Les logiciels d'analyse de big data fournissent des informations sur de grands ensembles de données complexes collectées à partir de clusters de big data, aidant les utilisateurs professionnels à comprendre les tendances, les modèles et les anomalies des données grâce à des visualisations, des rapports et des tableaux de bord, nécessitant souvent des langages de requête pour extraire des données de systèmes de fichiers non structurés.
Capacités principales des logiciels d'analyse de big data
Pour être inclus dans la catégorie des logiciels d'analyse de big data, un produit doit :
- Consommer des données, interroger des systèmes de fichiers et se connecter directement à des clusters de big data
- Permettre aux utilisateurs de préparer des ensembles de données complexes en visualisations de données utiles et compréhensibles
- Créer des rapports, des visualisations et des tableaux de bord applicables aux entreprises basés sur les découvertes à l'intérieur des ensembles de données
Cas d'utilisation courants des logiciels d'analyse de big data
Les ingénieurs de données, les analystes et les équipes de business intelligence utilisent les logiciels d'analyse de big data pour extraire de la valeur des environnements de données non structurées à grande échelle. Les cas d'utilisation courants incluent :
- Interroger et analyser de grands clusters de données Hadoop ou distribués pour faire émerger des insights commerciaux
- Détecter des modèles et des anomalies dans des ensembles de données à haut volume pour la prise de décision opérationnelle ou stratégique
- Construire des graphiques et des tableaux de bord en libre-service pour les parties prenantes non techniques à partir de sources de big data
Comment les logiciels d'analyse de big data se distinguent des autres outils
Les logiciels d'analyse de big data se concentrent uniquement sur la manipulation de clusters de données complexes et à grande échelle en visualisations compréhensibles, les différenciant des plateformes d'analyse, qui prennent en charge une large gamme de sources de données et de connecteurs au-delà du big data. Les deux catégories sont mutuellement exclusives. Les outils d'analyse de big data sont couramment utilisés dans les entreprises utilisant Hadoop en conjonction avec des logiciels de traitement et de distribution de big data et s'intègrent avec des logiciels d'entrepôt de données comme le hub central pour les données intégrées. Certaines solutions exploitent également l'apprentissage automatique et le traitement du langage naturel pour permettre des requêtes en langage naturel.
Informations de G2 sur les logiciels d'analyse de big data
Basé sur les tendances de catégorie sur G2, la flexibilité des requêtes et l'évolutivité pour de grands ensembles de données se démarquent comme des capacités remarquables. La génération plus rapide d'insights à partir d'environnements de données complexes se distingue comme le principal avantage de l'adoption.