Joitakin yleisiä data-analytiikassa käytettyjä julkisivujärjestelmiä ovat:
1. Kojelautajärjestelmät: Nämä järjestelmät tarjoavat visuaalisen esityksen tiedoista kaavioiden, kaavioiden ja taulukoiden muodossa. Niiden avulla käyttäjät voivat seurata keskeisiä suorituskykyindikaattoreita (KPI) ja saada oivalluksia tiedoista.
2. Tietojen visualisointityökalut: Näiden työkalujen avulla käyttäjät voivat luoda vuorovaikutteisia ja visuaalisesti kiinnostavia esityksiä tiedosta. Ne auttavat tunnistamaan malleja, trendejä ja poikkeavuuksia, jotka eivät välttämättä käy ilmi raakatiedoista.
3. Raportointijärjestelmät: Nämä järjestelmät luovat raportteja ennalta määritettyjen mallien tai käyttäjän määrittämien parametrien perusteella. Ne automatisoivat tietojen poimimisen, muuntamisen ja esittämisen jäsennellyssä muodossa analysointia varten.
4. Tietojen etsintäalustat: Nämä alustat tarjoavat käyttäjille mahdollisuuden tutkia ja analysoida vuorovaikutteisesti suuria tietojoukkoja. Niiden avulla käyttäjät voivat tehdä kyselyitä tiedoista, suorittaa aggregaatioita ja laskelmia sekä visualisoida tuloksia reaaliajassa.
5. Koneoppimiskehykset: Nämä puitteet tarjoavat joukon työkaluja ja algoritmeja koneoppimismallien rakentamiseen, koulutukseen ja käyttöönottoon. Ne yksinkertaistavat ennakoivien analytiikkaratkaisujen kehittämistä ja antavat käyttäjille, joilla ei ole laajoja ohjelmointitaitoja, hyödyntää koneoppimistekniikoita.
6. Extract, Transform, Load (ETL) -järjestelmät: Nämä järjestelmät helpottavat tietojen poimimista useista lähteistä, muuntamista yhtenäiseen muotoon ja lataamista tietovarastoon tai analytiikka-alustaan. Ne varmistavat tietojen johdonmukaisuuden, eheyden ja käytettävyyden analysointia varten.
7. Tiedonhallintaympäristöt: Nämä alustat tarjoavat keskitetyn arkiston tietojen tallentamista ja järjestämistä varten. Ne mahdollistavat tehokkaan tiedonhaun, tietojen puhdistamisen, tietojen integroinnin ja tietojen hallinnan tukemaan analytiikkaaloitteita.
8. Tiedonlouhintatyökalut: Nämä työkalut käyttävät tilasto- ja koneoppimistekniikoita mallien, korrelaatioiden ja oivallusten löytämiseen tiedoista. Niitä käytetään usein tutkivaan analyysiin, kuvioiden tunnistamiseen ja ennustamiseen.
9. Tietojen laatu- ja hallintajärjestelmät: Nämä järjestelmät auttavat varmistamaan analytiikkaan käytettyjen tietojen tarkkuuden, täydellisyyden ja johdonmukaisuuden. Ne valvovat tietostandardeja, suorittavat tietojen profilointia ja käsittelevät tietojen laatuongelmia parantaakseen analyysitulosten luotettavuutta.
10. Pilvipohjaiset analytiikka-alustat: Nämä alustat tarjoavat skaalautuvan ja joustavan infrastruktuurin data-analyysin suorittamiseen. Ne tarjoavat valikoiman palveluita, mukaan lukien tietojen tallennus, käsittely ja visualisointi, mikä helpottaa suurten tietojoukkojen integrointia ja analysointia.
Julkaisupäivämäärä: