13 cel mai bun software de extragere a datelor pentru întreprinderi mici și mari în 2022

Datele se află în centrul unora dintre cele mai mari decizii pe care le iau companiile moderne, iar data mining-ul este o tehnică eficientă pentru a vă ajuta să faceți acest lucru.

Fiecare afacere se confruntă cu un volum copleșitor de date, care, atunci când este utilizat în mod corect, poate aduce o mulțime de beneficii organizației dumneavoastră.

Aici este utilă extragerea datelor.

Poate ajuta companiile să își optimizeze eficiența operațională, să reducă costurile și să ia decizii informate.

Și puteți efectua extragerea datelor în mod eficient folosind software-ul de extragere a datelor. Acesta va ajuta la accelerarea procesului și vă va economisi timp pe care îl puteți dedica utilizării datelor obținute.

Să vorbim mai mult despre data mining și despre cel mai bun software de data mining pe care îl puteți încerca.

Ce este data mining?

Exploatarea datelor se referă la un proces de căutare, extragere și evaluare a datelor. Datele pot fi modele grafice textuale, cum ar fi caligrafie, cifre literare și lingvistice, statistici etc.

Exploatarea datelor a apărut din domeniul lingvisticii computerizate în subdomeniul informaticii, lingvisticii, științelor artei și statisticii matematice.

Acesta își propune să extragă date folosind programe de calculator, analize și metode inteligente din seturi de date, să documenteze rezultatele analizei și să restructureze aceste informații pentru a putea obține perspective semnificative.

În afară de analiza textului, data mining implică și managementul datelor, gestionarea bazelor de date și ingineria bazelor de date. Gestionarea datelor începe cu preprocesarea datelor, crearea modelelor de date și prelucrarea datelor cu inferențe statistice stricte și nestrictive.

Cum functioneazã?

Exploatarea datelor implică diverse procese, începând cu înțelegerea cerințelor de afaceri de ce trebuie să extrageți date și să le utilizați.

Procesul este împărțit în trei faze principale - preprocesarea datelor, extragerea datelor și validarea rezultatelor.

Preprocesarea datelor

Preprocesarea datelor este necesară pentru a înțelege variațiile în seturile de date înainte ca mineritul propriu-zis să aibă loc.

Deoarece data mining poate descoperi modele utile prezente în seturile de date, datele dvs. țintă trebuie să fie suficient de masive pentru a conține astfel de modele. În plus, acest set de date trebuie să fie suficient de concis pentru a putea extrage datele în intervalul de timp necesar.

Așadar, înainte de a începe să extrageți datele, trebuie să asamblați un volum mare de seturi de date țintă pe care le puteți obține dintr-un depozit de date. Apoi, trebuie să curățați acele date pentru a elimina pufurile inutile și informațiile lipsă.

Exploatarea datelor

După ce ați asamblat datele țintă, începe procesul real de extragere a datelor. Acesta implică șase pași principali - detectarea anomaliilor, modelarea dependenței, gruparea, clasificarea, regresia și rezumarea.

• Detectarea anomaliilor: Aceasta implică identificarea unor seturi de date neregulate care pot fi utile sau pot avea unele erori în ele.
• Modelarea dependenței: În această etapă se găsește relația dintre diferitele variabile. Este, de asemenea, cunoscut sub numele de învățare a regulilor de asociere sau analiza coșului de piață.
• Clustering: implică descoperirea de structuri și grupuri în seturi de date care arată similar.
• Clasificare: aceasta este clasificarea datelor pe baza anumitor parametri.
• Regresia: Descoperă relații între seturi de date sau date pentru a găsi o astfel de funcție care poate modela datele cu cea mai mică eroare posibilă.
• Rezumat: Aici vizualizați datele și generați rapoarte pentru a oferi o reprezentare compactă și mai semnificativă a datelor extrase.

Validarea rezultatelor

Acesta este pasul final al descoperirii cunoștințelor din datele colectate pentru a verifica tiparele generate în data mining.

Nu toate modelele descoperite de algoritmii de data mining trebuie să fie valide. Prin urmare, acest pas este crucial. Se realizează pe un set de date de testare în care sunt aplicate modelele descoperite. Apoi, rezultatul de ieșire este comparat cu rezultatul dorit.

Dacă tiparele îndeplinesc standardele dorite, modelele învățate sunt interpretate și transformate în cunoștințe semnificative. Dar dacă nu respectă standardele, trebuie să reevaluați rezultatele făcând modificările necesare în etapele de preprocesare și extragere a datelor.

De ce aveți nevoie de data mining?

Exploatarea datelor este utilă pentru analiza datelor și business intelligence pentru a ajuta companiile să obțină cunoștințe mai aprofundate despre organizația lor, clienți, concurenți și industrie. Unele dintre utilizările minării de date sunt:

• Vânzări și marketing: companiile colectează informații despre clienții lor țintă pentru a-și optimiza eforturile de vânzări și marketing împreună cu produsele și serviciile.
• Educație: Instituțiile de învățământ pot folosi data mining pentru a extrage datele studenților și a le folosi pentru a îmbunătăți calitatea educației.
• Detectarea fraudelor: companiile SaaS, băncile și alte organizații pot folosi data mining pentru a observa anomaliile în postura lor de securitate și pentru a preveni atacurile cibernetice.
• Operațiuni: companiile pot folosi data mining pentru a-și optimiza operațiunile, a reduce costurile și a lua decizii informate.

Acum, să vorbim despre unele dintre cele mai bune software de data mining.

RapidMiner Studio

Obțineți o platformă cuprinzătoare de extragere a datelor cu automatizare completă și design vizual al fluxului de lucru de la RapidMiner Studio. Ajută la automatizarea și accelerarea procesului de creare a modelului predictiv cu ajutorul unei interfețe vizuale drag and drop.

Veți obține peste 1500 de funcții și algoritmi care asigură cel mai bun model în fiecare caz de utilizare. RapidMiner Studio oferă șabloane prefabricate pentru întreținere predictivă, renunțare la clienți, detectarea fraudelor și multe altele.

RapidMiner vă permite să creați conexiuni punct și clic la depozite de date ale întreprinderii, stocare în cloud, rețele sociale, aplicații de afaceri, lacuri de date și baze de date. Începătorii vor găsi, de asemenea, recomandări proactive în fiecare pas pentru a continua.

Rulați ETL și pregătirea datelor în baza de date pentru a menține date optimizate pentru analiză. Înțelegeți tendințele, distribuțiile și modelele cu histograme, coordonate paralele, diagrame cu linii, diagrame cu case, diagrame de dispersie etc., pentru a remedia rapid problemele de calitate a datelor, inclusiv informațiile lipsă și valorile aberante.

Eliminați munca grea în timpul pregătirii datelor cu RapidMiner Turbo Prep și creați rapid modele de învățare automată de impact și valoroase, fără a scrie o singură linie de cod. Acesta va dezvălui performanța reală a modelului înainte de a intra în producție.

În plus, creați fluxuri de lucru de extragere a datelor vizuale ușor de explicat și ușor de înțeles și, de asemenea, implementați modele care conțin cod și modele bazate pe cod în platformă.

Integrați RapidMiner cu aplicații existente precum Python și R. Descărcați cea mai recentă funcționalitate oferită de comunitate și adăugați noi capabilități prin mecanismul său de extensie.

Teradata

Experimentați date, perspective și rezultate cu Teradata Vantage. Este o platformă multi-cloud conectată care unifică totul pentru analiza întreprinderii.

Teradata ajută la promovarea afacerii dvs., permițând ecosistemului de analiză a datelor întreprinderii, inteligență predictivă și oferind răspunsuri acționabile. Oferă o abordare hibridă pentru a satisface cerințele unei întreprinderi moderne.

Această platformă multi-cloud vă oferă portabilitatea și flexibilitatea de a implementa oriunde, cum ar fi cloud-uri on-premise și publice (Azure, AWS, Google Cloud). Echipele de experți Teradata vă pot ajuta să utilizați datele pentru a vă optimiza operațiunile de afaceri și a obține o valoare uimitoare.

Interogați-vă inventarul cu Teradata în timp real și asigurați-vă că totul funcționează și funcționează bine, fără a vă face griji cu privire la timpul de funcționare. În plus, Teradata Vantage oferă nenumărate informații pentru a ajuta la construirea unei afaceri de ultimă generație.

În plus, scalabilitatea sa multidimensională și la nivel de întreprindere vă permite să scalați dimensiunile pentru a gestiona sarcinile de lucru masive de date. Avansați-vă inteligența artificială și învățarea automată pentru a vă alimenta modelele cu rezultate și calitate mai bune.

Oferiți echipelor dvs. software securizat și bazat pe roluri fără cod pentru a extrage date 100% care pot sprijini obiectivele cheie ale afacerii dvs. De asemenea, acceptă toate formatele și tipurile de date, cum ar fi BSON, Avro, CSV, Parquet, XML și JSON.

Teradata Vantage nu vă va surprinde cu costuri suplimentare. Consola intuitivă vă permite să urmăriți cu ușurință utilizarea resurselor, astfel încât să știți pentru ce plătiți.

Oracle Data Miner

Oracle Data Miner permite companiilor, analiștilor de date și oamenilor de știință să vadă datele și să lucreze direct în baza de date, folosind un simplu editor de flux de lucru prin glisare și plasare.

Oracle Data Miner este o extensie a Oracle SQL Developer care documentează și surprinde pașii grafici ai fluxurilor de lucru analitice pe care utilizatorii îi fac pentru a explora datele. În plus, fluxul său de lucru este simplu și util pentru executarea metodologiilor analitice și pentru a partaja informații.

Această platformă generează scripturi PL/SQL și SQL și oferă rapid un API pentru a accelera implementarea modelului în întreaga întreprindere. Veți primi, de asemenea, un instrument de flux de lucru interactiv pentru a crea, evalua, modifica, partaja și implementa metodologii de învățare automată.

În plus, veți obține noduri de grafic pentru a vizualiza date, cum ar fi statistici rezumate, diagrame cu casete, diagrame de dispersie și histograme. Diverse noduri, cum ar fi noduri de transformare, filtru de coloane și noduri de modelare, vă ajută să vă conduceți afacerea.

Oracle Data Miner poate minimiza timpul dintre dezvoltarea modelului și implementare, eliminând mișcarea datelor și păstrând securitatea. De asemenea, vă va împuternici echipele, ajutându-le să dezvolte un set divers de abilități folosind algoritmi de învățare automată.

KNIME

Creați și produceți data mining cu KNIME, care oferă suport complet pentru știința datelor pentru afacerea dvs. și sporește productivitatea.

Veți obține două instrumente complementare cu o singură platformă de nivel enterprise. Veți obține, de asemenea, KNIME Analytics, care este o platformă open-source pentru a crea și implementa modele comerciale de server KNIME și știință a datelor.

În plus, KNIME este deschis, intuitiv și poate integra în mod continuu noile dezvoltări pentru a înțelege și proiecta fluxuri de lucru pentru știința datelor care sunt accesibile tuturor. Serverul KNIME este util pentru colaborarea în echipă, management, implementare și automatizare.

Dacă nu ești expert, KNIME oferă acces la portalul web KNIME. Multe extensii sunt proiectate chiar de KNIME, astfel încât să puteți face ceva mai mult. Comunitatea și partenerii săi oferă, de asemenea, extensii. KNIME se integrează cu proiecte open source, astfel încât să nu vă lipsească niciodată nimic.

Platforma KNIME Analytics este disponibilă pe Amazon AWS și Microsoft Azure. KNIME vă poate ajuta să accesați, să transformați și să îmbinați toate datele și să le analizați folosind instrumentele preferate. Vă va sprijini afacerea cu practici ample de extragere a datelor și informații utile colectate din date.

Descărcați KNIME acum și începeți să vă construiți primul flux de lucru.

Portocale

Exploatarea datelor este acum distractivă cu Orange, care oferă vizualizare de date open-source și învățare automată. Oferă un set de instrumente divers pentru a crea fluxuri de lucru de analiză a datelor cu ușurință și vizual.

Puteți efectua vizualizari și analize simple de date și puteți explora diagrame cu casete, diagrame de dispersie, distribuții statistice etc. Orange vă permite să mergeți mai profund cu clustering ierarhic, hărți termice, arbore de decizie, proiecții liniare și MDS.

Orange poate converti datele multidimensionale în vizualizare 2D cu selecții mai bune de atribute și clasamente. Veți găsi, de asemenea, o interfață grafică de utilizator pentru a vă concentra mai mult pe analiza datelor, mai degrabă decât pe pierderea timpului în codificare.

Universitățile, școlile și cursurile de formare din întreaga lume folosesc Orange pentru ofertele sale minunate. Acesta acceptă ilustrații vizuale și instruire practică a conceptelor din data mining. Veți primi, de asemenea, widget-uri pentru a vă îmbunătăți și mai bine antrenamentul.

În plus, utilizați diferite suplimente pentru a extrage date din surse externe, pentru a efectua procesare naturală și extragere a textului, pentru a efectua analize de rețea, a deduce seturi de articole și multe altele. În plus, biologii moleculari și bioinformaticienii pot folosi Orange pentru a clasifica diferite gene prin analiza de îmbogățire și expresie diferențială.

SAS

Dezvăluie informații valoroase cu SAS Enterprise Miner – un software robust de extragere a datelor pentru afacerea ta. Vă ajută să eficientizați întregul proces pentru a dezvolta modele rapide și a înțelege relațiile cheie.

SAS oferă mai multe instrumente pentru a dezvolta modele mai bune. Folosind o diagramă de flux de proces auto-documentată și interactivă, puteți mapa întregul proces de extragere a datelor pentru a extrage rezultate mai bune.

Experții în domeniu și utilizatorii de afaceri cu abilități limitate își pot genera cu ușurință propriile modele prin SAS Rapid Predictive Modeler. De asemenea, vă puteți îmbunătăți acuratețea predicțiilor comparând evaluările și statisticile de predicții din modelele create cu diverse abordări.

SAS elimină rescrierea manuală, permițându-vă să implementați automat modelul și să generați codul de punctare pentru toate etapele. De asemenea, oferă o GUI ușor de manevrat, procesare în lot, predicții avansate, modelare descriptivă, performanță ridicată, integrare open-source, opțiune de implementare în cloud, procesare scalabilă și multe altele.

Qlik

Platformele Qlik Intelligence pot reduce decalajul dintre informații, date și acțiune. Vă oferă date și analize bazate pe inteligență artificială, colaborative, acționabile și în timp real.

Qlik accelerează asimilarea, replicarea datelor și transmiterea în flux prin diverse aplicații mainframe, SAP, SaaS și baze de date eterogene. Puteți automatiza ETL și generarea codului de proiectare împreună cu actualizările continue.

Platforma va ajuta la reducerea costurilor, riscurilor și timpului pentru a oferi un depozit de date cloud agil. Puteți utiliza abordări push-down și ELT moderne pentru a converti, îmbogăți, standardiza, consolida și uni date din structuri eterogene.

În plus, serviciul nativ din cloud fără cod de la Qlik simplifică și automatizează fluxurile de lucru dintre Qlik Sense și aplicațiile SaaS pentru a recomanda acțiuni din statistici. Veți obține, de asemenea, tablouri de bord ușor de utilizat, cu interactivitate și suport complet pentru explorarea și căutarea în formă liberă.

Qlik folosește inteligența artificială pentru a ajuta analiza întregii, permițând mai multor utilizatori să obțină valoare extremă din date. Cu ajutorul API-urilor deschise, aveți șansa de a încorpora analitice în aplicații operaționale și de a crea aplicații externe.

Dacă observați orice schimbare bruscă a datelor, aceasta va solicita imediat acțiunea relevantă. Qlik oferă, de asemenea, opțiuni de implementare flexibile pentru a proteja nevoile de guvernanță locală și locația datelor cu mai multe opțiuni cloud.

Zrăgănitoarea lui Togaware

Rattle este o interfață grafică de utilizator pentru știința datelor folosind R. Acesta utilizează un set de instrumente GUI, adică RGtk2, care poate fi instalat din depozitul Microsoft CRAN.

Cunoașteți capacitățile software-ului Rattle, care oferă și o utilizare robustă a liniei de comandă. Aceasta

• Afișează rezumate vizuale și statistice ale datelor
• Transformă aceleași date pentru modelare
• Construiește modele de învățare automată nesupravegheate și supravegheate
• Prezintă grafic modele de înaltă performanță
• Punctează cele mai recente seturi de date pentru implementare.

Toate interacțiunile sunt capturate ca script R, care este din nou executat în R independent de interfața Rattle. Puteți învăța instrumentul și îl puteți folosi pentru a vă dezvolta seturile de abilități în R. Vă va ajuta și mai mult în construirea modelelor inițiale cu opțiuni puternice.

Rattle este o platformă gratuită, open-source, iar codul său este disponibil în depozitul Bitbucket git. Veți avea libertatea de a revizui codul, de a-l folosi în scopul dorit și de a-l extinde.

Weka

Weka oferă instrumente pentru a implementa diferiți algoritmi de învățare automată, a procesa date și a le vizualiza.

Puteți aplica tehnici de învățare automată în problemele de extragere a datelor din lumea reală. Urmează pași simpli:

• Veți obține date brute din câmpul care poate conține diverse câmpuri irelevante și valori nule.
• Utilizați instrumentele de preprocesare a datelor de la Weka pentru a curăța datele.
• Salvați datele curățate în stocarea locală pentru a aplica algoritmi de învățare automată.
• În funcție de tipul sau modelul de învățare automată, veți selecta dintre opțiunile disponibile, inclusiv clasificarea, gruparea sau asociația.
• Automatizați fluxul de lucru

Aveți libertatea de a selecta orice algoritm furnizat de Weka și de a seta parametrii doriti pentru a rula setul de date. Obțineți rezultate statistice de la Weka și un instrument de vizualizare pentru inspecția datelor.

Acesta aplică diferite modele pe același set de date pentru a compara rezultatele modelelor și pentru a selecta cele mai bune de care aveți nevoie.

Sisense

Platforma de analiză API-first, Sisense, oferă analize complet personalizabile și cu etichetă albă oricând aveți nevoie.

Transformă-ți stilul de lucru de modă veche și crește-ți afacerea dezlănțuind puterea datelor. Deblocați datele din local și din cloud pentru analiza datelor și obțineți rezultate mai bune.

Puteți automatiza acțiunile în mai mulți pași din fluxul dvs. de lucru și puteți crea experiențe personalizate pentru a accelera fluxurile de lucru. Sisense oferă o platformă cloud deschisă care este extinsă prin parteneriate tehnologice pentru a îmbunătăți scalabilitatea.

Mai mult, puteți adăuga analize bazate pe inteligență artificială în fluxurile de lucru, aplicații, produse și procese pentru a experimenta inteligența la locul potrivit, la momentul potrivit pentru a elimina fluxul lent.

Oricare ar fi nivelul dvs. de calificare, Sisense poate oferi tuturor puterilor să introducă analize în mod eficient pentru a lua decizii de afaceri mai bune. De asemenea, puteți să diferențiați produsele, să vă împuterniciți consumatorii și să creați noi fluxuri cu analize bazate pe inteligență artificială.

InetSoft

Style Intelligence de la InetSoft face analiza rapidă și ușoară. Este o platformă web care accesează date din orice sursă, indiferent de dimensiunea bazei de date și gestionează seturi mici de date pentru o analiză mai ușoară și mai rapidă.

Acesta este unul dintre cele mai bune software de extragere a datelor pentru afacerea dvs., pentru a folosi o gamă largă de cache-uri de date și pentru a obține noi instrumente de cercetare a pieței.

Style Intelligence poate gestiona proiecte de date mari și este proiectat folosind o tehnologie proprietară de cache a rețelei de date bazată pe principiile MapReduce care facilitează Big Data.

Apache Mahout

Apache Mahout este un Scala DSL expresiv din punct de vedere matematic și un cadru de algebră liniară distribuită special conceput pentru oamenii de știință de date, statisticieni și matematicieni pentru a-și implementa algoritmii.

Acesta este un proiect open-source de știință a datelor care ajută la crearea algoritmilor de învățare automată. Se întâmplă multe lucruri la diferite niveluri. Implementează tehnici populare de învățare, inclusiv recomandare, clasificare și grupare.

Algoritmii lui Apache Mahout sunt scriși pe Hadoop. Astfel, funcționează bine și folosește biblioteca Hadoop pentru a scala în cloud. Veți obține un cadru gata de utilizat și ușor de utilizat pentru sarcinile dvs. de extragere a datelor. De asemenea, permite aplicațiilor să analizeze Big Data rapid și eficient.

H2O

Obțineți Gene Mutation AI care aduce decizii inteligente direct clinicienilor cu H2O. Vă va ajuta să urmăriți, să gestionați și să anticipați internările legate de COVID-19 în spitale.

H2O rezolvă multe probleme complexe din afacerea dvs. și accelerează ideile inovatoare cu rezultate acționabile. Poate transforma modul în care AI este construită și consumată și are o IA construită care face munca mai rapidă și mai ușoară.

În plus, H2O menține viteza, transparența și acuratețea, astfel încât să puteți construi modele fără limitări. Eficientizați-vă fluxurile de lucru în funcție de performanță prin monitorizarea datelor pentru a lua o decizie curentă.

Cu un AppStore intuitiv AI, puteți oferi cu ușurință soluții inovatoare utilizatorilor finali. Peste 20.000 de organizații folosesc H2O pentru tehnologia data mining. Vă poate ajuta la optimizarea operațiunilor prin furnizarea de informații utile, operațiuni simplificate, riscuri reduse și experiențe personalizate.

Începeți o încercare gratuită de 90 de zile astăzi și obțineți experiență practică cu cloud-ul său AI pentru a crea aplicații și modele de clasă mondială în local și în cloud.

Concluzie

Exploatarea datelor este o modalitate eficientă de a colecta informații semnificative și de a le folosi în afaceri. Vă va ajuta să vă optimizați operațiunile, costurile și să luați decizii de afaceri mai bune.

Aceasta, utilizați cel mai bun software de extragere a datelor și continuați să obțineți informații minunate pentru afacerea dvs.