帮助您的公司开始使用大数据的几种工具
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-01-28
在过去的五年中，共和党和民主党竞选活动所倡导的策略将确定下一任总统，并帮助企业提高运营效率，当今许多企业都在努力解决一个大问题：我们如何管理数据？尽管收集起来很容易，但是分析和理解大数据却更加复杂，内部数据可能是来自图表和数据库的结构化数据，也可能是非结构化数据，例如电子邮件中的元数据或文本。有社交媒体数据，从可穿戴设备或其他物联网收集的数据，来自网络流量的数据-清单还在不断增加，这里有一个“大数据”它是将所有不同方面聚集在一起的点，可以全面了解正在发生的事情。
您的企业是否正在努力提出解决方案？
有了所有可用的各种工具，其中有许多是免费的，因此在做出决定之前值得尝试不同的选择，寻找一个可以管理大型和复杂数据集的解决方案也是值得的，这些工具变得如此简单，并且大多数工具都可以免费试用，您只需将数据放入，然后看看会发生什么，工具非常适合对合并预测模型感兴趣的数据分析师，它包含企业准备和分析复杂数据集所需的一切，其片内技术优化了计算资源的使用，使其高效且具有成本效益，工具还将允许使用其R函数库进行高级分析和统计。
这种数据可视化和分析工具可以高效简单地处理数据转换
它结合了统计功能，可以对数据中的模式和趋势进行更深入的分析和探索，这个新工具非常简单，非常适合希望开始使用数据可视化和分析的中小型企业，它提供了一种以合理的价格将分散的信息汇总在一起的简单方法。
超越核心
您可以直接在网上尝试免费试用两个星期，如果要分析数据，则将其放入其中，智能数据发现列表中列出的顶级工具之一，分析巨大的卫生保健数据集的方式，自动评估了100万个变量组合，以确定这三个因素的组合是成本的重要驱动因素，分析还确定了数十种类似的干预措施，并按顺序列出了预期效果，通过针对该组患者采取切实可行的干预措施以提高药物依从性，可以改善成本和结果，分析是自动完成的，并且在两个小时内即可发现，而这需要花费数周或数月的时间才能进行手动分析。
这是云上可用的智能数据发现服务
早期发布和大量的营销努力来提高对这种新型功能的认识，凭借其强大的高级分析功能在该领域处于领先地位。它还提供了免费试用，此外报告还附带了一些不错的视觉效果，SAS视觉分析，这是其称为Viya的新分析和可视化结构的一部分，可以帮助企业理解，预测，创建报告以及对其数据进行文本分析等等。
决策算法：是否有人确定自己是对的？将重要决策信任可能未经独立各方验证的算法是否明智？
数据驱动算法正在做出影响我们生活许多方面的决策，这可能是一个问题，虽然有可能提高效率，从这些技术，它们也可以怀有对弱势群体的偏见或加强结构性歧视，我们需要知道的算法习惯对我们做出重要决定，公众需要了解公共领域使用的算法的偏见和力量。
直到基于算法的决策对个人或组织产生负面影响为止
数据驱动算法用于将大量数据整理成可用信息。但是，数据很混乱，处理过程更是如此。既然如此，人们怎么知道结果是否准确可靠？由于缺乏透明度，愿意花时间来验证算法驱动系统的输出的个人经常会遇到问题，关于原因开发人员不愿意向第三方提供可能被视为商业秘密和专有软件的东西。
数据驱动的策略和商业需要算法透明性
算法透明性的案例研究，为了证明自己的担心，执法部门如何使用数据驱动算法，开始研究使用计算机数据分析来确定囚犯释放后再次犯罪的可能性的利弊，对个人进行低，中或高风险评分可以帮助他们做出住房和治疗决定，确定可以安全地送入限度安全监狱或中途庇护所的人，以及可以从特定心理类型中受益的人关心。
为什么数据科学只是小学数学和写作
事实证明，机器不是非常善于解释数据，由于人们的偏见（而且我们在选择收集的数据和我们提出的问题方面都存在偏见），以及我们的分析可能存在的缺陷，人们对于理解数据仍然至关重要。关键在于找出人与机器之间的正确平衡，我将人与机器的共生体称为半人马智能，人的头脑永远是人的，人们以自己的精湛才能做事-好奇心，创造力和同情心。机器也尽力而为，大规模学习，处理数据并快速回答问题。机器答案需要人为解释才能将相关性转化为因果关系，人们整理数据并选择正确的问题，双方相互促进，半人马座骑着人与人为的智慧浪潮，这是常识，关于大数据可能性的激动之情再次缺乏常识，这种兴奋是有保证的，但仅在认为的情况下，才是人类解释的伴侣，您需要机器和人类智能才能从数据中获得收益。
您还需要人的才智来构建和构建复杂的分布式系统
实践证明这非常困难。它将使许多工程师在未来几年内受雇，数据驱动的失业，然而其他人却不是那么幸运，虽然我认为机器将取代许多人类工作是不可避免的事实，但这并不一定是一件令人愉快的事情，我们应该记住，每台机器在特定方面都有其优势（它具有数据和算法），人类是一门通用的机器，可以同时完成很多事情，但是对于那些不是特别擅长一次完成很多事情的人来说，单用途机器可能会证明是现成的，卓越的替代品。
技术曾经如此，但现在可能从未如此
在过去收入高业务遍及全球的公司几乎总是拥有大量资产和员工，但是拥有巨大市场估值和市场份额的数字公司通常资产很少，也许更具说服力的是，随着像公司拆除旧工业，他们正在使用数据将人们变成功能有限的齿轮，而这些齿轮的收益却很小如果有的话例如，健康保险，残疾等，这只是在提醒我们，当我们进行编码时，尤其是在我们这个日益数据驱动的世界中，我们需要对无论是患病还是患病的生活都保持敏感。
物联网的安全海啸来了，您准备好了吗？
物联网中存在着便利与隐私之间的巨大拉锯战，设备制造商还没有做足够的事情来保护隐私，为物联网的安全海啸做准备的演讲的重点，虽然与物联网相连的设备通常会带来更高的便利性或生产力水平，但它们却带来了新的安全威胁和隐私问题，这是一个通过Wi-Fi连接的芭比娃娃，被证明容易受到黑客攻击，这对儿童安全的明显影响尤其令人恐惧。
大数据和物联网对56％的组织至关重要
但是连接的设备不会很快消失，制造商将继续在其设备中嵌入互联网有两个原因，个原因是它允许制造商在不派遣技术人员的情况下触摸设备并执行更新或更改，从而减少了开销，而且它使他们能够访问目标数据，这可以帮助他们为客户定位更多的商品和服务，一个很大的问题是，在大多数情况下，用户对安全性的考虑不够充分，安全性和隐私性已经很棘手，但是消费者在购买新产品时已经准备好用自己的隐私掷骰子，当消费者看到物联网的潜在便利时，他们通常不会考虑这些设备带来的新威胁。
这是否意味着公司应该在其终端上做更多的事情来保护设备？
芯片和设备制造商需要就可以实施并达成共识的标准进行合作，以提高这些设备的安全性，而且尽管工业互联网协会已经就安全芯片标准进行了一些讨论，但它们尚不可用，芯片制造商需要做更多的证明，以确保芯片是它所说的，并且正在做应该做的事情，他们还需要更多的可见性，以便可以保证何时进行更新并确认确实发生了更新，证明也可能有助于更新周期，制造商通常已经具有更新系统，以适应消费者对新功能的需求，而且有了更好的证明，它可以帮助设备验证这些更新是否来自已知来源。