10 самых популярных инструментов анализа больших данных

10 самых популярных инструментов анализа больших данных Изучение

Поскольку мы растем вместе с технологиями, потребность в отслеживании данных быстро растет. Сегодня во всем мире генерируется почти 2,5 квинтиллиона байтов данных, и они бесполезны, пока эти данные не будут разделены в надлежащей структуре. Для предприятий стало крайне важно поддерживать последовательность в бизнесе, собирая значимые данные с рынка сегодня, и для этого все, что требуется, — это правильный инструмент анализа данных и профессиональный аналитик данных, чтобы разделить огромное количество необработанных данных, с помощью которых затем компания может сделать правильный подход.

Сегодня на рынке существуют сотни инструментов для анализа данных, но выбор правильного инструмента будет зависеть от ПОТРЕБНОСТЕЙ, ЦЕЛЕЙ и РАЗНООБРАЗИЯ вашего бизнеса, чтобы направить бизнес в правильном направлении. Теперь давайте рассмотрим 10 лучших инструментов аналитики в области больших данных.

1. APACHE Hadoop

Это платформа с открытым исходным кодом на основе Java, которая используется для хранения и обработки больших данных. Он построен на основе кластерной системы, которая позволяет системе эффективно обрабатывать данные и позволяет данным работать параллельно. Он может обрабатывать как структурированные, так и неструктурированные данные с одного сервера на несколько компьютеров. Hadoop также предлагает кроссплатформенную поддержку для своих пользователей. Сегодня это лучший инструмент для анализа больших данных, который широко используется многими технологическими гигантами, такими как Amazon, Microsoft, IBM и т. д.

Возможности Apache Hadoop:

  • Бесплатное для использования и предлагает эффективное решение для хранения данных для бизнеса.
  • Предлагает быстрый доступ через HDFS (распределенная файловая система Hadoop).
  • Очень гибкий и может быть легко реализован с помощью MySQL, JSON.
  • Обладает высокой масштабируемостью, поскольку может распределять большой объем данных на небольшие сегменты.
  • Он работает на небольшом товарном оборудовании, таком как JBOD или набор дисков.

2. Cassandra

APACHE Cassandra — это распределенная база данных NoSQL с открытым исходным кодом, которая используется для извлечения больших объемов данных. Это один из самых популярных инструментов для анализа данных, который получил высокую оценку многих технологических компаний за его высокую масштабируемость и доступность без ущерба для скорости и производительности. Он способен выполнять тысячи операций каждую секунду и может обрабатывать петабайты ресурсов практически без простоев. Он был создан Facebook еще в 2008 году и опубликован публично.

Особенности APACHE Cassandra:

  • Гибкость хранения данных: он поддерживает все формы данных, т. е. структурированные, неструктурированные, полуструктурированные, и позволяет пользователям вносить изменения в соответствии с их потребностями.
  • Система распределения данных: легко распределять данные с помощью репликации данных в нескольких центрах обработки данных.
  • Быстрая обработка:Cassandra была разработана для работы на эффективном стандартном оборудовании, а также обеспечивает быстрое хранение и обработку данных.
  • Отказоустойчивость: в тот момент, когда какой-либо узел выйдет из строя, он будет заменен без каких-либо задержек.

3. Qubole

Это инструмент больших данных с открытым исходным кодом, который помогает извлекать данные в цепочке значений с использованием специального анализа в машинном обучении. Qubole — это платформа озера данных, которая предлагает сквозное обслуживание с меньшими затратами времени и усилий, необходимых для перемещения конвейеров данных. Он способен настраивать мультиоблачные сервисы, такие как AWS, Azure и Google Cloud. Кроме того, это также помогает снизить стоимость облачных вычислений на 50%.

Особенности Qubole:

  • Поддерживает процесс ETL: он позволяет компаниям переносить данные из нескольких источников в одном месте.
  • Insight в реальном времени: он отслеживает системы пользователей и позволяет им просматривать информацию в реальном времени.
  • Прогнозный анализ: Qubole предлагает прогнозный анализ, чтобы компании могли принимать соответствующие меры для увеличения количества приобретений.
  • Усовершенствованная система безопасности: для защиты данных пользователей в облаке Qubole использует усовершенствованную систему безопасности, а также обеспечивает защиту от любых будущих нарушений. Кроме того, он также позволяет шифровать облачные данные от любой потенциальной угрозы.
Читайте также:  Что такое RPA и варианты его использования в различных отраслях?

4. Xplenty

Это инструмент анализа данных для построения конвейера данных с использованием в нем минимального количества кодов. Он предлагает широкий спектр решений для продаж, маркетинга и поддержки. С помощью своего интерактивного графического интерфейса он предоставляет решения для ETL, ELT и т. д. Лучшая часть использования Xplenty — это низкие инвестиции в аппаратное и программное обеспечение и поддержка по электронной почте, чату, телефону и виртуальным встречам. Xplenty — это платформа для обработки данных для аналитики в облаке, которая объединяет все данные вместе.

Особенности Xplety:

  • Rest API:пользователь может делать что угодно, реализуя Rest API.
  • Гибкость: данные можно отправлять и получать в базы данных, на склады и в отдел продаж.
  • Безопасность данных: он предлагает шифрование SSL/TSL, а платформа способна регулярно проверять алгоритмы и сертификаты.
  • Развертывание: предлагает приложения для интеграции как в облаке, так и внутри компании, а также поддерживает развертывание для интеграции приложений в облаке.

5. Spark

APACHE Spark — это еще одна платформа, которая используется для обработки данных и выполнения множества задач в больших масштабах. Он также используется для обработки данных через несколько компьютеров с помощью инструментов распределения. Он широко используется аналитиками данных, поскольку предлагает простые в использовании API-интерфейсы, которые обеспечивают простые методы извлечения данных, а также способен обрабатывать несколько петабайт данных. Недавно Spark установил рекорд обработки 100 терабайт данных всего за 23 минуты, что побило предыдущий мировой рекорд Hadoop (71 минута). Это причина, по которой крупные технологические гиганты сейчас переходят на искру, и сегодня она очень подходит для машинного обучения и искусственного интеллекта.

Особенности APACHE Spark:

  • Простота использования: это позволяет пользователям работать на предпочитаемом ими языке. (JAVA, Python и т. д.)
  • Обработка в реальном времени: Spark может обрабатывать потоковую передачу в реальном времени через Spark Streaming.
  • Гибкость: он может работать в Mesos, Kubernetes или облаке.

6. Mongo DB

Привлекла к себе внимание к 2010 году. Это бесплатная платформа с открытым исходным кодом и документо-ориентированная (NoSQL) база данных, которая используется для хранения большого объема данных. Он использует коллекции и документы для хранения, а его документ состоит из пар ключ-значение, которые считаются базовой единицей Mongo DB. Он настолько популярен среди разработчиков из-за его доступности для нескольких языков программирования, таких как Python, Jscript и Ruby.

Особенности базы данных Mongo:

  • Написано на C++:это БД без схемы, в которой могут храниться различные документы.
  • Упрощает стек: с помощью mongo пользователь может легко хранить файлы без каких-либо нарушений в стеке.
  • Репликация Master-Slave: он может записывать/считывать данные с мастера и может быть вызван для резервного копирования.

7. Apache Storm

Storm — это надежный и удобный инструмент для анализа данных, особенно в небольших компаниях. Самое приятное в Storm то, что в нем нет языкового барьера (программирования) и он может поддерживать любой из них. Он был разработан для обработки пула больших данных отказоустойчивыми и горизонтально масштабируемыми методами. Когда мы говорим об обработке данных в реальном времени, Storm лидирует в диаграмме из-за своей распределенной системы обработки больших данных в реальном времени, благодаря которой сегодня многие технологические гиганты используют APACHE Storm в своих системах. Некоторые из наиболее известных имен — Twitter, Zendesk, NaviSite и т. д.

Читайте также:  10 лучших плагинов WordPress, которые стоит рассмотреть в 2021 году

Особенности Шторма:

  • Обработка данных: Storm обрабатывает данные, даже если узел отключается.
  • Высокая масштабируемость: сохраняет динамику производительности, даже если нагрузка увеличивается.
  • Быстрота: скорость APACHE Storm безупречна и может обрабатывать до 1 миллиона сообщений размером 100 байт на одном узле.

8. SAS

На сегодняшний день это один из лучших инструментов для создания статистического моделирования, которым пользуются аналитики данных. Используя SAS, специалист по данным может анализировать, управлять, извлекать или обновлять данные в различных вариантах из разных источников. Статистическая аналитическая система или SAS позволяет пользователю получать доступ к данным в любом формате (таблицы SAS или листы Excel). Кроме того, он также предлагает облачную платформу для бизнес-аналитики под названием SAS Viya, а также для того, чтобы лучше понять AI и ML, они представили новые инструменты и продукты.

Особенности САС:

  • Гибкий язык программирования: он предлагает простой для изучения синтаксис, а также имеет обширные библиотеки, которые делают его подходящим для непрограммистов.
  • Обширный формат данных: он обеспечивает поддержку многих языков программирования, которые также включают SQL, и дает возможность считывать данные из любого формата.
  • Шифрование: обеспечивает сквозную безопасность с помощью функции SAS/SECURE.

9. Data Pine

Datapine — это аналитический инструмент для бизнес-аналитики, основанный еще в 2012 году (Берлин, Германия). За короткий период времени он приобрел большую популярность в ряде стран и в основном используется для извлечения данных (для малых и средних компаний, извлекающих данные для тщательного мониторинга). С помощью улучшенного дизайна пользовательского интерфейса любой может посетить и проверить данные в соответствии со своими требованиями и предложить в 4 различных ценовых категориях, начиная с 249 долларов в месяц. Они предлагают информационные панели по функциям, отрасли и платформе.

Возможности Datapine:

  • Автоматизация: Чтобы сократить ручную охоту, datapine предлагает широкий спектр помощников AI и инструментов BI.
  • Инструмент прогнозирования: datapine обеспечивает прогнозирование/прогностическую аналитику, используя исторические и текущие данные, и определяет будущий результат.
  • Дополнение: он также предлагает интуитивно понятные виджеты, визуальную аналитику и обнаружение, специальные отчеты и т. д.

10. Rapid Miner

Это полностью автоматизированный инструмент визуального проектирования рабочих процессов, используемый для анализа данных. Это платформа без кода, и пользователям не требуется писать код для разделения данных. Сегодня он широко используется во многих отраслях, таких как образовательные технологии, обучение, исследования и т. д. Хотя это платформа с открытым исходным кодом, она имеет ограничение на добавление 10 000 строк данных и одного логического процессора. С помощью Rapid Miner можно легко развернуть свои модели ML в Интернете или на мобильных устройствах (только когда пользовательский интерфейс готов для сбора данных в реальном времени).

Особенности Rapid Miner:

  • Доступность: позволяет пользователям получать доступ к более чем 40 типам файлов (SAS, ARFF и т. д.) через URL-адрес.
  • Хранилище: пользователи могут получить доступ к облачным хранилищам, таким как AWS и Dropbox.
  • Проверка данных: Rapid miner позволяет визуально отображать несколько результатов в истории для лучшей оценки.

Заключение

Большие данные были в центре внимания в течение последних нескольких лет и будут продолжать доминировать на рынке практически в каждом секторе для любого размера рынка. Спрос набольшие данныерастет огромными темпами, и сегодня на рынке доступно множество инструментов, все, что вам нужно, это правильный подход и выборлучшего инструмента для анализа данныхв соответствии с требованиями проекта.

Оцените статью
bestprogrammer.ru
Добавить комментарий