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Plusieurs types de logiciels ont été développés pour aider les utilisateurs à exploiter les grandes quantités de données collectées et organisées aujourd'hui. Ceux-ci se répartissent globalement en plusieurs catégories :
* Entreposage de données et lacs de données : Il s'agit de systèmes conçus pour stocker et gérer de grands volumes de données structurées et non structurées provenant de diverses sources. Les logiciels associés à ceux-ci comprennent des outils d'ingestion, de transformation et de chargement de données (ETL), ainsi que des moteurs de requête et des systèmes de catalogage de données. Les exemples incluent Snowflake, Databricks et Amazon S3.
* Outils de Business Intelligence (BI) : Ces outils sont utilisés pour analyser les données et créer des visualisations pour soutenir la prise de décision commerciale. Ils se connectent souvent à des entrepôts de données ou à des lacs de données et fournissent des fonctionnalités telles que des tableaux de bord, des rapports et la découverte de données. Les exemples incluent Tableau, Power BI et Qlik Sense.
* Plateformes d'exploration de données et d'apprentissage automatique (ML) : Ces plateformes fournissent des outils et des algorithmes pour découvrir des modèles, faire des prédictions et créer des modèles à partir de données. Ils sont souvent utilisés pour des tâches telles que l'analyse prédictive, la segmentation des clients et la détection des fraudes. Les exemples incluent TensorFlow, PyTorch et scikit-learn. Les fournisseurs de cloud proposent également des services de ML gérés.
* Cadres de traitement du Big Data : Ces frameworks sont conçus pour gérer des ensembles de données massifs, trop volumineux pour être traités par les bases de données relationnelles traditionnelles. Ils utilisent souvent des techniques informatiques distribuées pour traiter les données en parallèle. Les exemples incluent Hadoop, Spark et Flink.
* Intégration de données et outils ETL : Ces outils facilitent le déplacement et la transformation des données provenant de diverses sources vers un référentiel centralisé. Ils aident à nettoyer, normaliser et préparer les données pour l'analyse. Informatica PowerCenter et Talend en sont des exemples.
* Outils de visualisation et d'exploration des données : Au-delà de la BI, les outils spécialisés se concentrent uniquement sur l'exploration visuelle et la compréhension des données. Ceux-ci peuvent inclure des outils spécifiquement destinés aux données géographiques (SIG), aux graphiques de réseau ou à d'autres types de données spécialisés.
* Systèmes de gestion de bases de données (SGBD) : Bien qu'ils ne soient pas uniquement destinés au Big Data, les SGBD modernes tels que PostgreSQL et MySQL ont évolué pour gérer des ensembles de données plus volumineux et offrir des fonctionnalités qui améliorent les capacités d'analyse des données.
Le logiciel spécifique utilisé dépendra du type de données, de la taille de l'ensemble de données, des tâches analytiques à effectuer et de l'expertise technique des utilisateurs. Souvent, une combinaison de ces types de logiciels est utilisée dans une solution complète de gestion et d’analyse des données.
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