10 инструментов аналитики данных

Введение в аналитику данных

Прогресс в любой дисциплине можно оценить, проанализировав развитие инструментов и легкость, с которой их использование распространяется в соответствующем сообществе. Изобретение телескопа ознаменовало собой изменение в астрономии, тогда как микроскоп произвел революцию в биологии. По мере развития дисциплины растут и инструменты, развернутые на местах. Последняя и важная дисциплина – это аналитика данных или бизнес-аналитика, которая произвела революцию в способах функционирования современного бизнеса. Важность бизнес-аналитики можно оценить, когда мы поймем, как она позволяет компаниям извлекать огромный объем информации из своих данных, которые в других случаях часто не используются. Аналитика данных позволяет компаниям:

Лучшее понимание того, что произошло в прошлом
Что происходит именно в настоящем
Что может случиться в будущем при определенных обстоятельствах

Все это позволяет руководству принимать обоснованные решения, которые раньше были невозможны, поскольку раньше многие решения основывались больше на собственном опыте, интуиции и очень ограниченном объеме данных. Сейчас основные тактические и стратегические решения иногда принимаются исключительно на основе аналитических результатов.

С принятием аналитики данных как законной и важной части деятельности компании, ее распространение достигло компаний, где аналитика была неслыханной, и это произвело революцию в инструментах анализа данных. Процесс анализа данных отражается непосредственно в инструментах аналитики, которые теперь стали намного более продвинутыми, сложными и простыми в использовании.

Различные типы инструментов анализа данных

Существует множество инструментов бизнес-аналитики, популярность и возможности которых значительно выросли, особенно за последние несколько лет. Однако все эти инструменты охватывают определенный аспект аналитики и специализируются на нем. Эти разные типы инструментов можно понять из следующей таблицы:

Тип	Цель	Популярные инструменты
1. Сбор и хранение	Эти инструменты часто отвечают за хранение большого количества данных и помогают легко и быстро извлекать соответствующие данные.	Hadoop, Apache Spark, Apache Hive, Apache Cassandra, Amazon Redshift
2. Аналитика	Ряд инструментов позволяет пользователю быстро получить представление о данных. Существует несколько API, которые позволяют относительно легко и с большей эффективностью выполнять конкретную аналитику.	KNIME, Rapid Miner, Splunk, TIBCO Spotfire, Qlik, SQL, MS Excel
3. Отчетность и визуализация	Одним из наиболее важных аспектов аналитики является представление часто сложной информации в удобном для понимания формате, и именно здесь в игру вступает отчетный аспект аналитики. Различные инструменты помогают в создании отчетов и помогают, особенно в аспекте визуализации, упрощая процесс создания сложных графиков.	Tableau, MS Excel, Power BI, Chartio, Redash, Google Data Studio
4.Моделирование	Основой расширенной аналитики является прогнозное моделирование, а определенные статистические и программные инструменты позволяют пользователю создавать такие модели с использованием библиотек, которые помогают в разработке сложных статистических моделей, моделей машинного обучения и глубокого обучения.	Python, R, SAS

Все эти инструменты считаются очень актуальными в отрасли и используются в том или ином процессе аналитики. Однако инструменты аналитики данных можно разделить на 2 категории в зависимости от типа их доступности, поскольку некоторые из них коммерчески доступны, а другие имеют открытый исходный код.

Отличия	Коммерческий	Открытый исходный код
Стоимость	Такие инструменты дороги и требуют лицензии для коммерческого использования.	Инструменты с открытым исходным кодом доступны бесплатно, и их коммерческое использование не является обязательным.
Возможность расширения	Невозможно добавить новые функции, так как исходный код недоступен	Доступен исходный код, который можно изменить, чтобы добавить и расширить возможности инструмента.
Поддержка	Создатели таких инструментов для устранения неполадок, учебных пособий и т. Д. Предоставляют профессиональную помощь.	Онлайн-сообщество и личное сообщество предоставляют помощь в решении проблем, возникающих при использовании таких инструментов.
Принятие	Такие инструменты часто используются крупными транснациональными компаниями, особенно теми, которые работают в сфере BFSI (банковское дело, финансовые услуги и страхование).	Инструменты с открытым исходным кодом часто используются стартапами, а также компаниями среднего и крупного уровня. Они намного дешевле и часто не уступают по возможностям коммерческому инструменту.
Примеры	1. Tableau (используется Citibank, Dell, Barclays) 2. SAS (используется HDFC, HSBC, Citibank, Netflix, Accenture, Google) 3. Microsoft Excel (используется всеми)	1. Python (используется Cognizant, Google, Genpact, Facebook) 2. R (используется Google, Facebook, Fractal Analytics) 3. Apache Spark (используется Wipro, Ola, Infosys)

Список инструментов аналитики данных с описаниями

Несмотря на то, что существуют сотни инструментов анализа данных, которые могут помочь в решении вышеупомянутых аспектов, 10 основных инструментов, которые можно легко считать наиболее важными, включают следующие:

Sr.No.	Орудие труда	Основное использование
1	Python	Расширенная аналитика
2	р	Расширенная аналитика
3	SAS	Расширенная аналитика
4	MYSQL	Описательные и диагностические
5	Rapid Miner	Описательные и диагностические
6	MS Excel	Аналитика и визуализация
7	Tableau	Аналитика и визуализация
8	Power BI	Аналитика и визуализация
9	Apache Hadoop	Аналитика больших данных
10	Apache Spark	Аналитика больших данных

Первые три инструмента, которые обсуждаются ниже, используются для высокоуровневой аналитики, включая разработку диагностической аналитики, моделей прогнозирования и машинного обучения и т. Д., И также являются конкурентами друг друга. Это Python против R против SAS .

Python

Python – это язык сценариев высокого уровня с открытым исходным кодом, разработанный Гвидо Ван Россем в 1991 году. В последнее время он рассматривается как инструмент анализа данных из-за широкого спектра библиотек, которые сообщество пользователей Python разработало за последние несколько лет. что позволило ему конкурировать с традиционными инструментами данных и бизнес-аналитики. Ниже приведены важные особенности этого инструмента:

Легкая кривая обучения, которую могут легко освоить те, кто плохо знаком с миром программирования.
Это объектно-ориентированный язык с открытым исходным кодом, который позволяет пользователю добавлять новые функции, что делает инструмент чрезвычайно универсальным.
Python может работать с рядом IDE (интегрированная среда разработки) и записными книжками, особенно с записной книжкой Jupyter, что упрощает хранение, отладку и повторное использование кода.
Он считается одним из самых быстрых языков, однако для его эффективной работы требуется большой объем оперативной памяти.
Python может хорошо работать с платформами больших данных и имеет возможности интеллектуального анализа данных, обработки и построения моделей. Такие пакеты, как pandas, scipy и numpy, позволяют этому инструменту выполнять любые операции с данными, тогда как sci-kit learn, keras и tensorflow предоставляют столь необходимые возможности для разработки прогнозных моделей на основе алгоритмов машинного обучения и глубокого обучения. Другие пакеты включают stats и statsmodels, которые помогают этому инструменту выполнять статистические функции и создавать статистические модели.
В первую очередь продвинутый инструмент для моделирования, python может использоваться для создания отчетов и визуализации с помощью таких пакетов, как matplotlib, seaborn, altair и т. Д., Помогающих в автоматическом создании отчетов.

R

R известен как статистический язык, созданный статистиками для статистиков. Как и Python, R также требует от пользователя некоторых возможностей кодирования и программирования для своей работы. Разработанный Россом Ихакой и Робертом Джентльманом в 1995 году (выпущен в 1997 году), R представляет собой статистический язык с открытым исходным кодом, который в первую очередь нашел свое место в мире научных кругов и исследований, а затем был принят компаниями BFSI. Ниже приведены основные характеристики R:

У R есть немного крутая кривая обучения (по сравнению с Python), однако после освоения R предоставляет множество возможностей, которые оправдывают усилия по его изучению.
Поскольку R является языком с открытым исходным кодом, у него очень сильное сообщество, в котором CRAN выступает в качестве органа контроля качества для этого сообщества, предоставляя высококачественные библиотеки с широкими возможностями, которые охватывают потребности в аналитике данных практически во всех областях, от медицины до страхования.
R обычно используется с R studio в качестве предпочтительной IDE. R Studio легко настраивается, имеет хорошие возможности отладки кода и даже позволяет сохранять объекты этого объектно-ориентированного языка в физической памяти для дальнейшего использования. Это делает R studio гораздо более удобной IDE, значительно упрощая задачу повторного использования кода.
Самым большим достижением R являются надежные статистические возможности, которыми он обладает, что позволило широко использовать его как в университетах, так и в государственных организациях. В отличие от статистических пакетов Python, R имеет статистические пакеты, которые были разработаны CRAN (или, другими словами: разработчиками R), а не какой-либо третьей стороной, что делает результаты статистических тестов, вычисленных с помощью R, намного более надежными. Такие библиотеки, как caret и h20.ai, предоставляют возможности машинного обучения и глубокого обучения, тогда как dplyr и reshape позволяют легко манипулировать данными в R.
Создание отчетов и визуализация – одна из лучших функций R, поскольку он имеет чрезвычайно продвинутые и сложные библиотеки, такие как ggplot и plotly, которые могут создавать красивые и сложные графики. Кроме того, R позволяет пользователю легко создавать информационные панели с помощью R shiny, что делает его уникальным инструментом с простой кривой обучения.

SAS

Программное обеспечение для статистического анализа или широко известное под аббревиатурой SAS, является одним из первых инструментов, которые были приняты компаниями после того, как они решили проводить полную внутреннюю аналитику. В отличие от двух вышеупомянутых инструментов (Python и R), SAS является проприетарным инструментом, что означает, что его исходный код недоступен, а его возможности могут быть расширены только его создателем – SAS Inc. Подобно Python и R, SAS также имеет возможность для обработки данных, создания отчетов, визуализации, а также расширенного анализа с использованием прогнозных моделей с использованием статистических алгоритмов и некоторых алгоритмов машинного обучения. Как упоминалось ранее, SAS в основном был принят и продолжает использоваться транснациональными компаниями, участвующими в доменах BFSI, поскольку они ставят безопасность клиентов выше всего остального, а также их стоимость не представляет для них особого значения.Ниже приведены основные особенности SAS, благодаря которым он остается актуальным.

У SAS одна из самых простых кривых обучения, и люди, не имеющие опыта программирования, могут легко научиться им пользоваться. Переход с SPSS или SQL на SAS особенно прост, поскольку в SAS также есть процедурные команды, которые делают переключение очень удобным.
В отличие от R и Python, SAS имеет надлежащую инфраструктуру поддержки, где SAS Inc. предоставляет помощь в решении проблем и помогает в обучении людей использованию различных функций SAS.
Поддержка серверов – это то, что отличает SAS от других инструментов, поскольку данные могут быть сохранены на защищенных серверах SAS, что делает его особенно привлекательным вариантом для тех предприятий, где защита данных имеет большое значение.
SAS предоставляет ряд лицензий, которые обеспечивают разную степень возможностей, от простых манипуляций с данными и простых статистических моделей до сложных прогнозных моделей и визуализации, однако эти функции имеют очень высокую стоимость.
SAS относительно медленнее, чем Python и R, однако он может легко подключаться к серверам и, таким образом, может помочь в операциях с большими данными.

Все вышеперечисленное можно резюмировать в следующей таблице:

SAS	р	Python
Коммерческое ПО	Открытый исходный код	Открытый исходный код
Дорогая	Бесплатный	Бесплатный
Статистическое программное обеспечение	Статистический язык программирования	Язык сценариев
Может создавать сложные статистические модели	Может создавать сложные статистические модели	Может создавать достойные статистические модели
Нет или очень мало возможностей машинного и глубокого обучения	Расширенные возможности машинного обучения и глубокого обучения	Расширенное машинное обучение и расширенные возможности глубокого обучения
Расширенные возможности сервера, предоставляемые SAS Inc.	Дополнительные возможности сервера, предоставляемые через R Studio	Серверов не предусмотрено (хотя можно подключаться к другим серверам и СУБД)
Расширенные возможности отчетности и визуализации	Расширенные возможности отчетности и визуализации	Средние возможности отчетности и визуализации

MYSQL

MYSQL – это язык запросов, который является одним из наиболее часто используемых языков. До появления SAS, R и Python наиболее распространенными инструментами, используемыми для любого типа аналитики, были SPSS и SQL. Сегодня SPSS находит очень ограниченное применение, однако SQL успешно адаптировался к современным требованиям больших данных. Это по следующей причине, по которой MYSQL продолжает пользоваться популярностью:

MYSQL может быть легко связан с различным программным обеспечением, что делает его очень привлекательной СУБД (системой управления базами данных). Последняя версия MYSQL даже обеспечивает высокий уровень безопасности данных и поддержку, что позволяет использовать ее в ряде компаний.
Самым большим преимуществом SQL является чрезвычайно простая кривая обучения, так как с ним знакомы многие аналитики, поскольку запросы SQL в основном почти на простом английском языке.
Причина того, что SQL пережил гнев времени, заключается в его скорости, и это высокопроизводительный инструмент, который позволяет обрабатывать чрезвычайно большое количество запросов, и является причиной того, что ряд компаний электронной коммерции предпочитают использовать MYSQL. .
MYSQL занимает уникальное место, поскольку технически это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом, что делает его недорогим и защищенным проприетарным программным обеспечением, что позволяет широкому кругу компаний, от стартапов до крупных транснациональных корпораций, выбирать его.

Rapid Miner

Один из самых универсальных инструментов для проведения аналитики – Rapid Minder. Причина внезапного успеха Rapid Miner – это разнообразие задач, которые он может выполнять, от базовых функций ETL до интеллектуального анализа данных и машинного обучения. Это один из редких инструментов, который позволяет пользователю выполнять расширенные формы анализа данных, такие как прогнозная аналитика и интеллектуальный анализ текста, с использованием функций перетаскивания. Среди преимуществ Rapid Miner наиболее важные из них:

Он может выполнять практически все аспекты данных и бизнес-аналитики. Его можно использовать для выполнения сегментации, подготовки данных, визуализации, разработки прогнозных моделей и их оценки наряду с различными видами статистики, такими как описательная статистика.
Пользовательский интерфейс Rapid Miner – это то, что отличает его от остальных инструментов. Люди без опыта программирования могут легко работать с этим инструментом, эффективно обрабатывать данные и делать выводы, не прилагая особых усилий.
Возможности Rapid Miner могут значительно увеличиться, поскольку он может работать с рядом других инструментов. Его возможности машинного и глубокого обучения можно значительно расширить за счет интеграции с R и Python.
RapidMiner является платформой с открытым исходным кодом и имеет большое количество библиотек, которые позволяют ему постоянно расширяться с точки зрения своих возможностей, что делает возможным широкое признание от стартапов до крупных корпоративных структур.
По сравнению с другими инструментами с открытым исходным кодом RapidMiner имеет превосходную систему защиты данных с надежной 4-уровневой системой безопасности, позволяющей пользователям уверенно использовать ее при работе с конфиденциальными данными.

Microsoft Excel

MS Excel, который часто игнорируют и не воспринимают как серьезный инструмент для анализа данных. Основная причина того, что некоторые отделы аналитиков данных не считают Excel достаточно важным инструментом, заключается в том, что он ограничен в работе с большими объемами данных. Однако следует знать, что не всегда есть необходимость иметь дело с большим объемом данных, и часто после передачи данных через другие инструменты для микроанализа MS Excel является лучшим инструментом, а также предпочтительным инструментом для предварительной проверки. образца или подмножества большого набора данных. Легкость, с которой Excel может выполнять типичные повседневные задачи бизнес-аналитики, является причиной того, что его развертывают почти все компании на Земле, и от всех аналитиков ожидается, что они знают хотя бы основы этого.MS Excel является настолько известным и широко распространенным инструментом по следующим причинам:

У Excel очень простая кривая обучения. Благодаря графическому пользовательскому интерфейсу становится легко подключиться к наборам данных, что очень важно, особенно для тех, кто плохо знаком со структурированными данными.
Excel, являясь коммерческим инструментом, предоставляет большую помощь и подробные материалы по использованию различных формул Excel, которые позволяют пользователю выполнять часто сложные аналитические процедуры.
Excel может подключаться к другим СУБД, особенно к SQL-серверам, и с помощью определенных плагинов пользователь может выполнять манипуляции с данными даже с большими объемами данных. Среда графического интерфейса пользователя в сочетании с этими возможностями делает его уникальным и предпочтительным инструментом для очистки данных и базовой агрегации.
Одним из менее обсуждаемых преимуществ Excel является широкий спектр доступных для него плагинов, которые могут значительно расширить его возможности. Эти инструменты часто зависят от предметной области и, поскольку они проходят проверку через Microsoft, обладают превосходным качеством.
Широкий охват Microsoft Excel привел к созданию очень активного и поддерживающего сообщества, поскольку методы решения конкретных проблем в Excel можно легко найти в онлайн-сообществе Excel.
Наконец, достаточно приличным аспектом Excel являются его возможности визуализации. Большинство типичных графиков вместе с несколькими расширенными могут быть созданы в Excel, и это причина того, что многие компании после очистки и агрегирования данных часто используют простые графики Excel для визуализации своего анализа.

Tableau

Хотя MS Excel можно использовать для создания графиков, а другие продвинутые инструменты, такие как SAS, Python и R, также могут создавать сложные графики, тем не менее, место специального инструмента визуализации не может занять какой-либо другой инструмент. Существует ряд инструментов для визуализации данных, таких как D3, Vega, Google Charts, High Charts и т. Д., Но одним из широко используемых инструментов для визуализации является Tableau. Tableau имеет недостаток в отсутствии поддержки SQL-запросов более высокого уровня и не может работать с чрезвычайно большими объемами данных, но по-прежнему пользуется большой популярностью. Мы можем сослаться на следующие особенности Tableau для его широкого использования:

Tableau имеет преимущество подключения к различным источникам данных, таким как ряд СУБД, OLAP и электронных таблиц, таких как MS Excel, с которыми он особенно совместим (особенно с функцией сводной таблицы). Он также может подключаться к таким языкам, как R и Python, после нескольких настроек, которые снимают нагрузку на агрегирование и другие вычисления с Tableau, что делает его более эффективным. Это облегчает пользователю подключение независимо от того, как хранятся его данные.
Самым большим преимуществом Tableau является чрезвычайная легкость, с которой его можно использовать, поскольку здесь нет предварительных требований к программированию, и люди с меньшим опытом в области компьютерных наук могут легко его изучить. Поскольку несколько раз существуют специальные группы для отчетности и визуализации, знание Tableau может предоставить столь необходимые учетные данные в профиле кандидата, который пытается войти в сферу аналитики.
Сохраняя простоту использования, сам интерфейс Tableau позволяет быстро создавать отчеты и создавать расширенные графики. Поскольку tableau имеет графический пользовательский интерфейс, большая часть графики может быть создана с использованием простых функций перетаскивания, что помогает в легком открытии шаблонов и идей.
Tableau можно использовать с Tableau Public, которая бесплатна для пользователей, однако имеет ограниченные возможности. Пользователи также могут поискать коммерческую платную версию с более широкими возможностями и не очень высокой ценой.
Наконец, Tabluea можно использовать (строка R Shiny) для создания информационных панелей, которые в этом случае могут быть созданы с большой легкостью, могут быть обновлены в реальном времени и могут быть переданы клиентам через социальные сети.

Power BI

История успеха Power BI невероятна, поскольку он начинался как плагин для MS Excel, однако из-за своих превосходных возможностей бизнес-аналитики он превратился в отдельный инструмент, который теперь пользуется широкой поддержкой и признательностью. Как и Tableau, он предоставляет несколько вариантов лицензирования, от бесплатного для личного использования до премиум-класса с полной функциональностью. К недостаткам PowerBI относятся отсутствие возможности обработки больших данных, сложная кривая обучения, поскольку его сложно освоить из-за использования формулы DAX, с которой сложно работать, и высокой сложности из-за огромного количества вариантов, которые сложно реализовать. понять. Тем не менее, PowerBI продолжает добиваться успеха по следующим причинам:

PowerBI – это инструмент с высокой степенью совместимости, поскольку он может получать данные из нескольких источников, начиная от типичных Excel, XML, JSON и заканчивая базами данных, такими как SQL Server, Oracle Database, и даже Azure и другими облачными источниками. Он также может подключаться к многочисленным онлайн-сервисам, таким как Facebook и Google Analytics, что делает его универсальным инструментом.
Поскольку считается, что Power BI немного поздно вошел в мир аналитики, он компенсировал этот недостаток, выпуская постоянные обновления своих возможностей, что сделало его одним из самых современных инструментов.
Как и Tableau, Power BI также имеет простые методы для выполнения визуализации, так как в нем также есть функции перетаскивания для быстрого и легкого понимания и анализа данных. Power BI также может создавать интерактивные панели мониторинга и отчеты, а также имеет фильтры и параметры для настройки графиков с учетом карт, ключевых индексов производительности и т. Д.
В последних обновлениях PowerBI представил несколько базовых концепций расширенного ИИ, в которых простые текстовые команды могут быть написаны на простом английском языке, а Power BI обеспечивает быстрый визуальный дружественный анализ, и все это может быть доступно через мобильные и другие платформы и может быть делится легко.

Все вышеупомянутые инструменты обеспечивают быструю визуализацию и помощь в составлении отчетов, однако у них есть некоторые отличия, которые можно понять и обобщить в следующей таблице.

Excel	Tableau	Power BI
Коммерческое программное обеспечение. Не бесплатно	Бесплатная версия доступна через Tableau Public	Бесплатная версия доступна по разумной цене
Предоставляет базовые параметры визуализации	Предоставляет расширенные возможности визуализации	Предоставляет расширенные возможности визуализации
Имеет ограниченные возможности приборной панели. Сложно обновлять графики в реальном времени	Может предоставлять панели мониторинга и обновлять графики в реальном времени.	Может предоставлять панели мониторинга и обновлять графики в реальном времени.
Легко усваивается	Имеет промежуточную кривую обучения	Его сложно освоить, и для него требуется относительно крутая кривая обучения.

Инструменты для хранения и доступа к данным

Apache Hadoop

С появлением Интернета и расширением возможностей компьютерной обработки количество генерируемых данных резко возросло. Чтобы обрабатывать этот большой объем данных, широко известный как Big Data, был разработан ряд инструментов, которые позволяют работать с постоянно увеличивающимся разнообразием, объемом и скоростью данных, в том числе Hadoop. Hadoop работает на основе технологии MapReduce и позволяет пользователю получать доступ и обрабатывать большие объемы как структурированных, так и неструктурированных данных. Будучи инструментом с открытым исходным кодом, он получил широкое признание и является высокоэффективным и экономичным инструментом для работы с большим объемом данных, поскольку он может работать с кластером машин без дополнительных финансовых затрат на операции. Следующие особенности привели к широкому распространению Hadoop-

Как упоминалось выше, Hadoop – это платформа с открытым исходным кодом, что делает ее очень привлекательным вариантом для работы с большими данными. Коммерческие версии, такие как Horton и Cloudera, также доступны по разумной цене, что обеспечивает поддержку по устранению неполадок и другую помощь.
Чистое сообщество Hadoop – одно из его впечатляющих достижений. Поскольку Hadoop уже давно присутствует в мире аналитики и был принят рядом компаний, он привел к появлению активного сообщества пользователей.
Еще одна причина, по которой Hadoop является очень рентабельным инструментом, заключается в его способности использовать общественное хранилище, которое помогает компаниям сократить расходы на хранилище, а также позволяет объединять оборудование в пул, что еще больше снижает стоимость обслуживания высокопроизводительных вычислительных машин для компаний.
Как и другие инструменты, упомянутые в этой статье, Hadoop также может гордиться легкостью, с которой он может интегрироваться с другими инструментами. Несмотря на то, что он разработан на Java, Hadoop может легко интегрироваться с такими языками, как Ruby, Groovy, Perl и Python. Он также может изменить свой процессор с Map Reduce на другие более новые платформы обработки, такие как Apache Spark.

Apache Spark

Apache Spark, один из основных конкурентов Hadoop, а также дополнительный инструмент, считается инструментом нового поколения для работы с аналитикой, когда задействованы большие объемы данных. Это также инструмент анализа данных с открытым исходным кодом, который имеет структуру больших данных и может интегрироваться с Hadoop, что делает его очень привлекательным вариантом для тех аналитических фирм, которые имеют дело с большими объемами данных. Следующие причины привели к широкой популярности этого инструмента:

Данные с помощью Apache Spark можно обрабатывать в режиме реального времени. Это особенно полезно в области аналитики социальных сетей, обнаружения мошенничества, среди прочего, где скорость передачи данных чрезвычайно высока.
По сравнению с MapReduce, Apache Spark имеет относительно простую кривую обучения и не требует большого количества кода для правильной работы. Это причина того, что большое количество компаний применяют его, поскольку они могут даже обучить своих сотрудников, чтобы заставить их работать с Apache Spark.
Apache может подключаться к другим языкам для написания кода, такого как Java, Python и Scala, что делает его универсальным инструментом и доступным для людей с разным опытом программирования.
Apache также позволяет работать с многочисленными алгоритмами, особенно с алгоритмами машинного обучения, SQL-запросами и прочим, благодаря чему он не застревает в качестве еще одной платформы больших данных.
Поскольку это инструмент с открытым исходным кодом, он также имеет широкую поддержку и очень информативное сообщество, позволяющее новым пользователям Apache чувствовать себя уверенно.
Наконец, самым большим преимуществом Spark является его скорость, которая значительно выше, чем у Hadoop, из-за его структуры, интенсивно использующей ОЗУ, однако это происходит за счет того, что он становится дорогостоящим инструментом памяти.

И Hadoop, и Spark предоставляют ряд возможностей для выполнения аналитики больших объемов данных, но отличаются друг от друга следующими способами:

Hadoop	Apache Spark
Чисто механизм обработки больших данных, который помогает в выполнении аналитики, где задействован большой объем данных	Его можно рассматривать как механизм анализа данных, поскольку он может работать с большими данными наряду с поддержкой алгоритмов на основе аналитики.
Он используется для хранения большого количества данных и помогает совместно использовать ресурсы машины.	Apache может обрабатывать данные в реальном времени, что делает его привлекательным вариантом для социальных сетей и организаций наблюдения.
У него крутая кривая обучения, и его сложно освоить	По сравнению с Hadoop его относительно легко изучить и он совместим с Python, Java, SQL и т. д.
Работает на локальном диске и поэтому работает медленнее, чем Apache Spark.	Работает с ОЗУ, что делает его намного быстрее, чем Hadoop

Есть несколько инструментов, которые позволяют нам выполнять аналитику данных, однако каждый из них обрабатывает определенные аспекты аналитического процесса. Если моделирование может выполняться с помощью таких инструментов, как Python, R и SAS, создание отчетов можно легко выполнять с помощью таких инструментов, как MS Excel, Tableau и Power BI.

Для выполнения быстрой аналитики особенно важны такие инструменты, как Rapid Miner и MYSQL, а для хранения данных и доступа к ним могут пригодиться Hadoop и Apache Spark. С каждым из этих инструментов, помогающих решать различные проблемы бизнеса, нужно стараться знать как можно больше этих инструментов.

Практический подход может заключаться в изучении любого инструмента из Python, R или SAS для моделирования, выбора из Tableau и Power BI для визуализации, Apache или Hadoop для работы с большими данными, Rapid Miner является необязательным, а Excel и SQL – обязательными. инструменты, поскольку они используются почти во всех коммерческих организациях.