Las herramientas de análisis que deben saber para conseguir un trabajo en grandes volúmenes de datos
En la industria de la construcción, se dice a menudo que la cocina vende la casa. ¿Qué tiene esto que ver con los grandes datos? Si el resultado final es comunicar la información para tomar medidas, a continuación, herramientas de análisis y visualización son la cocina de grandes volúmenes de datos.
análisis de negocios o herramientas de inteligencia de negocio
análisis de negocios (BA) o herramientas de inteligencia de negocio (BI) se pueden utilizar para conectarse directamente a los almacenes de datos, tanto estructurados como no estructurados, para ayudar en el análisis y la interpretación. Apéndice A se llena en algunos recursos para mantenerse al tanto de BA ampliamente utilizado y herramientas de BI. Aquí hay algunas herramientas que usted puede desear para investigar:
Birst: tecnologías Birst es un en-demanda, o basado en la nube, la inteligencia de negocio y herramienta analítica para el análisis de datos.
IBM Cognos: Cognos es el producto principal de la inteligencia empresarial de IBM. Fue adquirida en 2008.
Jaspersoft: Jaspersoft es una plataforma de inteligencia de negocio de código abierto.
MicroStrategy: MicroStrategy, con sede en Washington, DC, es una firma de software de inteligencia empresarial que cotiza en bolsa que ha estado en el negocio desde 1989.
Oracle Business Intelligence: Oracle tiene un conjunto de herramientas de inteligencia de negocio, algunas de ellas construidas en el local y algunas adquirido de Hyperion. Oracle inteligencia de negocio es un conjunto de herramientas que pueden funcionar en cualquier plataforma de base de datos relacional.
Pentaho: Pentaho es una firma de código abierto de software de inteligencia de negocio basada en la Florida, en funcionamiento desde 2004.
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QlikView: QlikView es una firma de software de visualización y análisis de inteligencia de negocio.
RapidMiner: Miner es rápida herramienta para el análisis predictivo. Proporciona un entorno para el aprendizaje automático y análisis de texto y se ofrece tanto en un modelo de código abierto y comercial.
SAVIA: SAP es importante firma multinacional de software con sede en Alemania. Los productos como SAP HANA permiten a los usuarios procesar y analizar grandes conjuntos de datos.
Cuadro: Tableau es una empresa de software que ofrece herramientas de visualización e inteligencia empresarial.
Hay un gran debate acerca de los términos Análisis de negocio (BA) y Inteligencia de Negocio (BI). Ambas herramientas BA y herramientas de BI se utilizan para acceder a los datos, procesarlos, analizarlos, y luego comunicar los resultados al usuario final. Muchos de los vendedores y los expertos discuten sobre las condiciones e incluso los utilizan de manera intercambiable. Actualmente, Análisis de negocio parece estar creciendo en popularidad y el término Inteligencia de Negocio está retrocediendo.
Las herramientas de visualización
No toda la información puede ser comunicada en gráficos bidimensionales y gráficos. Los datos se pueden ver más allá de las dos dimensiones de la x y Y. Cuando los datos se ve en una tercera dimensión, que se puede conectar de forma que muestran diversas relaciones, patrones y correlaciones.
Recuerde que la teoría de grafos? Ahí es donde los bordes y las propiedades son aplicables de manera tangible. Aquí es donde las herramientas de visualización entran en juego. Estas herramientas son capaces de comunicar información, conectividad, y la correlación de formas que son profundos y dinámicos.
periodista datos de David McCandless dio una charla en TED famosa en la visualización, en la que dijo: “Mediante la visualización de la información, lo convertimos en un paisaje que se puede explorar con sus ojos, una especie de mapa de información. Y cuando estás perdido en la información, un mapa de información es una especie de utilidad.”Él va a dar algunos muy buenos ejemplos de cómo la visualización de datos de grandes volúmenes de datos puede revelar información que de otra manera no ha entendido
Video: Exploración en la frontera de los grandes volúmenes de datos - Tim Smith
La siguiente es una lista de grandes herramientas de visualización:
Dygraphs: Una biblioteca libre basado en javascript para la construcción complicada de gráficos en los navegadores web.
Exposición: herramienta de mapeo interactivo creado por el MIT. De uso libre.
Gráficos de Google: Una herramienta de gráficos en línea con tecnología de Google.
Visualizar jQuery: Un motor de gráficos de código abierto apoyo jQuery.
Kartograph: Construir mapas interactivos sin Google Maps que se pueden ejecutar a través de cualquier navegador.
muchos ojos: herramientas de IBM-desarrollado para el análisis de conjuntos de datos disponibles públicamente.
R:A, ambiente libre de fuente abierta para la representación gráfica de análisis estadístico.
Wolfram Alpha: Pedir este motor nada. Este motor de conocimiento regresa con información, gráficos y datos. También es compatible con una API para recuperar mediante programación de gráficos e información.
ZingChart: Una biblioteca de javascript apoyo a más de 100 tipos-carta soporta Flash o HTML5
herramientas de análisis de emociones
herramientas y procesos de análisis de emociones tratan de medir cómo las personas se sienten acerca de una determinada cosa, evento o producto. Por ejemplo, si una compañía de tecnología edite un nuevo producto, el teléfono, la empresa puede ser capaz de medir cómo las personas sienten al respecto por el peinado de los tweets de la gente, blogs, actualizaciones de Facebook, u otros medios de comunicación social.
Los grandes desafíos de datos son los siguientes:
Volumen: Tamizar a través de millones de tweets en busca de hashtags pertinentes, mientras que la maceración con Instagram imágenes puede llevar mucho tiempo para decir lo menos.
Interpretación: ¿Cómo interpreta sensación cuando no hay manera estructurada para comunicarse? En Twitter, la ortografía y la gramática son casi sin valor.
Ahí es donde el análisis de opiniones ayuda a cabo. Grandes avances se han hecho en el análisis de texto y el habla, y la innovación continua. Sin embargo, el texto y el análisis del discurso no son las únicas maneras de medir el sentimiento. Se puede medir cosas como seguidores, retweets, gustos, y otras propiedades asociadas con estados de ánimo de los medios sociales.
Gorjeo es un objetivo común para el análisis de los sentimientos, sobre todo porque Twitter puede dar cerca de reacción en tiempo real a los eventos. Otras herramientas que se pueden utilizar incluyen alertas de Google, Hootsuite, y Facebook Insights.
Aprendizaje automático
El aprendizaje automático es un enfoque dentro de la informática que utiliza la inteligencia artificial (IA) para permitir que los ordenadores para aprender automáticamente de los datos. UN muy sencillo ejemplo de esto es la autocorrección o función de autocompletar en el teléfono inteligente. Su dispositivo personal “aprende” las palabras y frases comunes que se utilizan para ayudar en las tareas de corrección de ortografía y escritura.
Otro ejemplo es cómo empresas como Shazam están utilizando datos de música para predecir los próximos éxitos de aprendizaje a partir de los patrones históricos de música, arreglos y ritmos. Surgen patrones que tienden a producir ganar fórmulas musicales.
puestos de trabajo de aprendizaje automático no se limitan a las empresas innovadoras como Shazam. Cualquier empresa que tiene que pensar en la interacción del usuario frecuente y la predicción de los patrones futuros puede utilizar especialistas de aprendizaje automático.