* Data Warehousing e Data Lakes: Questi sono sistemi progettati per la memorizzazione e la gestione di grandi volumi di dati strutturati e non strutturati da varie fonti. Il software associato a questi include strumenti per l'ingestione dei dati, la trasformazione e il caricamento (ETL), nonché motori di query e sistemi di catalogazione dei dati. Esempi includono Snowflake, Databricks e Amazon S3.
* Business Intelligence (BI) Strumenti: Questi strumenti vengono utilizzati per analizzare i dati e creare visualizzazioni per supportare il processo decisionale aziendale. Spesso si collegano ai data warehouse o ai laghi di dati e forniscono funzionalità come dashboard, reporting e rilevamento dei dati. Gli esempi includono Tableau, Power BI e Qlik Sense.
* Piattaforme di data mining e apprendimento automatico (ML): Queste piattaforme forniscono strumenti e algoritmi per scoprire modelli, fare previsioni e costruire modelli dai dati. Sono spesso utilizzati per compiti come l'analisi predittiva, la segmentazione dei clienti e il rilevamento delle frodi. Esempi includono Tensorflow, Pytorch e Scikit-Learn. I fornitori di cloud offrono anche servizi ML gestiti.
* Framework di elaborazione dei big data: Questi framework sono progettati per gestire enormi set di dati troppo grandi per essere elaborati da database relazionali tradizionali. Spesso impiegano tecniche di elaborazione distribuite per elaborare i dati in parallelo. Esempi includono Hadoop, Spark e Flink.
* Integrazione dei dati e strumenti ETL: Questi strumenti facilitano il movimento e la trasformazione dei dati da varie fonti in un repository centralizzato. Aiutano a pulire, standardizzare e preparare i dati per l'analisi. Informatica PowerCenter e Talend sono esempi.
* Strumenti di visualizzazione e esplorazione dei dati: Oltre alla BI, gli strumenti specializzati si concentrano esclusivamente sull'esplorazione visiva e la comprensione dei dati. Questi possono includere strumenti specifici per dati geografici (GIS), grafici di rete o altri tipi di dati specializzati.
* Sistemi di gestione del database (DBMS): Sebbene non esclusivamente per i big data, moderni DBM come PostgreSQL e MySQL si sono evoluti per gestire set di dati più grandi e offrire funzionalità che migliorano le capacità di analisi dei dati.
Il software specifico utilizzato dipenderà dal tipo di dati, dalle dimensioni del set di dati, dalle attività analitiche da eseguire e dalla competenza tecnica degli utenti. Spesso, una combinazione di questi tipi di software viene utilizzata in una soluzione completa di gestione dei dati e analisi.
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