13 ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงใหญ่ในปี 2565

ข้อมูลเป็นจุดสำคัญของการตัดสินใจครั้งใหญ่ที่สุดที่ธุรกิจสมัยใหม่ต้องทำ และการทำเหมืองข้อมูลเป็นเทคนิคที่มีประสิทธิภาพที่จะช่วยให้คุณทำอย่างนั้นได้

ทุกธุรกิจเกี่ยวข้องกับปริมาณข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งเมื่อใช้อย่างถูกวิธี จะก่อให้เกิดประโยชน์มากมายแก่องค์กรของคุณ

นี่คือจุดที่การขุดข้อมูลมีประโยชน์

สามารถช่วยธุรกิจเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

และคุณสามารถทำเหมืองข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูล มันจะช่วยเร่งกระบวนการและช่วยคุณประหยัดเวลาที่คุณสามารถอุทิศให้กับการใช้ข้อมูลที่ได้รับ

มาพูดถึงการทำเหมืองข้อมูลกันดีกว่า และซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลที่ดีที่สุดที่คุณสามารถลองใช้ได้

การทำเหมืองข้อมูลคืออะไร?

การทำเหมืองข้อมูลหมายถึงกระบวนการในการค้นหา ดึงข้อมูล และประเมินผล ข้อมูลอาจเป็นรูปแบบกราฟิกที่เป็นข้อความ เช่น การประดิษฐ์ตัวอักษร ตัวเลขทางวรรณกรรมและภาษา สถิติ เป็นต้น

การทำเหมืองข้อมูลมีต้นกำเนิดมาจากสาขาภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ไปจนถึงสาขาย่อยของวิทยาการคอมพิวเตอร์ ภาษาศาสตร์ ศิลปศาสตร์ และสถิติทางคณิตศาสตร์

มีวัตถุประสงค์เพื่อดึงข้อมูลโดยใช้โปรแกรมคอมพิวเตอร์ วิเคราะห์ และวิธีการอันชาญฉลาดจากชุดข้อมูล จัดทำเอกสารผลการวิเคราะห์ และจัดโครงสร้างข้อมูลใหม่เพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย

นอกเหนือจากการวิเคราะห์ข้อความแล้ว การทำเหมืองข้อมูลยังเกี่ยวข้องกับการจัดการข้อมูล การจัดการฐานข้อมูล และวิศวกรรมฐานข้อมูล การจัดการข้อมูลเริ่มต้นด้วยการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การสร้างแบบจำลองข้อมูล และการประมวลผลข้อมูลด้วยการอนุมานทางสถิติที่เข้มงวดและไม่เข้มงวด

มันทำงานอย่างไร?

การทำเหมืองข้อมูลเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่างๆ โดยเริ่มจากการทำความเข้าใจข้อกำหนดทางธุรกิจว่าทำไมคุณจึงต้องดึงข้อมูลและใช้งาน

กระบวนการนี้แบ่งออกเป็นสามขั้นตอนหลัก – การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า การขุดข้อมูล และการตรวจสอบผลลัพธ์

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้ามีความจำเป็นเพื่อทำความเข้าใจความผันแปรในชุดข้อมูลก่อนที่การขุดจริงจะเกิดขึ้น

เนื่องจากการทำเหมืองข้อมูลสามารถเปิดเผยรูปแบบที่เป็นประโยชน์ที่มีอยู่ในชุดข้อมูล ข้อมูลเป้าหมายของคุณต้องมีขนาดใหญ่พอที่จะบรรจุรูปแบบดังกล่าวได้ นอกจากนี้ ชุดข้อมูลนี้ต้องกระชับเพียงพอเพื่อให้คุณสามารถขุดข้อมูลได้ภายในกรอบเวลาที่กำหนด

ดังนั้น ก่อนที่คุณจะเริ่มขุดข้อมูล คุณต้องรวบรวมชุดข้อมูลเป้าหมายปริมาณมาก ซึ่งคุณสามารถดึงมาจากคลังข้อมูลได้ ถัดไป คุณต้องล้างข้อมูลนั้นเพื่อลบปุยที่ไม่จำเป็นและข้อมูลที่ขาดหายไป

การทำเหมืองข้อมูล

หลังจากที่คุณรวบรวมข้อมูลเป้าหมายแล้ว กระบวนการจริงของการขุดข้อมูลจะเริ่มต้นขึ้น มันเกี่ยวข้องกับหกขั้นตอนหลัก – การตรวจจับความผิดปกติ การสร้างแบบจำลองการพึ่งพา การจัดกลุ่ม การจัดประเภท การถดถอย และการสรุป

• การตรวจจับความผิดปกติ: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการระบุชุดข้อมูลที่ผิดปกติซึ่งอาจเป็นประโยชน์หรือมีข้อผิดพลาดบางอย่างในนั้น
• การสร้างแบบจำลองการพึ่งพา: ในขั้นตอนนี้ จะพบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรต่างๆ เป็นที่รู้จักกันว่าการเรียนรู้กฎสมาคมหรือการวิเคราะห์ตะกร้าตลาด
• การทำคลัสเตอร์: เกี่ยวข้องกับการค้นหาโครงสร้างและกลุ่มในชุดข้อมูลที่มีลักษณะคล้ายกัน
• การจัดประเภท: นี่คือการจัดประเภทข้อมูลตามพารามิเตอร์บางอย่าง
• การถดถอย: ค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลหรือข้อมูลเพื่อค้นหาฟังก์ชันที่สามารถสร้างแบบจำลองข้อมูลโดยมีข้อผิดพลาดน้อยที่สุด
• การ สรุป: นี่คือที่ที่คุณแสดงภาพข้อมูลและสร้างรายงานเพื่อให้การแสดงข้อมูลที่ดึงออกมามีขนาดกะทัดรัดและมีความหมายมากขึ้น

การตรวจสอบผลลัพธ์

นี่เป็นขั้นตอนสุดท้ายของการค้นพบความรู้จากข้อมูลที่รวบรวมมาเพื่อตรวจสอบรูปแบบที่สร้างขึ้นในการขุดข้อมูล

รูปแบบทั้งหมดที่ค้นพบโดยอัลกอริธึมการทำเหมืองข้อมูลไม่จำเป็นต้องถูกต้อง ดังนั้นขั้นตอนนี้จึงเป็นสิ่งสำคัญ จะทำในชุดข้อมูลทดสอบที่ใช้รูปแบบที่ค้นพบ ถัดไป ผลลัพธ์ผลลัพธ์จะถูกนำไปเปรียบเทียบกับผลลัพธ์ที่ต้องการ

หากรูปแบบเป็นไปตามมาตรฐานที่ต้องการ รูปแบบที่เรียนรู้จะถูกตีความและเปลี่ยนเป็นความรู้ที่มีความหมาย แต่ถ้ามันไม่เป็นไปตามมาตรฐาน คุณต้องประเมินผลลัพธ์ใหม่โดยทำการเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในขั้นตอนก่อนการประมวลผลและการทำเหมืองข้อมูล

ทำไมคุณถึงต้องการการขุดข้อมูล?

การทำเหมืองข้อมูลมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบธุรกิจอัจฉริยะ เพื่อช่วยให้ธุรกิจได้รับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับองค์กร ลูกค้า คู่แข่ง และอุตสาหกรรมของตน การใช้เหมืองข้อมูลบางส่วน ได้แก่ :

• การขายและการตลาด: ธุรกิจรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าเป้าหมายเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายและการตลาดควบคู่ไปกับผลิตภัณฑ์และบริการ
• การศึกษา: สถาบันการศึกษาสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อดึงข้อมูลของนักเรียน และใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพการศึกษา
• การตรวจจับการฉ้อโกง: ธุรกิจ SaaS ธนาคาร และองค์กรอื่นๆ สามารถใช้การทำเหมืองข้อมูลเพื่อสังเกตความผิดปกติในท่าทีรักษาความปลอดภัยและป้องกันการโจมตีทางไซเบอร์
• การดำเนินงาน: ธุรกิจสามารถใช้การขุดข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ลดต้นทุน และตัดสินใจอย่างมีข้อมูล

ตอนนี้ มาพูดถึงซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลที่ดีที่สุดกันบ้าง

RapidMiner Studio

รับแพลตฟอร์มการขุดข้อมูลที่ครอบคลุมด้วยระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบและการออกแบบเวิร์กโฟลว์แบบเห็นภาพจาก RapidMiner Studio ช่วยให้กระบวนการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นแบบอัตโนมัติและเพิ่มความเร็วด้วยความช่วยเหลือของอินเทอร์เฟซแบบภาพลากและวาง

คุณจะได้รับมากกว่า 1,500 ฟังก์ชันและอัลกอริธึมที่รับประกันรุ่นที่ดีที่สุดในทุกกรณีการใช้งาน RapidMiner Studio มีเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าสำหรับการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ การเลิกราของลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง และอื่นๆ

RapidMiner ให้คุณสร้างการเชื่อมต่อแบบชี้และคลิกไปยังคลังข้อมูลขององค์กร พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ โซเชียลมีเดีย แอปพลิเคชันทางธุรกิจ ทะเลสาบข้อมูล และฐานข้อมูล ผู้เริ่มต้นจะพบคำแนะนำเชิงรุกในแต่ละขั้นตอนเพื่อดำเนินการต่อ

เรียกใช้ ETL และการเตรียมข้อมูลภายในฐานข้อมูลเพื่อรักษาข้อมูลที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์ ทำความเข้าใจแนวโน้ม การแจกแจง และรูปแบบด้วยฮิสโตแกรม พิกัดคู่ขนาน แผนภูมิเส้น แผนภาพกล่อง แผนภาพกระจาย ฯลฯ เพื่อแก้ไขปัญหาคุณภาพของข้อมูลอย่างรวดเร็ว รวมถึงข้อมูลที่ขาดหายไปและค่าผิดปกติ

ขจัดงานหนักระหว่างการเตรียมข้อมูลด้วย RapidMiner Turbo Prep และสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่มีผลกระทบและมีคุณค่าได้อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเขียนโค้ดแม้แต่บรรทัดเดียว โดยจะเผยประสิทธิภาพที่แท้จริงของโมเดลก่อนเข้าสู่กระบวนการผลิต

นอกจากนี้ สร้างเวิร์กโฟลว์การทำเหมืองข้อมูลด้วยภาพที่อธิบายได้ง่ายและเข้าใจง่าย และยังปรับใช้โมเดลที่ประกอบด้วยโค้ดและโค้ดบนแพลตฟอร์ม

ผสานรวม RapidMiner กับแอปพลิเคชันที่มีอยู่ เช่น Python และ R ดาวน์โหลดฟังก์ชันการทำงานล่าสุดที่ชุมชนมีให้ และเพิ่มความสามารถใหม่ผ่านกลไกการขยาย

เทราดาต้า

สัมผัสข้อมูล ข้อมูลเชิงลึก และผลลัพธ์ด้วย Teradata Vantage เป็นแพลตฟอร์มมัลติคลาวด์ที่เชื่อมต่อซึ่งรวมทุกอย่างสำหรับการวิเคราะห์องค์กร

Teradata ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้าโดยอนุญาตให้มีระบบนิเวศการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร ระบบคาดการณ์ล่วงหน้า และมอบคำตอบที่นำไปดำเนินการได้ นำเสนอแนวทางไฮบริดเพื่อตอบสนองความต้องการขององค์กรสมัยใหม่

แพลตฟอร์มมัลติคลาวด์นี้ช่วยให้คุณพกพาและมีความยืดหยุ่นในการปรับใช้ได้ทุกที่ เช่น ระบบคลาวด์ในองค์กรและสาธารณะ (Azure, AWS, Google Cloud) ทีมผู้เชี่ยวชาญของ Teradata สามารถช่วยคุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินธุรกิจของคุณและบรรลุมูลค่าที่น่าทึ่ง

ค้นหาสินค้าคงคลังของคุณด้วย Teradata แบบเรียลไทม์ และตรวจสอบให้แน่ใจว่าทุกอย่างทำงานและทำงานได้ดีโดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับเวลาทำงาน นอกจากนี้ Teradata Vantage ยังนำเสนอข้อมูลอัจฉริยะจำนวนนับไม่ถ้วนเพื่อช่วยสร้างธุรกิจยุคใหม่

นอกจากนี้ ความสามารถในการปรับขนาดแบบหลายมิติและระดับองค์กรยังช่วยให้คุณปรับขนาดมิติข้อมูลเพื่อจัดการกับปริมาณงานข้อมูลขนาดใหญ่ของคุณได้ พัฒนาปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อขับเคลื่อนโมเดลของคุณด้วยผลลัพธ์และคุณภาพที่ดีขึ้น

มอบซอฟต์แวร์ที่ไม่มีรหัสตามบทบาทและปลอดภัยให้กับทีมของคุณเพื่อดึงข้อมูล 100% ที่สามารถรองรับเป้าหมายหลักของธุรกิจของคุณ นอกจากนี้ยังรองรับรูปแบบและประเภทข้อมูลทั้งหมด เช่น BSON, Avro, CSV, Parquet, XML และ JSON

Teradata Vantage จะไม่ทำให้คุณประหลาดใจด้วยค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม คอนโซลที่ใช้งานง่ายช่วยให้คุณสามารถติดตามการใช้ทรัพยากรของคุณได้อย่างง่ายดาย เพื่อให้คุณรู้ว่าคุณกำลังจ่ายเงินเพื่ออะไร

Oracle Data Miner

Oracle Data Miner ช่วยให้ธุรกิจ นักวิเคราะห์ข้อมูล และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถดูข้อมูลและทำงานภายในฐานข้อมูลได้โดยตรงโดยใช้ตัวแก้ไขเวิร์กโฟลว์แบบลากและวาง

Oracle Data Miner เป็นส่วนขยายของ Oracle SQL Developer ที่จัดทำเอกสารและรวบรวมขั้นตอนเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์เชิงกราฟิกที่ผู้ใช้ดำเนินการเพื่อสำรวจข้อมูล นอกจากนี้ เวิร์กโฟลว์นั้นเรียบง่ายและมีประโยชน์สำหรับการดำเนินการวิธีการวิเคราะห์และการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึก

แพลตฟอร์มนี้สร้างสคริปต์ PL/SQL และ SQL และเสนอ API อย่างรวดเร็วเพื่อเร่งการปรับใช้โมเดลทั่วทั้งองค์กร คุณยังจะได้รับเครื่องมือเวิร์กโฟลว์แบบโต้ตอบเพื่อสร้าง ประเมิน แก้ไข แชร์ และปรับใช้วิธีการเรียนรู้ของเครื่อง

นอกจากนี้ คุณจะได้รับโหนดกราฟเพื่อดูข้อมูล เช่น สถิติสรุป แผนภาพกล่อง แผนภาพกระจาย และฮิสโตแกรม โหนดต่างๆ เช่น การแปลง ตัวกรองคอลัมน์ และโหนดการสร้างแบบจำลอง ช่วยให้คุณขับเคลื่อนธุรกิจได้

Oracle Data Miner สามารถลดเวลาระหว่างการพัฒนาโมเดลและการปรับใช้โดยกำจัดการเคลื่อนย้ายข้อมูลและการรักษาความปลอดภัย นอกจากนี้ยังช่วยให้ทีมของคุณพัฒนาชุดทักษะที่หลากหลายโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

KNIME

สร้างและผลิต data mining ด้วย KNIME ที่ให้การสนับสนุนด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบ end-to-end สำหรับธุรกิจของคุณและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

คุณจะได้รับเครื่องมือเสริมสองอย่างพร้อมแพลตฟอร์มระดับองค์กรเพียงแพลตฟอร์มเดียว คุณยังจะได้รับ KNIME Analytics ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สเพื่อสร้างและปรับใช้เซิร์ฟเวอร์ KNIME เชิงพาณิชย์และโมเดลวิทยาศาสตร์ข้อมูล

นอกจากนี้ KNIME ยังเปิดกว้าง ใช้งานง่าย และสามารถรวมการพัฒนาใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อทำความเข้าใจและออกแบบเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ทุกคนสามารถเข้าถึงได้ เซิร์ฟเวอร์ KNIME มีประโยชน์สำหรับการทำงานร่วมกันในทีม การจัดการ การปรับใช้ และระบบอัตโนมัติ

หากคุณไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ KNIME เสนอการเข้าถึงเว็บพอร์ทัล KNIME ส่วนขยายจำนวนมากได้รับการออกแบบโดย KNIME เพื่อให้คุณทำสิ่งต่างๆ ได้มากขึ้น ชุมชนและพันธมิตรยังเสนอส่วนขยายอีกด้วย KNIME ทำงานร่วมกับโครงการโอเพ่นซอร์สเพื่อให้คุณไม่พลาดสิ่งใด

แพลตฟอร์ม KNIME Analytics พร้อมใช้งานบน Amazon AWS และ Microsoft Azure KNIME สามารถช่วยให้คุณเข้าถึง แปลง และรวมข้อมูลทั้งหมดและวิเคราะห์โดยใช้เครื่องมือที่คุณต้องการ จะสนับสนุนธุรกิจของคุณด้วยแนวทางปฏิบัติในการขุดข้อมูลแบบกว้างและข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์ที่รวบรวมจากข้อมูล

ดาวน์โหลด KNIME ตอนนี้และเริ่มสร้างเวิร์กโฟลว์แรกของคุณ

ส้ม

ตอนนี้การทำเหมืองข้อมูลเป็นเรื่องสนุกด้วย Orange ซึ่งให้การแสดงภาพข้อมูลแบบโอเพนซอร์สและการเรียนรู้ของเครื่อง มีกล่องเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อสร้างเวิร์กโฟลว์การวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่ายดายและเห็นภาพ

คุณสามารถแสดงและวิเคราะห์ข้อมูลอย่างง่าย และสำรวจแผนภาพกล่อง แผนภาพแบบกระจาย การแจกแจงทางสถิติ เป็นต้น Orange ช่วยให้คุณเจาะลึกยิ่งขึ้นด้วยการจัดกลุ่มตามลำดับชั้น แผนที่ความหนาแน่น แผนผังการตัดสินใจ การฉายภาพเชิงเส้น และ MDS

Orange สามารถแปลงข้อมูลหลายมิติเป็นการแสดงภาพ 2 มิติด้วยการเลือกแอตทริบิวต์และการจัดอันดับที่ดีขึ้น คุณยังจะพบอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกที่เน้นไปที่การวิเคราะห์ข้อมูลมากกว่าที่จะเสียเวลาในการเขียนโค้ด

มหาวิทยาลัย โรงเรียน และหลักสูตรฝึกอบรมทั่วโลกใช้ Orange เพื่อเสนอข้อเสนอที่ยอดเยี่ยม รองรับภาพประกอบและการฝึกอบรมเชิงปฏิบัติของแนวคิดจากการทำเหมืองข้อมูล คุณจะได้รับวิดเจ็ตเพื่อทำให้การฝึกของคุณดียิ่งขึ้น

นอกจากนี้ ใช้ส่วนเสริมที่แตกต่างกันเพื่อขุดข้อมูลจากแหล่งภายนอก ดำเนินการประมวลผลตามธรรมชาติและการขุดข้อความ ดำเนินการวิเคราะห์เครือข่าย อนุมานชุดรายการ และอื่นๆ นอกจากนี้ นักชีววิทยาระดับโมเลกุลและนักชีวสารสนเทศสามารถใช้ Orange เพื่อจัดอันดับยีนต่างๆ ผ่านการวิเคราะห์การเสริมสมรรถนะและการแสดงออกเชิงอนุพันธ์

SAS

เปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าด้วย SAS Enterprise Miner – ซอฟต์แวร์การทำเหมืองข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจของคุณ ช่วยให้คุณปรับปรุงกระบวนการทั้งหมดเพื่อพัฒนาแบบจำลองอย่างรวดเร็วและเข้าใจความสัมพันธ์ที่สำคัญ

SAS นำเสนอเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อพัฒนาโมเดลที่ดีขึ้น การใช้ไดอะแกรมโฟลว์กระบวนการจัดทำเอกสารด้วยตนเองและแบบโต้ตอบ คุณสามารถแมปกระบวนการขุดข้อมูลทั้งหมดเพื่อดึงผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

ผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านและผู้ใช้ทางธุรกิจที่มีทักษะจำกัด สามารถสร้างแบบจำลองของตนเองได้อย่างง่ายดายผ่าน SAS Rapid Predictive Modeler คุณยังสามารถปรับปรุงความแม่นยำในการคาดคะเนของคุณโดยการเปรียบเทียบการประเมินและสถิติการคาดคะเนจากแบบจำลองที่สร้างขึ้นด้วยวิธีการต่างๆ

SAS ขจัดการเขียนซ้ำด้วยตนเองโดยอนุญาตให้คุณปรับใช้แบบจำลองโดยอัตโนมัติและสร้างรหัสการให้คะแนนสำหรับทุกขั้นตอน นอกจากนี้ยังมี GUI ที่จัดการง่าย การประมวลผลแบบกลุ่ม การคาดคะเนขั้นสูง การสร้างแบบจำลองเชิงพรรณนา ประสิทธิภาพสูง การผสานรวมโอเพนซอร์ส ตัวเลือกการปรับใช้ระบบคลาวด์ การประมวลผลที่ปรับขนาดได้ และอื่นๆ

Qlik

แพลตฟอร์ม Qlik Intelligence สามารถเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลเชิงลึก ข้อมูล และการดำเนินการ มันให้ข้อมูลและการแสดงภาพการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทำงานร่วมกันได้จริงและเรียลไทม์

Qlik เร่งการนำเข้า การจำลองข้อมูล และการสตรีมผ่านเมนเฟรมที่หลากหลาย, SAP, SaaS และแอปพลิเคชันฐานข้อมูล คุณสามารถทำให้ ETL เป็นแบบอัตโนมัติและออกแบบการสร้างโค้ดพร้อมกับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง

แพลตฟอร์มดังกล่าวจะช่วยลดต้นทุน ความเสี่ยง และเวลาในการส่งมอบคลังข้อมูลบนคลาวด์ที่คล่องตัว คุณสามารถใช้วิธีการแบบเลื่อนลงและแบบ ELT ที่ทันสมัยเพื่อแปลง เพิ่มมาตรฐาน รวบรวม และรวมข้อมูลจากโครงสร้างที่แตกต่างกัน

นอกจากนี้ บริการ Cloud-Native แบบไม่มีโค้ดของ Qlik ยังช่วยเพิ่มความคล่องตัวและทำให้เวิร์กโฟลว์ของคุณทำงานอัตโนมัติระหว่างแอปพลิเคชัน Qlik Sense และ SaaS เพื่อแนะนำการดำเนินการจากข้อมูลเชิงลึก คุณยังจะได้รับแดชบอร์ดที่ใช้งานง่ายพร้อมการโต้ตอบและการสนับสนุนอย่างเต็มที่สำหรับการสำรวจและค้นหารูปแบบอิสระ

Qlik ใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อช่วยเหลือการวิเคราะห์ทั้งหมด ทำให้ผู้ใช้จำนวนมากขึ้นได้รับคุณค่าสูงสุดจากข้อมูล ด้วยความช่วยเหลือของ API แบบเปิด คุณมีโอกาสที่จะฝังการวิเคราะห์ลงในแอปพลิเคชันที่ทำงานอยู่ และสร้างแอปพลิเคชันภายนอก

หากคุณพบการเปลี่ยนแปลงอย่างกะทันหันในข้อมูล ระบบจะแจ้งการดำเนินการที่เกี่ยวข้องทันที Qlik ยังเสนอตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่นเพื่อปกป้องความต้องการด้านการกำกับดูแลในพื้นที่และตำแหน่งข้อมูลด้วยตัวเลือกระบบคลาวด์ที่หลากหลาย

เสียงกระหึ่มของโทกาวาเระ

Rattle เป็นอินเทอร์เฟซผู้ใช้แบบกราฟิกสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ R โดยใช้เครื่องมือ GUI เช่น RGtk2 ซึ่งสามารถติดตั้งได้จากที่เก็บ Microsoft CRAN

รู้จักความสามารถของซอฟต์แวร์ Rattle ซึ่งยังให้การใช้งานบรรทัดคำสั่งที่แข็งแกร่งอีกด้วย มัน

• แสดงข้อมูลสรุปที่เป็นภาพและทางสถิติ
• แปลงข้อมูลเดียวกันสำหรับการสร้างแบบจำลอง
• สร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่ไม่มีผู้ดูแลและอยู่ภายใต้การดูแล
• นำเสนอโมเดลประสิทธิภาพสูงแบบกราฟิก
• ให้คะแนนชุดข้อมูลล่าสุดสำหรับการปรับใช้

การโต้ตอบทั้งหมดถูกจับเป็นสคริปต์ R ซึ่งดำเนินการอีกครั้งใน R อย่างอิสระด้วยอินเทอร์เฟซ Rattle คุณสามารถเรียนรู้เครื่องมือและใช้มันเพื่อพัฒนาชุดทักษะของคุณใน R ซึ่งจะช่วยคุณในการสร้างแบบจำลองเริ่มต้นที่มีตัวเลือกที่ทรงพลัง

Rattle เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สฟรี และมีโค้ดอยู่ในที่เก็บ Bitbucket git คุณจะมีอิสระในการตรวจสอบโค้ด ใช้เพื่อวัตถุประสงค์ที่คุณต้องการ และขยายขอบเขต

Weka

Weka มีเครื่องมือในการปรับใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องต่างๆ ประมวลผลข้อมูล และแสดงภาพ

คุณสามารถใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องในปัญหาการทำเหมืองข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง มีขั้นตอนง่ายๆ ดังนี้

• คุณจะได้รับข้อมูลดิบจากฟิลด์ที่อาจมีฟิลด์ที่ไม่เกี่ยวข้องและค่า Null ต่างๆ
• ใช้เครื่องมือประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าจาก Weka เพื่อล้างข้อมูล
• บันทึกข้อมูลที่สะอาดในที่จัดเก็บในตัวเครื่องเพื่อใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง
• ขึ้นอยู่กับประเภทหรือรุ่นของแมชชีนเลิร์นนิง คุณจะเลือกจากตัวเลือกที่มี ซึ่งรวมถึงการจัดประเภท คลัสเตอร์ หรือการเชื่อมโยง
• ทำให้เวิร์กโฟลว์เป็นอัตโนมัติ

คุณมีอิสระในการเลือกอัลกอริธึมที่ Weka ให้มา และตั้งค่าพารามิเตอร์ที่คุณต้องการเพื่อเรียกใช้ชุดข้อมูล รับผลลัพธ์ทางสถิติจาก Weka และเครื่องมือสร้างภาพสำหรับการตรวจสอบข้อมูล

ใช้โมเดลต่างๆ ในชุดข้อมูลเดียวกันเพื่อเปรียบเทียบเอาต์พุตของโมเดลและเลือกสิ่งที่ดีที่สุดที่คุณต้องการ

Sisense

Sisense แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ที่เน้น API เป็นหลัก นำเสนอการวิเคราะห์ที่ปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์และมีป้ายกำกับสีขาวทุกเมื่อที่คุณต้องการ

พลิกโฉมรูปแบบการทำงานที่ล้าสมัยและขยายธุรกิจของคุณด้วยการปลดปล่อยพลังของข้อมูล ปลดล็อกข้อมูลจากภายในองค์กรและระบบคลาวด์เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลและได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น

คุณสามารถทำให้การดำเนินการหลายขั้นตอนเป็นไปโดยอัตโนมัติในเวิร์กโฟลว์ของคุณ และสร้างประสบการณ์ที่กำหนดเองเพื่อเร่งเวิร์กโฟลว์ Sisense นำเสนอแพลตฟอร์มคลาวด์แบบเปิดที่ขยายผ่านพันธมิตรทางเทคโนโลยีเพื่อเพิ่มความสามารถในการปรับขนาด

นอกจากนี้ คุณสามารถเพิ่มการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ลงในเวิร์กโฟลว์ แอปพลิเคชัน ผลิตภัณฑ์ และกระบวนการของคุณเพื่อสัมผัสประสบการณ์อัจฉริยะในสถานที่ที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสมเพื่อขจัดการไหลที่ช้า

ไม่ว่าทักษะของคุณจะอยู่ในระดับใด Sisense สามารถช่วยให้ทุกคนใส่การวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อตัดสินใจทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้น คุณยังสามารถสร้างความแตกต่างให้กับผลิตภัณฑ์ เพิ่มพลังให้ผู้บริโภค และสร้างสตรีมใหม่ด้วยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

InetSoft

Style Intelligence ของ InetSoft ทำให้การวิเคราะห์ทำได้ง่ายและรวดเร็ว เป็นแพลตฟอร์มบนเว็บที่เข้าถึงข้อมูลจากแหล่งใดก็ได้โดยไม่คำนึงถึงขนาดฐานข้อมูลและจัดการชุดข้อมูลขนาดเล็กเพื่อการวิเคราะห์ที่ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น

นี่เป็นหนึ่งในซอฟต์แวร์การขุดข้อมูลที่ดีที่สุดสำหรับธุรกิจของคุณในการกำจัดแคชข้อมูลที่หลากหลายและรับเครื่องมือการวิจัยตลาดใหม่

Style Intelligence สามารถจัดการโปรเจ็กต์ Big Data และได้รับการออกแบบโดยใช้เทคโนโลยีแคชตารางข้อมูลที่เป็นกรรมสิทธิ์ตามหลักการ MapReduce ที่อำนวยความสะดวกให้กับ Big Data

Apache Mahout

Apache Mahout เป็น Scala DSL ที่แสดงออกทางคณิตศาสตร์และเฟรมเวิร์กพีชคณิตเชิงเส้นแบบกระจายที่ออกแบบมาเป็นพิเศษสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักสถิติ และนักคณิตศาสตร์เพื่อนำอัลกอริทึมไปใช้

นี่เป็นโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูลโอเพนซอร์สที่ช่วยในการสร้างอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง มันมีหลายอย่างที่เกิดขึ้นในระดับต่างๆ ใช้เทคนิคการเรียนรู้ที่เป็นที่นิยม รวมทั้งการแนะนำ การจัดประเภท และการจัดกลุ่ม

อัลกอริทึมของ Apache Mahout เขียนบน Hadoop ดังนั้นจึงใช้งานได้ดีและใช้ไลบรารี Hadoop เพื่อปรับขนาดในระบบคลาวด์ คุณจะได้รับเฟรมเวิร์กที่พร้อมใช้งานและใช้งานง่ายสำหรับงานขุดข้อมูลของคุณ นอกจากนี้ยังช่วยให้แอปพลิเคชันวิเคราะห์ Big Data ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ

H2O

รับ Gene Mutation AI ที่นำการตัดสินใจที่ชาญฉลาดมาสู่แพทย์โดยตรงด้วย H2O มันจะช่วยให้คุณติดตาม จัดการ และคาดการณ์การรับเข้าเรียนที่เกี่ยวข้องกับ COVID-19 ในโรงพยาบาล

H2O แก้ปัญหาที่ซับซ้อนมากมายในธุรกิจของคุณ และเร่งความคิดสร้างสรรค์ด้วยผลลัพธ์ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ มันสามารถเปลี่ยนแปลงวิธีการสร้างและบริโภค AI และมี AI ในตัวที่ทำให้การทำงานเร็วขึ้นและง่ายขึ้น

นอกจากนี้ H2O ยังรักษาความเร็ว ความโปร่งใส และความแม่นยำ เพื่อให้คุณสามารถสร้างแบบจำลองได้โดยไม่มีข้อจำกัดใดๆ ปรับปรุงเวิร์กโฟลว์ของคุณตามประสิทธิภาพโดยการตรวจสอบข้อมูลเพื่อทำการตัดสินใจในปัจจุบัน

ด้วย AI AppStore ที่ใช้งานง่าย คุณสามารถนำเสนอโซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมใหม่ให้กับผู้ใช้ปลายทางได้อย่างง่ายดาย องค์กรกว่า 20,000 แห่งใช้ H2O สำหรับเทคโนโลยีการทำเหมืองข้อมูล สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของคุณโดยมอบข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปปฏิบัติได้ การดำเนินงานที่คล่องตัว ลดความเสี่ยง และประสบการณ์ส่วนบุคคล

เริ่มการทดลองใช้ฟรี 90 วันวันนี้ และรับประสบการณ์ตรงกับระบบคลาวด์ AI เพื่อสร้างแอปพลิเคชันและโมเดลระดับโลกในองค์กรและระบบคลาวด์

บทสรุป

การทำเหมืองข้อมูลเป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการรวบรวมข้อมูลที่มีความหมายและนำไปใช้ในธุรกิจของคุณ จะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน ต้นทุน และช่วยให้คุณตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น

ใช้ซอฟต์แวร์ขุดข้อมูลที่ดีที่สุดและรับข้อมูลเชิงลึกที่ยอดเยี่ยมสำหรับธุรกิจของคุณ