Vários tipos de software foram desenvolvidos para ajudar os usuários a aproveitar as vastas quantidades de dados que estão sendo coletadas e organizadas hoje. Estes caem amplamente em várias categorias:
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Data Warehousing e Data Lakes: Estes são sistemas projetados para armazenar e gerenciar grandes volumes de dados estruturados e não estruturados de várias fontes. O software associado a estes inclui ferramentas para ingestão de dados, transformação e carregamento (ETL), bem como motores de consulta e sistemas de catalogação de dados. Exemplos incluem floco de neve, banco de dados e Amazon S3.
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Ferramentas de inteligência de negócios (BI): Essas ferramentas são usadas para analisar dados e criar visualizações para apoiar a tomada de decisões de negócios. Eles geralmente se conectam a data warehouses ou lagos de dados e fornecem recursos como painéis, relatórios e descoberta de dados. Exemplos incluem Tableau, Power BI e Qlik Sense.
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Plataformas de mineração de dados e aprendizado de máquina (ML): Essas plataformas fornecem ferramentas e algoritmos para descobrir padrões, fazer previsões e criar modelos a partir de dados. Eles são frequentemente usados para tarefas como análise preditiva, segmentação de clientes e detecção de fraude. Exemplos incluem Tensorflow, Pytorch e Scikit-Learn. Os provedores de nuvem também oferecem serviços gerenciados de ML.
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Big Data Processing Frameworks: Essas estruturas são projetadas para lidar com conjuntos de dados maciços que são grandes demais para serem processados por bancos de dados relacionais tradicionais. Eles geralmente empregam técnicas de computação distribuídas para processar dados em paralelo. Exemplos incluem Hadoop, Spark e Flink.
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Integração de dados e ferramentas ETL: Essas ferramentas facilitam o movimento e a transformação dos dados de várias fontes em um repositório centralizado. Eles ajudam a limpar, padronizar e preparar dados para a análise. Informatica PowerCenter e Talend são exemplos.
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Ferramentas de visualização e exploração de dados: Além do BI, as ferramentas especializadas se concentram apenas na exploração visual e na compreensão dos dados. Isso pode incluir ferramentas especificamente para dados geográficos (GIS), gráficos de rede ou outros tipos de dados especializados.
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Sistemas de gerenciamento de banco de dados (DBMS): Embora não seja apenas para big data, os DBMs modernos, como o PostgreSQL e o MySQL, evoluíram para lidar com conjuntos de dados maiores e oferecer recursos que aprimoram os recursos de análise de dados.
O software específico utilizado dependerá do tipo de dados, do tamanho do conjunto de dados, das tarefas analíticas a serem executadas e da experiência técnica dos usuários. Freqüentemente, uma combinação desses tipos de software é empregada em uma solução abrangente de gerenciamento de dados e análise de análise.
