¿Cuáles son las tecnologías actuales utilizadas en el análisis de datos?

Existen numerosas formas de análisis de datos que conducen a impulsar el crecimiento del negocio y ayudan a tomar decisiones importantes en el momento adecuado. Las tecnologías actuales utilizadas en el análisis de datos es la plataforma de búsqueda. Los análisis de Search Driven pertenecen a la familia de inteligencia empresarial que puede ayudar a una empresa a convertir montones de datos sin procesar reunidos en información comercial útil que puede impulsar las decisiones comerciales. La analítica no solo ayuda a examinar grandes cantidades de datos, sino que también tiene la capacidad de proporcionar información más profunda de los datos a través de profundizar, pivotar, filtrar y cruzar. Cada una de estas características tiene una funcionalidad individual para proporcionar información de los datos de una manera comprensible. Obtenga todos sus datos al alcance de la mano utilizando el panel de análisis de rendimiento con la función de análisis orientado a la búsqueda.

Busque para analizar los datos en cuestión de segundos, esta función analítica examina los datos en profundidad y proporciona instantáneamente los resultados deseados cuando los busca. No es necesario esperar un mes o una semana para generar informes, los ejecutivos pueden obtener informes de inmediato ahorrando su tiempo y dinero. Los análisis basados ​​en búsquedas pagan una excelente manera de analizar la gran cantidad de datos en un corto período de tiempo. El panel de análisis de datos ofrece la visualización de múltiples datos en una pantalla en lugar de cambiar a múltiples pantallas. Existen numerosos tipos de métodos analíticos disponibles en el panel de análisis de rendimiento para analizar los datos como queramos. Estas características ayudan a la gente de negocios a medir con precisión los datos sin depender de otros.

Estas tecnologías actuales de análisis de datos ayudan a muchas personas de negocios a alcanzar el éxito y a superar tantos retrasos en los informes.

¡Hola! Como ya se ha dicho, existen muchas formas en las herramientas de análisis de datos y desarrollo web que ayudan a mejorar las posiciones en el mercado e impulsar el crecimiento del negocio.

Nuestro equipo trabajó en el proyecto donde fue necesario para administrar una gran cantidad de datos. El nombre del proyecto era CDMNext. Es una herramienta integral para el análisis de los principales indicadores económicos (incluidos el PIB, el IPC, las importaciones, las exportaciones, la IED, las ventas minoristas y las tasas de interés) y otros datos económicos y financieros.

Para representar una gran cantidad de datos en una tabla de datos, el equipo tomó widgets de interfaz de usuario JavaScript de Webix.

Para cumplir con los requisitos del cliente para el rendimiento del producto y la interfaz de usuario, los especialistas del equipo de XB Software utilizaron las técnicas y tecnologías actualizadas. La aplicación está construida con el uso de la versión moderna de JavaScript (EcmaScript 6) para mejorar la calidad del código.

Para proporcionar un alto tiempo de actividad, se utilizaron diferentes servicios web de Amazon, como E2 y Spot Instances, S3, LoadBalancer, CloudFront, VPC, etc. Node.js se utilizó como servidor de aplicaciones principal. El almacenamiento en caché intermedio de datos se implementó con MongoDB.

Backbone.js se aplicó para construir la arquitectura del lado del cliente de la aplicación. Para representar una gran cantidad de datos en una tabla de datos, el equipo tomó widgets de interfaz de usuario JavaScript de Webix. MySQL fue utilizado como el principal almacenamiento de datos. El servidor Java se utilizó para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos y ejecutar funciones matemáticas.

Redis se aplicó como la tecnología para procesar colas de datos. Python se utilizó para permitir la descarga a Excel y otros formatos de documentos.

Solr habilitó potentes capacidades de búsqueda de la plataforma en los niveles MySQL y MongoDB. Phantom.js se aplicó para generar miniaturas y descargar imágenes de los componentes de visualización. HighCharts ayudó a construir gráficos y diagramas en la aplicación.

Gulp y Webpack se usaron para ensamblar la aplicación y para el proceso de implementación.

SASS ayudó a crear la hermosa interfaz de la aplicación.

Los WebSockets se utilizaron para permitir el trabajo colaborativo de múltiples usuarios. Los microservicios se seleccionaron como patrón de arquitectura principal.

La plataforma proporciona acceso rápido a vastas bases de datos con los datos macro y microeconómicos y sectoriales más profundos disponibles de fuentes de difícil acceso. CDMNext permite la búsqueda dinámica y la visualización de datos para más de 4 millones de series de datos. Además, los usuarios de la aplicación pueden visualizar sus ideas y crear hasta 15 vistas, eligiendo el estilo preferido. Puede encontrar más información sobre esta herramienta económica aquí: https://xbsoftware.com/blog/quic …

A continuación se muestra la lista de algunas de las principales herramientas de análisis de big data

R – Programación: R no es solo un software, sino también un lenguaje de programación estadística de alto nivel utilizado para análisis estadísticos, representación gráfica e informes. Project R es el software diseñado como una herramienta de minería de datos escrita en lenguaje R y se usa ampliamente entre los mineros de datos para desarrollar software estadístico y análisis de datos. R es el lenguaje de programación de estadísticas más utilizado en el mundo que es simple, bien desarrollado y efectivo e incluye condicionales, bucles, funciones recursivas definidas por el usuario e instalaciones de entrada y salida.

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IBM Big Data: que consta de un portafolio de soluciones IBM Watson Explorer, flujos de Infosphere, Infoshpere Big insights, IBM Smart Analytics System – La solución IBM Big data Analytics ofrece a sus usuarios la arquitectura Next gen para big data y análisis que ofrece información empresarial que puede ayudarlos en impulsar el crecimiento, reducir costos y reducir el almacenamiento de datos.

Hadoop : Uno simplemente no puede hablar de big data sin mencionar Big Data Hadoop. El software de procesamiento de datos distribuido de Apache es conocido por la capacidad de procesar datos extremadamente grandes a altas velocidades en formatos estructurados y no estructurados.

Apache Spark, Apache Storm, Apache Tez y MapReduce son diferentes motores de ejecución de hadoop (software que se ejecuta en cada servidor – nodo – clúster) que paralelizan la ejecución de los pasos de la aplicación de análisis en todo el clúster.

Consulte este enlace para ver las principales herramientas utilizadas por el analista de negocios