Top-Tools und -Technologien, die Analytics im Jahr 2016 dominieren werden

Die Datenanalyse liefert immer ein endgültiges Ergebnis in bestimmten Begriffen. Verschiedene Techniken, Tools und Verfahren können bei der Analyse von Daten helfen und sie zu umsetzbaren Erkenntnissen formen. Wenn wir in die Zukunft der Datenanalyse blicken, können wir einige der neuesten Trends bei Technologien und Tools vorhersagen, die verwendet werden, um den Bereich der Analytik zu dominieren:

1. Bereitstellungssysteme modellieren

2. Visualisierungssysteme

3. Datenanalysesysteme

1. Bereitstellungssysteme modellieren:

Mehrere Dienstanbieter möchten das SaaS-Modell vor Ort replizieren, insbesondere die folgenden:

– OpenCPU

– Yhat

– Domino Data Labs

Darüber hinaus wird auch ein wachsender Bedarf an der Dokumentation von Code festgestellt, da Modelle bereitgestellt werden müssen. Gleichzeitig könnte man ein Versionskontrollsystem erwarten, das jedoch für Data Science geeignet ist und die Möglichkeit bietet, verschiedene Versionen von Datensätzen zu verfolgen.

2. Visualisierungssysteme:

Visualisierungen stehen kurz davor, von Webtechniken wie JavaScript-Systemen dominiert zu werden. Grundsätzlich möchte jeder dynamische Visualisierungen erstellen, aber nicht jeder ist ein Webentwickler oder nicht jeder hat die Zeit, JavaScript-Code zu schreiben. Natürlich haben einige Systeme schnell an Popularität gewonnen:

Bokeh:

Diese Bibliothek ist möglicherweise nur auf Python beschränkt, bietet jedoch auch eine solide Möglichkeit für eine schnelle Einführung in die Zukunft.

Inhaltlich:

Dieses Tool zur Datenvisualisierung, das APIs in Matlab, R und Python bereitstellt, hat sich einen Namen gemacht und scheint auf dem Weg für eine schnelle breite Akzeptanz zu sein.

Außerdem sind diese 2 Beispiele nur der Anfang. Wir müssen damit rechnen, JavaScript-basierte Systeme zu sehen, die APIs in Python und R-Konstanten für die Weiterentwicklung bereitstellen, da sie eine schnelle Akzeptanz erfahren.

3. Datenanalysesysteme:

Open-Source-Systeme wie R mit seinem schnell ausgereiften Ökosystem und Python mit seinen Scikit-Learn-Bibliotheken und Pandas; erscheinen, stehen dafür, dass sie weiterhin die Kontrolle über den Analysebereich behalten. Insbesondere einige Projekte im Python-Ökosystem scheinen für eine schnelle Übernahme ausgereift:

Bcolz:

Durch die Bereitstellung der Kapazität für die Verarbeitung auf Festplatte statt im Speicher zielt dieses spannende Projekt darauf ab, ein Mittelfeld zwischen der Verwendung lokaler Geräte für In-Memory-Berechnungen und der Verwendung von Hadoop für die Cluster-Verarbeitung zu finden, wodurch eine vorbereitete Lösung bei sehr geringer Datengröße bereitgestellt wird einen Hadoop-Cluster zu benötigen, der jedoch nicht wirklich klein ist, da er im Speicher verwaltet wird.

Flamme:

Data Scientists arbeiten heutzutage mit vielen Datenquellen, von SQL-Datenbanken und CSV-Dateien bis hin zu Apache Hadoop-Clustern. Die Ausdrucksmaschine von Blaze hilft Datenwissenschaftlern, eine konstante API für die Arbeit mit einer vollständigen Palette von Datenquellen zu verwenden, wodurch die kognitive Belastung erhöht wird, die durch die Verwendung verschiedener Systeme erforderlich ist.

Natürlich sind Python- und R-Ökosysteme nur der Anfang, denn auch das Apache Spark-System wird immer häufiger eingesetzt – nicht zuletzt, weil es APIs in R und auch in Python bereitstellt.

Ausgehend von einem üblichen Trend zur Nutzung von Open-Source-Ökosystemen können wir auch eine Entwicklung hin zu verteilungsbasierten Ansätzen vorhersagen. Anaconda bietet beispielsweise Distributionen sowohl für R als auch für Python, und Canopy bietet nur eine Python-Distribution, die für Data Science geeignet ist. Und niemand wird schockiert sein, wenn er die Integration von Analysesoftware wie Python oder R in eine gemeinsame Datenbank sieht.

Über Open-Source-Systeme hinaus hilft ein sich entwickelnder Werkzeugkasten auch Geschäftsanwendern bei der direkten Kommunikation mit Daten und unterstützt sie bei der Erstellung einer geführten Datenanalyse. Diese Tools versuchen, das Data-Science-Verfahren vom Benutzer zu abstrahieren. Obwohl dieser Ansatz noch unausgereift ist, bietet er ein scheinbar sehr potenzielles System für die Datenanalyse.

Für die Zukunft erwarten wir, dass Daten- und Analysetools eine schnelle Anwendung in Mainstream-Geschäftsprozessen finden werden, und wir erwarten diese Verwendung, um Unternehmen zu einem datengesteuerten Ansatz für die Entscheidungsfindung zu führen. Vorerst müssen wir die vorherigen Tools im Auge behalten, da wir nicht verpassen wollen, wie sie die Welt der Daten neu gestalten.

Entdecken Sie also die Stärke von Apache Spark in einer integrierten Wachstumsumgebung für Data Science. Erleben Sie auch Data Science, indem Sie an einem Data Science-Zertifizierungstraining teilnehmen, um zu erkunden, wie R und Spark zum Erstellen der Anwendungen Ihrer eigenen Data Science verwendet werden können. Dies war also der vollständige Überblick über die Top-Tools und -Technologien, die 2016 den Analytics-Bereich dominieren.

Immobilienmakler Heidelberg

Makler Heidelberg