ما هي تحليلات البيانات الكبيرة

ما هي تحليلات البيانات الكبيرة، هذا السؤال الذي يطرحه الكثير من أصحاب الشركات والمبرمجين قبل الشروع في العمل على أجهزة المؤسسات، في نجاح أي عمل مؤسساتي يعتمد على فهمنا التام لهذه المسألة حتى يسير العمل بشكل جيد ونجني ثماره، وفي مقالنا اليوم عبر  سنتعرف على تحليلات البيانات الكبيرة ومفهوم البيانات الكبيرة، كما سنتكلم عن مصادرها وأهميتها وطرق إدارتها إضافة إلى التعريف بأهم البرامج التي تعمل معها والتوسع في شرح كل ما يهم قرائنا الأعزاء.

تعريف البيانات الكبيرة

مصطلح البيانات الكبيرة  يتم إطلاقه على مجموعات البيانات التي تتجاوز بحجمها ونوعها قدرة قواعد البيانات التقليدية العلائقية في التقاطها لللبيانات وحسن إدارتها والقدرة على معالجتها بالوقت القياسي، ويتضمن مفهوم البيانات الكبيرة عدة خصائص منفردة بالتميز من حيث كبر حجمها وسرعتها العالية وتنوعها،  وعملياً فإن معظم المنظمات والمؤسسات والشركات  لديها بياناتها الكبيرة، لكن الأهم من امتلاكها هو شرح طريقة تسخيرها كي نتمكن من استخراج القيمة منها، و عادة ما يقود الذكاء الاصطناعي إلى تعقيد البيانات وذلك من خلال الأشكال والمصادر الجديدة للبيانات، وتأتي البيانات كبيرة في كل ما نستخدمه يومياً مثل أجهزة الفيديو والصوت والشبكات إضافة إلى سجل الملفات وتطبيقات المعاملات وخدمات الويب والوسائط الاجتماعية وغيرها من الأشياء المنتشرة حولنا بشكل واسع.

ما هي تحليلات البيانات الكبيرة

مصطلح تحليلات البيانات الكبيرة يرمز إلى استخدام التقنيات التحليلية المتقدمة لتبسيط مجموعة البيانات الكبيرة والمتنوعة،  والتي تتضمن البيانات المنظمة وشبه المنظمة والغير منظمة من مصادرها المختلفة وأحجامها المختلفة ابتداءاً من تيرابايت إلى زيتابايت، ويساهم تحليل البيانات الكبيرة بالقدرة على اتخاذ القرار بشكل أسرع للباحثين أو المحللين أو أصحاب الأعمال فيما يخص البيانات التي لم يكن بمقدورهم الوصول إليها بسبب تعقيدها وعدم تنظيمها، وتتسم التحليلات البيانية الكبيرة بتنوعها وتقدمها والتي يمكن لأصحاب المؤسسات والشركات استخدامها كالتحليلات التنبؤية وتحليلات النصوص والتعلم الآلي و الاستحصال على البيانات بعد معالجتها وغيرها من التحليلات التي تساعد أصحاب المؤسسات على اكتساب الرؤى الجديدة، وتكون مهمة هذه التحليلات الأساسية هو تفحص أكبر كمية من البيانات للبحث داخلها واكتشاف أنماطها المختلفة والارتباطات فيما بينها والرؤى الجديدة وتطوير الرؤى القديمة، وهذا الأمر من شأنه أن يوفر الجهد ويكرس الكفاءة بعكس حلول الذكاء التقليدي فيما يخص الأعمال.

مصادر البيانات الكبيرة

معرفة مصادر البيانات الكبيرة هي خطوة ضرورية واستباقية قبل الشروع في استخراج البيانات القيمة والأفكار المتضمنة في البيانات الضخمة بعد القيام بتحليلها، فالبيانات الكبيرة كما ذكرنا سابقاً موجودة في أماكن مختلفة ويجب الحصول عليها وتصنيفها بشكل جيد كي لا نهدر الوقت في البحث عنها لاحقاً ونخسر الكثير والكثير من الثروات، وهذا الأمر يحتم على كل شركة أو مؤسسة تصبو إلى النجاح أن يكون لديها المعرفة والإدراك التام لكل مصادر البيانات المختلفة المتاحة وكيفية التنقل بينها، وفيما يلي نذكر لكم أهم المصادر لهذه البيانات.

الوسائط كمصدر للبيانات الكبيرة

بشكل عام تعتبر الوسائط أهم مصدر للبيانات الكبيرة والأكثر شيوعاً من حيث أنه يوفر الرؤية القيمة حول كل ما يهم المستهلك ويشد انتباهه ويحفز الرغبة لديه في هذا المنتج أو ذاك، ويرجع ذلك إلى كونه يبث ذاتياً دون الحاجة إلى البحث عنه متخطياً كل العوائق المادية التي غالباً ما تحول دون وصول الفئات المستهدفة إلى مبتغاها، وتشمل الوسائط كل المواد التعريفية التي تهم المستهلك مثل الصور والفيديوهات والتسجيلات الصوتية والتي غالباً ما نراها على ما يعرف بمواقع التواصل الإجتماعي مثل Facebook و Twitter و YouTube و Instagram وGoogle.

السحابة كمصدر للبيانات الكبيرة

في العصر التقني الحديث تغلبت غالبية الشركات على مصادر بياناتها التقليدية بتحويلها إلى بيانات تعتمد على السحابة، حيث أن التخزين السحابي يمتاز باستيعابه كل أنواع  البيانات سواء كانت المنظمة أو الغير مهيكلة كما أنه يوفر للأعمال المعلومات المطلوبة  في الوقت الفعلي إضافة إلى تأمين الرؤى عند الطلب، وأهم سمة من سمات السحابة بالنسبة للحوسبة السحابية هي المرونة والقابلية للتوسع إضافة إلل قدرتها العالية على تخزين البيانات الكبيرة ومصادرها عبر الشبكات والخوادم، وهذا ما يجعل منها الاستطاعة على توفير مصدر للبيانات يكون فعال واقتصادي.

الويب كمصدر للبيانات الكبيرة

تعتبر شبكات الويب العامة مصدراً مهم للبيانات الكبيرة من حيث انتشارها الواسع وسهولة الوصول إليها، إضافة إلى توفيرها الرؤية الإعلامية المجانية والسرعة في التلبية المتوافرة على محركات البحث كخدمة الويب عبر الانترنت مثل السيرة الذاتية وغيرها، وتتضمن ضخامة الويب هذه قابليتها للاستخدام السهل والمتنوع إضافة إلى كونها مفيدة بشكل خاص لتلك الشركات حديثة الولادة والشركات الصغيرة والشركات المتوسطة، وهذا من شأنه أن يمنح لهذه الشركات أن تطور من ذاتها تلقائيا للمضي قدماً.

الإنترنت كمصدر للبيانات الكبيرة

ويعتبر أحد المصادر المهمة للبيانات والتي يتداولها أغلبية الناس هو الإنترنت ومحركات البحث عليه، حيث أنه يشكل المحتوى الخاص به والبيانات المُنشأة آليًا داخله المصدر المهم والقيم لتلك البيانات الكبيرة، وعادة ما يتم إنشاء كل هذه البيانات من أجهزة الاستشعار المختلفة والمتصلة بشكل مباشر مع الأجهزة الإلكترونية، والتي تعتمد قدرتها على توفير المعلومات الأدق في زمن قياسي للاستفادة منها بشكل فعال، وفي وقتنا الحالي يتم استخدام الانترنت في كل مكان في العالم وبشكل ضخم جداً في كل الأجهزة المتاحة من أحهزة الحاسب إلى الهواتف الذكية والأجهزة الطبية وعدسات الكاميرات وألعاب الفيديو وغيرها الكثير والكثير.

قواعد البيانات كمصدر للبيانات الكبيرة

فكل شركة أو مؤسسة تعتمد على قواعد البيانات لتلبية حاجات مؤسساتهم أو شركاتهم والنمو فيها نحو الأفضل، وفي الوقت الحالي في ظل التقدم التقني وأتمتة المعلومات تسعى كل الشركات إلى الدمج بين قواعد البيانات التقليدية وتلك الحديثة بهدف الحصول على أضخم البيانات ذات الصلة بالعمل المؤسساتي الناجح، ويعد هذا التكامل الحديث هو النموذج الهجين الجديد الذي يمهد لنمو استثمارات عملاقة بتكاليف أقل من حيث البنى التحتية لتكنولوجيا المعلومات، كما أنه يقوم بنشر القواعد البياناتية بهدف نشر قواعد الذكاء التي ستتمخض عنها تحقيق الأرباح في الأعمال المنشأة، وتتطلب قواعد البيانات المطلوبة هذه إحضارها من عدة مصادر للبيانات المعروفة بشكل واسع  مثل MS Access و DB2 و Oracle و SQL و Amazon Simple وغيرها، وبالرغم من التعقيد الذي يعلمها إلا أنه يمكن حل هذه التعقيدات إذا تمكنت المؤسسات من من تضمين كل الاعتبارات الضرورية لجمع البيانات الكبيرة، إضافة إلى تضمين مصادر البيانات الأساسية ذات الصلة والقيام بنشرها بما يتناسب مع أهدافها الفعلية.

اقرأ أيضًا

أهمية تحليلات البيانات الكبيرة

عادة ما تساعد تحليلات البيانات الكبيرة كل المنظمات و المؤسسات على تسخير كل ما تملكه من بيانات وتوظيفها في خدمة الفرص الجديدة المتاحة والتعريف بشرح طريقة استخدامها المثلى، وهذا الأمر من شأنه تحريك الأعمال داخل المؤسسة ودفعه نحو الأفضل عن طريق تحفيز الذكاء لدى الأشخاص والعمل لديهم بكفاءة عالية والذي يثمر عنه النجاح في المؤسسة من جانب عملها وأرباحها وإرضاء العملاء، وفي ما يلي نقدم لكم أهم النقاط التي تترتب على ذلك والتي من تحليلات بيانات الكبيرة مهمة للغاية وهي الآتي

• تقليل التكاليف. حيث أن تقنيات تحليلات البيانات الكبيرة مثل Hadoop والتحليلات  الأخرى المستندة إلى مصادر البيانات مثل السحابة، توفر العديد من المزايا الضخمة بما يخص التكلفة وخاصةً عندما يتعلق الأمر بتخزين أكبر الكميات الممكنة من البيانات.
• اتخاذ القرارات وذلك بفضل التحليلات التي يجريها جنباً إلى جنب مع تحليل المصادر الجديدة للبيانات والذي من شأنه جعل اتخاذ القرارات أسرع وأفضل.
• إنتاج أفضل فتحليل البيانات يتيح القدرة على قياس ومعرفة احتياجات العملاء ورضاهم عن عن التعامل بشكل أوضح وبالتالي منحهم أفضل ما يتمنون توفره في المنتجات الخاصة بهم وهذا من شأنه زيادة الإنتاجية والتوسع في مجال الخدمات.

إدارة البيانات الكبيرة

تختلف تقنيات إدارة البيانات الكبيرة من بيئة إلى أخرى في حين أن جميعها تهدف إلى تحليل البيانات الكبيرة للاستفادة منها، وبشكل عام توجد عدة أنواع من التكنولوجيا تعمل معًا للحصول على أقصى قيمة من المعلومات المستخرجة بعد التحليل للبيانات وإدارتها بشكل مثالي، وفيما يلي نتكلم عن أهم هذه التقنيات المتبعة وسنشرحها بشكل موسع كل على حدة.

تقنية التعلم الآلي

يعتمد التعلم الآلي على مجموعة محددة من ما يعرف باسم الذكاء الاصطناعي والذي يهدف إلى تدريب الآلة على التعلم، وهو تقدم تقني من شأنه إنتاج النماذج السريعة التلقائية والتي تساعد بشكل كبير وفعال بتحليل البيانات الكبيرة مهما بلغ حجمها وتفكيك التعقيد المحيط بها لتدم لنا أفضل النتائج بأسرع وقت ممكن وبدقة عالية جداً، وهذا ما يمنح المؤسسة افضل الفرص في توقع الأفضل في الأمور الأكثر ربحاً وتجنب المخاطرة.

تقنية إدارة البيانات

وهذا يتطلب وجود البيانات ذات الجودة العالية المأخوذة من مصادرها الموثوقة حتى نتمكن من تحليلها بشكل موثوق ودقيق، فتدفق البيانات محكوم بالاستمرارية داخل المؤسسة وخارجها وهذا يحتم علينا إنشاء العمليات القابلة للتكرار بهدف بناء معايير الجودة لكافة البيانات وطرق الحفاظ عليها بشكل آمن،ويتم ذلك عن طريق إنشاء البرامج الكفيلة بإدارة البيانات بالشرح طريقة المثلى للوصول إلى الأهداف المنشودة. تقنية التنقيب عن البيانات

فبعد الحصول على المعلومات من مصادرها الموثوقة يجب تحديد التقنية المناسبة لاستخراجها وفحص أكبر كمية منها لاكتشاف الأنماط المختلفة فيها في وسط فوضى عارمة بسبب كثافة البيانات، ولذلك نحن بحاجة لاستخدام تقنية التنقيب عن المعلومات الذي يقوم باستخراج البيانات من وسط الضوضاء الحاصلة من الفوضى داخل البيانات الضخمة، كما يعمل أيضاً على تصنيف البيانات وتحديد البيانات ذات الصلة والمهمة ويقوم بحفظها وتنظيمها والعمل عليها واستخدامها في تسريع عملية اتخاذ القرارات المستنيرة.

تقنية هادوب

وهي تقنية عمل مفتوحة المصدر والتي تتيح للمؤسسات تخزين أكبر كميات ممكنة من البيانات إضافة إلى تشغيل التطبيقات المختلفة على عدة مجموعات من الأجهزة السلعية، ومع مرور الوقت وبفضل جودتها وكونها مفتوحة المصدر أصبحت هذه التقنية أساسية ومنتشرة بشكل واسع في ممارسة الأعمال التجارية والتعامل مع كافة البيانات بأحجامها وأنواعها المختلفة ومعالجتها بشكل، ومن الميزات الإضافية لهذه التقنية مفتوحة المصدر هي أنها مجانية إضافة إلى استخدامها الأجهزة السلعية في تخزينها لكميات البيانات الكبيرة.

تقنية تحليلات البيانات من الذاكرة

فسابقاً كان تحليل البيانات يعتمد غالباً على البرامج الموجودة على محرك الأقراص الثابتة والتي تأخذ شكل أبسط وأقل سرعة، بينما باستخدام تقنية تحليل البيانات من ذاكرة النظام يساهم بشكل فعال في استخلاص الرؤى الفورية من البيانات الخاصة بك وتمكينك من العمل عليها بسرعة عالية، كما أن  هذه التقنية تمتلك القدرة على إزالة الزمن الانتقالي بين البيانات التحضيرية والمعالجة التحليلية والعمل على اختبار أعمال وأشياء جديدة إضافة إلى إنشاء النماذج عنها، وبشكل عام يمكن القول أن هذه التقنية تساعد المؤسسات على تفعيل أنماط جديدة وسيناريوهات تحليل متكررة وأكثر فاعلية.

تقنية التحليلات التنبؤية

وهذه التقنية تساعد على تحديد النظرة المستقبلية للمؤسسات  والتي في عملها التحليلي على الخوارزميات الإحصائية وتقنية التعلم الآلي بهدف وضع رؤية مستقبلية محتملة للنتائج بناءاً ما نمتلك من البيانات التاريخية المختلفة، ويتعلق هذا الأمر برمته حول تقديم أفضل التقييمات لما قد يحدث في المستقبل القريب أو البعيد للمؤسسة مما يحفز الثقة لدى المؤسسات من حيث أنها تتخذ أفضل القرارات التجارية،  ومن أهم التطبيقات المطبقة فعلياً والأكثر انتشاراً فيما  التحليلات التنبؤية هو اكتشاف الاحتيال وتحديد المخاطر المحتملة وإجراء العمليات داخل المؤسسة و إدارة التسويق في المستقبل للحصول على أفضل النتائج وتطوير المؤسسة.

تقنية التنقيب عن النص

وتمتاز تقنية التنقيب عن النص بإمكانية تحليل البيانات النصية من مواقع الويب جداول التعليقات الكتب الإلكترونية  إضافة إلى المصادر النصية الأخرى وذلك بهدف الكشف عن تلك الأفكار التي لم تكن مرئية أو لم تلاحظها من قبل، وتستخدم هذه التقنية عدة أنماط وتقنيات مختلفة مثل تقنية التعلم الآلي أو تقنية معالجة اللغة بهدف تمشيط المستندات إضافة إلى رسائل البريد الإلكتروني واستطلاعات الرأي والمدونات داخل التطبيقات  وموجزات Twitter والذكاء التنافسي وغيرها من التقنيات، وتساعدك هذه التقنية في تحليل أكبر كمية من المعلومات ويساعد أيضاً على اكتشاف موضوعات جديدة وتوسيع مفهوم مصطلح العلاقات.

شاهد أيضاً

برامج تحليلات البيانات الكبيرة

كما شاهدنا سابقاً أن إن إدارة تحليلات البيانات الكبيرة تساهم في تحليل البيانات لاستخراج الأفضل منها لعمل المؤسسة وحفظها وجدولتها، وحتى تتم العملية بنجاح فهي تحتاج إلى البرامج الضامنة لعملية التحليل والتي تسمى أيضاً أدوات تحليل البيانات، والتي تضمن العثور توجهات السوق وأهم تفضيلات العملاء فيما يخص متطلباتهم وغير ذلك من المعلومات المهمة، وفيما يلي نذكر لكم بعض اهم هذه البرامج والأدوات المستخدمة ونتكلم ميزاتها بشكل موسع كل على حدة.

برنامج Xplenty

يعمل هذا البرنامج القائم على السحابة بتوفير خطوط أنابيب البيانات المرئية الدقيقة لتبسيط تدفق البيانات الآلية عن طريق مجموعة كبيرة من المصادر والوجهات، والتي تتيح لك تنظيف البيانات وامكانية تطبيعها وسهولة تحويلها مع الالتزام بأفضل ممارسات الامتثال، ومن أبرز سماته هي إمكانية عرض تحويل البيانات الأقوى والخالي من الرموز وغيرها على النظام الأساسي للبرنامج كما يتيح موصل Rest API سحب البيانات المطلوبة من أي مصدر آخر يحتوي على Rest API، إضافة إلى مرونة الوجهة  عند إرسال البيانات إلى قواعدها ومستودعات البيانات ويساهم في التركيز على الأمان وذلك عن طريق تشفير وإخفاء البيانات وحفظها آمنة بهدف تلبية متطلبات الامتثال.

برنامج Atlas.ti

والذي يعتبر برنامج بحث شامل وأداة تحليلات البيانات الكبيرة هذه تمنحك وصولاً شاملاً إلى عدة مجموعات كبيرة كاملة من الأنظمة الأساسية، كما أنه يمكنك استخدامه للقيام بتحليل بعض البيانات النوعية إضافة إلى بحث الأساليب المختلطة في كافة الأبحاث الأكاديمية أو السوقية وتجربة المستخدم ومن أهم سماته هو إمكانية تصدير كافة المعلومات عن كل مصدر من المصادر للبيانات، كما أنه يوفر الشرح طريقة المتكاملة الأمثل في التعامل مع بياناتك إضافة إلى المرونة  فهو يسمح لك مثلاً إعادة تسمية أي رمز متواجد في منطقة الهامش ويساعدك على التعامل مع أضخم المشاريع التي تحتوي على المستندات الكثيرة وأجزاء من البيانات المشفرة، ومن الأنظمة الأساسية المدعومة في البرنامج للعمل معها  Mac و Windows و Web و Mobile App.

برنامج التحليلات Zoho

برنامج التحليلات هذا يعتبر أداة هدفها أن توفر التحليل المرئي ولوحة القيادة. حيث أنه يتيح لك توصيل مصادر البيانات المتعددة بما فيها تطبيقات الأعمال ومحركات الأقراص السحابية وقواعد البيانات وغيرها، ومن أهم سماته العمق في تحليل البيانات كما أنه يوفر التعاون في ة والتحليل كما أنه يقوم بتضمين التقارير الموجودة في مواقع الويب وأنواع التطبيقات المختلفة والمدونات وغيرها.

برنامج Microsoft HD Insight

برنامج Azure HDInsigh هي ذاتها خدمة Spark and Hadoop في السحابة والذي يعمل على توفير العروض لسحابة البيانات الكبيرة في بطريقتين  قياسية  ومتميزة، كما أنه يوفر مجموعة من العمل على مستوى المؤسسة لتشغيل عبأ أحمال عمل البيانات الكبيرة الخاصة بهم، ومن سماته أنه يقوم بالتحليلات الموثوقة مع اتفاقية على مستوى الخدمة الرائدة في الصناعة تغيرها، كما أنه يوفر الأمان من خلال المراقبة على مستوى المؤسسات، ويعمل أيضاً على حماية أصول البيانات من مصادرها وتوسيع الأمن الداخلي لها وصون عناصر التحكم في طريق الحوكمة إلى السحابة، ومن جهة أخرى يعتبر منصة عالية الإنتاجية بالنسبة للمطورين والعلماء كما أنه يحقق التكامل مع كافة تطبيقات الإنتاجية الرائدة وأكثر ما يميزه أنك تستطيع نشر Hadoop في السحابة دون الحاجة إلى شراء الأجهزة الجديدة أو دفع أية تكاليف أخرى.

برنامج Skytree

وهذه الأداة البرمجية تعتبر واحدة من أفضل الأدوات التحليل للبيانات الكبيرة والتي تساعد علماء البيانات بشكل فعال في بناء نماذج أكثر دقة وبسرعة عالية كما أنه يسمح بتقديم نماذج عن تعلم الآلة التنبؤية بشكل أكثر دقة والتي عادة ما يسهل استخدامها مثل الخوارزميات عالية التحجيم كما يسمح باستخدام الذكاء الاصطناعي بالنسبة لعلماء البيانات ويتيح لهم تصور وفهم منهجي  للمنطق الكامن خلف قرارات تعلم الآلة

عبر واجهة الرسومية للمستخدم والتي تعد سهلة الاستخدام أو عبر الواجهة البرمجية في Java كما أنه مصمم لحل تلك المشكلات التنبؤية وفق إمكانات إعداد البيانات وضمان سهولة الوصول البرمجي إضافة إلى واجهة المستخدم الرسومية

برنامج Talend

ويعمل هذا البرنامج على تبسيط عملية تحليل البيانات الكبيرة  وأتمتة تكامل فيها، كما أن معالجها الرسومي يمنح كود أصلي والذي يسمح بتكامل البيانات الكبيرة وإدارة بياناتها الرئيسية وفحص جودتها، ومن أهم سمات هذا البرنامج أن يقوم بتسريع الوقت المستغرق في تنفيذ مشاريع البيانات كما أنه يبسط استخدام MapReduce و Spark عن طريق إنشاء الكود الأصلي، وتعتبر جودة البيانات فيه أكثر ذكاءً في ظل التعلم الآلي وقدرته على معالجة اللغة الطبيعية وغيرها من الميزات المهمة جداً.

 برنامج Splice Machine

والذي يعني آلة اللصق وهي واحدة من أفضل الأدوات في تحليل البيانات الكبيرة فتصميمها قابل للنقل عن طريق السحابات العامة مثل  AWS و Azure و Google، ومن أهم سماته أنه من الممكن أن يتوسع ديناميكيًا ابتداءاً من بضع العقد إلى آلاف منها لتمكين التطبيقات المختلفة على كل نطاق، كما يقوم معالج Splice Machine بشكل تلقائي بتقييم الاستعلام إلى مناطق HBase المبعثرة، ويساهم أيضا تخفيف الإدارة والنشر بسرعة عالية إضافة إلى تقليل المخاطر كما أنه يساعدك على استهلاك بيانات التدفق السريع والقيام بالتطوير والاختبار ونشر كافة النماذج للتعلم الآلي.

برنامج Apache Spark

والذي يعرف بالشرارة أيضاً وهو واحدة من أقوى برامج تحليلات البيانات الكبيرة المفتوحة المصدر والمجانية، حيث إنه يوفر ما يفوق 80 مشغل عالي المستوى وأفضل الميزات الذين يسهّلون إنشاء التطبيقات المتوازية وهو منتشر جداً في العمل المؤسساتي، ومن أهم سماته هي أنه يساعد على تشغيل التطبيقات في كتلة Hadoop بشكل أسرع  من التشغيل في الذاكرة ب 100 مرة وعلى القرص اسرع بعشر مرات إنها تعمل على توفير السرعة في معالجة الإضاءة وتدعم التحليل المتطور، كما أنها تمتلك القدرة على التكامل مع Hadoop وبياناتها الموجودة إضافة إلى توفيرها لواجهة برمجة التطبيقات المدمجة في Java أو Scala أو Python.

برنامج Plotly

تعد أداة الرسم هذه احدى الأدوات التي تتيح لكافة المستخدمين إنشاء المخططات واللوحات والمعلومات بكل سهولة لمشاركتها عبر الإنترنت، ومن أبرز سماته أنه يمنحك السهولة في تحويل أي حزمة بيانات إلى رسومات أكثر جاذبية وفائدة كما أنه يزود الصناعات التي تخضع للرقابة بكافة المعلومات الدقيقة عن مصادر هذه البيانات وتستقبل الملفات العامة بشكل مجاني.

برنامج Apache Samoa

تعتبر أداة Apache Samoa إحدى أهم أدوات تحليلات البيانات الكبيرة والتي تسمح بتطوير خوارزميات ML الجديدة كما أنه يوفر مجموعة كبيرة من تلك الخوارزميات الموزعة في مهام التنقيب الشائعة عن البيانات والتعلم الآلي.

برنامج Lumify

وهو من الأنظمة الأساسية في عملية دمج وتحليل وتصور هذه البيانات الكبيرة والتي تعتبر واحدة من أفضل أدوات التحليل التي تساعد كافة المستخدمين على اكتشاف مختلف الاتصالات والعلاقات في بياناتهم عن طريق مجموعة من تلك الخيارات التحليلية، ومن أبرز سماتها إنها واحدة من أفضل الأدوات والتي توفر التصورات ثنائية وثلاثية الأبعاد فيما يخص الرسم البياني مع مجموعات متنوعة من تلك التخطيطات التلقائية كما أنها توفر أيضاً مجموعات أخرى من أفضل الخيارات التي تقوم بتحليل الروابط بين الكيانات المختلفة القائمة على الرسم البياني، وعادة يأتي مع معالجة الاستيعاب المحددة مع عناصر الواجهة داخل المحتوى النصي ومقاطع الفيديو والصور، كما أنه يمتلك ميزة المساحات التي تتيح لك تنظيم العمل في مجموعات مختلفة من المشاريع أو مساحات العمل حيث أنه بني على تقنيات البيانات الكبيرة المعرضة للتجربة والقابلة للتطوير.