Top 13 der besten Big Data-Unternehmen des Jahres 2021

top 13 best big data companies 2021

Überblick über Big Data:

In den letzten Jahren müssen Sie den Begriff „ Große Daten ”, Die auf unterschiedliche Weise definiert ist.

Big Data beschreibt das große Datenvolumen strukturiert und unstrukturiert. Die Daten gehören zu einer anderen Organisation und jede Organisation verwendet diese Daten für unterschiedliche Zwecke. Eine große Datenmenge ist also nicht kritisch. Der eher kritische Teil ist, wie Unternehmen diese Daten verwenden.

Big Data ist ein Datensatz, der riesig und komplex ist, sodass herkömmliche Datenverarbeitungsanwendungen nicht ausreichen, um mit ihnen umzugehen. Die Verwaltung eines so großen Datenvolumens wie Erfassung, Speicherung, Datenanalyse, Datenübertragung, Datenaustausch usw. ist mit Herausforderungen verbunden. Big Data folgt dem 3V-Modell als „High Volume“, „High Velocity“ und „High Variety“.

Bei der Bedeutung von Big Data geht es nicht darum, wie viel Datenvolumen vorhanden ist, sondern darum, was Sie mit diesen Daten tun.

In der heutigen Welt können Sie durch das Sammeln von Daten Antworten finden auf - Grundursache für Fehler, Neuberechnung der Risikoprofile usw. Dies hilft auch, Kosten zu senken und Entscheidungen schneller zu treffen. Mithilfe der Hadoop-Technologie und der Cloud-basierten Analyse können Unternehmen die Informationen oder Daten sofort analysieren, sodass die Entscheidungsfindung viel schneller erfolgt.

Was du lernen wirst:

• Top Big Data Unternehmen zu beachten
  • # 1) ScienceSoft
  • # 2) Viel
  • # 3) IBM
  • # 4) HP Enterprise
  • # 5) Teradata
  • # 6) Oracle
  • # 7) SAP
  • # 8) EMV
  • # 9) Amazon
  • # 10) Microsoft
  • # 11) Google
  • # 12) VMware
  • # 13) Splunk
  • # 14) Alteryx
  • # 15) Cogito
• Fazit
  • Literatur-Empfehlungen

Top Big Data Unternehmen zu beachten

• ScienceSoft
• Xplenty
• IBM
• HP Enterprise
• Teradata
• Orakel
• SAFT
• EMV
• Amazonas
• Microsoft
• Google
• VMware
• Splunk
• Alteryx
• Cogito

Sehen wir uns einige Details zu diesen Unternehmen an.

# 1)ScienceSoft

ScienceSoft ist ein internationales IT-Beratungs- und kundenspezifisches Softwareentwicklungsunternehmen, das 1989 mit Hauptsitz in McKinney, Texas, USA, gegründet wurde.

Seit 2013 unterstützt ScienceSoft seine Kunden bei der effizienten Nutzung von Big Data, indem es eine breite Palette von Big Data-Diensten bereitstellt: Beratung, Implementierung, Support und verwaltete Analysedienste für Big Data.

Big Data-Beratung

Durch die Bereitstellung von Beratungsdiensten für die Implementierung und Verbesserung von Big Data hilft ScienceSoft bei:

• Entwerfen einer Roadmap zur Nutzung des Big-Data-Potenzials.
• Empfehlung zum Datenqualitätsmanagement.
• Entwerfen der Architektur, Implementierungsstrategie, Benutzerakzeptanzstrategie, Evolutionsstrategie usw. der Big Data-Lösung usw.

Big Data-Implementierung

ScienceSoft implementiert Big-Data-Lösungen mit einigen oder allen der folgenden Architekturkomponenten: einem Data Lake, einem Data Warehouse, ETL-Prozessen, OLAP-Cubes, Berichten und Dashboards. Darüber hinaus richtet ScienceSoft Methoden für das Datenqualitätsmanagement und die Datensicherheit ein, trainiert und wendet Modelle für maschinelles Lernen an.

Big Data-Unterstützung

Mit Big-Data-Support-Services bietet ScienceSoft's die Verwaltung von Big-Data-Lösungen (Aktualisieren von Software, Hinzufügen neuer Benutzer, Behandeln von Berechtigungen), Big-Data-Verwaltung (Bereinigen, Sichern und Wiederherstellen von Daten), regelmäßige Integritätsprüfungen einer Big-Data-Lösung und kontinuierliche Überwachung zur Identifizierung von Problemen frühzeitige und effektive Fehlerbehebung.

Big Data Managed Analytics Services

Mit Managed Analytics Services unterstützt ScienceSoft Unternehmen, die schnell Erkenntnisse aus ihren Big Data gewinnen und sich auf ihre Kerngeschäftsaktivitäten konzentrieren möchten, ohne eine umfassende Big Data-Lösung zu entwickeln und zu verwalten.

# 2) Viel

Xplenty ist eine Cloud-basierte Datenintegrations-, ETL- und ELT-Plattform, die die Datenverarbeitung rationalisiert. Es kann alle Ihre Datenquellen zusammenführen. Damit können Sie einfache, visualisierte Datenpipelines zu Ihrem Datensee erstellen.

Der Cloud-Service für die Big Data-Verarbeitung von Xplenty liefert Ihrem Unternehmen sofortige Ergebnisse wie das Entwerfen von Datenflüssen und das Planen von Jobs. Es kann strukturierte und unstrukturierte Daten verarbeiten.

Über diese Plattform können Unternehmen Daten für die Analyse in der Cloud integrieren, verarbeiten und vorbereiten. Xplenty stellt sicher, dass Unternehmen schnell und einfach von Big-Data-Möglichkeiten profitieren können, ohne in Hardware, Software oder zugehöriges Personal investieren zu müssen.

Jede Organisation kann sofort eine Verbindung zu einer Vielzahl von Datenspeichern herstellen. Unternehmen erhalten mit Xplenty eine Vielzahl von sofort einsatzbereiten Datenumwandlungskomponenten.

Fragen und Antworten zum Interview mit Selentests

Xplenty verfügt über ein Team von Top-Datenexperten, Ingenieuren und DevOps. Dieses Team bietet eine Datenintegrationsplattform mit einem vereinfachten Datenverarbeitungsdienst. Xplenty bietet Lösungen für Marketing, Vertrieb, Support und Entwickler.

# 3) IBM

International Business Machine (IBM) ist ein amerikanisches Unternehmen mit Hauptsitz in New York. IBM ist mit einer Marktkapitalisierung von 162,4 Milliarden US-Dollar (Stand Mai 2017) auf Platz 43 der Forbes-Liste gelistet. Das Unternehmen ist auf 170 Länder verteilt und der größte Arbeitgeber mit rund 414.400 Mitarbeitern.

IBM hat einen Verkauf von rund 79,9 Milliarden US-Dollar und einen Gewinn von 11,9 Milliarden US-Dollar. Im Jahr 2017 hält IBM die meisten vom Unternehmen generierten Patente 24 Jahre in Folge.

IBM ist der größte Anbieter von Big Data-bezogenen Produkten und Dienstleistungen. IBM Big Data-Lösungen bieten Funktionen wie Speichern von Daten, Verwalten von Daten und Analysieren von Daten.

Es gibt zahlreiche Quellen, aus denen diese Daten stammen und für alle Benutzer, Business Analysten, Data Scientist usw. zugänglich sind. DB2, Informix und InfoSphere sind beliebte Datenbankplattformen von IBM, die Big Data Analytics unterstützen. Es gibt auch berühmte Analyseanwendungen von IBM wie Cognos und SPSS.

Die Big Data-Lösungen von IBM lauten wie folgt:

# 1) Hadoop-System: Es ist eine Speicherplattform, die strukturierte und unstrukturierte Daten speichert. Es wurde entwickelt, um ein großes Datenvolumen zu verarbeiten und geschäftliche Erkenntnisse zu gewinnen.

# 2) Stream Computing: Mit Stream Computing können Unternehmen In-Motion-Analysen durchführen, einschließlich Internet der Dinge, Echtzeit-Datenverarbeitung und Analysen

# 3) Föderierte Entdeckung und Navigation: Mit der Verbunderkennungs- und Navigationssoftware können Unternehmen unternehmensweit Informationen analysieren und darauf zugreifen. IBM bietet die unten aufgeführten Big Data-Produkte an, mit denen strukturierte und unstrukturierte Daten erfasst, analysiert und verwaltet werden können.

# 4) IBM BigInsights für Apache Hadoop: Es ermöglicht Unternehmen, ein großes Datenvolumen schnell und einfach zu analysieren.

# 5) IBM BigInsights on Cloud: Es bietet Hadoop als Service über die IBM SoftLayer-Cloud-Infrastruktur.

# 6) IBM Streams: Für kritische Internet-of-Things-Anwendungen hilft es Unternehmen, bewegte Daten zu erfassen und zu analysieren.

Besuchen Sie die offizielle Website: IBM

# 4) HP Enterprise

HP Enterprise wurde von Micro Focus einschließlich Vertica übernommen

Micro Focus hat in kürzester Zeit ein starkes Portfolio an Big Data-Produkten aufgebaut. Die Vertica Analytics-Plattform wurde für die Verwaltung einer großen Menge strukturierter Daten entwickelt und bietet die schnellste Abfrageleistung für Hadoop und SQL Analytics. Vertica bietet eine 10- bis 50-mal schnellere Leistung oder mehr im Vergleich zu Legacy-Systemen.

Mithilfe der Big Data-Software können verschiedene Organisationen Daten unabhängig von der Datenquelle, dem Datentyp oder dem Speicherort der Daten speichern, analysieren und untersuchen.

Die Liste der vorgestellten Big Data-Software, -Lösungen und -Dienste ist wie folgt:

# 1) Vertica Data Analytics

Vertica kombiniert die Leistung einer leistungsstarken SQL-Abfrage-Engine mit massiver Parallelverarbeitung mit fortschrittlicher Analyse und maschinellem Lernen, sodass Sie das wahre Potenzial Ihrer Daten ohne Einschränkungen und ohne Kompromisse nutzen können.

Es kann überall in mehreren Clouds, Standardhardware, auf jedem Hadoop-Verteilungssystem bereitgestellt werden. Es ist in eine umweltfreundliche Open-Source-Architektur integriert.

# 2) IDOL

Es bietet eine einzige Umgebung für strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten. Es verfügt über Rich Media Intelligence, Visualisierung und Erkundung. Mithilfe der IDOL Natural Language Question Answering Power nutzen verschiedene Organisationen das Potenzial von Big Data, indem sie die Barrieren zwischen Maschinen und Menschen überwinden.

Besuchen Sie die offizielle Website :: Mikrofokus

# 5) Teradata

Teradata wurde 1974 mit Hauptsitz in Dayton, Ohio, gegründet. Teradata beschäftigt mehr als 10.000 Mitarbeiter in 43 Ländern und rund 1.400 Kunden mit einer Marktkapitalisierung von 7,7 Mrd. USD. Es verfügt über mehr als 35 Jahre Erfahrung in Innovation und Führung. Teradata Corp. bietet eine Analysedatenplattform, Marketing-, Beratungsdienste und Analyseanwendungen.

Teradata hilft verschiedenen Unternehmen, Wert aus ihren Daten zu ziehen. Die Big Data Analytical-Lösungen von Teradata und ein Expertenteam helfen verschiedenen Organisationen, den Vorteil von Daten zu nutzen. Das Teradata-Portfolio umfasst verschiedene Big Data-Anwendungen wie Teradata QueryGrid, Teradata Listener, Teradata Unity und Teradata Viewpoint.

Teradata hat die folgenden Produkte:

# 1) Integriertes Data Warehouse

• Es ist die leistungsstärkste Datenbank und Enterprise-Klasse der Welt, die den größten Nutzen aus Ihren Daten zieht
• Es hat eine 360-Grad-Ansicht Ihres Unternehmens
• Es kann Daten aus mehreren Quellen integrieren

# 2) Kylo

• Es ist eine Open-Source- und Enterprise-fähige Software
• Es nutzt wiederverwendbare Vorlagen, um die Produktivität zu steigern

# 3) Aster Big Analytics Appliance

• Es hilft dabei, schnell und einfach Geschäftserkenntnisse zu generieren. Gleichzeitig hilft es dabei, alle geschäftlichen Anforderungen zu erfüllen
• Schnelle Bereitstellung, einfache Verwaltung und höchster ROI

# 4) Data Mart Appliance

• Nutzen Sie die analytische Leistung der Teradata-Datenbank
• Vielseitig und kostengünstig
• Vereinfachte Plattform und Hochleistungsarchitektur

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# 6) Oracle

Oracle bietet vollständig integrierte Cloud-Anwendungen, Plattformservices mit mehr als 420.000 Kunden und 136.000 Mitarbeitern in 145 Ländern. Es hat eine Marktkapitalisierung von 182,2 Milliarden US-Dollar und einen Umsatz von 37,4 Milliarden US-Dollar gemäß Forbes-Liste.

Oracle ist der größte Anbieter im Bereich Big Data und bekannt für seine Flaggschiff-Datenbank. Oracle nutzt die Vorteile von Big Data in der Cloud. Es hilft Unternehmen bei der Definition ihrer Datenstrategie und ihres Datenansatzes, einschließlich Big Data und Cloud-Technologie.

Es bietet eine Geschäftslösung, die Big Data Analytics, Anwendungen und Infrastruktur nutzt, um Einblicke in Logistik, Betrug usw. zu erhalten. Oracle bietet auch Branchenlösungen, die sicherstellen, dass Ihr Unternehmen die Big Data-Möglichkeiten nutzt.

Die Big Data-Branchenlösungen von Oracle erfüllen die wachsende Nachfrage nach verschiedenen Branchen wie Bankwesen, Gesundheitswesen, Kommunikation, öffentlicher Sektor, Einzelhandel usw. Es gibt eine Vielzahl von Technologielösungen wie Cloud Computing, Anwendungsentwicklung und Systemintegration.

Oracle bietet verschiedene Produkte wie folgt an:

• Cloud-Services für die Oracle Big Data-Vorbereitung
• Oracle Big Data Appliance
• Cloud-Services für Oracle Big Data Discovery
• Cloud-Dienst zur Datenvisualisierung

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# 7) SAP

SAP ist das größte Unternehmen für Unternehmenssoftware, das 1972 gegründet wurde und seinen Hauptsitz in Walldrof hat. Das Unternehmen hat eine Marktkapitalisierung von 119,7 Milliarden US-Dollar und beschäftigt im Mai 2017 insgesamt 84.183 Mitarbeiter.

Laut Forbes-Liste hat SAP mit 345.000 Kunden einen Umsatz von 24,4 Milliarden US-Dollar und einen Gewinn von rund 4 Milliarden US-Dollar. Es ist der größte Anbieter von Unternehmensanwendungssoftware und das beste Cloud-Unternehmen mit 110 Millionen Cloud-Abonnenten.

Das SAP bietet eine Vielzahl von Analytics-Tools, sein wichtigstes Big-Data-Tool ist jedoch die relationale HANA-In-Memory-Datenbank. Dieses Tool lässt sich in Hadoop integrieren und kann mit 80 Terabyte Daten ausgeführt werden.

SAP hilft dem Unternehmen, mit Hadoop eine große Menge von Big Data in Echtzeit zu verwandeln. Es ermöglicht verteilte Datenspeicherung und erweiterte Berechnungsfunktionen.

SAP Big Data bietet die folgenden aufgelisteten Produkte:

# 1) SAP Predictive Analytics

• Es verwendet einen Vorhersagealgorithmus und maschinelles Lernen, um das zukünftige Ergebnis zu antizipieren und das Unternehmen in die richtige Richtung zu lenken
• Mit dieser Technik können Tausende von Vorhersagemodellen erstellt, bereitgestellt und verwaltet werden
• Es automatisiert die Datenaufbereitung und die Bereitstellung von Vorhersagemodellen

# 2) SAP IQ

• Früher war es als Sybase IQ bekannt. Es transformiert das Geschäft und verbessert die Entscheidungsfindung mit SAP IQ
• Es ist eine extrem skalierbare und robuste Sicherheit

# 3) SAP BusinessObjects BI

• Es analysiert ein hohes Datenvolumen mit höherer Leistung
• Es ergreift proaktiv die neuen Geschäftsmöglichkeiten und reagiert auf potenzielle Bedrohungen

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# 8) EMV

DELL EMC unterstützt Unternehmen beim Speichern, Analysieren und Schützen ihrer Daten. Es bietet eine Infrastruktur, um das Geschäftsergebnis von Big Data zu erhalten. Es hilft dem Unternehmen, das Kundenverhalten, das Risiko und die Abläufe zu verstehen. Dell EMC wächst mit Data Analytics um über 50%.

Daten werden in einem zentralen Repository gespeichert, was die Analyse und Verwaltung vereinfacht. Eine leistungsstarke Infrastruktur verschafft Ihrem Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil und steigert den Umsatz. Die SAP Big Data Foundation hat die folgenden Produkte aufgelistet:

• Isilon
• ECS
• Boomi
• PowerEdge für Hadoop

Besuchen Sie die offizielle Website :: EMV

# 9) Amazon

Amazon.com wurde 1994 mit Hauptsitz in Washington gegründet. Ab Mai 2017 hat es eine Marktkapitalisierung von 427 Milliarden US-Dollar und einen Umsatz von 135,99 Milliarden US-Dollar gemäß Forbes-Liste. Die Gesamtzahl der Mitarbeiter betrug im Mai 2017 341.400.

Amazon ist bekannt für seine Cloud-basierte Plattform. Es bietet auch Big Data-Produkte an und sein Hauptprodukt ist Elastic MapReduce auf Hadoop-Basis. DynamoDB Big Data-Datenbank, Redshift und NoSQL sind Data Warehouses und arbeiten mit Amazon Web Services.

Big Data Analytics-Anwendungen können mithilfe von Amazon Web Services schnell erstellt und bereitgestellt werden. Diese Anwendungen können virtuell mit AWS erstellt werden, das einen schnellen und einfachen Zugriff auf kostengünstige IT-Ressourcen bietet. AWS hilft beim Sammeln, Analysieren, Speichern von Prozessen und Visualisieren von Big Data in der Cloud.

Nachfolgend finden Sie eine Liste der Analytics-Frameworks:

c ++ char to int

• Amazon EMR
• Amazon Elasticsearch Service
• Amazon Athena

Die folgende Liste ist die Echtzeit-Big-Data-Analyse:

• Amazon Kinesis Firehose
• Amazon Kinesis Streams
• Amazon Kinesis Analytics

Amazon bietet auch Business Intelligence, Internet der Dinge für künstliche Intelligenz, Datenbewegung usw. an.

Besuchen Sie die offizielle Website: Amazonas

# 10) Microsoft

Das in den USA ansässige Software- und Programmierunternehmen wurde 1975 mit Hauptsitz in Washington gegründet. Laut Forbes-Liste hat es eine Marktkapitalisierung von 507,5 Milliarden US-Dollar und einen Umsatz von 85,27 Milliarden US-Dollar. Derzeit beschäftigt das Unternehmen weltweit rund 114.000 Mitarbeiter.

Die Big-Data-Strategie von Microsoft ist breit gefächert und wächst schnell. Diese Strategie beinhaltet eine Partnerschaft mit Hortonworks, einem Big Data-Startup. Diese Partnerschaft bietet ein HDInsight-Tool zur Analyse strukturierter und unstrukturierter Daten auf der Hortonworks-Datenplattform (HDP).

Vor kurzem hat Microsoft Revolution Analytics erworben, eine Big Data Analytics-Plattform, die in der Programmiersprache „R“ geschrieben ist. Diese Sprache wird zum Erstellen von Big Data-Apps verwendet, für die keine Kenntnisse von Data Scientist erforderlich sind.

Microsoft und Hortonworks bieten drei auf HDP basierende Lösungen an:

# 1) HDInsight: Es handelt sich um einen Cloud-gehosteten Dienst, der mithilfe von Azure-Cluster auf HDP ausgeführt wird. Es kann in den Azure-Speicher integriert werden

# 2) HDP für Windows: Es ist ein konfigurierbarer Big Data-Cluster, der auf dem Windows-Server installiert werden kann. Es kann auch auf einer virtuellen Maschine oder physischer Hardware in der Cloud installiert werden

# 3) Microsoft Analytics Platform System: Es ermöglicht die Abfrage von Daten in Hadoop und kann mit relationalen Daten kombiniert werden. Solche Daten können in oder aus Hadoop verschoben werden

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# 11) Google

Google wurde 1998 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Kalifornien. Das Unternehmen hat eine Marktkapitalisierung von 101,8 Milliarden US-Dollar und einen Umsatz von 80,5 Milliarden US-Dollar (Stand Mai 2017). Derzeit arbeiten weltweit rund 61.000 Mitarbeiter mit Google zusammen.

Google bietet integrierte und durchgängige Big Data-Lösungen, die auf Innovationen bei Google basieren, und unterstützt die verschiedenen Unternehmen bei der Erfassung, Verarbeitung, Analyse und Übertragung von Daten auf einer einzigen Plattform. Google erweitert seine Big Data Analytics. BigQuery ist eine Cloud-basierte Analyseplattform, die eine große Datenmenge schnell analysiert.

BigQuery ist ein serverloses, vollständig verwaltetes und kostengünstiges Enterprise Data Warehouse. Daher ist kein Datenbankadministrator erforderlich, und es muss keine Infrastruktur verwaltet werden. BigQuery kann Terabyte-Daten in Sekunden und Pentabyte-Daten in Minuten scannen.

Google bietet die unten aufgeführten Big Data-Lösungen an:

# 1) Cloud DataFlow: Es ist ein einheitliches Programmiermodell und hilft bei Datenverarbeitungsmustern wie ETL, Stapelberechnung und Streaming-Analyse.

# 2) Cloud Dataproc: Googles Cloud Dataproc ist ein verwalteter Hadoop- und Spark-Dienst, der große Datenmengen mithilfe des Open Source-Tools im Apache Big Data-Ökosystem problemlos verarbeitet.

# 3) Cloud-Datenbank: Es ist ein interaktives Notizbuch, das Daten analysiert und visualisiert. Es ist auch in BigQuery integriert und ermöglicht den Zugriff auf wichtige Datenverarbeitungsdienste.

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# 12) VMware

VMware wurde 1998 gegründet und hat seinen Hauptsitz in Palo Alto, Kalifornien. Rund 20.000 Mitarbeiter arbeiten und haben im Mai 2017 eine Marktkapitalisierung von 37,8 Milliarden US-Dollar. Laut Forbes-Daten hat das Unternehmen einen Umsatz von rund 7,09 Milliarden US-Dollar.

VMware ist bekannt für seine Cloud und Virtualisierung, wird jedoch heutzutage zu einem Big Player für Big Data. Die Virtualisierung von Big Data ermöglicht eine einfachere Verwaltung der Big Data-Infrastruktur, liefert Ergebnisse schnell und sehr kostengünstig. VMware Big Data ist einfach, flexibel, kostengünstig, agil und sicher.

Es verfügt über ein Produkt VMware vSphere Big Data Extension, mit dem wir Hadoop-Bereitstellungen bereitstellen, verwalten und steuern können. Es unterstützt Hadoop-Distributionen wie Apache, Hortonworks, MapR usw. Mithilfe dieser Erweiterung kann die Ressource effizient auf der neuen und vorhandenen Hardware verwendet werden.

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# 13) Splunk

Splunk Enterprise begann als Protokollanalysetool und erweiterte seinen Fokus auf die Analyse von Maschinendaten. Mit Hilfe der Maschinendatenanalyse können die Daten oder Informationen von jedem verwendet werden.

Es hilft bei der Überwachung der Online-End-to-End-Transaktionen. Überwachen Sie die Sicherheitsbedrohungen, helfen Sie bei der Untersuchung des Kundenverhaltens und bei der Stimmungsanalyse auf der sozialen Plattform. Mit Splunk Big Data können Sie Daten an einem Ort suchen, untersuchen und visualisieren.

Zu den Big Data-Lösungen von Splunk gehören:

• Splunk Analytics für Hadoop
• Splunk ODBC-Treiber
• Splunk DB Connect

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# 14) Alteryx

Alteryx-Software ist für den Geschäftsbenutzer und nicht für einen Datenwissenschaftler. Alteryx bietet Analysten die Möglichkeit, die Analyseanforderungen ihres Unternehmens zu erfüllen. Alteryx bietet eine Plattform für Self-Service-Datenanalysen. Es verfügt über Zugriff und Integrationsmöglichkeiten aus Big Data-Umgebungen wie Hadoop SAP Hana, Microsoft SQL Azure-Datenbank usw.

Bereiten Sie Daten innerhalb und außerhalb der Big Data-Umgebung vor und mischen Sie sie.

Die Big-Data-Analyse bietet dem Unternehmen die Möglichkeit, neue Erkenntnisse aus einer neuen Datenquelle zu gewinnen. Mit Alteryx können verschiedene Organisationen Daten aus einer Big-Data-Umgebung nutzen. Diese Daten können wiederum in externe Datensätze integriert werden, um den Maximalwert aus entsprechenden Datenquellen zu erzielen

Besuchen Sie die offizielle Website: Alteryx

# 15) Cogito

Cogito verwendet eine berühmte Technologie als Verhaltensanalysetechnologie. Cogito analysiert die Sprachsignale in Telefonanrufen, um die Kommunikation, Kunden-E-Mails, das Verhalten in sozialen Medien usw. zu verbessern.

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Cogito erkennt auch menschliche Signale und bietet Anleitungen zur Verbesserung der Interaktionsqualität mit allen. Es hilft beim telefonischen Support und hilft Organisationen bei der Verwaltung der Agentenleistung. Die Echtzeitführung erhöht die Anrufeffizienz und erhält nach jedem Anruf das Kundenfeedback und die Wahrnehmung.

Besuchen Sie die offizielle Website: Cogito

# 16) Hellseher

Clairvoyant ist ein führendes multinationales Unternehmen für Datenwissenschaft und -technik, das hochwertige Datenlösungen für verschiedene Unternehmen in verschiedenen Bereichen entwickelt.

Diese Lösungen basieren auf dem umfassenden technischen Know-how des Unternehmens und sind bekannt für ihre Präzision, Agilität, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit. Diese Lösungen helfen Unternehmen weiterhin dabei, große Datenmengen schnell und effizient zu analysieren.

Die Firma ist spezialisiert auf die End-to-End-Entwicklung und Operationalisierung von Lösungen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) für Unternehmen, die mit enormen Datenmengen arbeiten und effiziente Entscheidungsfunktionen benötigen.

Diese Lösungen haben dazu beigetragen, umsetzbare Erkenntnisse und Geschäftsentscheidungen für eine Reihe zufriedener Kunden abzuleiten. Es hat auch eine kompetentes Managed Services-Team, das mehr als 300 große Big Data-Infrastrukturen effizient verwaltet hat .

Dies erspart Kunden Zeit, Aufwand und Kosten beim Aufbau eines qualifizierten Datenverwaltungsteams, das alle Formen der Datenaufnahme und der Generierung von Erkenntnissen im Auge behalten kann.

Das erfahrene Managed Services-Team von Clairvoyant übernimmt alle Aufgaben, angefangen beim Einrichten und Verwalten des täglichen Betriebs, damit Kunden mühelos komplexe Big-Data-Projekte von Grund auf erstellen können.

Das Unternehmen mit Hauptsitz in Phoenix, Arizona, bedient mit seinem Unternehmen mehrere Fortune 500-Kunden Überlegene Dienstleistungen in den Bereichen Big Data, Datenanalyse, Cloud, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen und andere disruptive Technologien.

Mit mehr als 300 Mitarbeitern ist Clairvoyant in mehr als 10 Städten und 3 Ländern vertreten. Das Angebot wird von mehreren Organisationen aus mehr als 10 Sektoren genutzt.

Fazit

In diesem Artikel haben wir die Top-Big-Data-Unternehmen gesehen. Dies ist keine vollständige Liste, und es gibt viele andere Unternehmen, die gerade starten, aber die Fähigkeit haben, schneller zu wachsen. Dies wird für die anderen Konkurrenzunternehmen eine Herausforderung sein.

Es gibt verschiedene Produkte und Lösungen, die von diesen Unternehmen bereitgestellt werden und von anderen Organisationen je nach Bedarf verwendet werden. Jetzt sind Sie an der Reihe, weitere Unternehmen zur obigen Liste hinzuzufügen!

Literatur-Empfehlungen

• 10+ beste Data Governance-Tools zur Erfüllung Ihrer Datenanforderungen im Jahr 2021
• Top 14 der besten Tools zur Verwaltung von Testdaten im Jahr 2021
• 13 besten Datenmigrationswerkzeuge für vollständige Datenintegrität (2021 LIST)
• Top 10 Big Data-Konferenzen, die Sie 2021 unbedingt befolgen müssen
• 10 besten Datenmaskierungswerkzeuge und -software im Jahr 2021
• Top 15 Big Data Tools (Big Data Analytics Tools) im Jahr 2021
• Top 10 Data Science Tools im Jahr 2021 zur Beseitigung der Programmierung
• Top 12 BEST Data Recovery Services (Rückblick 2021)