Tag Archive Analytics

 Alat dan Teknologi Teratas untuk Mendominasi Analytics pada tahun 2016

Analisis data selalu memberikan hasil akhir dalam beberapa istilah tertentu. Teknik, alat, dan prosedur yang berbeda dapat membantu dalam diseksi data, membentuknya menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Jika kita melihat ke arah analisis data masa depan, kita dapat memprediksi beberapa tren terbaru dalam teknologi dan alat yang digunakan untuk mengontrol ruang analitik:

1. Sistem penyebaran model
2. Sistem visualisasi
3. Sistem analisis data

1. Sistem penyebaran model:

Beberapa penyedia layanan ingin meniru model SaaS pada penghargaan, terutama yang berikut:

– OpenCPU
– Yhat
– Lab Data Domino

Selain itu, membutuhkan penggelaran model, persyaratan yang berkembang untuk mendokumentasikan kode juga terlihat. Pada saat yang sama, mungkin diharapkan untuk melihat sistem kontrol versi namun yang cocok untuk ilmu data, menyediakan kapasitas pelacakan berbagai variasi set data.

2. Sistem visualisasi:

Visualisasi berada di tepi semakin didominasi oleh pemanfaatan teknik web seperti sistem JavaScript. Pada dasarnya semua orang ingin membuat visualisasi yang dinamis, meskipun tidak semua orang adalah pengembang web, atau tidak semua orang memiliki waktu untuk menghabiskan menulis kode JavaScript. Tentu saja, beberapa sistem telah mendapatkan popularitas dengan cepat:

Bokeh:

Perpustakaan ini mungkin terbatas pada Python saja, namun, itu juga menyediakan kemungkinan yang kuat untuk adopsi yang cepat di masa depan.

Plotly:

Menyediakan API di Matlab, R, dan Python, alat visualisasi data ini telah menciptakan nama untuk itu dan muncul di jalur untuk adopsi yang luas secara cepat.

Selain itu, 2 contoh ini hanyalah permulaan. Kita harus berharap untuk melihat sistem berbasis JavaScript yang menyediakan API dengan Python dan R konstan untuk berkembang ketika mereka melihat adopsi yang cepat.

3. Sistem analisis data:

Sistem open source seperti R, dengan ekosistem dewasa yang cepat dan Python, dengan perpustakaan dan panda skikit-learn; tampak berdiri untuk melanjutkan kendali mereka atas ruang analitik. Khususnya, beberapa proyek di ekosistem Python nampak matang untuk diadopsi dengan cepat:

Bcolz:

Dengan memberikan kapasitas untuk melakukan pemrosesan pada disk daripada di memori, target proyek yang menarik ini untuk menemukan bidang tengah antara memanfaatkan perangkat lokal untuk perhitungan di-memori dan memanfaatkan Hadoop untuk pemrosesan klaster, sehingga memberikan solusi yang disiapkan sementara ukuran data sangat kecil membutuhkan kluster Hadoop namun tidak terlalu kecil karena dikelola dalam memori.

Api:

Hari-hari ini, para ilmuwan data bekerja dengan banyak sumber data, mulai dari database SQL dan file CSV ke cluster Apache Hadoop. Mesin ekspresi kobaran membantu para ilmuwan data menggunakan API konstan untuk bekerja dengan berbagai sumber data lengkap, mencerahkan beban kognitif yang dibutuhkan oleh pemanfaatan sistem yang berbeda.

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

Menetapkan pada tren biasa memanfaatkan ekosistem open source, kita juga dapat memprediksi untuk melihat bergerak menuju pendekatan berdasarkan distribusi. Misalnya, Anaconda memberikan kontribusi 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 dalam database umum.

Di luar sistem sumber terbuka, perangkat pengembangan alat juga membantu pengguna bisnis berkomunikasi dengan data secara langsung sambil membantu mereka membentuk analisis data terpandu. Alat-alat ini berusaha untuk mengabstraksikan prosedur ilmu data dari pengguna. Meskipun pendekatan ini masih belum matang, ia menyediakan apa yang tampaknya merupakan sistem yang sangat potensial untuk analisis data.

Ke depan, kami berharap bahwa alat data dan analitik akan melihat penerapan cepat dalam prosedur bisnis utama, dan kami mengantisipasi penggunaan ini untuk membimbing perusahaan menuju pendekatan berbasis data untuk membuat keputusan. Untuk saat ini, kami harus tetap memperhatikan alat-alat sebelumnya, karena kami tidak ingin ketinggalan melihat bagaimana mereka membentuk kembali dunia data.

Jadi, temui kekuatan Apache Spark dalam suasana pertumbuhan terintegrasi untuk ilmu data. Juga, pengalaman ilmu data dengan bergabung dengan kursus pelatihan sertifikasi sains data untuk mengeksplorasi bagaimana kedua R dan Spark dapat digunakan untuk membangun aplikasi ilmu data Anda sendiri. Jadi, ini adalah ikhtisar lengkap tentang alat dan teknologi teratas yang mendominasi ruang analitik pada tahun 2016.

Tags, , , , , , , , ,