¿Qué es una plateforme d'analyse de datos?

Una plateforme d'analyse datos proporciona capacidades integrales para conectar, ingerir, organizar, visualizar y analizar datos a escala. La plataforma de datos debe admitir múltiples instancias sur site y múltiples proveedores de nube para que los análisis puedan ejecutarse en cualquier lugar donde residan los datos. La plataforma debe ser segura y funcionar con múltiples API de programación, herramientas de informatique décisionnelle (BI), visualización y ciencia de datos, y lenguajes de desarrollo. Constituye la base para obtener información, entrenar y ejecutar modelos de aprendizaje automático y dar soporte a otras aplicaciones de inteligencia artificial (IA).

Introducción de datos en la plateforme d'analyse datos

Uno de los retos más comunes a los que se enfrentan las empresas es la introducción de grandes cantidades de datos de distintos tipos en la base de datos. plateforme d'analyse. La tecnología de integración de datos ofrece la posibilidad de conectarse a múltiples fuentes de datos para cargar datos por lotes, en tiempo real y en streaming en la plataforma de datos. Tiene que ingerir y almacenar datos estructurados, semiestructurados y no estructurados.

Transformación de datos

Los datos agregados en la plateforme d'analyse datos proceden de diversas fuentes. La transformación de datos puede ser un paso del proceso de extracción, transformación y carga(ETL) que convierte los datos en formatos más uniformes y elimina los datos no deseados. Las transformaciones pueden incluir el filtrado, el cambio de los formatos de fecha para que sean uniformes y la alteración de los tipos de datos para facilitar el análisis. Las transformaciones más complejas pueden implicar la fusión de múltiples fuentes de datos, el relleno de lagunas mediante interpolación, la aplicación de normas de calidad de datos y el enmascaramiento de datos por motivos de cumplimiento.

Ampliación de la plateforme d'analyse datos

Las bases de datos columnares modernas pueden proporcionar capacidades analíticas sorprendentes para cantidades masivas de datos y un gran número de usuarios simultáneos. En un único servidor, el procesamiento vectorial permite que una única consulta paralelice las operaciones para utilizar todos los núcleos de processeur y cachés disponibles. Esto supone un gran paso en cuanto a rendimiento, pero las cargas de trabajo multiusuario necesitan dar un paso más: ser conscientes de los clústeres. Una plateforme d'analyse datos con conciencia de clúster puede distribuir una carga de trabajo entre varios servidores que componen el clúster.

El procesamiento de datos basado en la nube ofrece la avantage añadida del escalado elástico mediante la asignación de recursos informáticos à la demande para satisfacer las necesidades del usuario o la carga de consultas en cualquier instante. El almacenamiento en bloque desacopla la computación y el almacenamiento para que puedan escalar de forma independiente.

Cuando los datos no pueden mantenerse en un único clúster, las mallas de datos, los tejidos de datos y las consultas distribuidas pueden crear una única vista virtual que abarque varias instancias de bases de datos dispersas.

Uso de SQL para análisis

El lenguaje SQL basado en estándares sigue siendo el más utilizado para escribir consultas. Los editores de consultas facilitan enormemente la escritura de consultas SQL, ya que comprueban la sintaxis a medida que se escribe la consulta. Los editores también permiten guardar las consultas, por lo que modificarlas es rápido y sencillo. La mayoría de outils bi utilizan editores visuales que permiten a los usuarios construir consultas SQL haciendo clic y arrastrando objetos de la base de datos a un espacio de trabajo.

Visualización de datos

Muchas plataformas de análisis permiten editar consultas, pero pocas incorporan gráficos para visualizar inmediatamente las relaciones entre los datos. Los analistas de datos suelen exportar los datos de la plateforme d'analyse a hojas de cálculo y herramientas de visualización para su representación gráfica o visual. Los cuadros de mando en mosaico de herramientas como Tableau, Qlik y Looker ofrecen más tipos de gráficos que una hoja de cálculo. Sus visualizaciones pueden actualizarse con frecuencia para mantenerse al día a medida que se actualizan los datos subyacentes.

Compartir información analítica

En los años 80, compartir información significaba imprimir informes. Hoy en día, poder publicar un tableau de bord en la nube con autenticación segura facilita el intercambio de datos. Muchas herramientas analíticas pueden exportar informes directamente a PowerPoint y Excel para comunicar fácilmente la información.

Protección de datos

Una plateforme d'analyse datos debe ser capaz de mantener los datos seguros. Los mecanismos para proteger los datos incluyen la encriptación de données au repos y en movimiento, la autenticación, el control de acceso y la separación de roles. Los datos sensibles deben enmascararse u ofuscarse para proteger la privacidad, como los datos de identificación personal.

Las capacidades de análisis de datos de Actian

Actian Data Platform es una plateforme d'analyse datos altamente escalable con un amplio conjunto de funciones para la ingesta, organización, análisis y publicación de datos.