貴重なソフトウェアを使用してデータの分析を実行する

23.11.2020 Rimra Poster

1. IBM Cognos

インテリジェントな機能を活用してビジネス上の意思決定を迅速化する方法をお探しの場合は、IBMCognosをご利用ください。具体的には、このソリューションは、ITチームに、必要なアーキテクチャに応じて、クラウドとオンプレミスの両方に展開するための新しい方法を提供します。さらに、主にダッシュボードのセットアップと構成が必要なユーザー向けに設計されています。多くの機能の中で最も顕著なものは、ユーザーがインターネット接続の有無にかかわらずモバイルデバイスで通信し、レポートにアプローチできるようにする個人的に提供する機能です。分析の作成に関して、IBM Cognosは、傾向の分析、レポート作成などから分析を行うためのさまざまなソリューションも提供します。 IBM Cognosを選択したほうがよい理由については、3つの側面を考慮する必要があります。まず第一に、これは統合された選択肢であり、重要な分析を効果的に行い、データから洞察を収集してさらに視覚化することができます。この値は、スマートセルフサービスと呼ばれます。次に、IBMCognosは非常に堅牢な自動化を提供します。 IBM Cognosツールは、企業全体の生産性を向上させるために、インテリジェントテクノロジーを利用して、分析プロセスを自動化し、予測の提案を提供します。最後になりましたが、IBM Cognosでは、データがクラウド上にあるときにデータを配信する必要はありません。

2. IBM Watsom

IBM Watsonは、人工知能テクノロジーのおかげで、レバレッジアクティビティを合理化し、予測プロセスを中断し、研究を改善するために使用される別の分析ソリューションです。さらに、このソリューションはクラウドに基づいており、データの分析に関してユーザーに特定の指示を提供します。 IBM Watsonを使用すると、すべてのユーザーが傾向を予測し、レポートを視覚化することができます。 結論として、IBM Watsonは、これらの以下の側面に関して非常に価値があります。まず、データをスマートかつ迅速に発見できます。自分の言葉で、必要なデータを追加またはアクセスするために質問を送信して、貴重な洞察を収集することができます。次に、ご存知かもしれませんが、データ分析にはさまざまな形式があるため、このツールは、より信頼できる結果を得るためにデータを活用、予測、および組み立てるのに非常に役立ちます。

3.MATLAB

MATLABは、ビッグデータ分析プロセスを実行するためにエンジニアとITワーカーの両方が使用するデータ分析ベースの名前です。 MATLABを使用すると、ユーザーは、単一の領域内のフォーマットだけでなく、さまざまなソースからのデータにアプローチすることができます。また、MATLABを使用すると、データのクリーニング、失われたデータの処理、データからのノイズの除去などの責任を自動化することで、データの適切な準備を行うことができます。ユーザーは、カスタマイズされたインフラストラクチャを必要とせずに、モデルを設定して結果を予測し、ソリューションをIT環境に統合することができます。 それとは別に、MATLABを評価する他のポイントもあります。このソリューションは、機械学習用の完全な統計セットを提供します。また、システム同定、財務モデリング、最適化などの他の方法も提供されます。 MATLABは、企業のクラウド、クラスター、その他のシステムも利用します。これらの機能はすべて、すべての人にとって素晴らしいデータ分析ソフトウェアになります。

4. Google Analytics

これは、ユーザーがデータを要約し、さまざまな手法で洞察を使用するための最も有名で強く推奨されるソリューションの1つです。もともと、これは主にWebサイトのステータスを追跡および報告するように設計されたWeb分析サービスです。フリーミアム製品は、非常に多くのツールを使用して、実行が不十分なページを分析するために提供されています。さらに、Google Analyticsは、起業家にとって価値のあるデータに転送できるユーザーデータも提供します。 Google Analyticsは、多くの企業の期待であるデータ分析の最も重要な問題の1つに重点を置いているため、現在多くのユーザーに採用されています。 最後に、Google Analyticsは、データの収集と管理、データのアクティブ化、データの分析という3つのケースで選択する価値があります。 Google Analyticsのおかげで、ユーザーには、会社のニーズに合わせてパーソナライズできる顧客の包括的なビューが提供されます。データを共有すると、このプロセスも合理化されます。次に、マーケティング戦略を活用するには、データをアクティブ化する必要があります。データアクティベーションにより、ユーザーは世界中の新しいチャネルを発見できます。大事なことを言い忘れましたが、レポートツールと分析ツールの両方が、ユーザーが自分の要求や要件に応じてデータをフィルタリングするのを支援する準備ができています。

5. Apache Hadoop

この記事の最後のオプションはApacheHadoopです。これは、オープンソースソリューションを探している人に適しています。 Apache Hadoopは、データへのアクセス、管理、セキュリティ保護、運用のために設計されたサービスでよく知られています。さまざまな問題に対処するためにセットアップされたコンピューターサーバーに配置されたデータセットだけでなく、多くのコンピューターを含むネットワークのユースケースはたくさんあります。 Apache Hadoopは、大規模なコンピューティングクラスターに最適です。その高いスケーラビリティのおかげで、ユーザーは非常に大規模なデータの保存、解決、分析を行うことができます。 要約すると、ApacheHadoopを選択する主な理由はいくつかあります。最も目立つのはそのリーズナブルな価格です。オープンソースプラットフォームであるため、Apache Hadoopは安価なコモディティハードウェアで動作するため、ユーザーは現在の市場の他のツールと比較して、このソリューションをより手頃な価格で採用できます。次に、Apache Hadoopは非常に柔軟性が高いため、形式に関係なくデータを保存できます。半構造化および非構造化フォーマットでも効果的に保存できます。大事なことを言い忘れましたが、データスペシャリストは、バッチまたはSQLを利用してプラットフォーム内のデータと通信できるため、必要なツールを選択できます。

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