Логотип Soware
Логотип Soware

Бесплатные Системы аналитики больших данных (BDA)

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

  • Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
  • Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
  • Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.

Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)

Выбрать по критериям:

Категории
Подходит для
Функции
Особенности
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 3
Логотип KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform от KNIME

KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом. Узнать больше про KNIME Analytics Platform

Логотип Elasticsearch

Elasticsearch от Elastic NV

Платформа Elasticsearch – это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для поиска, сбора, анализа и хранения текстовых данных с использованием интеллектуальных алгоритмов. Узнать больше про Elasticsearch

Логотип Statsbot

Statsbot от Statsbot

Statsbot – это онлайн-сервис, обеспечивающий быструю аналитику для бизнеса. Система извлекает данные из различных систем-источников и предоставляет их в полном и удобном для анализа виде без затрат на программирование. Узнать больше про Statsbot

Руководство по покупке Системы аналитики больших данных

1. Что такое Системы аналитики больших данных

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

2. Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных

Аналитика больших данных - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации большого объёма данных, с целью выделения важных показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для бизнеса.

Данный процесс используется для определения потребностей клиентов, поведения рынка, прогнозирования продаж и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Бизнес-процесс аналитики больших данных помогает компаниям принимать обоснованные и эффективные решения, увеличивая свою конкурентоспособность и доходность.

3. Назначение и цели использования Системы аналитики больших данных

Решения для анализа больших данных могут предлагать функции искусственного интеллекта (ИИ, AI), такие как обработка естественного языка (ОЕЯ, NLP), как вспомогательный интерфейс помощи пользователям без навыков программирования. Эти продукты похожи на платформы бизнес-аналитики в том смысле, что они позволяют пользователям оперировать сложными данными. Результаты анализа могут быть далее представлены в понятных визуализациях, включающих разрозненные структурированные и неструктурированные данные.

4. Обзор основных функций и возможностей Системы аналитики больших данных

Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Анализ больших данных
Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций
Визуализация данных
Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
Индикация трендов и проблем
Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов
Интеллектуальный анализ данных (ИАД)
Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов
Машинное обучение
Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
Наличие API
Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
Потоковая аналитика
Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов
Прогнозирование и предсказательная аналитика
Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования
Статистический анализ
Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций
Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)
Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных
Коннекторы для источников данных
Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)

5. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы аналитики больших данных

Применение системы аналитики больших данных позволяет получать множество выгод, включая:

  • Улучшение операционных процессов и повышение эффективности бизнеса через автоматизацию рутинных задач, улучшение качества принимаемых решений и оптимизацию затрат.

  • Определение новых возможностей для бизнеса путем выявления и анализа трендов, паттернов и лояльности клиентов.

  • Улучшение качества продуктов и услуг через анализ обратной связи, лояльности клиентов и других факторов.

  • Более точное прогнозирование тенденций, событий и рисков, что позволяет более точно планировать бизнес-процессы и уменьшить вероятность ошибок и потерь.

  • Ускорение развития бизнеса и обеспечение конкурентоспособности путем оптимизации затрат и повышения эффективности рекламных и маркетинговых кампаний.

  • Совершенствование управления рисками через анализ статистических данных и прогнозы на основе исторических данных.

Кроме того, система аналитики больших данных может быть полезной для научных исследований, медицинской диагностики, анализа социально-экономических процессов и других областей.

6. Отличительные черты Системы аналитики больших данных

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

  • Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
  • Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
  • Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.

Сравнение Системы аналитики больших данных (BDA)

Систем: 3

KNIME Analytics Platform

KNIME

Логотип системы KNIME Analytics Platform

KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.

Elasticsearch

Elastic NV

Логотип системы Elasticsearch

Платформа Elasticsearch – это программное обеспечение с открытым исходным кодом, предназначенное для поиска, сбора, анализа и хранения текстовых данных с использованием интеллектуальных алгоритмов.

Statsbot

Statsbot

Логотип системы Statsbot

Statsbot – это онлайн-сервис, обеспечивающий быструю аналитику для бизнеса. Система извлекает данные из различных систем-источников и предоставляет их в полном и удобном для анализа виде без затрат на программирование.

Руководство по покупке Системы аналитики больших данных

Что такое Системы аналитики больших данных

Программные системы аналитики больших данных (САБОД, англ. Big data analytics, BDA) помогают аналитикам данных и ведущим профильным специалистам анализировать тенденции, закономерности и аномалии прикладных данных и строить практически полезные визуализации.

Зачем бизнесу Системы аналитики больших данных

Аналитика больших данных - это процесс сбора, обработки, анализа и интерпретации большого объёма данных, с целью выделения важных показателей и трендов, определения потенциальных проблем и возможностей для бизнеса.

Данный процесс используется для определения потребностей клиентов, поведения рынка, прогнозирования продаж и оценки эффективности маркетинговых кампаний. Бизнес-процесс аналитики больших данных помогает компаниям принимать обоснованные и эффективные решения, увеличивая свою конкурентоспособность и доходность.

Назначение и цели использования Системы аналитики больших данных

Решения для анализа больших данных могут предлагать функции искусственного интеллекта (ИИ, AI), такие как обработка естественного языка (ОЕЯ, NLP), как вспомогательный интерфейс помощи пользователям без навыков программирования. Эти продукты похожи на платформы бизнес-аналитики в том смысле, что они позволяют пользователям оперировать сложными данными. Результаты анализа могут быть далее представлены в понятных визуализациях, включающих разрозненные структурированные и неструктурированные данные.

Обзор основных функций и возможностей Системы аналитики больших данных
Администрирование
Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
Анализ больших данных
Функции Анализа больших данных (англ. Big Data Analysis, BDA) реализуют поддержку очень больших наборов данных для исследования предметной области, построения сложных моделей обработки данных и выявления неявных тенденций
Визуализация данных
Функции Визуализация данных позволяет пользователям выявлять причинно-следственные связи событий, формировать гипотезы или проверять идеи на основании визуального анализа данных
Импорт/экспорт данных
Возможность импорта и/или экспорта данных в продукте позволяет загрузить данные из наиболее популярных файловых форматов или выгрузить рабочие данные в файл для дальнейшего использования в другом ПО.
Индикация трендов и проблем
Функции Индикации трендов и проблем позволяют пользователям настроить автоматическое определение интересующих событий исходя из набора признаков и факторов
Интеллектуальный анализ данных (ИАД)
Функции Интеллектуального анализа данных (ИАД, англ Data Mining, DM) реализуют поиск неочевидных закономерностей, тенденций или извлечения иной информации из больших наборов данных с помощью графических или других инструментов
Машинное обучение
Функции Машинного обучения (англ. Machine Learning, ML) позволяют использовать для решения поставленных задач обучающиеся алгоритмы, проводя исследования на множестве аналогичных заданий, для полной или частичной автоматизации процессов принятия решений, управления рисками и т.д.
Многопользовательский доступ
Возможность многопользовательской доступа в программную систему обеспечивает одновременную работу нескольких пользователей на одной базе данных под собственными учётными записями. Пользователи в этом случае могут иметь отличающиеся права доступа к данным и функциям программного обеспечения.
Наличие API
Часто при использовании современного делового программного обеспечения возникает потребность автоматической передачи данных из одного ПО в другое. Например, может быть полезно автоматически передавать данные из Системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) в Систему бухгалтерского учёта (БУ). Для обеспечения такого и подобных сопряжений программные системы оснащаются специальными Прикладными программными интерфейсами (англ. API, Application Programming Interface). С помощью таких API любые компетентные программисты смогут связать два программных продукта между собой для автоматического обмена информацией.
Отчётность и аналитика
Наличие у продукта функций подготовки отчётности и/или аналитики позволяют получать систематизированные и визуализированные данные из системы для последующего анализа и принятия решений на основе данных.
Потоковая аналитика
Функции Потоковой аналитики данных позволяют «на лету» применять аналитические алгоритмы над данными в режиме реального времени для отслеживания ключевых показателей бизнес-процессов
Прогнозирование и предсказательная аналитика
Функции Прогнозирования и Предсказательной аналитики позволяют пользователям составлять прогнозы предстоящих затрат, продаж, доходов и иных событий на основании прошлых данных с использованием различных статистических методов прогнозирования
Статистический анализ
Функции Статистического анализа дают пользователю инструментарий по математической организации данных, их исследованию, математической интерпретации и представлении данных, а также о выявлении регулярных закономерностей и тенденций
Интерактивная аналитическая обработка (OLAP)
Интерактивная аналитическая обработка (англ. OLAP) позволяет пользователям в реальном времени (онлайн) оперативно получать агрегированную информацию на основе больших массивов данных
Коннекторы для источников данных
Коннекторы для источников данных подразумевает либо преднастроенную интеграцию со сторонними источниками данных, либо возможность настройки данного взаимодействия на основе гибкого прикладного программного интерфейса (англ. Application Programming Interface, API)
Выгоды, преимущества и польза от применения Системы аналитики больших данных

Применение системы аналитики больших данных позволяет получать множество выгод, включая:

  • Улучшение операционных процессов и повышение эффективности бизнеса через автоматизацию рутинных задач, улучшение качества принимаемых решений и оптимизацию затрат.

  • Определение новых возможностей для бизнеса путем выявления и анализа трендов, паттернов и лояльности клиентов.

  • Улучшение качества продуктов и услуг через анализ обратной связи, лояльности клиентов и других факторов.

  • Более точное прогнозирование тенденций, событий и рисков, что позволяет более точно планировать бизнес-процессы и уменьшить вероятность ошибок и потерь.

  • Ускорение развития бизнеса и обеспечение конкурентоспособности путем оптимизации затрат и повышения эффективности рекламных и маркетинговых кампаний.

  • Совершенствование управления рисками через анализ статистических данных и прогнозы на основе исторических данных.

Кроме того, система аналитики больших данных может быть полезной для научных исследований, медицинской диагностики, анализа социально-экономических процессов и других областей.

Отличительные черты Системы аналитики больших данных

Чтобы претендовать на включение в категорию Систем аналитики больших данных, программный продукт должен:

  • Управлять подключением к кластерам (источникам) больших данных;
  • Позволять пользователям используя сложные наборы больших данных создавать полезные и понятные визуализации данных, для создания бизнес-отчётов или информационных панелей;
  • Подготавливать сведения из больших коллекций данных для дальнейшего использования в платформах бизнес-аналитики.
Soware логотип
Soware является основным источником сведений о прикладном программном обеспечении для предприятий. Используя наш обширный каталог категорий и программных продуктов, лица, принимающие решения в России и странах СНГ получают бесплатный инструмент для выбора и сравнения систем от разных разработчиков
Соваре, ООО Санкт-Петербург, Россия info@soware.ru
2024 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса