Datenanalyse und -visualisierung sind das Herzstück jeder funktionierenden Organisation. Big-Data-Analysen helfen Unternehmen, wichtige und wichtigste Entscheidungen zu treffen. Es hilft, die zukünftige Strategie eines Unternehmens zu entwerfen und zu formulieren und die Nachteile und Fehler in den zuvor verabschiedeten oder umgesetzten Richtlinien zu bewerten. Um die Analysen zu unterstützen, sind die Datenanalysetools weithin anerkannt und werden von Firmen oder Organisationen übernommen. Diese Tools helfen nicht nur bei der Entwicklung optimaler Unternehmensstrategien und -pläne, sondern auch bei der strukturellen Organisation von Daten und deren Anzeige mithilfe der fortschrittlichen grafischen Visualisierungsfunktionen der Datenanalysetools. In diesem Artikel diskutieren wir die kostenlosen und quelloffenen Datenanalyse-Tools, die aufgrund der frei verfügbaren Produkte sofort erworben werden können und gleichzeitig aufgrund der Open-Source-Natur der Daten um zusätzliche Funktionen und Fähigkeiten erweitert werden können Analysesoftware.
Grafana
Grafana ist eines der führenden Marktdatenanalyse-Tools. Mit Kunden wie Salesforce, PayPal, eBay, Verizon, Siemens, Roblox usw. ist das Grafana-Tool die beste Option für viele kleine bis große Unternehmen auf der ganzen Welt. Die Plattform bietet die Möglichkeit, Statistiken und Daten über verschiedene Softwareanwendungen und Datenbanken hinweg zu überwachen. Die Warn- und Benachrichtigungsfunktion kann aktiviert und konfiguriert werden, um Benutzer über verschiedene Ereignisse oder Bedrohungen zu pingen. Das Tool wird von DevOps-Ingenieuren auf der ganzen Welt eingesetzt, die mit Hilfe dieses effizienten und funktionsreichsten erweiterten Tools ständig Überprüfungen ihrer Systeme durchführen. Die Metriken und andere Analysen werden interaktiv mit erweiterten Anzeigefunktionen und integrierten anpassbaren Dashboards angezeigt. Benutzer können ihre Daten auf verschiedene Weise anzeigen, z. B. durch Anzeigen einer Geokarte, Grafiken, Heatmaps und Histogramme usw. Das Tool ermöglicht Benutzern auch eine nahtlose Integration in ihre Arbeitsabläufe oder andere Systeme, falls erforderlich.
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R-Projekt
Das R-Projekt für statistische Berechnungen und Analysen ist eine kostenlose, Open-Source- und plattformübergreifende kompatible statistische Modellierungslösung von R Studio. R Studio wurde 2011 veröffentlicht und unterliegt der Affero General Public Version 3-Lizenz. Die effiziente und erweiterte Lösung bietet eine Umgebung und eine Plattform für statistische Grafikerstellung, Berechnung und Analyse. R Project for Statistical Computing wird am effizientesten mit dem R Studio-Paradigma ausgeführt. Mit R Project können Benutzer eine Vielzahl statistischer Modellierungsaufgaben durchführen, Daten manipulieren, Zwischenwerkzeuge für die statistische Programmierung und Datenanalyse, grafische Anzeige, fehlerfrei gestaltete Diagramme, die mathematische Symbole, bedingte Schleifen und mathematische Berechnungen enthalten, durchführen. Da es sich um Open Source handelt und eine große Community unterstützt wird, können erweiterte Features und Funktionalitäten hinzugefügt werden, die hin und wieder von der aktiven Community von R Studio hinzugefügt werden, was den Umfang und die Zuverlässigkeit der Plattform erhöht.
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MESSER
KNIME-Softwarelösungen sind dafür bekannt, effiziente Open-Source- und plattformübergreifende kompatible Softwareprodukte zu entwickeln, die unter der GPL-Lizenz stehen. Die KNIME BI-Tools sind daher eines der effizientesten Mittel, um interaktive und intuitive Berichte zu erstellen, die Details zum Wachstum und zur Stabilität des Unternehmens enthalten. Die Plattform bietet und basiert auf einer modularen Struktur, die mehr als tausend aktiv arbeitende Module unterstützt. Dies erhöht die Stabilität der Plattform drastisch, und die modulare Struktur hilft der Entwicklergemeinschaft, zum Open-Source-Paradigma beizutragen und davon zu profitieren. Die Plattform hilft den Datenanalysten und Datenwissenschaftlern bei der Erstellung intuitiver Analysen, indem sie ihnen ein Toolset mit einer Vielzahl von Tools zur Verfügung stellt. Die im Tool integrierten fortschrittlichen Algorithmen generieren aussagekräftige Berichte und Analysen. Das Tool ist jedoch nicht einfach und erfordert vor seiner Verwendung einige Schulungen. Es ist immer noch eine der empfehlenswertesten Plattformen für die Formulierung verschiedener Geschäftsanalyseberichte.
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Wissen
Das von den italienischen Softwareentwicklern entwickelte und ursprünglich als SpagoBI bekannte Knowage ist weltweit dafür bekannt, eine effiziente Plattform für die Durchführung von Datenanalysen und BI-Berichten bereitzustellen. Das Open-Source-Tool bietet die Möglichkeit, eine Vielzahl von Berichten zu erstellen, sowie Data-Mining- und Diagrammfunktionen. Zu den Funktionen, die von der fortschrittlichen Plattform integriert und unterstützt werden, gehören OLAP-Analyse, Reporting-Tools, Diagramme und KPIs-Management, Dashboards, georeferenzierte Berichterstattung, kostenlose Abfrage (QbE), Cockpits, Data Mining, Datenanalyse und -dokumentation, ETL- und EII-Prozesse, intelligente Filter und Echtzeitkonsolen, und die Liste geht weiter. Der SpagoBI-Server basiert auf zwei Kernkomponenten, erstens ist das analytische Modell, das die analytischen Funktionen und Geschäftsanforderungen liefert. Während das zweite das Verhaltensmodell ist, das die visuellen Aspekte der Anzeige der Daten oder anderer Informationen nahtlos handhabt.
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herunterApache Spark
MLlib wurde von Apache, den Giganten für Softwareentwicklungslösungen und Informationstechnologie, entwickelt und ist das Produkt von Apache Spark. Es ist mit dem besten Toolset ausgestattet, das erforderlich ist, um effiziente, auf künstlicher Intelligenz basierende Anwendungen und Softwarelösungen zu erstellen. Apache Spark ist eine quelloffene, intuitivste und benutzerfreundlichste, effizienteste und stabilste Bibliothek für maschinelles Lernen. Das Framework wurde speziell für die Bereitstellung entwickelt und kann auf vorhandenen Hadoop-Clustern und -Daten ausgeführt werden. Die Software hilft bei der schnellen und verteilten Verarbeitung großer Datenmengen. Die Cluster-Architektur der Software hilft ihr, Big Data in Echtzeit effizient zu verwalten und zu handhaben. Die Benutzer werden auch in die Lage versetzt, verschiedene Cluster zu verwalten und Benutzerdaten zu automatisieren und zu verarbeiten. Apache Spark enthält auch Funktionen zur Fehlererkennung und Datenwiederherstellung und -sicherung, wodurch das Risiko eines Datenverlusts ausgeschlossen wird.
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herunterBIRT
Business Intelligence and Reporting Tools (BIRT) ist eine außergewöhnliche BI-Suite aus der renommierten und hochgelobten Softwareentwicklungsumgebung Eclipse. Das Tool wird von einigen der führenden Organisationen wie IBM, Cisco und S1 übernommen und von Innovent Solutions, Actuate und IBM gesponsert. Obwohl diese Software hauptsächlich darauf ausgelegt ist, die Anforderungen für intuitive Berichte zu erfüllen, kann sie etwas weiter gehen, um auch Datenanalysen einzubeziehen und die Daten gruppierter und analytischer darzustellen, indem sie verschiedene Funktionen wie Summieren, Summen und Prozentsätze ausführt mit der Fähigkeit, interaktive und intuitive Datenvisualisierungen zu erstellen. Zu den Hauptfunktionen und -komponenten von BIRT gehören ein visuelles Reporting-Designer-Tool zum Erstellen von BIRT-Berichten, eine Laufzeitumgebung zum Generieren einbettbarer Berichte, eine integrierte Diagramm-Engine und ein Designer, ein intuitiver Viewer usw.
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Schlussbemerkungen
Die hier besprochenen sind die kostenlose, Open-Source- und plattformübergreifende kompatible Datenanalysesoftware, die weltweit anerkannt ist. Die besprochenen Tools sind Grafana, R Project, KNIME, Knowage, Apache Spark und BIRT. Alle besprochenen Tools bieten eine effiziente Plattform zur Handhabung und Verwaltung von Big Data und fortschrittliche Visualisierungstools zur grafischen Darstellung der Daten. Darüber hinaus sind die interaktiven und visuell ansprechenden Dashboards in jedes der Tools integriert, die helfen, einen sofortigen Einblick in die Daten des Unternehmens zu erhalten und seinen aktuellen Stand zu analysieren.