Il software di analisi dei big data fornisce approfondimenti su grandi e complessi set di dati raccolti da cluster di big data, aiutando gli utenti aziendali a comprendere le tendenze, i modelli e le anomalie dei dati attraverso visualizzazioni, report e dashboard, spesso richiedendo linguaggi di query per estrarre dati da sistemi di file non strutturati.
Capacità principali del software di analisi dei big data
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di analisi dei big data, un prodotto deve:
- Consumare dati, interrogare sistemi di file e connettersi direttamente a cluster di big data
- Consentire agli utenti di preparare complessi set di dati di big data in visualizzazioni di dati utili e comprensibili
- Creare report, visualizzazioni e dashboard applicabili al business basati sulle scoperte all'interno dei set di dati
Casi d'uso comuni per il software di analisi dei big data
Ingegneri dei dati, analisti e team di business intelligence utilizzano il software di analisi dei big data per estrarre valore da ambienti di dati non strutturati su larga scala. I casi d'uso comuni includono:
- Interrogare e analizzare grandi cluster di dati Hadoop o distribuiti per far emergere approfondimenti aziendali
- Rilevare modelli e anomalie in set di dati ad alto volume per decisioni operative o strategiche
- Costruire grafici e dashboard self-service per stakeholder non tecnici da fonti di big data
Come il software di analisi dei big data si differenzia da altri strumenti
Il software di analisi dei big data è focalizzato esclusivamente sulla manipolazione di cluster di dati complessi e su larga scala in visualizzazioni comprensibili, differenziandosi dalle piattaforme di analisi, che supportano una vasta gamma di fonti di dati e connettori oltre ai big data. Le due categorie sono mutuamente esclusive. Gli strumenti di analisi dei big data sono comunemente utilizzati in aziende che eseguono Hadoop in combinazione con software di elaborazione e distribuzione dei big data e si integrano con software di data warehouse come hub centrale per dati integrati. Alcune soluzioni sfruttano anche l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale per abilitare query in linguaggio naturale.
Approfondimenti da G2 sul software di analisi dei big data
Basandosi sulle tendenze di categoria su G2, la flessibilità delle query e la scalabilità per grandi set di dati si distinguono come capacità eccezionali. La generazione più rapida di approfondimenti da ambienti di dati complessi emerge come il principale vantaggio dell'adozione.