Программы обработки больших данных

Анализируйте бизнес-процессы, предсказывайте поведение клиентов, управляйте производством и разрабатывайте искусственный интеллект с программами для обработки больших данных (Big Data).

Категория
Сортировать по:
Показывать по:
В избранное

рейтинг

Ведущая в мире аналитическая платформа. Просматривайте аналитику и прогнозы на основе искусственного интеллекта. Какими бы ни были ваши потребности, мы вам поможем. Легко объединяйте все свои данные с помощью Tableau. Узнайте больше о Tableau

В избранное

рейтинг

Управляемый MLflow построен поверх MLflow, платформы с открытым исходным кодом, разработанной Databricks для управления полным жизненным циклом машинного обучения с корпоративной надёжностью, безопасностью и масштабированием. Узнайте больше о Databricks

В избранное

рейтинг

Интуитивно понятный, открытый и постоянно интегрирующий новые разработки KNIME делает понимание данных и проектирование рабочих процессов data science и многоразовых компонентов доступными для всех. Узнайте больше о Knime

В избранное

рейтинг

Talend — платформа интеграции программного обеспечения, которая предоставляет решения для интеграции данных, качества данных, управления данными, подготовки данных и больших данных. Узнайте больше о Talend

В избранное

Решение для обработки и хранения больших данных. Позволяет перенести обработку данных в облако бесконечной мощности. Заменит дорогую и неэффективную локальную инфраструктуру обработки больших данных на мощную облачную инфраструктуру на основе Hadoop, Spark, ClickHouse. Узнайте больше о Cloud Big Data от VK

В избранное

рейтинг

Одна из основополагающих технологий больших данных с экосистемой из связанных проектов и технологий. Программа с открытым исходным кодом, которая позволяет обрабатывать и хранить большие объёмы данных. Узнайте больше о Apache Hadoop

В избранное

рейтинг

Объединяет Data Science, прогнозную аналитику и технологию машинного обучения, а также предлагает широкий спектр продуктов, позволяющих создавать новые процессы интеллектуального анализа данных. Узнайте больше о RapidMiner

В избранное

рейтинг

Простая, открытая и безопасная платформа Data Lake Platform для машинного обучения, потоковой передачи и специальной аналитики. Эта передовая платформа предоставляет комплексные услуги, которые сокращают время и усилия, необходимые для запуска конвейеров данных, потоковой аналитики и рабочих нагрузок машинного обучения в любом облаке. Узнайте больше о Qubole

В избранное

рейтинг

Хранилище данных в программе само позаботится о проблеме возникновения отказа узла системы, отказа серверов и о распределении данных между узлами кластера. Причём как в случае размещения серверов в одном центре обработки данных, так и в конфигурации со многими центрами обработки данных, разделенных расстояниями и, соответственно, сетевыми задержками. Узнайте больше о Cassandra

Программы обработки больших данных

Программы для обработки больших данных — это инструменты, которые используются для анализа больших данных для организации (Big Data), управления и анализа огромных объемов данных, генерируемых современными сетями, продуктами и платформами. Данные генерируются, когда люди делают что-то как в Интернете, так и в реальном мире. От обработки информации GPS до активности в социальных сетях почти всё документируется и обрабатывается. Предприятия используют эту информацию для выявления закономерностей, составления прогнозов и управления бизнес-процессами. 

Когда данные неструктурированы, хаотичны и неуправляемы, системы обработки больших данных помогают упростить и упорядочить данные. Инструменты обработки данных будут группировать аналогичные кластеры данных, сегментируя связанную информацию. Многие из систем сочетаются с инструментами машинного обучения и искусственного интеллекта для создания невероятно эффективных и глубоких решений для обработки данных. 

  • Машинное обучение — помогает ускорить проекты по изучению данных, таких как аналитика данных и обработка данных, помогая внедрять модели машинного обучения на структурированных или полуструктурированных данных с использованием языков, таких как SQL. Некоторые продвинутые инструменты также работают с неструктурированными данными.
  • Пользователи могут быстро приступить к работе с бессерверным хранилищем данных, а поставщик программного обеспечения сосредоточится на предоставлении ресурсов. Модернизацией, обеспечением безопасности и управлением инфраструктурой занимается поставщик, что даёт компаниям больше времени для того, чтобы сосредоточиться на своих данных и на том, как извлекать из них информацию.
  • Хранение и вычисления — с помощью различных опций пользователи могут настраивать объем хранилища и вычислений, которые они хотят, с учетом конкретных потребностей в данных и вариантов использования.
  • Резервное копирование данных — многие продукты предоставляют возможность отслеживать и просматривать историю данных, а также позволяют восстанавливать и сравнивать данные с течением времени.
  • Передача данных — многие программные продукты для обработки и распространения больших данных позволяют пользователям передавать данные из внешних источников данных по расписанию и на полностью управляемой основе.
  • Интеграция — большинство продуктов позволяют осуществлять интеграцию с другими инструментами и платформами обработки больших данных, такими как экосистема больших данных Apache.

  • Анализ больших данных позволяет бизнес-пользователям, аналитикам и исследователям принимать более обоснованные и быстрые решения, используя данные, которые ранее были недоступны или непригодны для использования. Предприятия используют передовые методы аналитики, такие как анализ текста, машинное обучение, прогнозная аналитика, интеллектуальный анализ данных, статистика и обработка естественного языка, чтобы получать новые сведения из ранее неиспользованных источников данных независимо или вместе с существующими корпоративными данными.
  • Используя программное обеспечение для обработки и распространения больших данных, компании ускоряют процессы в средах больших данных. С помощью инструментов с открытым исходным кодом, таких как Apache Hadoop, они могут решать проблемы, с которыми сталкиваются в области безопасности больших данных, интеграции, анализа и многого другого.
  • Масштабируемость — в отличие от другого ПО для обработки данных, программное обеспечение для обработки и распространения больших данных способно эффективно обрабатывать огромные объёмы данных и имеет возможность масштабирования системы по мере увеличения объёма выводимых данных.
  • Скорость — с помощью этих продуктов предприятия могут достигать молниеносных скоростей, предоставляя пользователям возможность обрабатывать данные в режиме реального времени.
  • Сложная обработка — пользователи имеют возможность выполнять сложные запросы и могут использовать возможности данных для таких задач, как аналитика и машинное обучение.
  • Беспрецедентные возможности оптимизации многих сфер жизни: государственного управления, медицины, телекоммуникаций, финансов, транспорта, производства и так далее. Сбор и анализ очевидных метрик позволяет вносить в систему простые и понятные корректировки. Такие улучшения практически сразу дают ощутимый результат.