데이터 과학자가 알아야 할 13가지 빅 데이터 도구

정보화 시대에 데이터 센터는 많은 양의 데이터를 수집합니다. 수집된 데이터는 금융 거래, 고객 상호 작용, 소셜 미디어 및 기타 여러 소스와 같은 다양한 소스에서 제공되며 더 중요한 것은 더 빨리 축적됩니다.

데이터는 다양하고 민감할 수 있으며 비즈니스 통계, 정보를 현대화하고 삶을 변화시킬 수 있는 무한한 잠재력을 가지고 있기 때문에 의미 있게 만들기 위한 올바른 도구가 필요합니다.

빅 데이터 도구와 데이터 과학자는 이러한 시나리오에서 두드러집니다.

이처럼 방대한 양의 다양한 데이터는 Excel과 같은 기존 도구 및 기술을 사용하여 처리하기 어렵습니다. Excel은 실제로 데이터베이스가 아니며 데이터 저장에 대한 제한(65,536행)이 있습니다.

Excel의 데이터 분석은 데이터 무결성이 좋지 않음을 보여줍니다. 장기적으로 Excel에 저장된 데이터는 보안 및 규정 준수가 제한되고 재해 복구율이 매우 낮으며 적절한 버전 제어가 없습니다.

이처럼 크고 다양한 데이터 세트를 처리하려면 데이터 도구라고 하는 고유한 도구 세트가 귀중한 정보를 조사, 처리 및 추출하는 데 필요합니다. 이러한 도구를 사용하면 데이터를 심층 분석하여 더 의미 있는 통찰력과 데이터 패턴을 찾을 수 있습니다.

이처럼 복잡한 기술 도구와 데이터를 처리하려면 고유한 기술이 필요하며, 이것이 빅 데이터에서 데이터 과학자가 중요한 역할을 하는 이유입니다.

빅 데이터 도구의 중요성

데이터는 모든 조직의 빌딩 블록이며 귀중한 정보를 추출하고, 상세한 분석을 수행하고, 기회를 창출하고, 새로운 비즈니스 이정표와 비전을 계획하는 데 사용됩니다.

효율적이고 안전하게 저장하고 필요할 때 불러와야 하는 점점 더 많은 데이터가 매일 생성됩니다. 해당 데이터의 크기, 다양성 및 급격한 변화는 새로운 빅 데이터 도구, 다양한 저장 및 분석 방법을 필요로 합니다.

한 연구에 따르면 글로벌 빅데이터 시장은 2027년까지 1,030억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 이는 2018년 예상 시장 규모의 2배 이상입니다.

오늘날의 업계 과제

"빅 데이터"라는 용어는 최근 너무 커져서 기존 DBMS(데이터베이스 관리 시스템)에서 사용하기 어려운 데이터 세트를 지칭하는 데 사용되었습니다.

데이터 크기는 지속적으로 증가하고 있으며 오늘날 단일 데이터 세트의 수십 테라바이트(TB)에서 수 페타바이트(PB)에 이릅니다. 이러한 데이터 세트의 크기는 시간이 지남에 따라 처리, 관리, 검색, 공유 및 시각화하는 일반 소프트웨어의 능력을 초과합니다.

빅 데이터의 형성은 다음과 같이 이어질 것입니다.

• 품질 관리 및 개선
• 공급망 및 효율성 관리
• 고객 인텔리전스
• 데이터 분석 및 의사 결정
• 위험 관리 및 사기 탐지

이 섹션에서는 최고의 빅 데이터 도구와 기업이 비즈니스를 개선하고 성장시키기 위해 심층 분석을 원할 때 데이터 과학자가 이러한 기술을 사용하여 이러한 기술을 필터링, 분석, 저장 및 추출하는 방법을 살펴봅니다.

아파치 하둡

Apache Hadoop은 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 오픈 소스 Java 플랫폼입니다.

Hadoop은 대규모 데이터 세트(테라바이트에서 페타바이트로)를 매핑하고 클러스터 간의 작업을 분석하고 더 작은 청크로(64MB에서 128MB) 분할하여 작동하므로 데이터 처리 속도가 빨라집니다.

데이터를 저장하고 처리하기 위해 Hadoop 클러스터에 데이터를 보내고, HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)는 데이터를 저장하고, MapReduce는 데이터를 처리하고, YARN(Yet another Resource Negotiator)은 작업을 나누어 리소스를 할당합니다.

연구 및 생산을 위해 다양한 회사 및 조직의 데이터 과학자, 개발자 및 분석가에게 적합합니다.

특징

• 데이터 복제: 블록의 여러 복사본이 서로 다른 노드에 저장되며 오류 발생 시 내결함성 역할을 합니다.
• 높은 확장성: 수직 및 수평 확장성 제공
• 다른 Apache 모델, Cloudera 및 Hortonworks와의 통합

Apache Spark로 빅 데이터를 배우기 위해 이 훌륭한 온라인 과정을 수강하는 것을 고려하십시오.

래피드마이너

Rapidminer 웹사이트는 전 세계적으로 약 40,000개의 조직이 판매를 늘리고 비용을 줄이며 위험을 피하기 위해 소프트웨어를 사용하고 있다고 주장합니다.

이 소프트웨어는 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼, 다중 모드 예측 분석 및 Forrester 및 Crowd의 가장 사용자 친화적인 기계 학습 및 데이터 과학 플랫폼의 기계 학습 솔루션에 대한 Gartner Vision Awards 2021에서 G2 보고서 2021 봄에 여러 상을 수상했습니다.

과학적 수명 주기를 위한 종단 간 플랫폼이며 ML(머신 러닝) 모델 구축을 위해 원활하게 통합되고 최적화되었습니다. 완전한 투명성을 위해 준비, 모델링 및 검증의 모든 단계를 자동으로 문서화합니다.

Prep Data, Create and Validate, Deploy Model의 세 가지 버전으로 제공되는 유료 소프트웨어입니다. 교육 기관에서도 무료로 사용할 수 있으며 RapidMiner는 전 세계 4,000개 이상의 대학에서 사용하고 있습니다.

특징

• 데이터를 확인하여 패턴을 식별하고 품질 문제를 수정합니다.
• 1500개 이상의 알고리즘이 있는 코드 없는 워크플로 디자이너를 사용합니다.
• 머신 러닝 모델을 기존 비즈니스 애플리케이션에 통합

Tableau

Tableau는 플랫폼을 시각적으로 분석하고 문제를 해결하며 사람과 조직의 역량을 강화할 수 있는 유연성을 제공합니다. 직관적인 사용자 인터페이스를 통해 끌어서 놓기를 데이터 쿼리로 변환하는 VizQL 기술(데이터베이스 쿼리용 시각적 언어)을 기반으로 합니다.

Tableau는 2019년 Salesforce에 인수되었습니다. 이를 통해 SQL 데이터베이스, 스프레드시트 또는 Google Analytics 및 Salesforce와 같은 클라우드 응용 프로그램과 같은 원본의 데이터를 연결할 수 있습니다.

사용자는 각각의 특성과 기능이 있으므로 비즈니스 또는 개인의 선호도에 따라 Creator, Explorer 및 Viewer 버전을 구입할 수 있습니다.

분석가, 데이터 과학자, 교육 부문 및 비즈니스 사용자가 데이터 기반 문화를 구현 및 균형을 유지하고 결과를 통해 평가하는 데 이상적입니다.

특징

• 대시보드는 시각적 요소, 개체 및 텍스트 형태의 데이터에 대한 완전한 개요를 제공합니다.
• 다양한 데이터 차트 선택: 히스토그램, Gantt 차트, 차트, 모션 차트 등
• 데이터를 안전하고 안정적으로 유지하기 위한 행 수준 필터 보호
• 아키텍처는 예측 가능한 분석 및 예측을 제공합니다.

Tableau를 배우는 것은 쉽습니다.

클라우데라

Cloudera는 빅 데이터 관리를 위한 클라우드 및 데이터 센터용 보안 플랫폼을 제공합니다. 데이터 분석 및 기계 학습을 사용하여 복잡한 데이터를 명확하고 실행 가능한 통찰력으로 전환합니다.

Cloudera는 프라이빗 및 하이브리드 클라우드, 데이터 엔지니어링, 데이터 흐름, 데이터 스토리지, 데이터 과학자를 위한 데이터 과학 등을 위한 솔루션과 도구를 제공합니다.

통합 플랫폼과 다기능 분석은 데이터 기반 통찰력 발견 프로세스를 향상시킵니다. 데이터 과학은 Cloudera 및 Hortonworks(두 회사 모두 파트너 관계)뿐만 아니라 조직에서 사용하는 모든 시스템에 대한 연결성을 제공합니다.

데이터 과학자는 대화형 데이터 과학 워크시트를 통해 분석, 계획, 모니터링 및 이메일 알림과 같은 자신의 활동을 관리합니다. 기본적으로 데이터 과학자가 Hadoop 데이터에 액세스하고 Spark 쿼리를 쉽게 실행할 수 있는 보안 호환 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 병원, 금융 기관, 통신 등 다양한 산업 분야의 데이터 엔지니어, 데이터 과학자 및 IT 전문가에게 적합합니다.

특징

• 모든 주요 프라이빗 및 퍼블릭 클라우드를 지원하는 반면 데이터 Science 워크벤치는 온프레미스 배포를 지원합니다.
• 자동화된 데이터 채널은 데이터를 사용 가능한 형식으로 변환하고 다른 소스와 통합합니다.
• 균일한 워크플로를 통해 빠른 모델 구성, 교육 및 구현이 가능합니다.
• Hadoop 인증, 권한 부여 및 암호화를 위한 안전한 환경

아파치 하이브

Apache Hive는 Apache Hadoop을 기반으로 개발된 오픈 소스 프로젝트입니다. 다양한 리포지토리에서 사용할 수 있는 대용량 데이터 세트를 읽고, 쓰고, 관리할 수 있으며 사용자가 맞춤형 분석을 위해 자신의 기능을 결합할 수 있습니다.

Hive는 기존 스토리지 작업용으로 설계되었으며 온라인 처리 작업용이 아닙니다. 강력한 배치 프레임은 확장성, 성능, 확장성 및 내결함성을 제공합니다.

데이터 추출, 예측 모델링 및 문서 인덱싱에 적합합니다. 실시간 데이터 쿼리에는 결과를 가져올 때 지연 시간이 발생하므로 권장하지 않습니다.

특징

• MapReduce, Tez 및 Spark 컴퓨팅 엔진 지원
• 수 페타바이트 크기의 거대한 데이터 세트 처리
• Java에 비해 코드 작성이 매우 쉽습니다.
• Apache Hadoop 분산 파일 시스템에 데이터를 저장하여 내결함성 제공

아파치 스톰

Storm은 무제한 데이터 스트림을 처리하는 데 사용되는 무료 오픈 소스 플랫폼입니다. 실시간으로 매우 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 응용 프로그램을 개발하는 데 사용되는 가장 작은 처리 장치 집합을 제공합니다.

스톰은 노드당 초당 100만 튜플을 처리할 만큼 빠르며 작동하기 쉽습니다.

Apache Storm을 사용하면 클러스터에 더 많은 노드를 추가하고 애플리케이션 처리 능력을 높일 수 있습니다. 수평 확장성을 유지하면서 노드를 추가하여 처리 용량을 두 배로 늘릴 수 있습니다.

데이터 과학자는 DRPC(Distributed Remote Procedure Calls), 실시간 ETL(Retrieval-Conversion-Load) 분석, 연속 계산, 온라인 머신 러닝 등에 Storm을 사용할 수 있습니다. Twitter의 실시간 처리 요구 사항을 충족하도록 설정됩니다. , 야후, 플립보드.

특징

• 모든 프로그래밍 언어와 함께 사용하기 쉽습니다.
• 모든 대기열 시스템과 모든 데이터베이스에 통합됩니다.
• Storm은 Zookeeper를 사용하여 클러스터를 관리하고 더 큰 클러스터 크기로 확장합니다.
• 문제가 발생하면 손실된 튜플을 대체하는 데이터 보호 보장

눈송이 데이터 과학

데이터 과학자에게 가장 큰 과제는 데이터를 검색, 통합, 정리 및 준비하는 데 최대 시간이 소요되기 때문에 다양한 리소스에서 데이터를 준비하는 것입니다. Snowflake가 해결합니다.

ETL(Load Transformation and Extraction)로 인한 번거로움과 지연을 제거하는 단일 고성능 플랫폼을 제공합니다. 또한 Dask 및 Saturn Cloud와 같은 최신 기계 학습(ML) 도구 및 라이브러리와 통합할 수 있습니다.

Snowflake는 이러한 고급 컴퓨팅 활동을 수행하기 위해 각 워크로드에 대한 전용 컴퓨팅 클러스터의 고유한 아키텍처를 제공하므로 데이터 과학과 BI(비즈니스 인텔리전스) 워크로드 간에 리소스 공유가 없습니다.

정형, 반정형(JSON, Avro, ORC, Parquet 또는 XML) 및 비정형 데이터의 데이터 유형을 지원합니다. 데이터 레이크 전략을 사용하여 데이터 액세스, 성능 및 보안을 개선합니다.

데이터 과학자와 분석가는 금융, 미디어 및 엔터테인먼트, 소매, 건강 및 생명 과학, 기술, 공공 부문을 비롯한 다양한 산업에서 눈송이를 사용합니다.

특징

• 스토리지 비용을 줄이기 위한 높은 데이터 압축
• 저장 및 전송 중 데이터 암호화 제공
• 운영 복잡성이 낮은 빠른 처리 엔진
• 테이블, 차트 및 히스토그램 보기를 통한 통합 데이터 프로파일링

데이터로봇

Datarobot은 AI(인공 지능)를 갖춘 클라우드의 세계적인 리더입니다. 고유한 플랫폼은 사용자와 다양한 유형의 데이터를 포함한 모든 산업 분야에 서비스를 제공하도록 설계되었습니다.

회사는 이 소프트웨어가 Fortune 50대 기업의 3분의 1에서 사용되고 있으며 다양한 산업 분야에서 1조 개 이상의 추정치를 제공한다고 주장합니다.

Dataroabot은 자동화된 머신 러닝(ML)을 사용하며 엔터프라이즈 데이터 전문가가 정확한 예측 모델을 신속하게 생성, 적용 및 배포할 수 있도록 설계되었습니다.

이를 통해 과학자들은 데이터 전처리를 자동화하기 위해 완전한 투명성을 갖춘 많은 최신 기계 학습 알고리즘에 쉽게 액세스할 수 있습니다. 이 소프트웨어는 과학자들이 복잡한 데이터 과학 문제를 해결할 수 있도록 전용 R 및 Python 클라이언트를 개발했습니다.

데이터 품질, 기능 엔지니어링 및 구현 프로세스를 자동화하여 데이터 과학자 활동을 용이하게 합니다. 프리미엄 제품이며 가격은 요청 시 제공됩니다.

특징

• 수익성 측면에서 비즈니스 가치 증대, 예측 간소화
• 구현 프로세스 및 자동화
• Python, Spark, TensorFlow 및 기타 소스의 알고리즘을 지원합니다.
• API 통합을 통해 수백 가지 모델 중에서 선택할 수 있습니다.

텐서플로우

TensorFlow는 데이터 흐름 다이어그램을 사용하여 머신 러닝(ML) 애플리케이션을 구축, 교육 및 배포하는 커뮤니티 AI(인공 지능) 기반 라이브러리입니다. 이를 통해 개발자는 대규모 계층 신경망을 만들 수 있습니다.

여기에는 TensorFlow.js, TensorFlow Lite 및 TensorFlow Extended(TFX)의 세 가지 모델이 포함됩니다. 자바스크립트 모드는 브라우저와 Node.js에서 동시에 모델을 교육하고 배포하는 데 사용됩니다. 라이트 모드는 모바일 및 임베디드 장치에 모델을 배포하기 위한 것이고 TFX 모델은 데이터 준비, 검증 및 모델 배포를 위한 것입니다.

강력한 플랫폼으로 인해 프로그래밍 언어에 관계없이 서버, 에지 장치 또는 웹에 배포할 수 있습니다.

TFX에는 상승 가능하고 강력한 전체 성능 의무를 제공할 수 있는 ML 파이프라인을 시행하는 메커니즘이 포함되어 있습니다. Kubeflow 및 Apache Airflow와 같은 데이터 엔지니어링 파이프라인은 TFX를 지원합니다.

Tensorflow 플랫폼은 초보자에게 적합합니다. Keras를 사용하여 손으로 쓴 숫자의 이미지를 생성하기 위해 생성적 적대 네트워크를 훈련하는 중급 및 전문가용.

특징

• ML 모델을 온프레미스, 클라우드 및 브라우저에서 언어와 상관없이 배포할 수 있습니다.
• 빠른 모델 반복을 위한 고유 API를 사용한 손쉬운 모델 구축
• 다양한 추가 라이브러리 및 모델이 실험을 위한 연구 활동을 지원합니다.
• 여러 수준의 추상화를 사용한 손쉬운 모델 구축

매트플롯립

Matplotlib는 Python 프로그래밍 언어용 애니메이션 데이터 및 그래픽 그래픽을 시각화하기 위한 포괄적인 커뮤니티 소프트웨어입니다. 고유한 디자인은 몇 줄의 코드로 시각적 데이터 그래프가 생성되도록 구성되어 있습니다.

Matplotlib와 통합되도록 설계된 드로잉 프로그램, GUI, 컬러 맵, 애니메이션 등과 같은 다양한 타사 응용 프로그램이 있습니다.

Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn 등과 같은 많은 도구를 사용하여 기능을 확장할 수 있습니다.

가장 좋은 기능은 정형 및 비정형 데이터로 그래프와 지도를 그리는 것입니다.

Bigml

Bigml은 엔지니어, 데이터 과학자, 개발자 및 분석가를 위한 집합적이고 투명한 플랫폼입니다. 실행 가능한 모델로 종단 간 데이터 변환을 수행합니다.

ml 워크플로를 효과적으로 생성, 실험, 자동화 및 관리하여 다양한 산업 분야의 지능형 애플리케이션에 기여합니다.

이 프로그래밍 가능한 ML(머신 러닝) 플랫폼은 시퀀싱, 시계열 예측, 연관 감지, 회귀, 클러스터 분석 등을 지원합니다.

단일 및 다중 테넌트가 포함된 완전히 관리 가능한 버전과 모든 클라우드 공급자를 위한 하나의 배포가 가능하므로 기업에서 모든 사람이 빅 데이터에 쉽게 액세스할 수 있습니다.

가격은 $30부터 시작하며 소규모 데이터 세트 및 교육 목적으로 무료이며 600개 이상의 대학에서 사용됩니다.

강력한 엔지니어링 ML 알고리즘으로 인해 제약, 엔터테인먼트, 자동차, 항공 우주, 의료, IoT 등과 같은 다양한 산업에 적합합니다.

특징

• 단일 API 호출로 시간 소모적이고 복잡한 워크플로를 자동화합니다.
• 많은 양의 데이터를 처리하고 병렬 작업을 수행할 수 있습니다.
• 라이브러리는 Python, Node.js, Ruby, Java, Swift 등과 같은 인기 있는 프로그래밍 언어에서 지원됩니다.
• 세분화된 세부 사항으로 감사 및 규제 요구 사항 작업을 용이하게 합니다.

아파치 스파크

대기업에서 널리 사용되는 가장 큰 오픈 소스 엔진 중 하나입니다. 웹사이트에 따르면 포춘 500대 기업 중 80%가 스파크를 사용하고 있다. 빅 데이터 및 ML을 위한 단일 노드 및 클러스터와 호환됩니다.

고급 SQL(Structured Query Language)을 기반으로 대용량 데이터를 지원하고 정형 테이블 및 비정형 데이터로 작업합니다.

Spark 플랫폼은 사용 용이성, 대규모 커뮤니티 및 번개 같은 속도로 유명합니다. 개발자는 Spark를 사용하여 Java, Scala, Python, R 및 SQL에서 애플리케이션을 빌드하고 쿼리를 실행합니다.

특징

• 일괄 및 실시간 데이터 처리
• 다운샘플링 없이 페타바이트 규모의 대용량 데이터 지원
• SQL, MLib, Graphx 및 Stream과 같은 여러 라이브러리를 단일 워크플로로 쉽게 결합할 수 있습니다.
• Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes 및 클라우드에서도 작동하며 여러 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.

나임

Konstanz Information Miner는 데이터 과학 응용 프로그램을 위한 직관적인 오픈 소스 플랫폼입니다. 데이터 과학자와 분석가는 간단한 드래그 앤 드롭 기능으로 코딩 없이 시각적 워크플로를 생성할 수 있습니다.

서버 버전은 자동화, 데이터 과학 관리 및 관리 분석에 사용되는 거래 플랫폼입니다. KNIME은 모든 사람이 데이터 과학 워크플로와 재사용 가능한 구성 요소에 액세스할 수 있도록 합니다.

특징

• Oracle, SQL, Hive 등의 데이터 통합을 위해 매우 유연합니다.
• SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter 등과 같은 여러 소스의 데이터에 액세스
• ml의 사용은 모델 구축, 성능 튜닝 및 모델 검증의 형태로 이루어집니다.
• 시각화, 통계, 처리 및 보고 형태의 데이터 통찰력

빅데이터 5V의 중요성은?

빅 데이터의 5V는 ​​데이터 과학자가 빅 데이터를 이해하고 분석하여 더 많은 통찰력을 얻을 수 있도록 도와줍니다. 또한 기업이 정보에 입각한 결정을 내리고 경쟁 우위를 확보하는 데 유용한 더 많은 통계를 제공하는 데 도움이 됩니다.

볼륨: 빅 데이터는 볼륨을 기반으로 합니다. 양자 볼륨은 데이터의 크기를 결정합니다. 일반적으로 테라바이트, 페타바이트 등의 대용량 데이터를 포함합니다. 데이터 과학자는 볼륨 크기에 따라 데이터 세트 분석을 위한 다양한 도구와 통합을 계획합니다.

속도: 일부 회사는 실시간 데이터 정보가 필요하고 다른 회사는 데이터를 패킷으로 처리하는 것을 선호하기 때문에 데이터 수집 속도가 중요합니다. 데이터 흐름이 빠를수록 더 많은 데이터 과학자가 관련 정보를 평가하고 회사에 제공할 수 있습니다.

다양성: 데이터는 다양한 소스에서 제공되며 중요한 것은 고정된 형식이 아닙니다. 데이터는 정형(데이터베이스 형식), 반정형(XML/RDF) 및 비정형(이진 데이터) 형식으로 제공됩니다. 데이터 구조를 기반으로 빅 데이터 도구는 데이터를 생성, 구성, 필터링 및 처리하는 데 사용됩니다.

진실성: 데이터 정확성과 신뢰할 수 있는 출처는 빅 데이터 컨텍스트를 정의합니다. 데이터 세트는 컴퓨터, 네트워크 장치, 모바일 장치, 소셜 미디어 등과 같은 다양한 소스에서 가져옵니다. 따라서 데이터를 대상으로 보내려면 분석해야 합니다.

가치: 마지막으로 기업의 빅데이터 가치는 얼마인가? 데이터 과학자의 역할은 데이터를 최대한 활용하여 데이터 통찰력이 비즈니스에 가치를 추가할 수 있는 방법을 보여주는 것입니다.

결론

위의 빅데이터 목록에는 유료 도구와 오픈 소스 도구가 포함됩니다. 각 도구에 대한 간략한 정보와 기능이 제공됩니다. 기술적인 정보를 찾고 있다면 관련 웹사이트를 방문할 수 있습니다.

경쟁 우위를 확보하려는 기업은 빅 데이터 및 AI(인공 지능), ML(머신 러닝) 및 기타 기술과 같은 관련 도구를 사용하여 고객 서비스, 연구, 마케팅, 미래 계획 등을 개선하기 위한 전술적 조치를 취합니다.

생산성의 작은 변화가 상당한 비용 절감과 큰 이익으로 이어질 수 있기 때문에 빅 데이터 도구는 대부분의 산업에서 사용됩니다. 위의 기사가 빅 데이터 도구와 그 중요성에 대한 개요를 제공했기를 바랍니다.

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