Выделите текст, чтобы комментировать.
Тенденции в аналитике данных показывают, как область анализа данных постоянно совершенствуется и находит более разумные способы обработки и использования данных. Эти тенденции могут улучшить методы анализа данных компании для принятия важных стратегических решений.
Анализ данных – это процесс проверки, очистки и преобразования данных для того, чтобы обнаружить полезную информацию, сформулировать выводы и на основании этих выводов принять решение.
Анализ данных применяют во множестве областей, таких как финансы, здравоохранение, производство, социальные сети. Телекоммуникационные компании тоже не остаются в стороне от использования аналитик данных, они используют ее для анализа данных о клиентах, прогнозирования спроса на услуги связи и с улучшения качества обслуживания клиентов.
Основными трендами аналитики данных за последние пять лет являются:
Гибридные облачные сервисы и облачные вычисления – это вычисления на основе использования интернета. Они предлагают решения для минимизации затрат на ИТ-инфраструктуру, а также отличаются высокой масштабируемостью, надёжностью и гибкостью. Более того, такие сервисы используют искусственный интеллект и машинное обучение и обеспечивают компании централизованную базу данных.
Визуализация данных – наглядное представление массивов различной информации. В настоящее время самым популярным методом является использование BI-систем. Это такие программы и инструменты, которые помогают находить закономерности в данных и понятно представлять данные для пользователей интерактивных отчетов и дашбордов.
OLAP – оперативная аналитическая обработка, которая позволяет предоставлять данные в многомерной форме. Более того, OLAP предоставляет широкие возможности для срезов и нарезки данных, хорошо подходит для хранения, извлечения и анализа больших объемов данных. Также в своей основе все BI-инструменты используют модель данных на основе OLAP.
Потоковая передача событий – мощный инструмент для разработчиков, позволяющий им обрабатывать данные и реагировать на них в режиме реального времени. Это возможно на языке программирования Java.
Trino – массивно-параллельный аналитический SQL-движок, который позволяет обрабатывать большие объемы данных из разных источников. Это позволяет ускорить получение данных из СУБД, а также работает с инструментами BI и позволяет объединить в запросах данные из нескольких систем.Hadoop – распределенная среда для хранения и запуска приложений на кластерах стандартного аппаратного обеспечения. Данная передовая технология была создана для работы с большими данными структурированной, неструктурированной и полуструктурированной информации. В состав Hadoop входит четыре компонента: Hadoop Common, Hadoop MapReduce, YARN, Hadoop Distributed File System.
Hive – программное обеспечение инфраструктуры хранилища данных на базе SQL для чтения, записи и управления большими датасетами в распределенных средах хранения. Такое ПО является открытым источником для Apache, а также неотъемлемо связано с Hadoop, поскольку ПО запускает поверх распределительной среды и используется для обобщения и анализа данных, а также для запросов к большим объемам данных. Hive является масштабируемым, быстрым и гибким программным обеспечением в области хранения данных.
Машинное обучение – методика анализа данных, которая позволяет аналитической системе обучатся в ходе решения множества схожих задач.
Искусственный интеллект – способность компьютера обучаться, принимать решения и выполнять действия, свойственные человеческому интеллекту. Такая технология позволяет компаниям анализировать потоки данных, предлагая нужные интерпретации данных.
Аналитическая обработка данных играет ключевую роль в современной индустрии, предоставляя компаниям мощный инструмент для принятия обоснованных решений и оптимизации бизнес-процессов.
