Использование цифровых технологий в управлении данными в современных компаниях

Актуальность темы исследования обусловлена высокой значимостью информационного обеспечения бизнеса и необходимостью эффективной системы управления данными. Управление данными имеет важное значение для любой компании, которая хочет оставаться конкурентоспособной и успешной. Это помогает организациям принимать обоснованные решения, повышать операционную эффективность и получать конкурентные преимущества. Управление данными также помогает компаниям выявлять тенденции, разрабатывать стратегии и получать представление о поведении клиентов. Кроме того, управление данными может помочь компаниям снизить затраты, улучшить обслуживание клиентов и увеличить прибыль.

До появления цифровых технологий управление данными в компаниях осуществлялось в основном с помощью ручных процессов. Это включало бумажные системы подачи документов, ручной ввод данных и ручные вычисления. Сами данные хранились на физических носителях, таких как гибкие диски, компакт-диски и магнитные ленты. Эти методы были медленными, неэффективными и склонными к ошибкам. Кроме того, данные часто хранились в нескольких местах, что затрудняло доступ к ним и их анализ.

По мере появления и развития цифровых технологий стало очевидным, что управлять данными в компаниях эффективнее именно с их помощью, поскольку они предлагают ряд преимуществ по сравнению с традиционными методами. Цифровые технологии позволяют ускорить обработку данных, повысить точность и упростить доступ к данным. Они обеспечивают лучшую безопасность и защиту конфиденциальных данных, а также возможность хранения и анализа больших объемов данных. Кроме того, цифровые технологии могут помочь снизить затраты, связанные с управлением данными, а также повысить эффективность процессов управления данными.

Big Data — это термин, который появился в начале 2000-х гг. и обозначает огромные объемы данных, которые могут быть анализированы для получения полезных инсайтов. Термин был придуман в середине 1990-х гг. американскими инженерами и предпринимателями Джоном Хэмптоном и Дэвидом Корнеллом. Они использовали термин для описания больших объемов данных, которые могут быть анализированы для получения полезных инсайтов.

С тех пор концепция Big Data претерпела значительные изменения. В начале 2000-х гг. было представлено множество инновационных технологий, которые позволили обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее. Например, появились технологии масштабирования и анализа данных, такие как Hadoop, MapReduce и Apache Spark. Эти технологии позволили обрабатывать большие объемы данных быстрее и эффективнее.

С развитием технологий Big Data появились и другие инновационные технологии, такие как машинное обучение, анализ данных и искусственный интеллект. Эти технологии позволяют анализировать большие объемы данных и получать полезные инсайты. Таким образом, благодаря технологиям Big Data мы можем получать более детальную информацию о потребителях, продуктах и рынках.

Рассмотрим некоторые платформы больших данных, которые, в частности, позволяют пользователям и предприятиям ежедневно управлять петабайтами данных.

1. GOOGLE CLOUD

Google Cloud предлагает множество инструментов для управления большими данными, каждый из которых имеет свою специализацию. BigQuery хранит петабайты данных в удобном для запросов формате. Dataflow параллельно анализирует текущие потоки данных и пакеты исторических данных. С помощью Google Data Studio клиенты могут превращать различные данные в пользовательскую графику.

2. MICROSOFT AZURE

Пользователи могут анализировать данные, хранящиеся на облачной платформе Microsoft Azure, с помощью широкого спектра технологий Apache с открытым исходным кодом, включая Hadoop и Spark. В Azure также есть встроенный аналитический инструмент HDInsight, который упрощает анализ кластеров данных и легко интегрируется с другими инструментами обработки данных Azure.

3. ВЕБ-СЕРВИСЫ AMAZON

Облачная платформа Amazon, наиболее известная как AWS, поставляется с инструментами аналитики, предназначенными для всего: от подготовки и хранения данных до запросов SQL и проектирования озера данных. Все ресурсы масштабируются вместе с вашими данными по мере их роста в безопасной облачной среде. Функции включают настраиваемое шифрование и возможность использования виртуального частного облака.

4. SNOWFLAKE

Snowflake — это хранилище данных, используемое для хранения, обработки и анализа. Он полностью работает поверх общедоступных облачных инфраструктур — Amazon Web Services, Google Cloud Platform и Microsoft Azure — и сочетается с новым механизмом запросов SQL. Построенный как продукт SaaS, все в его архитектуре развертывается и управляется в облаке.

5. CLOUDERA

Основанная на Apache Hadoop, Cloudera может обрабатывать огромные объемы данных. Клиенты обычно хранят более 50 петабайт в хранилище данных Cloudera, которое может управлять данными, включая журналы машин, текст и мн. др. Между тем DataFlow от Cloudera — ранее DataFlow от Hortonworks — анализирует и приоритизирует данные в режиме реального времени.

6. SUMO LOGIC

Облачная платформа Sumo Logic предлагает приложениям, включая Airbnb и Pokémon GO, три различных типа поддержки. Она устраняет неполадки, отслеживает бизнес-аналитику и выявляет нарушения безопасности, используя машинное обучение для максимальной эффективности. Она также гибка и способна управлять внезапным потоком данных.

7. SISENSE

Платформа анализа данных Sisense быстро обрабатывает данные благодаря фирменной технологии In-Chip. Интерфейс также позволяет клиентам создавать, использовать и встраивать настраиваемые информационные панели и аналитические приложения. А благодаря технологии искусственного интеллекта и встроенным моделям машинного обучения Sisense позволяет клиентам определять будущие возможности для бизнеса.

8. TABLEAU

Платформа Tableau — доступная локально или в облаке — позволяет пользователям находить корреляции, тенденции и неожиданные взаимозависимости между наборами данных. Надстройка «Управление данными» еще больше расширяет возможности платформы, обеспечивая более детализированную каталогизацию и отслеживание происхождения данных.

9. COLLIBRA

Collibra, разработанная для удовлетворения потребностей банковского дела, здравоохранения и других областей с большим объемом данных, позволяет сотрудникам компании находить качественные и актуальные данные. Универсальная платформа оснащена семантическим поиском, который может находить более релевантные результаты, раскрывая контекстуальные значения и ссылки на местоимения в поисковых фразах.

10. TALEND

Продукт Talend для репликации данных Stitch позволяет клиентам быстро загружать данные из сотен источников в хранилище данных, где они структурированы и готовы к анализу. Кроме того, Data Fabric, унифицированное решение Talend для интеграции данных, сочетает интеграцию данных с управлением и целостностью данных, а также предлагает интеграцию приложений и API.

11. УПРАВЛЕНИЕ ОПЫТОМ QUALTRICS

Платформа управления опытом Qualtrics дает возможность компаниям оценивать ключевые впечатления, определяющие их бренд: качество обслуживания клиентов, опыт сотрудников, опыт работы с продуктом, опыт проектирования и опыт бренда, определяемый маркетингом и узнаваемостью бренда. Аналитические инструменты Qualtrics превращают данные об удовлетворенности сотрудников, влиянии маркетинговых кампаний и т. д. в действенные прогнозы, основанные на машинном обучении и искусственном интеллекте.

12. TERADATA

Аналитическое программное обеспечение Teradata Vantage работает с различными общедоступными облачными сервисами, но пользователи также могут комбинировать его с облачным хранилищем Teradata. Этот опыт использования только Teradata обеспечивает максимальную синергию между облачным оборудованием, машинным обучением Vantage и возможностями ядра NewSQL. Пользователи Teradata Cloud также пользуются специальными преимуществами, такими как гибкие цены.

13. ORACLE

Платформа больших данных Oracle Cloud может автоматически переносить различные форматы данных на облачные серверы предположительно без простоев. Платформа также может работать локально и в гибридных условиях, обогащая и преобразовывая данные независимо от того, передаются ли они в режиме реального времени или хранятся в централизованном репозитории, известном как озеро данных. Также доступен бесплатный уровень платформы.

14. DOMO

Платформа больших данных Domo опирается на полные портфели данных клиентов, чтобы предлагать отраслевые выводы и прогнозы на основе искусственного интеллекта. Даже когда важные данные разбросаны по нескольким облачным серверам и жестким дискам, клиенты Domo могут собрать их все в одном месте с помощью Magic ETL, инструмента перетаскивания, который упрощает процесс интеграции.

15. MONGODB

MongoDB не помещает принудительно данные в электронные таблицы. Вместо этого его облачные платформы хранят данные в виде гибких документов JSON — другими словами, в виде цифровых объектов, которые можно упорядочивать различными способами, даже вкладывать друг в друга. Платформы, предназначенные для разработчиков приложений, предлагают современные функции поиска. Например, пользователи могут искать в своих данных геотеги и графики, а также текстовые фразы.

16. CIVIS ANALITICS

Облачная платформа Civis Analytics предлагает сквозные службы данных, от приема данных до моделирования и отчетов. Платформа, разработанная с учетом потребностей специалистов по данным, интегрируется с GitHub, чтобы упростить совместную работу пользователей, и предположительно является сверхбезопасной — как HIPAA-совместимой, так и сертифицированной SOC 2 Type II.

17. ALTERYX

Дизайнеры Alteryx создали одноименную платформу компании с учетом простоты и межведомственного взаимодействия. Ее взаимосвязанные инструменты позволяют пользователям создавать повторяющиеся рабочие процессы данных, исключая рутинную работу из процесса подготовки и анализа данных, а также развертывать код R и Python на платформе для более быстрого предиктивного анализа.

18. МАРКЕТИНГОВАЯ ПЛАТФОРМА ZETA GLOBAL

Эта платформа от Zeta Global использует свою базу данных из миллиардов профилей на основе разрешений, чтобы помочь пользователям оптимизировать свои усилия по многоканальному маркетингу. Функции искусственного интеллекта платформы просеивают разнообразные данные, помогая маркетологам ориентироваться на ключевые демографические данные и привлекать новых клиентов.

19. VERTICA

Программное хранилище данных SQL Vertica не зависит от системы хранения. Это означает, что Vertica может анализировать данные из облачных, локальных серверов и любых других хранилищ данных. Vertica работает быстро благодаря колоночному хранилищу, которое облегчает сканирование только релевантных данных и предлагает прогнозную аналитику, основанную на машинном обучении, для отраслей, включая финансы и маркетинг.

20. TREASURE DATA

Платформа клиентских данных Treasure Data сортирует болота веб-, мобильных данных и данных IoT в богатые, индивидуальные профили клиентов, чтобы маркетологи могли общаться с желаемыми демографическими данными более адаптированным и персонализированным способом.

21. ACTIAN

Облачное хранилище данных Actian создано для практически мгновенных результатов, даже если пользователи выполняют несколько запросов одновременно. При поддержке общедоступных облаков Microsoft и Amazon Actian может анализировать данные в общедоступных и частных облаках. Для удобства использования приложения платформа поставляется с готовыми подключениями к Salesforce, Workday и др.

22. GREENPLUM

Эта платформа, созданная на основе проекта базы данных Greenplum с открытым исходным кодом, использует PostgreSQL для реализации различных проектов по анализу данных и операций, от поиска бизнес-аналитики до глубокого обучения. Greenplum может анализировать данные, хранящиеся в облаках и на серверах, а также в системах оркестрации контейнеров. Кроме того, Greenplum поставляется со встроенным набором расширений для анализа на основе местоположения, извлечения документов и анализа нескольких узлов.

23. PENTAHO ОТ HITACHI VANTARA

Платформа интеграции и аналитики данных Hitachi Vantara оптимизирует процесс приема данных, отказавшись от ручного кодирования и предлагая экономящие время функции, такие как интеграция с перетаскиванием, готовые шаблоны преобразования данных и вставка метаданных. Как только пользователи добавляют данные, платформа может извлекать бизнес-аналитику из любого формата данных благодаря своему дизайну, не зависящему от данных.

24. EXASOL

Интеллектуальная аналитическая база данных Exasol в оперативной памяти была разработана для обеспечения высокой скорости, особенно в кластерных системах. Он может анализировать все типы данных, включая датчики, онлайн-транзакции, местоположение и многое другое посредством массивной параллельной обработки. Облачная платформа также анализирует данные, хранящиеся в устройствах, и может функционировать исключительно как программное обеспечение.

25. IBM-ОБЛАКО

Полнофункциональная облачная платформа IBM включает более 170 встроенных инструментов, многие из которых предназначены для настраиваемого управления большими данными. Пользователи могут выбрать базу данных NoSQL или SQL или хранить свои данные в виде документов JSON среди других вариантов баз данных. Платформа также может выполнять анализ в памяти и интегрировать инструменты с открытым исходным кодом, такие как Apache Spark.

26. MARKLOGIC

Пользователи могут импортировать данные в платформу MarkLogic как есть. Элементы, начиная от изображений и видео и заканчивая файлами JSON и RDF, мирно сосуществуют в гибкой базе данных, загружаемой с помощью простого процесса перетаскивания на базе Apache Nifi. Файлы и метаданные, организованные на основе универсального индекса MarkLogic, легко запрашиваются. База данных также интегрируется с множеством более интенсивных аналитических приложений.

27. DATAMEER

Хотя можно кодировать на платформе Datameer, это не обязательно. Пользователи могут загружать структурированные и неструктурированные данные непосредственно из многих источников данных, следуя простому мастеру. Оттуда очистка данных «укажи и щелкни» и встроенная библиотека из более чем 270 функций, таких как хронологическая организация и настраиваемое объединение в бины, упрощают детализацию данных, даже если пользователи не имеют опыта работы с компьютерными науками.

28. ОБЛАКО ALIBABA

Крупнейший поставщик общедоступных облачных сервисов в Китае Alibaba работает в 24 регионах мира, включая США. Его популярная облачная платформа предлагает различные форматы баз данных и инструменты для работы с большими данными, включая хранилище данных, аналитику для потоковой передачи данных и быстрый Elasticsearch, который может сканировать петабайты данных, разбросанных по сотням серверов, в режиме реального времени.

Платформа больших данных выступает в качестве организованного носителя для хранения больших объемов данных. Платформы больших данных используют комбинацию аппаратных и программных средств управления данными для хранения агрегированных наборов данных обычно в облаке.

Платформа больших данных работает, чтобы обрабатывать этот объем информации, сохраняя ее таким образом, чтобы она была организована и достаточно понятна для извлечения полезной информации. Платформы больших данных используют комбинацию аппаратных и программных средств управления данными для сбора данных в больших масштабах обычно в облаке.

Применение больших данных стало преимуществом почти во всех областях — от банковской сферы до розничной торговли и др. Компании все чаще полагаются на эти платформы для сбора большого количества данных и превращения их в категоризированные и действенные бизнесрешения. Это помогает фирмам получить лучшее представление о своих клиентах, целевых аудиториях, открывать новые рынки и делать прогнозы относительно будущих шагов.

Использование корпоративных платформ данных не только обеспечивает сильное преимущество для бизнеса, но и имеет первостепенное значение для того, чтобы идти в ногу с потребителями, конкурирующими брендами и постоянно меняющимися тенденциями.

Что делает платформы больших данных идеальными для обработки значительных наборов данных, так это присущие технологии гибкие функции. Обязательным условием для этих типов платформ является способность учитывать основные атрибуты больших данных — объем, скорость и разнообразие.

Таким образом, функции платформы больших данных, как правило, включают возможности масштабирования, быстроты и оснащения встроенными инструментами анализа для учета имеющейся информации. Для еще большей эффективности некоторые из лучших платформ больших данных включают функции для размещения больших наборов потоковых данных или данных в состоянии покоя, преобразования данных между несколькими форматами данных и подключения новых приложений в любой необходимый момент.