การวิเคราะห์ข้อมูลจะให้ผลลัพธ์สูงสุดเสมอในบางเงื่อนไข เทคนิค เครื่องมือ และขั้นตอนต่างๆ สามารถช่วยในการแยกส่วนข้อมูล โดยสร้างเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้ หากเรามองไปยังอนาคตของการวิเคราะห์ข้อมูล เราสามารถคาดการณ์แนวโน้มล่าสุดบางอย่างในเทคโนโลยีและเครื่องมือที่ใช้เพื่อครอบงำพื้นที่ของการวิเคราะห์:
1. ระบบการปรับใช้แบบจำลอง
2. ระบบการแสดงภาพ
3. ระบบวิเคราะห์ข้อมูล
1. ระบบการปรับใช้แบบจำลอง:
ผู้ให้บริการหลายรายต้องการจำลองโมเดล SaaS ในองค์กร โดยเฉพาะสิ่งต่อไปนี้:
– โอเพนซีพียู
– ยัท
– Domino Data Labs
นอกจากนี้ ความต้องการสำหรับการปรับใช้โมเดล ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับรหัสการจัดทำเอกสารก็มีให้เห็นเช่นกัน ในขณะเดียวกัน ก็อาจคาดหวังได้ว่าจะเห็นระบบควบคุมเวอร์ชันที่เหมาะกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล ซึ่งให้ความสามารถในการติดตามเวอร์ชันต่างๆ ของชุดข้อมูล
2. ระบบการแสดงภาพ:
การแสดงภาพข้อมูลอยู่ในขอบเขตของการถูกครอบงำโดยการใช้เทคนิคเว็บ เช่น ระบบจาวาสคริปต์ โดยพื้นฐานแล้ว ทุกคนต้องการสร้างการแสดงภาพแบบไดนามิก แต่ไม่ใช่ทุกคนที่เป็นนักพัฒนาเว็บ หรือไม่ใช่ทุกคนที่มีเวลาเขียนโค้ด JavaScript แน่นอนว่าบางระบบได้รับความนิยมอย่างรวดเร็ว:
โบเก้:
ไลบรารีนี้อาจถูกจำกัดไว้สำหรับ Python เท่านั้น อย่างไรก็ตาม มันยังให้ความเป็นไปได้ที่ชัดเจนสำหรับการนำไปใช้อย่างรวดเร็วในอนาคต
พล็อต:
การจัดเตรียม APIs ใน Matlab, R และ Python เครื่องมือการแสดงข้อมูลนี้ได้สร้างชื่อให้กับมันและปรากฏอยู่ในเส้นทางสำหรับการนำไปใช้ในวงกว้างอย่างรวดเร็ว
นอกจากนี้ 2 ตัวอย่างนี้เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น เราต้องคาดหวังที่จะเห็นระบบที่ใช้ JavaScript ซึ่งให้ APIs ใน Python และค่าคงที่ R สำหรับการพัฒนาเนื่องจากเห็นการยอมรับอย่างรวดเร็ว
3. ระบบวิเคราะห์ข้อมูล:
ระบบโอเพ่นซอร์สเช่น R ที่มีระบบนิเวศที่สมบูรณ์อย่างรวดเร็วและ Python ที่มีห้องสมุดและหมีแพนด้าของ scikit-learn; ดูเหมือนจะยืนหยัดในการควบคุมพื้นที่การวิเคราะห์ต่อไป โดยเฉพาะอย่างยิ่ง บางโปรเจ็กต์ในระบบนิเวศของ Python นั้นเติบโตเต็มที่สำหรับการนำไปใช้อย่างรวดเร็ว:
บีคอลซ์:
ด้วยการให้ความสามารถในการประมวลผลบนดิสก์มากกว่าในหน่วยความจำ โปรเจกต์ที่น่าตื่นเต้นนี้มีเป้าหมายในการค้นหาฟิลด์ตรงกลางระหว่างการใช้อุปกรณ์ในเครื่องสำหรับการคำนวณในหน่วยความจำและการใช้ Hadoop สำหรับการประมวลผลแบบคลัสเตอร์ ดังนั้นจึงเป็นโซลูชันที่เตรียมไว้ในขณะที่ขนาดข้อมูลมีขนาดเล็กมาก ต้องการคลัสเตอร์ Hadoop แต่ไม่เล็กมากเพราะจัดการภายในหน่วยความจำ
เปลวไฟ:
ทุกวันนี้ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานกับแหล่งข้อมูลจำนวนมาก ตั้งแต่ฐานข้อมูล SQL และไฟล์ CSV ไปจนถึงคลัสเตอร์ Apache Hadoop เอ็นจิ้นการแสดงออกของ blaze ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้ API คงที่สำหรับการทำงานกับแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เพิ่มความสว่างให้กับภาระการรับรู้ที่จำเป็นโดยการใช้ประโยชน์จากระบบต่างๆ
แน่นอน ระบบนิเวศของ Python และ R เป็นเพียงจุดเริ่มต้น สำหรับระบบ Apache Spark ก็ดูเหมือนจะมีการใช้งานเพิ่มขึ้นเช่นกัน ไม่น้อยเนื่องจากมี APIs ใน R และใน Python ด้วย
จากแนวโน้มปกติของการใช้ประโยชน์จากระบบนิเวศโอเพ่นซอร์ส เรายังสามารถคาดการณ์ได้ว่าจะเห็นการเคลื่อนไปสู่แนวทางที่อิงตามการกระจาย ตัวอย่างเช่น Anaconda จัดเตรียมการกระจายสำหรับทั้ง R และ Python และ Canopy จัดเตรียมเฉพาะการกระจาย Python ที่เหมาะสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล และจะไม่มีใครตกใจหากเห็นการรวมซอฟต์แวร์วิเคราะห์เช่น Python หรือ R ในฐานข้อมูลทั่วไป
นอกเหนือจากระบบโอเพ่นซอร์สแล้ว กลุ่มเครื่องมือที่กำลังพัฒนายังช่วยผู้ใช้ทางธุรกิจสื่อสารกับข้อมูลได้โดยตรง ในขณะเดียวกันก็ช่วยให้พวกเขาสร้างการวิเคราะห์ข้อมูลตามคำแนะนำ เครื่องมือเหล่านี้พยายามแยกขั้นตอนวิทยาศาสตร์ข้อมูลออกจากผู้ใช้ แม้ว่าวิธีการนี้ยังไม่บรรลุนิติภาวะ แต่ก็ให้สิ่งที่ดูเหมือนจะเป็นระบบที่มีศักยภาพมากสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
จากนี้ไป เราคาดหวังว่าเครื่องมือข้อมูลและการวิเคราะห์จะเห็นการประยุกต์ใช้อย่างรวดเร็วในกระบวนการทางธุรกิจหลัก และเราคาดว่าจะใช้สิ่งนี้เพื่อชี้นำบริษัทต่างๆ ไปสู่แนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลสำหรับการตัดสินใจ สำหรับตอนนี้ เราจำเป็นต้องจับตาดูเครื่องมือก่อนหน้านี้ เนื่องจากเราไม่อยากพลาดการดูว่าเครื่องมือเหล่านี้เปลี่ยนโฉมหน้าโลกของข้อมูลอย่างไร
ดังนั้น พบกับความแข็งแกร่งของ Apache Spark ในสภาพแวดล้อมการเติบโตแบบผสานรวมสำหรับวิทยาการข้อมูล นอกจากนี้ สัมผัสประสบการณ์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วยการเข้าร่วมหลักสูตรฝึกอบรมการรับรองด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล เพื่อสำรวจว่าสามารถใช้ทั้ง R และ Spark ในการสร้างแอปพลิเคชันด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณเองได้อย่างไร นี่จึงเป็นภาพรวมที่สมบูรณ์เกี่ยวกับเครื่องมือและเทคโนโลยีชั้นนำที่ครองพื้นที่การวิเคราะห์ในปี 2559