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7 ferramentas para as empresas aprimorarem o uso de Big Data

  • Categoria:

    Big Data

    | Tempo para ler: 4 min

Não basta coletar dados, é necessário compreender a análise realizada. Alguns serviços podem garantir que as informações gerem resultados positivos para os negócios.

 

7 ferramentas para as empresas aprimorarem o uso de Big Data

 

Empresas de todos os setores estão realizando transições em suas abordagens para lidar com o grande volume de dados existentes hoje. Elas estão apostando em projetos de Big Data para aprimorar seus negócios, como já trouxemos em outros textos no blog, por exemplo em Curadoria de dados em TI eleva o valor de Big Data.


Muitas delas contam com profissionais especializados em realizar a coleta desses dados. Porém, enquanto os processos de captura e organização das informações já são dominados por esses especialistas, muitas empresas ainda possuem dificuldades na análise e compreensão delas.


Os projetos de Big Data reúnem dados estruturados e não-estruturados, como conteúdos provenientes de tabelas, banco de dados, metadados, textos de e-mails, de mídias sociais, vindos de wearables ou IoT (Internet of Things), entre outros. Por isso, requerem uma análise de qualidade para que as empresas consigam utilizá-los para aprimorar seus negócios.

 

Atualmente, há diversas ferramentas disponíveis no mercado que auxiliam nesse processo. Por isso, é importante saber quais características elas devem possuir para conseguir gerenciar grandes e complexos conjuntos de dados para, assim, decidir qual será a melhor opção.

Confira algumas questões relevantes ao escolher uma dessas ferramentas:

- Como é a interface da ferramenta? Como os usuários podem filtrar os dados?
- Quais são as restrições de segurança?
- Os relatórios podem ser representados graficamente?
- O que os fornecedores oferecem em relação a atualizações? Eles incluem novas ferramentas de máquinas de aprendizado?

Agora, conheça 7 ferramentas que podem ajudar a empresa de seus clientes:

 

1 Sisense
Ela é uma ferramenta de ponta eficiente e permite que os cientistas de dados incorporem modelos preditivos. A Sisense contém as funções necessárias para preparar e analisar conjuntos complexos de dados, sua tecnologia In-Chip otimiza o uso dos recursos computacionais, tornando-se altamente eficiente e rentável para a empresa. Ela ainda permite realizar análises avançadas e estatísticas.

2 TIBCO Spotfire
Este software de análise permite a visualização e transformação de dados de forma eficiente. Ele consegue incorporar funções estatísticas para realizar uma análise mais profunda e a exploração de padrões e tendências de dados. Além disso, reduz radicalmente o tempo para a análise de KPIs (Indicador-chave de desempenho).

3 Grow
Pequenas e médias empresas que buscam por ferramentas de análise podem optar pelo software Grow. Ele oferece uma maneira simples para reunir informações dispersas em conjunto e possui um preço mais acessível.

4 BeyondCore
Ela consegue analisar múltiplas combinações de dados em questão de minutos, gerando respostas imparciais, explicações e recomendações para melhorar as métricas dos negócios. Toda a empresa pode aproveitar as análises de dados e as máquinas de aprendizagem sem depender totalmente de cientistas de dados com habilidades avançadas de estatísticas e programação. Esta ferramenta analisa automaticamente dados de bancos, Hadoop e CSVs utilizando análises preditivas e diagnósticos para gerar percepções estatísticas rapidamente.

5 IBM Watson Analytics
Este serviço é ideal para empresas que querem trabalhar com sua demanda de dados sem a necessidade de instalação do software. O IBM Watson Analytics é uma solução em cloud para análises e visualização inteligente de dados. Ela fornece orientações para que os técnicos explorem os dados, automatiza a análise preditiva e permite criar dashboards e infográficos de forma simples.

6 SAP Lumira
O SAP Lumira é um dos líderes desse campo e disponibiliza um teste gratuito para as empresas conhecerem a plataforma. Ele permite análises avançadas e oferece alguns efeitos visuais juntos aos relatórios para melhorar a visualização e facilitar a compreensão.

7 SAS Visual Analytics
Esta ferramenta realiza análises avançadas de forma intuitiva e fornece uma estrutura de visualização chamada Viya que ajuda as empresas a preverem, criarem e entenderem os relatórios. Ela realiza a análise de dados self-service e processamento em memória.

Somente com soluções inteligentes e com alta capacidade de processamento, será possível interpretar e compreender o conjunto de dados e transformá-los em insights valiosos para o futuro dos negócios. A partir da ajuda dessas ferramentas, os especialistas conseguirão realizar os processos de forma eficiente, definindo quais os próximos passos a organização deverá tomar.

 

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