Инструменты аналитики данных: оптимизация получения информации

По мере увеличения объемов наблюдается увеличение важности аналитики и обработки данных для понимания процессов, поведения покупателей и работы систем. В процессе распространения новых тенденций ключевую роль играют инструменты, способные совершенствовать прогнозирование с помощью расширенных наборов данных. Организациям доступен широкий ассортимент инструментов аналитики данных, от комплексных аналитических платформ до специализированных инструментов и библиотек.

Инструменты партнеров

Корпорация Intel уже давно работает в сфере аналитики. Наши партнерские связи сосредоточены на оптимизации и обеспечении эффективности. Это помогает современным организациям проще и быстрее внедрять новые аналитические стратегии — от прогнозной аналитики и аналитики в режиме реального времени до возможностей расширенной аналитики.

SAP

Уже более десяти лет корпорация Intel сотрудничает с компанией SAP в сфере обеспечения производительности и масштабирования для различных аналитических задач. Внутренняя платформа открытых данных Intel использует СУБД SAP HANA* для ускорения анализа данных, необходимых аналитической системе цепочки поставок.

Корпорация Intel и компания SAP совместно работают над внедрением масштабируемых процессоров Intel® Xeon® и энергонезависимой памяти Intel® Optane™ для оптимизации портфеля программного обеспечения для анализа данных SAP, начиная с SAP HANA* и SAP Analytics и заканчивая продвинутыми аналитическими возможностями SAP Leonardo. Это помогает увеличить объем памяти и ускорить запуск крупных аналитических задач.

Oracle

Занимая лидирующие позиции в области систем управления базами данных, компания Oracle обеспечивает необходимые ресурсы для смешанных рабочих нагрузок онлайн-обработки транзакций, а также потоковой аналитики в реальном времени из широкого спектра источников данных. Совместные усилия Intel и Oracle на протяжении более 20 лет способствовали расширению возможностей базы данных Oracle в масштабах предприятия в контексте производительности и масштабируемости, особенно в сфере распределенной аналитики в реальном времени. База данных Oracle использует ячеистую архитектуру масштабируемых процессоров Intel® Xeon® для повышения производительности аналитических рабочих нагрузок.

Microsoft* SQL Server

Microsoft* SQL Server предлагает расширенные возможности аналитики в базе данных для функций оперативной и прогнозной аналитики в режиме реального времени. Корпорации Microsoft и Intel проделали большую работу по внедрению этих возможностей в рамках Microsoft* SQL Server. Готовность ИТ-инфраструктуры к различным типам и размерам бизнеса обеспечивается благодаря эталонным образцам с проверенными и оптимизированными стеками аппаратного и программного обеспечения на базе масштабируемых процессоров Intel® Xeon®.

SAS

Компания SAS предлагает надежную аналитическую платформу с решениями для различных типов рабочих нагрузок. В результате сотрудничества SAS и Intel пользователи получают корпоративную среду с более высокой производительностью и условиями для обоснованного принятия решений.

Партнеры работают над оптимизацией решений SAS для аналитики в оперативной памяти с помощью масштабируемых процессоров Intel® Xeon® и твердотельных накопителей Intel® Optane™. Оптимизированная производительность позволяет предприятиям использовать полный спектр аналитических стратегий, от интеллектуального анализа данных и прогнозирования до прогнозного и описательного моделирования.

Cloudera

Компания Cloudera предлагает корпоративные решения для аналитики больших данных и управления ими на базе Apache Hadoop. Оптимизируя технологии Intel® для центров обработки данных, Cloudera популяризует технологии с открытым исходным кодом Hadoop среди корпоративных клиентов.

Дистрибутив Cloudera для Hadoop (CDH) дополняет функции бизнес-аналитики с помощью прогнозной аналитики, которая обеспечивает прогнозирование на основе данных. Аппаратные и программные оптимизации Intel® упрощают анализ данных с помощью Hadoop благодаря широкому спектру приложений и вариантов использования.

Специализированные инструменты

В дополнение к технологиям платформы аналитики данных многие организации используют специализированные инструменты с высокой степенью оптимизации для выполнения определенных функций.

Инструменты визуализации
Одним из важнейших элементов аналитики является формирование отчетов. Инструменты визуализации данных оптимизируют формирование визуальных и графических отчетов из нескольких источников данных, упрощая создание диаграмм, графиков и других наглядных представлений аналитических данных для бизнес-аналитики.

• Tableau. Tableau предлагает набор инструментов визуализации данных, позволяющий быстро формировать наглядные представления больших данных. Этот инструментарий обеспечивает визуализацию в реальном времени, интеграцию с такими языками, как Python* и R, а также программное обеспечение для управления базами данных.
• Qlik. Ассортимент решений Qlik для бизнес-аналитики включает Qlikview, продвинутое программное обеспечение для визуализации данных, и Qlik Sense, аналитическую платформу нового поколения, использующую расширенные интеллектуальные возможности.

Анализ журналов
Аналитическая деятельность ИТ-отдела часто сосредоточена вокруг анализа записей журналов для целей принятия решений на основе данных. Мониторинг журналов с помощью специализированного программного обеспечения для анализа данных позволяет упростить понимание взаимодействия инфраструктуры, систем и приложений, а также поиск возможных вариантов для улучшения текущего состояния.

• Splunk. Splunk предоставляет интегрированные информационные панели для анализа данных и инструменты для устранения неполадок, которые упрощают обнаружение и решение технологических проблем. Функционирование этих инструментов основано на анализе больших объемов данных журналов в режиме реального времени.

Машинное обучение
Одни из наиболее впечатляющих достижений в области аналитики и технологий обработки данных связаны с искусственным интеллектом (ИИ) и машинным обучением. Расширенная аналитика с помощью автоматизированных систем искусственного интеллекта упрощает моделирование данных для автоматического получения информации и прогнозов, основанных на данных.

• H2O. Платформа искусственного интеллекта H2O работает без использования драйверов и помогает более широкому кругу сотрудников расширять аналитические возможности с помощью машинного обучения и искусственного интеллекта. H2O имеет возможность интеграции со Spark, R и Python* и работает в контексте существующей инфраструктуры.
• DataRobot. Платформа искусственного интеллекта DataRobot оптимизирует создание комплексных корпоративных приложений искусственного интеллекта и машинного обучения.

Платформы и инструменты для искусственного интеллекта Intel®

Современные передовые стратегии аналитики основаны на технологиях искусственного интеллекта, включая глубокое обучение и нейронные сети. Корпорация Intel предлагает несколько оптимизаций для популярных платформ глубокого обучения, которые ускоряют разработку и обучение моделей искусственного интеллекта.

Средства оптимизации Intel® для платформ глубокого обучения

Корпорация Intel работает с несколькими популярными платформами глубокого обучения, которые предоставляют специалистам по обработке данных, разработчикам и исследователям высокоуровневый язык программирования для создания, обучения и валидации глубоких нейронных сетей.

• Средство оптимизации Intel® для TensorFlow* обеспечивает оптимизацию популярной платформы глубокого обучения TensorFlow с открытым исходным кодом для масштабируемых процессоров Intel® Xeon®. Это помогает специалистам по обработке данных и высокопроизводительным вычислительным системам решать новые бизнес-задачи и проводить научные исследования.
• Средство оптимизации Intel® для Caffe* повышает производительность популярной платформы Caffe на процессорах Intel®. Caffe — это система глубокого обучения, запускаемая на высокопроизводительных вычислительных кластерах для реализации решений искусственного интеллекта.
• Платформа Apache MXNet совершенствует модели компьютерного зрения с помощью оптимизации формирования логических выводов и повышения эффективности квантования.

Средства оптимизации Intel® для нейронных сетей¹

• Программное средство оптимизации Intel® для PyTorch* позволяет использовать преимущества аппаратного обеспечения Intel® и технологии Intel® Deep Learning Boost в библиотеке Intel® Math Kernel Library для глубоких нейронных сетей (Intel® MKL-DNN).
• Платформа PaddlePaddle создана на базе библиотеки Intel® Math Kernel Library для глубоких нейронных сетей и обеспечивает высокую производительность на масштабируемых процессорах Intel® Xeon®, а также широкий набор инструментов для разработчиков ИИ.

Средства оптимизации Intel® для платформ обработки больших данных

• Программные средства Intel® для систем обработки больших данных и аналитики помогают быстро и легко запускать приложения на высокопроизводительных вычислительных системах. Средства оптимизации инструментов и методик Intel® для больших данных поддерживают такие популярные платформы, как Apache Hadoop* и Apache Spark*.
• Распределенная и масштабируемая платформа глубокого обучения с открытым исходным кодом BigDL для Apache Spark обеспечивает встроенную поддержку функций глубокого обучения с помощью процессоров Intel® Xeon®.

Программные библиотеки Intel®¹

С помощью программных библиотек разработчики могут получить доступ к необходимым совместимым инструментам для ускорения разработки приложений. Библиотеки Intel® призваны помочь разработчикам аналитических решений и приложений с помощью новейших компиляторов, библиотек производительности, параллельных моделей и высокопроизводительных решений Python*:

• Компилятор Intel® C++ Compiler позволяет создавать код, использующий преимущества большого количества ядер и встроенных технологий в платформах на базе процессоров Intel®. 
• Компилятор Intel® Fortran Compiler позволяет создавать высокопроизводительные приложения за счет генерирования оптимизированного кода для процессоров Intel® Xeon® Scalable и Intel® Core™.
• Дистрибутив Intel® для Python* помогает разработчикам ускорять приложения Python* и базовые вычислительные пакеты с минимальными изменениями кода или без необходимости таких изменений.
• Библиотека Intel® Math Kernel Library (Intel® MKL) — это готовая математическая библиотека, помогающая ускорить процедуры разработки и повысить производительность приложений. Эта библиотека помогает оптимизировать код для каждого семейства процессоров Intel® с минимумом затрат усилий для будущих поколений процессоров.
• Библиотека Intel® Data Analytics Acceleration Library (Intel® DAAL) помогает ускорить разработку высокопроизводительных приложений для изучения данных. Эта библиотека обеспечивает более быстрое и качественное прогнозирование и анализ больших наборов данных, используя доступные вычислительные ресурсы.
• Библиотека Intel® Integrated Performance Primitives (Intel® IPP) включает готовые функции для целевых областей, оптимизированные для разнообразных архитектур Intel®.
• Библиотека Intel® Threading Building Blocks (Intel® TBB) — это популярная библиотека C++ для параллельного программирования в общей памяти и гетерогенных вычислений (программирование для внутренних узлов с распределенной памятью).

Унификация программирования с Intel® oneAPI¹

Аналитические рабочие нагрузки становятся все более разнообразными. Унифицированный интерфейс программирования Intel® oneAPI поддерживает несколько аппаратных конфигураций и архитектур без необходимости перепрограммирования.

Продукция Intel® oneAPI обеспечивает необходимые инструменты для развертывания приложений и решений на разных архитектурах SVMS. Дополнительные наборы инструментов, включая базовый комплект и специальные надстройки, упрощают программирование и помогают разработчикам повышать эффективность и внедрять инновации в целом ряде аналитических приложений и рабочих нагрузок.