Alat dan Teknik Terbaik untuk Mendominasi Analytics di 2016

Analisis data selalu memberikan hasil akhir dalam beberapa istilah tertentu. Berbagai teknik, alat, dan prosedur dapat membantu membedah data, membentuknya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Jika kita melihat ke masa depan analitik data, kita dapat mengantisipasi beberapa tren terbaru dalam teknologi dan alat yang digunakan untuk mendominasi ruang analitik:

1. Sistem Penerbitan Khas
2. Sistem visualisasi
3. Sistem analisis data

1. Sistem Penerapan Umum:

Banyak penyedia layanan ingin mereplikasi model SaaS di tempat kerja, terutama yang berikut:

– OpenCPU
– Hai
– Koefisien data domino

Selain itu, memerlukan penyebaran formulir, seperti yang disebutkan, dengan peningkatan persyaratan untuk dokumentasi kode. Pada saat yang sama, sistem kontrol versi mungkin diharapkan, tetapi cocok untuk ilmu data, menyediakan kemampuan untuk melacak versi yang berbeda dari kumpulan data.

2. Sistem visualisasi:

Visualisasi akan didominasi oleh penggunaan teknologi web seperti sistem JavaScript. Pada dasarnya semua orang ingin membuat visualisasi dinamis, tetapi tidak semua orang adalah web developer, atau tidak semua orang punya waktu untuk menulis kode JavaScript. Tentu saja, beberapa sistem dengan cepat mendapatkan popularitas:

Persik:

Pustaka ini mungkin terbatas hanya untuk Python, tetapi juga menawarkan potensi yang kuat untuk adopsi yang cepat di masa mendatang.

Konspirasi:

Dengan menyediakan API di Matlab, R, dan Python, alat visualisasi data ini membuat nama untuk dirinya sendiri dan muncul di jalur yang benar untuk adopsi cepat dalam skala besar.

Selain itu, kedua contoh ini hanyalah permulaan. Kita harus berharap untuk melihat sistem berbasis JavaScript yang menyediakan API di Python dan R terus berkembang karena adopsi yang cepat.

3. Sistem Analisis Data:

sistem sumber terbuka seperti R, dengan ekosistemnya yang cepat matang, dan Python, dengan pustaka scikit-learn dan pandas; Tampaknya pendirian bahwa mereka terus mendominasi ruang analitik. Secara khusus, beberapa proyek dalam ekosistem Python tampaknya siap untuk diadopsi dengan cepat:

gesper:

Dengan memberikan kemampuan untuk melakukan pemrosesan pada disk alih-alih memori, proyek menarik ini bertujuan untuk menemukan jalan tengah antara menggunakan mesin lokal untuk komputasi dalam memori dan menggunakan Hadoop untuk pemrosesan blok, sehingga memberikan solusi yang disiapkan saat ukuran data sangat kecil. kecil bahwa blok Hadoop diperlukan tetapi tidak kecil Benar-benar di mana mereka dikelola dalam memori.

api:

Saat ini, ilmuwan data bekerja dengan banyak sumber data, mulai dari database SQL dan file CSV hingga kluster Apache Hadoop. Fire Expression Engine membantu ilmuwan data menggunakan API statis untuk bekerja dengan berbagai sumber data, mencerahkan beban kognitif yang diperlukan melalui penggunaan sistem yang berbeda.

Tentu saja, ekosistem Python dan R hanyalah permulaan, karena sistem Apache Spark juga menunjukkan peningkatan adopsi – paling tidak karena menyediakan API di R dan juga di Python.

Dengan menetapkan tren kebiasaan menggunakan ekosistem open source, kita juga dapat mengantisipasi melihat pergerakan menuju pendekatan berbasis distribusi. Misalnya, Anaconda menyediakan distribusi untuk R dan Python, dan Canopy hanya menyediakan distribusi Python yang cocok untuk ilmu data. Dan tidak ada yang akan terkejut jika mereka melihat integrasi perangkat lunak analitik seperti Python atau R ke dalam database bersama.

Selain sistem open source, toolkit canggih ini juga membantu pengguna bisnis berkomunikasi langsung dengan data sambil membantu mereka membentuk analisis data yang ditargetkan. Alat-alat ini mencoba untuk meringkas prosedur ilmu data dari pengguna. Meskipun pendekatan ini masih belum matang, pendekatan ini memberikan apa yang tampak sebagai sistem yang sangat potensial untuk analisis data.

Ke depan, kami mengantisipasi bahwa alat data dan analitik akan melihat aplikasi yang cepat ke dalam proses bisnis arus utama, dan kami mengharapkan penggunaan ini untuk memandu perusahaan menuju pendekatan berbasis data untuk pengambilan keputusan. Untuk saat ini, kita perlu mengawasi alat-alat masa lalu, karena kita tidak ingin ketinggalan melihat bagaimana dunia data sedang dibentuk kembali.

Jadi, rasakan kehebatan Apache Spark dalam lingkungan pertumbuhan ilmu data terintegrasi. Selain itu, bereksperimenlah dengan ilmu data dengan mengikuti kursus sertifikasi ilmu data untuk mengeksplorasi bagaimana R dan Spark dapat digunakan untuk membangun aplikasi ilmu data Anda sendiri. Jadi, ini adalah ikhtisar lengkap tentang alat dan teknik terbaik yang mendominasi ruang analitik pada tahun 2016.

Related Articles

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Back to top button
Close
Close