7 Tools Penting Untuk Analytics Big Data Yang Harus Digunakan

Karena big data sekarang sedang booming, maka telah menyebabkan munculnya dan perbaikan terus-menerus dari banyak tools big data analytics untuk meningkatkan daya saing.

Read More

Tetapi pernahkah Anda bertanya-tanya mengapa big data lebih populer daripada teknologi lainnya? Salah satu alasan paling tepat adalah hampir semua teknologi hulu menggunakan teknologi big data untuk mendapatkan data mentah.

Karena meningkatnya jumlah teknologi, aplikasi, perangkat lunak, game yang mengumpulkan dan mengelola data pengguna saat ini. Maka perlu menggunakan big data untuk mengelola data ini dari semua sumber yang berbeda dan mengubah data ini menjadi informasi berharga untuk membuat Keputusan yang paling menantang dalam industri.

Jadi berikut ini, Labkom99 akan memperkenalkan tools dan teknologi big data analytics kepada Anda. Sehingga Anda dapat dengan cepat memahami peran tools ini sebelum menggunakan.

7 Tools Penting Untuk Big Data Analytics Yang Harus Digunakan

Apa Itu Big Data  Analytics?

Analytics big data digunakan untuk mengekstrak data berharga dari data mentah yang dihasilkan dari berbagai sumber. Data ini membantu anda mendapatkan wawasan yang berarti, pola tersembunyi, korelasi yang tidak diketahui, tren pasar, dan banyak lagi, tergantung pada industrinya. Motivasi utama dari Analytics big data adalah untuk memberikan wawasan berharga untuk pengambilan keputusan yang lebih baik untuk masa depan.

Apa Tools Yang Digunakan Untuk Big Data Analytics?

Ada ratusan tools Analytics big data yang tersedia di dunia, hanya beberapa di antaranya yang paling andal dan tepercaya:

  1. Hadoop : Ini adalah gudang data paling populer yang dapat dengan mudah menyimpan data dalam jumlah besar.
  2. MongoDB : Ini adalah perangkat lunak database terkemuka untuk mengAnalytics data dengan cepat dan efisien.
  3. Spark : Perangkat lunak pemrosesan data real-time paling andal yang dapat secara efisien memproses data dalam jumlah besar secara real-time.
  4. Cassandra : Database paling kuat yang menangani blok data dengan sempurna
  5. Python : Bahasa pemrograman kelas satu yang memudahkan untuk melakukan hampir semua operasi Analytics big data.

Tahap Siklus Hidup Dari Big Data Analytics

Tentukan Tujuan

Big data Analytics tanpa tujuan tidak ada artinya, itulah sebabnya tujuan perlu ditentukan pada tahap awal siklus hidup big data analytics.

Identifikasi Data

Ada banyak sumber data online. Tetapi untuk melakukan Analytics big data secara akurat, Anda perlu memilih sumber data tertentu untuk meminimalkan beban pada tools Analytics big data dan mendapatkan hasil terbaik.

Penyaringan Data

Setelah mengidentifikasi sumber data, hapus data yang tidak perlu atau rusak dari jumlah total data yang dihasilkan oleh tools.

Ekstraksi Data

Setelah proses penyaringan data, saatnya untuk mengatur otomatisasi untuk mengekstrak data secara teratur darinya dan kemudian mengubahnya menjadi bentuk yang kompatibel.

Agregasi Data

Setelah ekstraksi data, saatnya untuk menggabungkan kumpulan data yang sama dari sumber yang berbeda untuk mendapatkan data yang lebih tepat untuk diproses lebih lanjut.

Analytics Data

Setelah Anda memiliki data yang Anda butuhkan, saatnya untuk melakukan berbagai teknik Analytics data menggunakan tools statistik yang paling canggih.

Visualisasi Data

Visualisasi data adalah langkah berikutnya setelah visualisasi data dan tidak mudah bagi siapa pun untuk memahami data dalam bentuk yang tidak teratur.

Tools visualisasi data inilah yang membantu kita memvisualisasikan data sehingga siapa pun dapat memahaminya. Tableau, PowerBI, QlikView, Excel dan beberapa tools Analytics big data visual yang paling efektif.

Hasil Akhir Analytics

Setelah anda menyelesaikan proses Analytics data, sekarang saatnya untuk Analytics akhir dari hasil. Dalam hal ini, ada kebutuhan untuk memastikan bahwa hasilnya diberikan kepada pemangku kepentingan bisnis untuk keputusan di masa depan.

7 Tools Penting Untuk Big Data Analytics Yang Harus Digunakan

Berbagai Jenis Analytics Big Data

Analytics Deskriptif

Ini menggabungkan data masa lalu ke dalam bentuk yang dapat dengan mudah dibaca dan dipahami orang.

Menggunakan Analytics ini untuk membuat laporan yang berkaitan dengan pendapatan perusahaan, penjualan, keuntungan, dll sangat mudah. Selain itu, ini juga sangat bermanfaat dalam hal metrik media sosial.

Analytics Diagnostik

Ini pertama-tama berkaitan dengan menentukan penyebab masalah. Ini menggunakan berbagai teknik seperti penambangan data, machine learning, dll. Analytics diagnostik memberikan wawasan mendalam tentang masalah tertentu.

Analytics Prediktif

Analytics ini digunakan untuk membuat prediksi tentang masa depan. Ini menggunakan data historis dan terkini dengan menggunakan berbagai teknik big data seperti penambangan data, machine learning, Analytics data, dll.

Data yang dihasilkan oleh Analytics ini digunakan untuk tujuan yang berbeda di industri yang berbeda.

Analytics Normatif

Analytics ini digunakan ketika seseorang ingin mengembangkan solusi yang ditentukan untuk masalah tertentu.

Sangat cocok untuk Analytics deskriptif dan prediktif untuk hasil yang paling akurat. Selain itu, ia menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin untuk mendapatkan hasil terbaik.

big data

7 Daftar Tools Big data Analytics

Mari kita lihat lebih dekat 7 jenis penting tools Analytics big data, open source, dan berbayar. Anda juga dapat membaca artikel Tools Open Source Yang Paling Sering Digunakan Pada Platform Big Data.

1. Pemrograman R

Pemrograman R adalah salah satu tools Analytics big data terbaik yang gratis untuk semua orang. Ini adalah bahasa pemrograman statistik terkemuka yang dapat digunakan untuk Analytics statistik, komputasi ilmiah, visualisasi data, dan banyak lagi.

Bahasa pemrograman R juga dapat memperluas dirinya untuk melakukan berbagai operasi Analytics big data.

Dengan bantuan bahasa yang kuat ini, ilmuwan data dapat dengan mudah membuat mesin statistik yang memberikan wawasan data yang lebih baik dan lebih tepat berdasarkan pengumpulan data yang relevan dan akurat.

Memiliki pemrosesan dan penyimpanan data kelas. Anda juga dapat mengintegrasikan tools Analytics data lainnya dalam pemrograman R.

Selain itu, Anda dapat berintegrasi dengan bahasa pemrograman apa pun (misalnya Java, C, Python) untuk memberikan transfer data yang lebih cepat dan Analytics yang akurat. R menyediakan banyak plot dan grafik yang dapat digunakan dengan kumpulan data apa pun.

2. Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah tools Analytics big data open source terkemuka. Ini adalah kerangka kerja perangkat lunak untuk menyimpan data dan menjalankan aplikasi pada kelompok perangkat keras komoditas. Apache Hadoop adalah kerangka kerja terkemuka yang terdiri dari ekosistem perangkat lunak.

Hadoop menggunakan Sistem File Terdistribusi Hadoop atau HDFS dan MapReduce. Dianggap sebagai gudang data teratas untuk Analytics big data. Memiliki kemampuan luar biasa untuk menyimpan dan mendistribusikan kumpulan big data di ratusan server murah.

Ini berarti Anda dapat melakukan Analytics big data tanpa biaya tambahan. Anda juga dapat menambahkan node baru ke dalamnya sesuai dengan kebutuhan Anda dan itu tidak akan mengecewakan Anda.

3. MongoDB Big Data Analytics Tools

MongoDB adalah perangkat lunak basis data terkemuka di dunia. Ini didasarkan pada database NoSQL dan dapat digunakan untuk menyimpan data dalam jumlah yang lebih besar daripada perangkat lunak database berbasis RDBMS. MongoDB kuat dan salah satu tools Analytics big data terbaik.

Ini menggunakan koleksi dan dokumen, bukan baris dan kolom. Dokumen terdiri dari pasangan nilai kunci, unit dasar data di MongoDB. Dokumen dapat berisi berbagai unit. Tetapi ukuran, konten, dan jumlah bidang bervariasi menurut dokumen di MongoDB.

Bagian terbaik tentang MongoDB adalah memungkinkan pengembang untuk mengubah struktur dokumen. Struktur dokumen dapat didasarkan pada kelas dan objek yang ditentukan oleh programmer dalam bahasa pemrograman masing-masing.

MongoDB memiliki model data bawaan yang memungkinkan pemrogram untuk secara ideal mewakili hubungan hierarkis untuk menyimpan array dan elemen lainnya.

4. RapidMiner

RapidMiner adalah salah satu platform terkemuka bagi analis untuk mengintegrasikan persiapan data, pembelajaran mesin, penerapan model prediktif, dan banyak lagi. Ini adalah tools Analytics big data gratis terbaik untuk Analytics data dan penambangan teks.

RapidMiner merupakan tools yang paling kuat dengan antarmuka pengguna grafis canggih untuk desain proses analitis. Platform independen yang dapat bekerja pada Windows, Linux, Unix dan macOS. Menyediakan berbagai fitur, seperti kontrol keamanan, mengurangi kebutuhan untuk menulis kode verbose dengan bantuan tools desainer alur kerja visual.

Memungkinkan pengguna untuk berlatih di Hadoop dengan kumpulan data yang besar. Antara lain, memungkinkan kolaborasi tim, manajemen alur kerja terpusat, simulasi Hadoop, dan banyak lagi.

Juga mengumpulkan permintaan dan menggunakan kembali wadah Spark untuk mengoptimalkan proses secara cerdas. RapidMiner memiliki lima produk Analytics data yaitu RapidMiner Studio Auto Model, Auto Model, RapidMiner Turbo Prep, RapidMiner Server dan RapidMiner Radoop.

5. Apache Spark Big Data Analytics Tools

Apache Spark adalah salah satu tools Analytics big data sumber terbuka terbaik dan paling kuat. Dengan kerangka pemrosesan datanya, ia dapat menangani kumpulan data yang sangat besar.

Dengan menggabungkan atau tools komputasi terdistribusi lainnya, sangat mudah untuk mendistribusikan tugas pemrosesan data di beberapa komputer.

Dengan memiliki fitur bawaan untuk streaming SQL, pembelajaran mesin, dan dukungan pemrosesan grafik. Juga menjadikan situs sebagai generator tercepat dan paling serbaguna untuk transformasi big data. Anda dapat memproses data 100 kali lebih cepat di memori dan 10 kali lebih cepat di disk.

Selain itu, ia memiliki 80 operator lanjutan untuk membangun aplikasi paralel lebih cepat. Ini juga menyediakan API tingkat tinggi di Jawa. Platform ini juga menawarkan fleksibilitas dan keserbagunaan yang luar biasa karena bekerja dengan penyimpanan data yang berbeda seperti HDFS, Openstack, dan Apache Cassandra.

6. Microsoft Azure

Microsoft Azure adalah salah satu tools Analytics big data terkemuka. Microsoft Azure juga dikenal sebagai Windows Azure. Merupakan platform komputasi awan publik yang diproses oleh Microsoft dan merupakan platform terkemuka untuk menyediakan berbagai layanan termasuk komputasi, Analytics, penyimpanan, dan jaringan.

Windows Azure menawarkan dua jenis penawaran cloud big data standar dan lanjutan. Ini dapat menangani beban kerja data yang sangat besar dengan mulus.

Selain itu, Microsoft Azure memiliki kemampuan Analytics terbaik di kelasnya dan SLA terdepan di industry. Serta keamanan dan pemantauan tingkat perusahaan.

Juga merupakan platform terbaik dan efisien untuk pengembang dan ilmuwan data. Ini menyediakan data real-time yang mudah diproduksi dalam aplikasi canggih.

Tidak ada infrastruktur TI atau server virtual yang diperlukan untuk pemrosesan. Itu dapat dengan mudah disematkan dalam bahasa pemrograman lain seperti JavaScript dan C#.

7. Zoho Big Data Analytics Tools

Zoho Analytics adalah salah satu tools Analytics big data yang paling andal. Ini adalah tools BI yang dapat digunakan dengan mulus untuk Analytics data dan membantu anda menganalisis data secara visual untuk lebih memahami data mentah.

Demikian pula, tools Analytics lainnya memungkinkan anda mengintegrasikan berbagai sumber data, seperti aplikasi bisnis, perangkat lunak basis data, penyimpanan cloud, CRM, dan banyak lagi.

Anda juga dapat menyesuaikan laporan sesuai keinginan. Karena memungkinkan untuk menghasilkan laporan yang dinamis dan sangat dapat ditindaklanjuti.

Mengunggah data di Zoho Analytics juga sangat fleksibel dan mudah. Anda juga dapat membuat dasbor khusus di dalamnya karena mudah digunakan dan diterapkan.

Platform ini banyak digunakan oleh pengguna di seluruh dunia. Selain itu, ini memungkinkan anda untuk menghasilkan ancaman komentar dalam aplikasi untuk memfasilitasi kolaborasi antara karyawan dan tim.

Zoho adalah tools Analytics big data terbaik yang membutuhkan lebih sedikit pengetahuan dan pelatihan daripada tools lain yang disebutkan di atas. Oleh karena itu, ini adalah pilihan terbaik untuk pemula dan bisnis tingkat pemula.

Kesimpulan

Big data mendapatkan banyak hype dan itu akan menjadi semakin populer karena jumlah data yang terus meningkat. Itu sebabnya kita perlu tahu tentang tools Analytics big data terbaik. Di artikel Labkom99 ini, upaya telah dilakukan untuk mencakup semua tools dan teknik Analytics big data yang populer ini dan akan konsisten dengan dasar-dasar big data.

Related posts

Leave a Reply

Your email address will not be published.