13 Big-Data-Tools, die Sie als Data Scientist kennen sollten

Im Informationszeitalter sammeln Rechenzentren große Datenmengen. Die gesammelten Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie Finanztransaktionen, Kundeninteraktionen, sozialen Medien und vielen anderen Quellen und sammeln sich, was noch wichtiger ist, schneller an.

Daten können vielfältig und sensibel sein und erfordern die richtigen Tools, um sie aussagekräftig zu machen, da sie ein unbegrenztes Potenzial haben, Geschäftsstatistiken und Informationen zu modernisieren und Leben zu verändern.

Big-Data-Tools und Data Scientists spielen in solchen Szenarien eine herausragende Rolle.

Eine so große Menge unterschiedlicher Daten macht es schwierig, sie mit herkömmlichen Tools und Techniken wie Excel zu verarbeiten. Excel ist nicht wirklich eine Datenbank und hat ein Limit (65.536 Zeilen) zum Speichern von Daten.

Die Datenanalyse in Excel zeigt eine schlechte Datenintegrität. Langfristig haben in Excel gespeicherte Daten nur begrenzte Sicherheit und Compliance, sehr niedrige Disaster-Recovery-Raten und keine ordnungsgemäße Versionskontrolle.

Um solch große und vielfältige Datensätze zu verarbeiten, ist ein einzigartiger Satz von Werkzeugen, sogenannte Datenwerkzeuge, erforderlich, um wertvolle Informationen zu untersuchen, zu verarbeiten und zu extrahieren. Mit diesen Tools können Sie tief in Ihre Daten eintauchen, um aussagekräftigere Erkenntnisse und Datenmuster zu finden.

Der Umgang mit solch komplexen Technologiewerkzeugen und Daten erfordert natürlich einzigartige Fähigkeiten, und deshalb spielt der Datenwissenschaftler eine entscheidende Rolle bei Big Data.

Die Bedeutung von Big-Data-Tools

Daten sind der Baustein jeder Organisation und werden verwendet, um wertvolle Informationen zu extrahieren, detaillierte Analysen durchzuführen, Chancen zu schaffen und Meilensteine ​​und Visionen für neue Unternehmen zu planen.

Täglich entstehen immer mehr Daten, die effizient und sicher gespeichert und bei Bedarf abgerufen werden müssen. Die Größe, Vielfalt und schnelle Veränderung dieser Daten erfordern neue Big-Data-Tools, andere Speicher- und Analysemethoden.

Laut einer Studie wird erwartet, dass der globale Big-Data-Markt bis 2027 auf 103 Milliarden US-Dollar wachsen wird, mehr als das Doppelte der Marktgröße, die im Jahr 2018 erwartet wurde.

Die heutigen Herausforderungen der Branche

Der Begriff „Big Data“ wird in letzter Zeit verwendet, um Datensätze zu bezeichnen, die so groß geworden sind, dass sie mit herkömmlichen Datenbankverwaltungssystemen (DBMS) nur schwer zu verwenden sind.

Die Datengrößen nehmen ständig zu und reichen heute von mehreren zehn Terabyte (TB) bis zu vielen Petabyte (PB) in einem einzigen Datensatz. Die Größe dieser Datensätze übersteigt die Fähigkeit herkömmlicher Software, sie im Laufe der Zeit zu verarbeiten, zu verwalten, zu durchsuchen, zu teilen und zu visualisieren.

Die Bildung von Big Data wird zu Folgendem führen:

• Qualitätsmanagement und Verbesserung
• Lieferketten- und Effizienzmanagement
• Kundenintelligenz
• Datenanalyse und Entscheidungsfindung
• Risikomanagement und Betrugserkennung

In diesem Abschnitt sehen wir uns die besten Big-Data-Tools an und wie Datenwissenschaftler diese Technologien verwenden, um sie zu filtern, zu analysieren, zu speichern und zu extrahieren, wenn Unternehmen eine tiefere Analyse wünschen, um ihr Geschäft zu verbessern und auszubauen.

Apache Hadoop

Apache Hadoop ist eine Open-Source-Java-Plattform, die große Datenmengen speichert und verarbeitet.

Hadoop arbeitet, indem es große Datensätze (von Terabyte bis Petabyte) abbildet, Aufgaben zwischen Clustern analysiert und sie in kleinere Teile (64 MB bis 128 MB) aufteilt, was zu einer schnelleren Datenverarbeitung führt.

Um Daten zu speichern und zu verarbeiten, werden Daten an den Hadoop-Cluster gesendet, HDFS (Hadoop Distributed File System) speichert Daten, MapReduce verarbeitet Daten und YARN (Yet another resource negotiator) teilt Aufgaben auf und weist Ressourcen zu.

Es eignet sich für Data Scientists, Entwickler und Analysten aus verschiedenen Unternehmen und Organisationen für Forschung und Produktion.

Merkmale

• Datenreplikation: Mehrere Kopien des Blocks werden in verschiedenen Knoten gespeichert und dienen im Fehlerfall als Fehlertoleranz.
• Hochgradig skalierbar: Bietet vertikale und horizontale Skalierbarkeit
• Integration mit anderen Apache-Modellen, Cloudera und Hortonworks

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Rapidminer

Die Rapidminer-Website behauptet, dass ungefähr 40.000 Organisationen weltweit ihre Software verwenden, um den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und Risiken zu vermeiden.

Die Software wurde mehrfach ausgezeichnet: Gartner Vision Awards 2021 für Data-Science- und Machine-Learning-Plattformen, multimodale Predictive Analytics und Machine-Learning-Lösungen von Forrester und Crowds benutzerfreundlichster Machine-Learning- und Data-Science-Plattform im G2-Frühjahrsbericht 2021.

Es ist eine End-to-End-Plattform für den wissenschaftlichen Lebenszyklus und nahtlos integriert und für die Erstellung von ML-Modellen (maschinelles Lernen) optimiert. Es dokumentiert automatisch jeden Schritt der Vorbereitung, Modellierung und Validierung für volle Transparenz.

Es ist eine kostenpflichtige Software, die in drei Versionen erhältlich ist: Prep Data, Create and Validate und Deploy Model. Es steht Bildungseinrichtungen sogar kostenlos zur Verfügung, und RapidMiner wird von mehr als 4.000 Universitäten weltweit eingesetzt.

Merkmale

• Es prüft Daten, um Muster zu erkennen und Qualitätsprobleme zu beheben
• Es verwendet einen codelosen Workflow-Designer mit über 1500 Algorithmen
• Integrieren von Machine-Learning-Modellen in bestehende Geschäftsanwendungen

Tableau

Tableau bietet die Flexibilität, Plattformen visuell zu analysieren, Probleme zu lösen und Menschen und Organisationen zu stärken. Es basiert auf der VizQL-Technologie (visuelle Sprache für Datenbankabfragen), die Drag-and-Drop über eine intuitive Benutzeroberfläche in Datenabfragen umwandelt.

Tableau wurde 2019 von Salesforce übernommen. Es ermöglicht die Verknüpfung von Daten aus Quellen wie SQL-Datenbanken, Tabellenkalkulationen oder Cloud-Anwendungen wie Google Analytics und Salesforce.

Benutzer können die Versionen Creator, Explorer und Viewer basierend auf geschäftlichen oder individuellen Präferenzen erwerben, da jede Version ihre eigenen Eigenschaften und Funktionen hat.

Es ist ideal für Analysten, Datenwissenschaftler, den Bildungssektor und Geschäftsanwender, um eine datengesteuerte Kultur zu implementieren und auszugleichen und sie anhand von Ergebnissen zu bewerten.

Merkmale

• Dashboards bieten einen vollständigen Überblick über Daten in Form von visuellen Elementen, Objekten und Text.
• Große Auswahl an Datendiagrammen: Histogramme, Gantt-Diagramme, Diagramme, Bewegungsdiagramme und viele mehr
• Filterschutz auf Zeilenebene, um Daten sicher und stabil zu halten
• Seine Architektur bietet vorhersagbare Analysen und Prognosen

Das Erlernen von Tableau ist einfach.

Cloudera

Cloudera bietet eine sichere Plattform für Cloud- und Rechenzentren für das Big-Data-Management. Es verwendet Datenanalyse und maschinelles Lernen, um komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

Cloudera bietet Lösungen und Tools für Private und Hybrid Clouds, Data Engineering, Datenfluss, Datenspeicherung, Data Science für Data Scientists und mehr.

Eine einheitliche Plattform und multifunktionale Analysen verbessern den datengesteuerten Erkenntnisfindungsprozess. Seine Datenwissenschaft bietet Konnektivität zu jedem System, das die Organisation verwendet, nicht nur zu Cloudera und Hortonworks (beide Unternehmen sind Partner).

Data Scientists verwalten ihre eigenen Aktivitäten wie Analyse, Planung, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigungen über interaktive Data-Science-Arbeitsblätter. Standardmäßig handelt es sich um eine sicherheitskonforme Plattform, die es Data Scientists ermöglicht, auf Hadoop-Daten zuzugreifen und Spark-Abfragen einfach auszuführen.

Die Plattform eignet sich für Dateningenieure, Datenwissenschaftler und IT-Experten in verschiedenen Branchen wie Krankenhäusern, Finanzinstituten, Telekommunikation und vielen anderen.

Merkmale

• Unterstützt alle wichtigen privaten und öffentlichen Clouds, während die Data Science Workbench lokale Bereitstellungen unterstützt
• Automatisierte Datenkanäle konvertieren Daten in nutzbare Formen und integrieren sie mit anderen Quellen.
• Ein einheitlicher Arbeitsablauf ermöglicht eine schnelle Modellerstellung, Schulung und Implementierung.
• Sichere Umgebung für Hadoop-Authentifizierung, -Autorisierung und -Verschlüsselung

Apache Hive

Apache Hive ist ein Open-Source-Projekt, das auf Basis von Apache Hadoop entwickelt wurde. Es ermöglicht das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze, die in verschiedenen Repositories verfügbar sind, und ermöglicht Benutzern, ihre eigenen Funktionen für benutzerdefinierte Analysen zu kombinieren.

Hive wurde für herkömmliche Speicheraufgaben entwickelt und ist nicht für Online-Verarbeitungsaufgaben vorgesehen. Seine robusten Batch-Frames bieten Skalierbarkeit, Leistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz.

Es eignet sich für Datenextraktion, Vorhersagemodellierung und Indizierung von Dokumenten. Nicht für die Abfrage von Echtzeitdaten empfohlen, da dies zu Latenz beim Abrufen von Ergebnissen führt.

Merkmale

• Unterstützt MapReduce-, Tez- und Spark-Computing-Engine
• Verarbeiten Sie riesige Datensätze, die mehrere Petabyte groß sind
• Im Vergleich zu Java sehr einfach zu programmieren
• Bietet Fehlertoleranz durch Speichern von Daten im verteilten Dateisystem Apache Hadoop

Apache-Sturm

The Storm ist eine kostenlose Open-Source-Plattform zur Verarbeitung unbegrenzter Datenströme. Es bietet den kleinsten Satz von Verarbeitungseinheiten, die zur Entwicklung von Anwendungen verwendet werden, die sehr große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten können.

Ein Storm ist schnell genug, um eine Million Tupel pro Sekunde pro Knoten zu verarbeiten, und es ist einfach zu bedienen.

Mit Apache Storm können Sie Ihrem Cluster weitere Knoten hinzufügen und die Anwendungsverarbeitungsleistung erhöhen. Die Verarbeitungskapazität kann durch Hinzufügen von Knoten verdoppelt werden, da die horizontale Skalierbarkeit erhalten bleibt.

Datenwissenschaftler können Storm für DRPC (Distributed Remote Procedure Calls), Echtzeit-ETL-Analysen (Retrieval-Conversion-Load), kontinuierliche Berechnungen, maschinelles Online-Lernen usw. verwenden. Es ist so eingerichtet, dass es die Echtzeit-Verarbeitungsanforderungen von Twitter erfüllt , Yahoo und Flipboard.

Merkmale

• Einfach mit jeder Programmiersprache zu verwenden
• Es ist in jedes Warteschlangensystem und jede Datenbank integriert.
• Storm verwendet Zookeeper, um Cluster zu verwalten und auf größere Clustergrößen zu skalieren
• Garantierter Datenschutz ersetzt verlorene Tupel, wenn etwas schief geht

Snowflake-Datenwissenschaft

Die größte Herausforderung für Data Scientists ist das Vorbereiten von Daten aus verschiedenen Ressourcen, da die meiste Zeit mit dem Abrufen, Konsolidieren, Bereinigen und Vorbereiten von Daten verbracht wird. Es wird von Snowflake angesprochen.

Es bietet eine einzige Hochleistungsplattform, die den Ärger und die Verzögerung beseitigt, die durch ETL (Load Transformation and Extraction) verursacht werden. Es kann auch in die neuesten Tools und Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML) wie Dask und Saturn Cloud integriert werden.

Snowflake bietet eine einzigartige Architektur dedizierter Compute-Cluster für jede Workload, um solche High-Level-Computing-Aktivitäten durchzuführen, sodass es keine gemeinsame Nutzung von Ressourcen zwischen Data Science- und BI-Workloads (Business Intelligence) gibt.

Es unterstützt Datentypen aus strukturierten, halbstrukturierten (JSON, Avro, ORC, Parquet oder XML) und unstrukturierten Daten. Es verwendet eine Data-Lake-Strategie, um den Datenzugriff, die Leistung und die Sicherheit zu verbessern.

Datenwissenschaftler und Analysten verwenden Schneeflocken in verschiedenen Branchen, darunter Finanzen, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel, Gesundheit und Biowissenschaften, Technologie und der öffentliche Sektor.

Merkmale

• Hohe Datenkomprimierung zur Reduzierung der Speicherkosten
• Bietet Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung
• Schnelle Verarbeitungs-Engine mit geringer Betriebskomplexität
• Integrierte Datenprofilerstellung mit Tabellen-, Diagramm- und Histogrammansichten

Datenroboter

Datarobot ist weltweit führend in der Cloud mit KI (Artificial Intelligence). Seine einzigartige Plattform ist so konzipiert, dass sie alle Branchen bedient, einschließlich Benutzer und verschiedene Arten von Daten.

Das Unternehmen behauptet, dass die Software von einem Drittel der Fortune-50-Unternehmen verwendet wird und mehr als eine Billion Schätzungen in verschiedenen Branchen bereitstellt.

Dataroabot verwendet automatisiertes maschinelles Lernen (ML) und wurde für Datenexperten in Unternehmen entwickelt, um genaue Prognosemodelle schnell zu erstellen, anzupassen und bereitzustellen.

Es bietet Wissenschaftlern einfachen Zugriff auf viele der neuesten maschinellen Lernalgorithmen mit vollständiger Transparenz, um die Datenvorverarbeitung zu automatisieren. Die Software hat dedizierte R- und Python-Clients für Wissenschaftler entwickelt, um komplexe datenwissenschaftliche Probleme zu lösen.

Es hilft bei der Automatisierung von Datenqualität, Feature-Engineering und Implementierungsprozessen, um die Aktivitäten von Data Scientists zu erleichtern. Es ist ein Premiumprodukt und der Preis ist auf Anfrage erhältlich.

Merkmale

• Erhöht den Unternehmenswert in Bezug auf die Rentabilität, Prognosen werden vereinfacht
• Implementierungsprozesse und Automatisierung
• Unterstützt Algorithmen aus Python, Spark, TensorFlow und anderen Quellen.
• Durch die API-Integration können Sie aus Hunderten von Modellen wählen

TensorFlow

TensorFlow ist eine auf KI (künstliche Intelligenz) basierende Community-Bibliothek, die Datenflussdiagramme verwendet, um Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Dadurch können Entwickler große mehrschichtige neuronale Netze erstellen.

Es umfasst drei Modelle – TensorFlow.js, TensorFlow Lite und TensorFlow Extended (TFX). Sein Javascript-Modus wird gleichzeitig zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen im Browser und auf Node.js verwendet. Sein Lite-Modus dient zum Bereitstellen von Modellen auf mobilen und eingebetteten Geräten, und das TFX-Modell dient zum Vorbereiten von Daten, Validieren und Bereitstellen von Modellen.

Aufgrund seiner robusten Plattform kann es unabhängig von der Programmiersprache auf Servern, Edge-Geräten oder im Internet bereitgestellt werden.

TFX enthält Mechanismen zum Erzwingen von ML-Pipelines, die aufsteigbar sein können und robuste Gesamtleistungspflichten bieten. Die Data Engineering-Pipelines wie Kubeflow und Apache Airflow unterstützen TFX.

Die Tensorflow-Plattform ist für Anfänger geeignet. Fortgeschrittene und für Experten zum Trainieren eines generativen kontradiktorischen Netzwerks zum Generieren von Bildern handgeschriebener Ziffern mit Keras.

Merkmale

• Kann ML-Modelle vor Ort, in der Cloud und im Browser und unabhängig von der Sprache bereitstellen
• Einfache Modellerstellung mit integrierten APIs für eine schnelle Modellwiederholung
• Seine verschiedenen Add-On-Bibliotheken und -Modelle unterstützen Forschungsaktivitäten zum Experimentieren
• Einfache Modellerstellung mit mehreren Abstraktionsebenen

Matplotlib

Matplotlib ist eine umfassende Community-Software zur Visualisierung von animierten Daten und grafischen Grafiken für die Programmiersprache Python. Sein einzigartiges Design ist so strukturiert, dass mit wenigen Codezeilen ein visuelles Datendiagramm generiert wird.

Es gibt verschiedene Anwendungen von Drittanbietern wie Zeichenprogramme, GUIs, Farbkarten, Animationen und vieles mehr, die für die Integration mit Matplotlib entwickelt wurden.

Seine Funktionalität kann mit vielen Tools wie Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn und anderen erweitert werden.

Zu den besten Funktionen gehört das Zeichnen von Diagrammen und Karten mit strukturierten und unstrukturierten Daten.

Bigml

Bigml ist eine kollektive und transparente Plattform für Ingenieure, Datenwissenschaftler, Entwickler und Analysten. Es führt eine End-to-End-Datentransformation in umsetzbare Modelle durch.

Es erstellt, experimentiert, automatisiert und verwaltet effektiv ml-Workflows und trägt so zu intelligenten Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen bei.

Diese programmierbare ML-Plattform (maschinelles Lernen) hilft bei der Sequenzierung, Zeitreihenvorhersage, Assoziationserkennung, Regression, Clusteranalyse und mehr.

Die vollständig verwaltbare Version mit einzelnen und mehreren Mandanten und einer möglichen Bereitstellung für jeden Cloud-Anbieter macht es Unternehmen leicht, jedem Zugriff auf Big Data zu gewähren.

Der Preis beginnt bei 30 US-Dollar und ist für kleine Datensätze und Bildungszwecke kostenlos und wird an über 600 Universitäten verwendet.

Aufgrund seiner robusten ML-Algorithmen eignet es sich für verschiedene Branchen wie Pharmazie, Unterhaltung, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, IoT und viele mehr.

Merkmale

• Automatisieren Sie zeitaufwändige und komplexe Workflows in einem einzigen API-Aufruf.
• Es kann große Datenmengen verarbeiten und parallele Aufgaben ausführen
• Die Bibliothek wird von gängigen Programmiersprachen wie Python, Node.js, Ruby, Java, Swift usw. unterstützt.
• Seine granularen Details erleichtern die Prüfung und die regulatorischen Anforderungen

Apache Spark

Es ist eine der größten Open-Source-Engines, die von großen Unternehmen weit verbreitet ist. Spark wird laut der Website von 80 % der Fortune-500-Unternehmen verwendet. Es ist mit einzelnen Knoten und Clustern für Big Data und ML kompatibel.

Es basiert auf fortschrittlichem SQL (Structured Query Language), um große Datenmengen zu unterstützen und mit strukturierten Tabellen und unstrukturierten Daten zu arbeiten.

Die Spark-Plattform ist bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit, große Community und Blitzgeschwindigkeit. Die Entwickler verwenden Spark, um Anwendungen zu erstellen und Abfragen in Java, Scala, Python, R und SQL auszuführen.

Merkmale

• Verarbeitet Daten sowohl im Batch als auch in Echtzeit
• Unterstützt große Datenmengen im Petabyte-Bereich ohne Downsampling
• Es macht es einfach, mehrere Bibliotheken wie SQL, MLib, Graphx und Stream in einem einzigen Workflow zu kombinieren.
• Funktioniert auf Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes und sogar in der Cloud und hat Zugriff auf mehrere Datenquellen

Knim

Konstanz Information Miner ist eine intuitive Open-Source-Plattform für Data-Science-Anwendungen. Ein Datenwissenschaftler und Analyst kann visuelle Workflows ohne Codierung mit einfacher Drag-and-Drop-Funktionalität erstellen.

Die Serverversion ist eine Handelsplattform, die für die Automatisierung, das Data Science Management und die Managementanalyse verwendet wird. KNIME macht Data-Science-Workflows und wiederverwendbare Komponenten für jedermann zugänglich.

Merkmale

• Hochflexibel für die Datenintegration von Oracle, SQL, Hive und mehr
• Greifen Sie auf Daten aus mehreren Quellen wie SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter und mehr zu
• Die Verwendung von ml erfolgt in Form von Modellerstellung, Leistungsoptimierung und Modellvalidierung.
• Datenerkenntnisse in Form von Visualisierung, Statistik, Verarbeitung und Berichterstattung

Welche Bedeutung haben die 5 V von Big Data?

Die 5 V von Big Data helfen Data Scientists, Big Data zu verstehen und zu analysieren, um mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Es hilft auch, mehr Statistiken bereitzustellen, die für Unternehmen nützlich sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erlangen.

Volumen: Big Data basiert auf dem Volumen. Das Quantenvolumen bestimmt, wie groß die Daten sind. Enthält normalerweise eine große Menge an Daten in Terabyte, Petabyte usw. Basierend auf der Volumengröße planen Data Scientists verschiedene Tools und Integrationen für die Datensatzanalyse.

Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit der Datenerfassung ist entscheidend, da einige Unternehmen Dateninformationen in Echtzeit benötigen und andere es vorziehen, Daten in Paketen zu verarbeiten. Je schneller der Datenfluss, desto mehr Data Scientists können relevante Informationen auswerten und dem Unternehmen zur Verfügung stellen.

Vielfalt: Daten kommen aus unterschiedlichen Quellen und vor allem nicht in einem festen Format. Daten sind in strukturiertem (Datenbankformat), halbstrukturiertem (XML/RDF) und unstrukturiertem (Binärdaten) Format verfügbar. Basierend auf Datenstrukturen werden Big-Data-Tools verwendet, um Daten zu erstellen, zu organisieren, zu filtern und zu verarbeiten.

Wahrhaftigkeit: Die Datengenauigkeit und glaubwürdige Quellen definieren den Kontext von Big Data. Der Datensatz stammt aus verschiedenen Quellen wie Computern, Netzwerkgeräten, Mobilgeräten, sozialen Medien usw. Dementsprechend müssen die Daten analysiert werden, um an ihr Ziel gesendet zu werden.

Wert: Zu guter Letzt, wie viel ist Big Data eines Unternehmens wert? Die Rolle des Datenwissenschaftlers besteht darin, Daten optimal zu nutzen, um zu zeigen, wie Dateneinblicke einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen können.

Fazit

Die obige Big-Data-Liste enthält die kostenpflichtigen Tools und Open-Source-Tools. Zu jedem Tool werden Kurzinformationen und Funktionen bereitgestellt. Wenn Sie beschreibende Informationen suchen, können Sie die entsprechenden Websites besuchen.

Die Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil erlangen möchten, nutzen Big Data und verwandte Tools wie KI (künstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen) und andere Technologien, um taktische Maßnahmen zur Verbesserung des Kundenservice, der Forschung, des Marketings, der Zukunftsplanung usw. zu ergreifen.

Big-Data-Tools werden in den meisten Branchen eingesetzt, da kleine Produktivitätsänderungen zu erheblichen Einsparungen und großen Gewinnen führen können. Wir hoffen, der obige Artikel hat Ihnen einen Überblick über Big-Data-Tools und ihre Bedeutung gegeben.

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