Seiring perkembangan teknologi informasi yang kian pesat, kepentingan analisis data pun semakin krusial. Sebagian perusahaan telah menerapkan proses ini dengan mengunakan beragam data analytics tools. Show
Meski demikian, penggunaan data analytics tools tidak bisa dilakukan secara sembarangan. Butuh kesesuaian dengan kebutuhan perusahaan maupun sistem yang digunakan. Kenapa analisis data penting?
Pada dasarnya, analisis data mengacu pada proses penarikan dan penggunaan data mentah yang memanfaatkan sistem komputer khusus. Sistem ini kemudian mengolah, menyortir, dan mengubah data menjadi bentuk serta pola yang dapat dipahami. Hasil pengolahan data tersebut (biasa disebut solusi) memiliki banyak kegunaan bagi perusahaan. Mulai dari pengoptimasian produktivitas hingga pengambilan keputusan. Oleh sebab itu, kini tersedia beragam data analytics tools yang dapat membantumu dalam menganalisis dan mengolah data. Apa sajakah jenisnya? 9 Data Analytics Tools Terbaik Looker termasuk data analytics tools yang cocok digunakan oleh kamu yang sudah berpengalaman - EKRUT Memilih jenis data analytics tools yang tepat tentu harus mempertimbangkan banyak faktor. Misalnya, kebutuhan perusahaan dan kecocokan dengan sistem lain yang sudah digunakan. Untuk memberikan gambaran lebih jelas mengenai, mari simak penjelasan dari 5 data analytics tools yang dinilai unggul ini! 1. TableauSebagai tombak terdepan dalam analisis data, Tableau merupakan software dengan kemampuan Big Data yang tak perlu diragukan. Seperti yang diketahui fungsi big data adalah untuk mengumpulkan dan mengolah informasi pelanggan sehingga pengusaha dapat mengetahui kebutuhan konsumen dan menjadi lebih dekat dengan mereka. Sebagai tools untuk big data, Tableau dapat menghubungkan data dari beragam sumber. Mulai dari data berbasis Microsoft Excel, jaringan internet, maupun Data Hasil pengolahan data Tableau juga bermacam-macam, bisa berupa data visualisasi dalam bentuk bagan serta dashboard. Terlebih lagi, hasil tersebut dapat diperbarui (update) secara real time. Bila dibutuhkan, Tableau pun menyediakan fitur unduh dengan beragam format berkas sesuai keperluan. Kamu juga bisa membagikan solusi analisis data di sosial media maupun pada klien apabila diperlukan. Baca juga: Ini dia 5 pekerjaan big data yang paling banyak dicari 2. DomoDomo merupakan ruang manajemen bisnis yang berbasis cloud. Software ini mampu menggabungkan sumber data seperti database, spreadsheet, dan tentu saja sofware berbasis cloud. Kecepatan dan pemahaman data merupakan fokus dari Domo. Kemampuan business intelligence dari software ini memungkinkan kolaborasi melalui visualisasi dan fitur pemberian komentarnya. Perangkat lunak ini juga mendukung penggunaan melalui gawai mobile. Berkat itu, pengguna bisa mengaksesnya dengan mudah dan di mana saja. 3. LookerLooker termasuk tool yang lebih cocok bagi pengguna yang telah berpengalaman dalam membaca atau memakai data. Dengan proses extract, load, transform (ELT) yang tersedia, pemakai dapat membentuk dan mengubah data sesuai kebutuhan. Salah satu data analytic tools ini bisa menyampaikan data langsung ke tool dan aplikasi yang kamu gunakan. Looker juga memungkinkan pengguna untuk memberikan pertanyaan rumit, selama memakai bahasa bisnis yang umum. 4. SisenseSisense mampu menyederhanakan analisis data. Oleh karena itu, hasil olahan datanya tidak hanya dapat dipahami oleh tim analisis, tapi juga pengguna yang lebih awam. Tool ini menawarkan beragam fitur. Mulai dari pengaturan tampilan dashboard sesuai kenyamanan dan kebutuhan, visualisasi yang interaktif, hingga kemampuan analisis yang mantap. 5. KnimeKnime atau Konstanz Information Miner dapat menggabungkan berbagai komponen untuk menggali informasi (data mining) dan machine learning. Tool ini menerapkan open source akan membantumu dalam menganalisis dan menampilkan data melalui visual programming. Baca juga: Apa bedanya data science dan data analyst?
6. SkytreeSkytree merupakan salah satu tools untuk big data lainnya yang biasa digunakan untuk membangun model yang lebih akurat dan cepat. Ada beberapa fitur dalam tools ini seperti algoritma yang dapat diukur, Artificial Intelligence, model interpretability, serta akses GUI dan programatik. 7. Pentaho Pentaho merupakan data analytics tools yang menekankan pada pengumpulan data IoT dan pencampurannya dengan sumber data lain seperti sistem ERP dan CRM serta tools untuk big data seperti Hadoop dan NoSQL. Integrasi internal dengan IoT end points dan fungsi injeksi metadata yang unik mempercepat pengumpulan data dari berbagai sumber. 8. XplentyXplenty adalah solusi ETL berbasis cloud yang menyediakan jalur pipa data sederhana yang kemudian divisualisasikan untuk aliran data di berbagai sumber dan tujuan secara otomatis. Beberapa keunggulan yang ada pada tool ini seperti fokus pada keamanan, serta fleksibilitas tujuan dalam hal mengirim data ke database, data warehouse dan salesforce. 9. RapidMinerRapidMiner adalah open-source tool dengan banyak kelebihan yang dapat digunakan untuk ananlisa data secara mendalam pada berbagai jenis bisnis. Tool ini mengotomatiskan sebagian besar proses analitik dan menyederhanakan prosedur operasional sehingga kamu hanya perlu fokus pada interpretasi data saja. Beberapa kelebihan lain dari RapidMiner adalah memiliki 1,5 ribu algoritma asli, data tracking dan analytics yang real-time, menunjang transformasi dan data cleansing, mendukung integrasi pihak ketiga, kemampuan pelaporan yang komprehensif, skalabilitas untuk digunakan oleh tim dengan ukuran apa pun, dan adanya fitur keamanan yang superior. Menentukan pilihan data analytics tools yang tepat terkadang tidak mudah dan butuh waktu yang tidak sedikit. Kamu juga harus menyesuaikannya dengan kebutuhan perusahaan dan sistem teknologi informasi yang selama ini digunakan. Kuncinya adalah mendapatkan dan memahami informasi sebanyak-banyaknya terlebih dulu. Dengan ini, kamu bisa menilai jenis tool yang paling cocok dengan perusahaanmu. Semoga bermanfaat! Last updated: 18 Juli 2020 Sumber:
5 Apa itu big data?Big data adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan volume data yang besar dengan variasi yang kompleks dan sulit untuk dikelola, baik itu data yang terstruktur maupun tidak terstruktur. Di sisi lain, kumpulan data ini terus bertambah setiap harinya dengan kecepatan yang sangat tinggi.
5V apa saja?Big Data memiliki beberapa karakteristik yang disebut 5V, yaitu volume, velocity, variety, veracity, dan value.
Apa perusahaan teknologi terbesar di dunia?Apple masih menjadi perusahaan teknologi terbesar, yang mendominasi penjualan di pasaran. Apple memimpin peringkat teknologi ketujuh kali berturut-turut, dengan rekor penjualan US$ 378,7 miliar atau setara Rp 5.529 triliun (kurs 14.600).
Big data Tools apa saja?9 Data Analytics Tools Terbaik. Tableau. Sebagai tombak terdepan dalam analisis data, Tableau merupakan software dengan kemampuan Big Data yang tak perlu diragukan. ... . 2. Domo. Domo merupakan ruang manajemen bisnis yang berbasis cloud. ... . 3. Looker. ... . 4. Sisense. ... . Knime. ... . 6. Skytree. ... . 8. Xplenty. ... . 9. RapidMiner.. Home & nbsp;> & nbsp; Big Data & nbsp;> & nbsp; Teknologi Data Besar Top Rising pada tahun 2022 Aplikasi Big Data tidak lagi menjadi hal di masa depan - mereka ada di sini dan terus mendapatkan uap secara global. Di blog ini, kami akan mengeksplorasi berbagai jenis teknologi data besar dan bagaimana mereka mendorong kesuksesan di seluruh industri. & NBSP;
Pengantar Big DataDi era digital, bisnis menghasilkan dan menghadapi data dalam jumlah besar setiap hari. "Big Data" pada dasarnya adalah istilah yang digunakan untuk menggambarkan pengumpulan data yang sangat besar ini yang secara eksponensial meningkat seiring waktu. Sekarang sangat penting bagi perusahaan untuk mengadopsi sistem manajemen data pintar jika mereka ingin mengekstraksi informasi yang relevan dari persediaan yang luas dan beragam. & NBSP; Menurut Gartner, Big Data memiliki karakteristik berikut:Gartner, Big Data has the following characteristics:
Saat ini, kami menyaksikan tanaman baru perusahaan data besar yang memanfaatkan teknologi yang muncul seperti kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) untuk bergerak melampaui alat manajemen konvensional. Mari kita pahami alasan mereka melakukannya. & NBSP; Permintaan untuk Big Data & NBSP;Top 10 Teknologi Big Data di 2022 1. Kecerdasan buatan Jelajahi kursus rekayasa perangkat lunak populer kamiNASSCOM report, the current demand for qualified and technically adept professionals outstrips the supply of industry-ready talent. Nearly 140,000 people represent the “skill gap” in the broad Big Data space. This also highlights the underlying opportunities in equipping the IT workforce with the knowledge and practicalities of Big Data applications. IT professionals having a good grasp of data science can find lucrative employment in healthcare, the automotive industry, software development, and eCommerce, among many other spheres. 2. Teknologi berbasis SQL Top 10 Teknologi Big Data di 20221. Kecerdasan buatanJelajahi kursus rekayasa perangkat lunak populer kami 2. Teknologi berbasis SQL Explore our Popular Software Engineering Courses2. SQL-based TechnologiesSQL stands for Structured Query language, a computer language used for structuring, manipulating, and managing the data stored in databases. Knowledge of SQL-based technologies like MySQL is a must for software development roles. As organisations grow beyond querying structured data from relational databases, practical skills in NoSQL databases arise to facilitate faster performance. Within NoSQL, you can find a wider range of technologies that can be used for designing and developing modern applications. You can deliver specific methods for accumulating and retrieving data, which would be further deployed in real-time web apps and Big Data analytics software. MongoDB, Redis, and Cassandra are some of the most popular NoSQL databases in the market. 3. R ProgrammingR is open-source software that assists in statistical computing, visualisation, and communication via Eclipse-based environments. As a programming language, R offers an array of coding and pacing tools. Data miners and statisticians mainly implement R for data analytics. It enables quality plotting, graphing, and reporting. Additionally, you can pair it with languages like C, C++, Python and Java, or integrate it with Hadoop and other database management systems. In-Demand Software Development Skills4. Data LakesData Lakes are consolidated repositories of structured and unstructured data. During the process of accumulation, you can either save unstructured data as it is or execute different types of data analytics on it to transform it into structured data. In the latter case, you would need to utilise dashboards, data visualisation, real-time data analytics, etc. This would further increase the chances of gathering better business inferences. Nowadays, AI-enabled platforms and microservices pre-integrate a lot of the capabilities required for data lake projects. Data analytics companies are also increasingly applying machine learning across new data sources of log files, social media, click-streams, and Internet of Things (IoT) devices. Organisations that take advantage of these big data technologies can better respond to opportunities and advance their growth through active involvement and informed decisions. 5. Predictive AnalyticsPredictive analytics is a sub-part of Big Data analytics that predicts future behaviour and events based on previous data. It is powered by the technologies like:
Formulation of predictive models typically requires regression techniques and classification algorithms. Any firm deploying Big Data to forecast trends needs a high degree of precision. Therefore, software and IT professionals must know how to apply such models to explore and dig out relationships among various parameters. When done right, their skills and contributions can significantly minimise business risks. Explore Our Software Development Free Courses5. HadoopHadoop is an open-source software framework that stores data in a distributed cluster. To do this, it uses the MapReduce programming model. Here are some hadoop important components that you should know about:
6. Apache SparkSpark, a real-time data processing framework, is another must-know tool for aspiring software developers. It has built-in features for SQL, machine learning, graph processing, and streaming analytics. Some use cases include credit card fraud detection systems and eCommerce recommendation engines. Also, it can be easily integrated with Hadoop to perform quick actions depending on business needs. Spark is believed to be faster than MapReduce in data processing, making it a favourite among data science professionals. Speed is a top priority for enterprises looking to harness Big Data. They want solutions that can gather input from disparate sources, process it, and return insights and useful trends. The urgency and immediacy of the need have prompted interest in technologies like Streaming Analytics. With the rise of IoT, such applications are expected to grow even further. It is also likely that edge computing (systems that analyse data close to the source of creation and reduce network traffic) will witness higher demand in big data companies. 7. Analisis PreskriptifAnalisis preskriptif berkaitan dengan tindakan membimbing terhadap hasil yang diinginkan dalam situasi tertentu. Misalnya, ini dapat membantu perusahaan menanggapi perubahan pasar seperti munculnya produk batas dengan menyarankan kemungkinan tindakan. Dengan cara ini, menggabungkan analisis prediktif dan deskriptif. & NBSP; Analisis preskriptif adalah salah satu teknologi data besar yang paling dicari pada tahun 2022 karena melampaui dan melampaui pemantauan data. Ini menekankan kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional, dua landasan dari setiap perusahaan abad ke-21 & nbsp; 8. Database dalam memoriSangat penting bagi insinyur data untuk memahami secara menyeluruh desain dan arsitektur basis data. Yang mengatakan, sama pentingnya untuk mengikuti perkembangan zaman dan mencoba teknologi yang akan datang. Salah satu contohnya adalah In-Memory Computing (IMC), di mana banyak komputer yang tersebar di beberapa lokasi berbagi tugas pemrosesan data. Data dapat diakses secara instan dan dalam skala apa pun. Gartner memperkirakan aplikasi industri untuk melebihi tanda $ 15 miliar pada akhir 2022. & nbsp;Gartner estimates industry applications to exceed the $15 billion mark by the end of 2022. Kami sudah dapat melihat aplikasi IMC berkembang di sektor perawatan kesehatan, ritel, dan IoT. Perusahaan seperti E-terapeutics menggunakannya untuk penemuan obat yang digerakkan oleh jaringan. Sedangkan perusahaan pakaian online seperti Zalando telah mampu mencapai fleksibilitas dalam mengelola peningkatan volume data dengan bantuan database dalam memori. & NBSP;e-Therapeutics are using it for network-driven drug discovery. Whereas online clothing companies like Zalando have been able to attain flexibility in managing increasing data volumes with the help of in-memory databases. 9. BlockchainBlockchain adalah teknologi utama di balik cryptocurrency seperti Bitcoin. Ini secara unik menangkap data terstruktur dengan cara yang, setelah ditulis, tidak pernah dapat dihapus atau diubah. Ini menghasilkan ekosistem yang sangat aman, yang sangat cocok untuk perbankan, keuangan, sekuritas dan asuransi (BFSI). & NBSP; Selain BFSI, aplikasi blockchain semakin menonjol di sektor kesejahteraan sosial seperti pendidikan dan perawatan kesehatan. Jadi, profesional perangkat lunak dengan pengetahuan canggih tentang teknologi basis data memiliki berbagai pilihan yang tersedia. & NBSP; Dengan ini, kami telah memberi pengarahan kepada Anda tentang beberapa aplikasi data besar terkemuka untuk diwaspadai pada tahun 2022. Pada laju kemajuan teknologi saat ini, ruang lingkup masa depan terlihat luas dan menjanjikan. & NBSP; Mari kita pahami sekarang bagaimana pendidikan tinggi khusus dapat membantu Anda dalam menandai tanda di bidang ini. & NBSP; Bagaimana cara meningkatkan data besar?Program Sertifikat Lanjutan dalam Pemrograman Data Besar & NBSP; oleh IIIT-Bangalore dan Upgrad menawarkan spesialisasi dalam data besar untuk mempersiapkan generasi pemimpin berikutnya dalam industri TI global. & NBSP; by IIIT-Bangalore and upGrad offers a specialisation in Big Data to prepare the next generation of leaders in the global IT industry. Kursus 13 bulan disampaikan dalam format online, memberikan fleksibilitas yang sangat dibutuhkan kepada para profesional yang bekerja. Ini memfasilitasi dukungan karier melalui pameran pekerjaan, wawancara tiruan, dan sesi bimbingan industri. Anda mendapatkan akses eksklusif ke pertanyaan wawancara dari perekrut top, termasuk Amazon, Google, dan Microsoft. Anda juga dapat memperoleh sertifikasi tambahan dalam ilmu data, struktur data, dan algoritma. Kredensial ini menunjukkan keterampilan Anda kepada calon majikan. & NBSP; Opsi studi, seperti yang dijelaskan di atas, sangat dihargai oleh profesional TI tingkat entry. Coders, manajer proyek, analis data, dan pengembang perangkat lunak semua dapat memperoleh manfaat dari pengalaman belajar langsung dan berorientasi industri. & NBSP; Kami berharap blog ini membiasakan Anda dengan teknologi data besar yang menonjol tahun 2022 Dan memotivasi Anda untuk memetakan jalur karier Anda dengan pandangan baru! Periksa kursus rekayasa perangkat lunak kami yang lain saat upgrad Apa saja jenis teknologi data besar?Teknologi data besar terdiri dari dua jenis: operasional dan analitik. Teknologi Big Data Operasional bekerja pada data dalam jumlah raksasa setiap hari. Ini termasuk media sosial, transaksi, dan informasi berguna lainnya. Beberapa teknologi data besar operasional adalah Amazon, Flipkart, dan Walmart. Analisis Teknologi Data Besar Berputar di sekitar teknologi data besar dan lebih rumit daripada yang operasional. Kategori ini berfokus pada penggunaan data besar waktu nyata yang sangat penting untuk membuat keputusan bisnis. Prakiraan cuaca dan pasar saham adalah contoh teknologi data besar analitik. Apa saja teknologi data besar yang muncul?Tensorflow muncul karena seberapa kuat dan terukurnya. Selain itu, ia menawarkan alat dan teknologi yang tepat untuk menggunakan aplikasi pembelajaran mesin dengan cepat. Docker adalah yang berikutnya dan merupakan salah satu alat terbesar dari data besar yang membuat penyebaran dan pengembangan aplikasi kontainer terus menerus. Pengembang menggunakan wadah untuk menumpuk aplikasi mereka mengambil bantuan dari beberapa perpustakaan. Kubernets dianggap sebagai teknologi data besar berikutnya karena ini adalah open-source. Otomatisasi, eskalasi, dan eksekusi dapat dengan mudah dilakukan pada platform Kubernetes. Blockchain adalah teknologi data besar yang sangat aman. Lingkungannya yang aman menjadikannya pilihan yang cukup besar untuk dipilih. Blockchain sekarang berkembang ke sektor seperti asuransi, medis, keuangan, dan perbankan. Apa faktor yang perlu diingat sebelum beralih ke posisi lain di Big Data?Beberapa pertanyaan penting yang harus Anda tanyakan pada diri sendiri sebelum mengambil karier dalam ilmu data adalah jika Anda memiliki insinyur pembelajaran mesin di tim Anda untuk menangani algoritma. Selanjutnya, Anda harus memeriksa apakah pakar SQL hadir dalam tim atau tidak. Cari tahu kemungkinan komitmen Anda untuk mengerjakan satu atau beberapa proyek sekaligus. Hampir tidak membutuhkan waktu untuk satu proyek untuk dikonversi menjadi tenggat waktu jangka panjang. Jadikan pilihan Anda dengan bijak. Ingin berbagi artikel ini? Memimpin revolusi teknologi yang didorong data 400+ jam belajar. 14 Bahasa & Alat. Status alumni IIIT-B. Terapkan sekarang @ upgrad Teknologi mana yang terbaik untuk data besar?3) Top 7 Teknologi Data Besar.. Ekosistem Hadoop. Hadoop Framework dikembangkan untuk menyimpan dan memproses data dengan model pemrograman sederhana dalam lingkungan pemrosesan data terdistribusi. .... Kecerdasan buatan. .... Database NoSQL. .... R pemrograman. .... Data Data. .... Analitik prediktif. .... Blockchain.. Apa lima jenis data besar?Big Data adalah kumpulan data dari berbagai sumber dan sering dijelaskan oleh lima karakteristik: volume, nilai, variasi, kecepatan, dan kejujuran.volume, value, variety, velocity, and veracity.
Apa contoh teknologi Big Data?Contohnya termasuk MongoDB, Redis, dan Cassandra.Ini mencakup integritas desain, penskalaan horizontal yang lebih mudah ke berbagai perangkat dan memudahkan kontrol atas peluang.Ini menggunakan struktur data yang berbeda dari yang diperhitungkan secara default dalam database relasional, itu membuat perhitungan lebih cepat di NoSQL.
Teknologi data besar mana yang diminati?Hadoop Technologies Tumpukan teknologi Hadoop hadir dengan kerangka kerja untuk penyimpanan terdistribusi & pemrosesan data besar menggunakan model pemrograman MapReduce.Beberapa fasilitas tumpukan data besar Apache ini termasuk kemampuannya untuk mengelola data terdistribusi dengan cepat (menyimpan dan memproses) dengan biaya yang wajar. |
5 teknologi data besar teratas 2022
Pos Terkait
Copyright © 2023 jripto.com Inc.
