Главная>Потоковая аналитика (СПА)
Системы потоковой аналитики (СПА)
Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации.
Для включения в категорию Систем потоковой аналитики, программный продукт должен:
- Отслеживать события, связанные с обменом информацией, в режиме реального времени;
- Обладать настраиваемыми инструментами аналитики в режиме РВ;
- Оповещать пользователей о выявлении отслеживаемых событий;
- Предоставлять действенную аналитическую информацию в удобном для пользователя виде.
Системы
РуководствоСравнение Системы потоковой аналитики (СПА)
Выбрать по критериям:
Категории
Подходит для
Функции
Тарификация
Развёртывание
Графический интерфейс
Поддержка языков
Сортировать:
Систем: 2
Almaz Monitoring от Инлексис
Almaz Monitoring – это самообучающийся интеллектуальный инструмент мониторинга качества и выявления аномалий в хранилищах корпоративных данных. Сервис помогает выявить аномалии в операционных процессах и предотвратить финансовые потери бизнеса. Узнать больше про Almaz Monitoring
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
Руководство по покупке Системы потоковой аналитики
Содержание
- 1. Что такое Системы потоковой аналитики
- 2. Зачем бизнесу Системы потоковой аналитики
- 3. Назначение и цели использования Системы потоковой аналитики
- 4. Обзор основных функций и возможностей Системы потоковой аналитики
- 5. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы потоковой аналитики
- 6. Отличительные черты Системы потоковой аналитики
1. Что такое Системы потоковой аналитики
Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации.
2. Зачем бизнесу Системы потоковой аналитики
Потоковая аналитика - это метод обработки и анализа непрерывно поступающих данных (потоков данных), в режиме реального времени. Потоковая аналитика позволяет анализировать миллионы событий в секунду, выявлять тренды и корреляции, определять аномалии и принимать решения на основе полученной информации.
Процесс потоковой аналитики может использоваться в различных сферах, включая интернет-маркетинг, финансы, здравоохранение, энергетику, транспорт.
Потоковая аналитика играет важную роль в деятельности компаний, которые работают в режиме реального времени. Она используется для мониторинга и анализа данных, поступающих в компанию в режиме реального времени, таких как веб-логи, транзакции, события в социальных сетях и иных целях.
Ниже приведены некоторые примеры использования потоковой аналитики в компаниях:
Мониторинг веб-сайта: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга потока посетителей на своем сайте и определения технических проблем, которые могут отрицательно сказаться на пользовательском опыте.
Анализ покупок: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга покупок и незамедлительного определения изменений в поведении покупателей ради обеспечения быстрого реагирования компании.
Обработка данных интернета вещей (ИВ, IoT): компания может использовать потоковую аналитику для обработки потоков данных от устройств ИВ и получения ценной информации от запланированных задач, внезапных аварий и других проблем.
Анализ социальных сетей: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга социальных сетей и определения тенденций в поведении и мнении пользователей.
В целом, потоковая аналитика позволяет компаниям получать более быстрый и точный анализ данных, который помогает им принимать более обоснованные решения и реализовывать больший потенциал своих данных.
3. Назначение и цели использования Системы потоковой аналитики
Инструменты потоковой аналитики позволяют пользователям анализировать непрервыный поток данных, поступающий из разнообразных источников. Возможности таких систем позволяют пользователям анализировать как исторические события, так и ситуацию в текущий момент в рассматриваемой прикладной области, например для анализа операционных КПЭ (KPI).
Системы потоковой аналитики не редко используются для анализа следующих сведений:
- Озёра больших разнородных рабочих данных и BI-хранилища,
- Потоковые данные реального времени,
- Неверифицированные данные клиентов,
- Данные моделей и скоринга,
- Операционная и финансовая отчётность,
- Данные технологических процессов, умных устройств и датчиков интернета вещей (IoT).
Системы потоковой аналитики содержат компоненты визуализации данных для удобного представления результатов аналитики, функции сравнительного анализа и аналитики больших данных. Наиболее продвинутые системы потоковой аналитики применяют системы выявления событий на базе искусственных нейронных сетей нового поколения.
Существует некоторое пересечение между потоковой аналитикой и инструментами анализа больших данных, но инструменты анализа больших данных не обязательно используются специально для предоставления информации в режиме реального времени.
4. Обзор основных функций и возможностей Системы потоковой аналитики
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- 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.
- 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.
5. Выгоды, преимущества и польза от применения Системы потоковой аналитики
Компании используют потоковую аналитику, чтобы лучше понимать, какие данные извлекают пользователи, и отслеживать рабочие процессы в контрольных точках. Пользователи могут анализировать рабочие данные, собираемые корпоративной системой сбора и объединения данных (ETL) из различных источников, или прикладные данные, передаваемые от устройств типа конечных датчиков или оборудования интернета вещей (IoT).
6. Отличительные черты Системы потоковой аналитики
Для включения в категорию Систем потоковой аналитики, программный продукт должен:
- Отслеживать события, связанные с обменом информацией, в режиме реального времени;
- Обладать настраиваемыми инструментами аналитики в режиме РВ;
- Оповещать пользователей о выявлении отслеживаемых событий;
- Предоставлять действенную аналитическую информацию в удобном для пользователя виде.
Сравнение Системы потоковой аналитики (СПА)
Систем: 2
KNIME Analytics Platform
KNIME
KNIME Analytics Platform – это программная платформа анализа, интеграции данных и подготовки отчётности с открытым исходным кодом.
Almaz Monitoring
Инлексис
Almaz Monitoring – это самообучающийся интеллектуальный инструмент мониторинга качества и выявления аномалий в хранилищах корпоративных данных. Сервис помогает выявить аномалии в операционных процессах и предотвратить финансовые потери бизнеса.
Руководство по покупке Системы потоковой аналитики
Что такое Системы потоковой аналитики
Системы потоковой аналитики (СПА, англ. Stream Analytics Systems, SAS) отслеживают и анализируют поток высокочастотно меняющихся данных в режиме реального времени. Системы позволяют, используя доступные для анализа большие данные, контролировать качество, вывлять аномалии в рабочих процессах и извлекать иную пользу из рабочей информации.
Зачем бизнесу Системы потоковой аналитики
Потоковая аналитика - это метод обработки и анализа непрерывно поступающих данных (потоков данных), в режиме реального времени. Потоковая аналитика позволяет анализировать миллионы событий в секунду, выявлять тренды и корреляции, определять аномалии и принимать решения на основе полученной информации.
Процесс потоковой аналитики может использоваться в различных сферах, включая интернет-маркетинг, финансы, здравоохранение, энергетику, транспорт.
Потоковая аналитика играет важную роль в деятельности компаний, которые работают в режиме реального времени. Она используется для мониторинга и анализа данных, поступающих в компанию в режиме реального времени, таких как веб-логи, транзакции, события в социальных сетях и иных целях.
Ниже приведены некоторые примеры использования потоковой аналитики в компаниях:
Мониторинг веб-сайта: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга потока посетителей на своем сайте и определения технических проблем, которые могут отрицательно сказаться на пользовательском опыте.
Анализ покупок: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга покупок и незамедлительного определения изменений в поведении покупателей ради обеспечения быстрого реагирования компании.
Обработка данных интернета вещей (ИВ, IoT): компания может использовать потоковую аналитику для обработки потоков данных от устройств ИВ и получения ценной информации от запланированных задач, внезапных аварий и других проблем.
Анализ социальных сетей: компания может использовать потоковую аналитику для мониторинга социальных сетей и определения тенденций в поведении и мнении пользователей.
В целом, потоковая аналитика позволяет компаниям получать более быстрый и точный анализ данных, который помогает им принимать более обоснованные решения и реализовывать больший потенциал своих данных.
Назначение и цели использования Системы потоковой аналитики
Инструменты потоковой аналитики позволяют пользователям анализировать непрервыный поток данных, поступающий из разнообразных источников. Возможности таких систем позволяют пользователям анализировать как исторические события, так и ситуацию в текущий момент в рассматриваемой прикладной области, например для анализа операционных КПЭ (KPI).
Системы потоковой аналитики не редко используются для анализа следующих сведений:
- Озёра больших разнородных рабочих данных и BI-хранилища,
- Потоковые данные реального времени,
- Неверифицированные данные клиентов,
- Данные моделей и скоринга,
- Операционная и финансовая отчётность,
- Данные технологических процессов, умных устройств и датчиков интернета вещей (IoT).
Системы потоковой аналитики содержат компоненты визуализации данных для удобного представления результатов аналитики, функции сравнительного анализа и аналитики больших данных. Наиболее продвинутые системы потоковой аналитики применяют системы выявления событий на базе искусственных нейронных сетей нового поколения.
Существует некоторое пересечение между потоковой аналитикой и инструментами анализа больших данных, но инструменты анализа больших данных не обязательно используются специально для предоставления информации в режиме реального времени.
Обзор основных функций и возможностей Системы потоковой аналитики
- Администрирование
- Возможность администрирования позволяет осуществлять настройку и управление функциональностью системы, а также управление учётными записями и правами доступа к системе.
- 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.
- 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.
Выгоды, преимущества и польза от применения Системы потоковой аналитики
Компании используют потоковую аналитику, чтобы лучше понимать, какие данные извлекают пользователи, и отслеживать рабочие процессы в контрольных точках. Пользователи могут анализировать рабочие данные, собираемые корпоративной системой сбора и объединения данных (ETL) из различных источников, или прикладные данные, передаваемые от устройств типа конечных датчиков или оборудования интернета вещей (IoT).
Отличительные черты Системы потоковой аналитики
Для включения в категорию Систем потоковой аналитики, программный продукт должен:
- Отслеживать события, связанные с обменом информацией, в режиме реального времени;
- Обладать настраиваемыми инструментами аналитики в режиме РВ;
- Оповещать пользователей о выявлении отслеживаемых событий;
- Предоставлять действенную аналитическую информацию в удобном для пользователя виде.
ПОПУЛЯРНЫЕ КАТЕГОРИИ
Системы автоматизации бухгалтерского учёта (САБУ)Платформы интернета вещей (IoT)Системы анализа данных (САД)Платформы искусственного интеллекта (AI)Системы бизнес-моделирования (БМ)Сервисы проверки контрагентов (СПК)Платформы подбора персоналаПлатформы комплексного управления персоналомСистемы бизнес-аналитики (BI)Системы управления техническим обслуживанием и ремонтом (СУ ТОиР)Системы кадрового делопроизводства (КДП)Платформы цифрового обученияВсе категории систем
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
Проект "СОВАРЕ"
Санкт-Петербург, Россия
info@soware.ru
2023 Soware.Ru - Умный выбор систем для бизнеса