Il software Big Data Analytics è ampiamente utilizzato per fornire analisi significative di un ampio set di dati. Questi strumenti analitici software aiutano a trovare le tendenze di mercato attuali, le preferenze dei clienti e altre informazioni.
Ecco i 10 migliori strumenti di analisi dei Big Data con funzionalità chiave e collegamenti per il download.
I migliori strumenti e software per l'analisi dei big data
| Nome | Prezzo | Link |
|---|---|---|
| Xplenty | Piano gratuito + a pagamento | Per saperne di più |
| Analytics | Prova gratuita + piano a pagamento | Per saperne di più |
| Microsoft HDInsight | Prova gratuita + piano a pagamento | Per saperne di più |
1) Xplenty
Xplenty è una soluzione ETL basata su cloud che fornisce semplici pipeline di dati visualizzati per flussi di dati automatizzati attraverso un'ampia gamma di origini e destinazioni. I potenti strumenti di trasformazione in piattaforma di Xplenty ti consentono di pulire, normalizzare e trasformare i dati, rispettando allo stesso tempo le best practice di conformità. Caratteristiche:
- Offerta di trasformazione dei dati potente, senza codice e su piattaforma
- Connettore API Rest: consente di inserire dati da qualsiasi origine che disponga di un'API Rest
- Flessibilità di destinazione: invia dati a database, data warehouse e Salesforce
- Incentrato sulla sicurezza: crittografia e mascheramento dei dati a livello di campo per soddisfare i requisiti di conformità
- API Rest: ottieni tutto ciò che è possibile sull'interfaccia utente di Xplenty tramite l'API di Xplenty
- Azienda incentrata sul cliente che guida con un supporto di prima classe
2) Analitica
L'analisi è uno strumento che fornisce analisi visive e dashboard. Ti consente di connettere più origini dati, comprese applicazioni aziendali, database, unità cloud e altro ancora.
Caratteristiche:
- Offre analisi visive e dashboarding.
- Ti aiuta ad analizzare i dati in profondità.
- Fornisce revisione e analisi collaborativa.
- Puoi incorporare rapporti in siti Web, applicazioni, blog e altro ancora.
3) Microsoft HDInsight
Azure HDInsight è un servizio Spark e Hadoop nel cloud. Fornisce offerte cloud per big data in due categorie, Standard e Premium. Fornisce un cluster su scala aziendale per consentire all'organizzazione di eseguire i carichi di lavoro dei big data.
Caratteristiche:
- Analisi affidabili con uno SLA leader del settore
- Offre sicurezza e monitoraggio di livello aziendale
- Proteggi le risorse di dati ed estendi i controlli di sicurezza e governance locali al cloud
- Piattaforma ad alta produttività per sviluppatori e scienziati
- Integrazione con le principali applicazioni di produttività
- Distribuisci Hadoop nel cloud senza acquistare nuovo hardware o pagare altri costi iniziali
4) Skytree:
Skytree è uno dei migliori strumenti di analisi dei big data che consente ai data scientist di creare modelli più accurati più velocemente. Offre modelli di machine learning predittivo accurati facili da usare.
Caratteristiche:
- Algoritmi altamente scalabili
- Intelligenza artificiale per data scientist
- Consente ai data scientist di visualizzare e comprendere la logica alla base delle decisioni ML
- Skytree tramite la GUI facile da adottare o programmaticamente in Java
- Interpretabilità del modello
- È progettato per risolvere solidi problemi predittivi con capacità di preparazione dei dati
- Accesso programmatico e GUI
Link per il download: https://www.skytree.net/
5) Talend:
Talend è un software di analisi dei big data che semplifica e automatizza l'integrazione dei big data. La sua procedura guidata grafica genera codice nativo. Consente inoltre l'integrazione di big data, la gestione dei dati master e controlla la qualità dei dati.
Caratteristiche:
- Accelera il time-to-value per i progetti Big Data
- Semplifica ETL ed ELT per i big data
- Talend Big Data Platform semplifica l'utilizzo di MapReduce e Spark generando codice nativo
- Qualità dei dati più intelligente con l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale
- Agile DevOps per velocizzare i progetti di Big Data
- Semplifica tutti i processi DevOps
Link per il download: https://www.talend.com/download/
6) macchina della giuntura:
Splice Machine è uno dei migliori strumenti di analisi dei big data. La loro architettura è portabile su cloud pubblici come AWS, Azure e Google.
Caratteristiche:
- È un software di analisi dei big data che può scalare dinamicamente da pochi a migliaia di nodi per abilitare le applicazioni su ogni scala
- L'ottimizzatore di Splice Machine valuta automaticamente ogni query nelle regioni HBase distribuite
- Riduci la gestione, implementa più rapidamente e riduci i rischi
- Utilizza dati in streaming veloce, sviluppa, testa e distribuisci modelli di machine learning
Link per il download: https://splicemachine.com/
7) Scintilla:
Apache Spark è uno dei potenti strumenti di analisi dei big data open source. Offre oltre 80 operatori di alto livello che semplificano la creazione di app parallele. È uno degli strumenti di analisi dei dati open source utilizzati in un'ampia gamma di organizzazioni per elaborare set di dati di grandi dimensioni.
Caratteristiche:
- Aiuta a eseguire un'applicazione nel cluster Hadoop, fino a 100 volte più veloce in memoria e dieci volte più veloce su disco
- È uno degli strumenti di analisi dei dati open source che offre un'elaborazione rapida dell'illuminazione
- Supporto per analisi sofisticate
- Capacità di integrazione con Hadoop e dati Hadoop esistenti
- È uno degli strumenti di analisi dei big data open source che fornisce API integrate in Java, Scala o Python
Link per il download: https://spark.apache.org/downloads.html
8) Plotly:
Plotly è uno degli strumenti di analisi dei big data che consente agli utenti di creare grafici e dashboard da condividere online.
Caratteristiche:
- Trasforma facilmente qualsiasi dato in grafici accattivanti e informativi
- Fornisce alle industrie controllate informazioni dettagliate sulla provenienza dei dati
- Plotly offre hosting di file pubblici illimitato attraverso il suo piano comunitario gratuito
Link per il download: https://plot.ly/
9) Apache SAMOA:
Apache SAMOA è uno strumento di analisi dei big data. È uno degli strumenti di analisi dei big data che consente lo sviluppo di nuovi algoritmi ML. Fornisce una raccolta di algoritmi distribuiti per attività comuni di data mining e machine learning.
Link per il download: https://samoa.incubator.apache.org/
10) Lumify:
Lumify è una piattaforma per la fusione, l'analisi e la visualizzazione di big data. È uno dei migliori strumenti di analisi dei big data che aiuta gli utenti a scoprire connessioni ed esplorare le relazioni nei propri dati tramite una suite di opzioni analitiche.
Caratteristiche:
- È uno dei migliori strumenti di analisi dei big data che fornisce visualizzazioni di grafici 2D e 3D con una varietà di layout automatici
- Fornisce una varietà di opzioni per analizzare i collegamenti tra le entità sul grafico
- Viene fornito con un'elaborazione di acquisizione specifica ed elementi di interfaccia per contenuti testuali, immagini e video
- La funzione Spazi consente di organizzare il lavoro in una serie di progetti o aree di lavoro
- Si basa su tecnologie big data comprovate e scalabili
Link per il download: https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/
11) Elasticsearch:
Elasticsearch è un motore di analisi e ricerca di Big data basato su JSON. È un motore di ricerca e analisi RESTful distribuito per la risoluzione di numerosi casi d'uso. È uno degli strumenti di analisi dei big data che offre scalabilità orizzontale, massima affidabilità e facile gestione.
Caratteristiche:
- Consente di combinare molti tipi di ricerche come strutturate, non strutturate, geografiche, metriche, ecc
- API intuitive per il monitoraggio e la gestione offrono visibilità e controllo completi
- Utilizza API RESTful standard e JSON. Inoltre crea e gestisce client in molti linguaggi come Java, Python, NET e Groovy
- Funzionalità di analisi e ricerca in tempo reale per lavorare con i big data utilizzando Elasticsearch-Hadoop
- Offre un'esperienza avanzata con funzionalità di sicurezza, monitoraggio, reporting e machine learning
Link per il download: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
12) Programmazione R:
R è un linguaggio per il calcolo statistico e la grafica. Viene utilizzato anche per l'analisi dei big data. Fornisce un'ampia varietà di test statistici.
Caratteristiche:
- Gestione efficace dei dati e struttura di archiviazione,
- Fornisce una suite di operatori per calcoli su array, in particolare matrici,
- Fornisce una raccolta coerente e integrata di strumenti per big data per l'analisi dei dati
- Fornisce servizi grafici per l'analisi dei dati che vengono visualizzati sullo schermo o su supporto cartaceo
Link per il download: https://www.r-project.org/
13) IBM SPSS Modeler:
IBM SPSS Modeler è una piattaforma di analisi predittiva dei big data. Offre modelli predittivi e distribuisce a individui, gruppi, sistemi e aziende. È uno degli strumenti di analisi dei big data che dispone di una gamma di algoritmi avanzati e tecniche di analisi.
Caratteristiche:
- Scopri gli insight e risolvi i problemi più velocemente analizzando i dati strutturati e non strutturati
- Dispone di sistemi di analisi dei dati che utilizzano un'interfaccia intuitiva che tutti possono apprendere
- Puoi scegliere tra le opzioni di distribuzione locale, cloud e ibrida
- È un software di analisi dei big data che sceglie rapidamente l'algoritmo con le migliori prestazioni in base alle prestazioni del modello
Link per il download: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing
FAQ
❓ Che cosa sono i Big Data Tools?
Gli strumenti utilizzati per archiviare e analizzare un gran numero di set di dati e per elaborare questi dati complessi sono noti come strumenti per big data. Una grande quantità di dati è molto difficile da elaborare nei database tradizionali. Ecco perché possiamo utilizzare strumenti per big data e gestire le nostre enormi dimensioni di dati molto facilmente.
⚡ Quali fattori dovresti considerare quando selezioni uno strumento per Big Data?
È necessario considerare i seguenti fattori prima di selezionare uno strumento per big data
- Costo della licenza, se applicabile.
- Qualità dell'assistenza clienti.
- Il costo relativo alla formazione dei dipendenti sullo strumento.
- Requisiti hardware / software dello strumento per big data.
- Politica di supporto e aggiornamento del fornitore di strumenti per big data.
- Recensioni dell'azienda.