ما هي أدوات عملية معالجة البيانات

اقرأ في هذا المقال


يوجد الآن العديد من أدوات وبرامج معالجة البيانات، ويتم تنفيذ الإجراءات الأولية لجمع البيانات أو استخراج البيانات متبوعة بمعالجة البيانات بواسطة طرق معالجة البيانات المطلوبة.

أهم أدوات عملية معالجة البيانات

1- أداة Qubole

  • (Qubole) عبارة عن نظام أساسي مستقل لإدارة البيانات الضخمة، وإنّها أداة معالجة بيانات ذاتية الإدارة ومُحسَّنة ذاتيًا تتيح للفريق التحليلي التركيز أكثر على نتائج الأعمال.
  • تقدم (Qubole) منصة واحدة لكل حالة استخدام وتم تحسينها للمحركات السحابية والمفتوحة المصدر وعلاوةً على ذلك فإنّها توفر رؤى وتنبيهات والعديد من التوصيات لزيادة الأداء والموثوقية والتكلفة.
  • أفضل ميزة في (Qubole) هي تجنب الإجراءات اليدوية المتكررة وهذا لا يوفر الوقت فحسب بل يوفر الموارد أيضًا.

2- أداة Statwing

  • (Statwing) هي أداة سهلة الاستخدام لمعالجة البيانات والتي تتضاعف أيضًا كأداة إحصائية، وتم تصميمها للتلاعب بالبيانات الضخمة والمحللين.
  • تأتي بواجهة مستخدم حديثة سهلة الاستخدام والتشغيل ومع (Statwing) يمكن استكشاف أي بيانات في غضون ثوان.
  • كما أنّها تدعم تنظيف البيانات وإنشاء المخططات واستكشاف العلاقات بين بتات البيانات، وتعمل أيضًا على تطوير الرسوم البيانية مثل: الرسوم البيانية وخرائط الحرارة والمخططات المبعثرة والمخططات الشريطية، والتي يمكن تصديرها في (PowerPoint).

3- أداة Pentaho

  • إنّ (Pentaho) هي أداة معالجة بيانات تستطيع استخراج أو تحضير أو خلط بيانات كبيرة، وكما تتيح تصورًا رائعًا وتفاصيل تحليلية تعدل الطريقة التي تدير بها عملك.
  • يمكن لـ (Pentaho) دمج أو تغيير استخدام مجموعة معالجة البيانات للوصول إلى أعلى ناتج للمعالجة، وتتيح التحقق من البيانات بسهولة الوصول إلى تفاصيل التحليلات إلى جانب تصور البيانات والمخططات والتقارير.
  • (Flink) هي أداة أخرى مفتوحة المصدر لمعالجة البيانات الضخمة وهي قادرة على توزيع بيانات عالية الأداء ودقيقة وتوفر نتائج دقيقة باستثناء البيانات خارج الترتيب.
  • (Flink) هي أداة لمعالجة البيانات تتسامح مع الأخطاء ويمكنها أيضًا التعافي من فشل البيانات وهي قادرة على تشغيل آلاف العقد على شبكة كمبيوتر واسعة النطاق.

المصدر: Foundations of Data Science By Avrim Blum, John Hopcroft, Ravindran Kannan / First EditionIntroducing Data Science: Big data, machine learning, and more, using Python tools By Davy Cielen, Arno Meysman / First EditionAn Introduction to Data Science By Jeffrey S. Saltz, Jeffrey M. Stanton / First EditionData Science from Scratch: First Principles with Python by Joel Grus / 2nd Edition


شارك المقالة: