Zoznam dátových skladov a ťažobných nástrojov?

Dátové skladovanie a banské nástroje

Tu je zoznam populárnych nástrojov na skladovanie a ťažbu dát, ktoré sú kategorizované podľa ich primárnych funkcií:

Nástroje na skladovanie údajov:

1. Relačné databázy:

* Oracle Database: Známy pre svoj výkon, bezpečnosť a škálovateľnosť, najmä pre skladovanie údajov na úrovni podnikov.

* Microsoft SQL Server: Populárna voľba pre podniky v dôsledku integrácie s ďalšími nástrojmi spoločnosti Microsoft a operačnými systémami systému Windows.

* mysql: Open-source a nákladovo efektívne, bežne používané pre dátové sklady v menšom rozsahu.

* postgresql: Ďalšia možnosť s otvoreným zdrojom s robustnými funkciami a silnou podporou komplexnej analýzy údajov.

2. Dátové skladovacie platformy:

* Amazon Redshift: Plne spravovaná služba dátového skladu v Petabyte od spoločnosti Amazon Web Services (AWS).

* Google BigQuery: Dátový sklad bez serverov z platformy Google Cloud Platform (GCP) s výkonnými možnosťami dotazovania.

* Snowflake: Platforma pre dátové sklady založené na cloude známa pre svoju škálovateľnosť a výkon.

* Azure Synapse Analytics: Plne spravovaná služba dátového skladu založeného na cloude a analytickej službe od spoločnosti Microsoft Azure.

3. ETL (extrakt, transformácia, zaťaženie) Nástroje:

* Informatica PowerCenter: Komplexný nástroj ETL so širokou škálou funkcií a podporou rôznych zdrojov údajov.

* Talend Open Studio: Bezplatný nástroj ETL s otvoreným zdrojom s užívateľsky prívetivým rozhraním.

* DATASTAGE: Produkt IBM, ktorý sa bežne používa pre procesy ETL podnikového stupňa.

* Microsoft SSIS (SQL Server Integration Services): Zložka servera Microsoft SQL Server pre integráciu a transformáciu údajov.

* fivetr: Nástroj ETL založený na cloude, ktorý zjednodušuje načítanie údajov z rôznych zdrojov do dátových skladov.

4. Nástroje na modelovanie údajov:

* Erwin Data Modeller: Komplexný nástroj na modelovanie dát na navrhovanie a dokumentáciu dátových skladov.

* Microsoft Visio: Nástroj na schémy všeobecného účtu, ktorý sa dá použiť na modelovanie údajov.

* Power BI Desktop: Nástroj na vizualizáciu údajov a podnikovú inteligenciu s možnosťami modelovania údajov.

Nástroje na ťažbu údajov:

1. Štatistické balíčky:

* r: Bezplatný, otvorený zdrojový jazyk a prostredie pre štatistické výpočty a ťažbu údajov.

* python (s knižnicami ako Scikit-Learn, pandas, numpy): Populárna voľba pre vedu o údajoch a strojové učenie s výkonnými knižnicami pre úlohy na získavanie údajov.

* SAS: Výkonný štatistický softvérový balík používaný na analýzu údajov a prediktívne modelovanie.

* SPSS: Komplexný štatistický softvérový balík s pokročilými schopnosťami ťažby údajov.

2. Algoritmy a techniky dolovania údajov:

* Rozhodovacie stromy: Štruktúra podobná stromu, ktorá predstavuje sériu rozhodnutí, ktoré vedú k záveru.

* regresia: Štatistická metóda na predpovedanie závislej premennej založenej na nezávislých premenných.

* klastrovanie: Zoskupenie údajových bodov do klastrov na základe ich podobností.

* Association Rule Ining: Objavenie zaujímavých vzťahov medzi dátovými položkami.

* Neurónové siete: Model strojového učenia inšpirovaný štruktúrou ľudského mozgu.

3. Platformy strojového učenia:

* Azure Machine Learning Studio: Cloudová platforma pre budovanie a nasadenie modelov strojového učenia.

* AWS Sagemaker: Plne spravovaná služba pre strojové učenie na AWS.

* platforma Google Cloud AI: Platforma pre budovanie a nasadenie modelov strojového učenia v službe Google Cloud.

* h2o.ai: Platforma s otvoreným zdrojovým kódom pre budovanie a nasadenie modelov strojového učenia.

4. Vizualizačné nástroje:

* Tableau: Populárny nástroj vizualizácie údajov, ktorý pomáha používateľom vytvárať interaktívne dashboardy a správy.

* Power BI: Produkt spoločnosti Microsoft na vytváranie interaktívnych správ a dashboardov so silnými schopnosťami ťažby údajov.

* qlik sense: Nástroj na vizualizáciu údajov a podnikovú inteligenciu s intuitívnymi dashboardmi a funkciami objavovania údajov.

* d3.js: Knižnica JavaScript na vytváranie interaktívnych vizualizácií údajov.

5. Ďalšie nástroje:

* apache Spark: Rýchly a všeobecný program Cluster Computwork Framework so zameraním na spracovanie veľkých údajov.

* Hadoop: Open-zdrojový softvérový rámec pre distribuované ukladanie a spracovanie veľkých súborov údajov.

* NOSQL DATABASE: Databázy určené pre neštruktúrované údaje, často používané na skladovanie dát v konkrétnych scenároch.

Tento zoznam nie je vyčerpávajúci a výber nástrojov bude závisieť od konkrétnych požiadaviek na projekt, rozpočet a technické odborné znalosti. Pred rozhodnutím nezabudnite preskúmať a vyhodnotiť rôzne nástroje na základe vašich potrieb.

• Predchádzajúca strana: Čo je databáza pracovného toku? 
• Ďalšia strana: Čo je to počítačová databáza?