruby, Java, Swift, etc.
- Ses détails granulaires facilitent le travail d'audit et les exigences réglementaires
Apache Spark
C'est l'un des plus grands moteurs open source largement utilisés par les grandes entreprises. Spark est utilisé par 80% des entreprises Fortune 500, selon le site Web. Il est compatible avec les nœuds uniques et les clusters pour le Big Data et le ML.
Il est basé sur des avancées SQL (Structured Query Language) pour prendre en charge de grandes quantités de données et travailler avec des tables structurées et des données non structurées.
La plate-forme Spark est connue pour sa facilité d'utilisation, sa grande communauté et sa vitesse fulgurante. Les développeurs utilisent Spark pour créer des applications et exécuter des requêtes en Java, Scala, Python, R et SQL.
Caractéristiques
- Traite les données par lots ainsi qu'en temps réel
- Prend en charge de grandes quantités de pétaoctets de données sans sous-échantillonnage
- Il facilite la combinaison de plusieurs bibliothèques telles que SQL, MLib, Graphx et Stream en un seul flux de travail.
- Fonctionne sur Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, et même dans le cloud et a accès à plusieurs sources de données
Knime
Mineur d'informations de Constance est une plate-forme open source intuitive pour les applications de science des données. Un data scientist et un analyste peuvent créer des visuels workflows sans codage avec une simple fonctionnalité de glisser-déposer.
La version serveur est une plateforme de trading utilisée pour l'automatisation, la gestion de la science des données et l'analyse de gestion. KNIME fait de la science des données workflows et des composants réutilisables accessibles à tous.
Caractéristiques
- Très flexible pour l'intégration de données à partir d'Oracle, SQL, Hive et plus
- Accédez aux données de plusieurs sources telles que SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter, etc.
- L'utilisation de ml prend la forme de la création de modèles, de l'optimisation des performances et de la validation des modèles.
- Informations sur les données sous forme de visualisation, de statistiques, de traitement et de reporting
Quelle est l'importance des 5 V du big data ?
Les 5 V du Big Data aident les data scientists à comprendre et à analyser le Big Data pour obtenir plus d'informations. Cela permet également de fournir plus de statistiques utiles aux entreprises pour prendre des décisions éclairées et obtenir un avantage concurrentiel.
Le volume: Le Big Data est basé sur le volume. Le volume quantique détermine la taille des données. Contient généralement une grande quantité de données en téraoctets, pétaoctets, etc. En fonction de la taille du volume, les scientifiques des données planifient divers outils et intégrations pour l'analyse des ensembles de données.
Rapidité: La vitesse de collecte des données est critique car certaines entreprises ont besoin d'informations en temps réel, tandis que d'autres préfèrent traiter les données par paquets. Plus le flux de données est rapide, plus les scientifiques des données peuvent évaluer et fournir des informations pertinentes à l'entreprise.
Grande variété : Les données proviennent de différentes sources et, surtout, pas dans un format fixe. Les données sont disponibles dans des formats structurés (format de base de données), semi-structurés (XML/RDF) et non structurés (données binaires). Sur la base des structures de données, les outils Big Data sont utilisés pour créer, organiser, filtrer et traiter les données.
Véracité: L'exactitude des données et les sources crédibles définissent le contexte des mégadonnées. L'ensemble de données provient de diverses sources telles que les ordinateurs, les appareils réseau, les appareils mobiles, les médias sociaux, etc. En conséquence, les données doivent être analysées pour être envoyées à leur destination.
Valeur: Enfin, combien valent le big data d'une entreprise ? Le rôle du scientifique des données est de tirer le meilleur parti des données pour démontrer comment les informations sur les données peuvent ajouter de la valeur à une entreprise.
Conclusion
La liste des mégadonnées ci-dessus comprend les outils payants et les outils open source. De brèves informations et fonctions sont fournies pour chaque outil. Si vous recherchez des informations descriptives, vous pouvez visiter les sites Web pertinents.
Les entreprises qui cherchent à obtenir un avantage concurrentiel utilisent les mégadonnées et les outils connexes tels que AI (intelligence artificielle), ML (apprentissage automatique) et d'autres technologies pour prendre des mesures tactiques pour améliorer le service client, recherche, marketing, planification future, etc.
Les outils de Big Data sont utilisés dans la plupart des industries, car de petits changements de productivité peuvent se traduire par des économies importantes et de gros profits. Nous espérons que l'article ci-dessus vous a donné un aperçu des outils de Big Data et de leur importance.
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