Big Data Analytics-Software wird häufig für die aussagekräftige Analyse großer Datenmengen verwendet. Diese Softwareanalyse-Tools helfen dabei, aktuelle Markttrends, Kundenpräferenzen und andere Informationen zu finden.
Hier sind die 10 besten Big Data Analytics-Tools mit wichtigen Funktionen und Download-Links.
Beste Tools und Software für die Big-Data-Analyse
| Name | Preis | Verknüpfung |
|---|---|---|
| Xplenty | Kostenloser + bezahlter Plan | Erfahren Sie mehr |
| Analytik | Kostenlose Testversion + bezahlter Plan | Erfahren Sie mehr |
| Microsoft HDInsight | Kostenlose Testversion + bezahlter Plan | Erfahren Sie mehr |
1) Viel
Xplenty ist eine Cloud-basierte ETL-Lösung, die einfache visualisierte Datenpipelines für automatisierte Datenflüsse über eine Vielzahl von Quellen und Zielen bietet. Mit den leistungsstarken On-Platform-Transformationstools von Xplenty können Sie Daten bereinigen, normalisieren und transformieren und gleichzeitig die Best Practices für die Einhaltung von Vorschriften einhalten. Eigenschaften:
- Leistungsstarkes, codefreies Angebot zur Datentransformation auf der Plattform
- Rest-API-Connector - Daten aus einer beliebigen Quelle mit einer Rest-API abrufen
- Zielflexibilität - Senden Sie Daten an Datenbanken, Data Warehouses und Salesforce
- Sicherheitsorientiert - Datenverschlüsselung und -maskierung auf Feldebene, um die Compliance-Anforderungen zu erfüllen
- Ruhe-API - Erzielen Sie über die Xplenty-API alles Mögliche auf der Xplenty-Benutzeroberfläche
- Kundenorientiertes Unternehmen, das mit erstklassigem Support führend ist
2) Analytik
Analytics ist ein Tool, das visuelle Analyse und Dashboarding bietet. Sie können mehrere Datenquellen verbinden, darunter Geschäftsanwendungen, Datenbanken, Cloud-Laufwerke und mehr.
Eigenschaften:
- Bietet visuelle Analyse und Dashboarding.
- Es hilft Ihnen, Daten eingehend zu analysieren.
- Bietet kollaborative Überprüfung und Analyse.
- Sie können Berichte in Websites, Anwendungen, Blogs und mehr einbetten.
3) Microsoft HDInsight
Azure HDInsight ist ein Spark- und Hadoop-Dienst in der Cloud. Es bietet Big-Data-Cloud-Angebote in zwei Kategorien, Standard und Premium. Es bietet einen Cluster im Unternehmensmaßstab, in dem das Unternehmen seine Big-Data-Workloads ausführen kann.
Eigenschaften:
- Zuverlässige Analyse mit einem branchenführenden SLA
- Es bietet Sicherheit und Überwachung auf Unternehmensebene
- Schützen Sie Datenbestände und erweitern Sie die lokalen Sicherheits- und Governance-Kontrollen auf die Cloud
- Hochproduktive Plattform für Entwickler und Wissenschaftler
- Integration mit führenden Produktivitätsanwendungen
- Stellen Sie Hadoop in der Cloud bereit, ohne neue Hardware zu kaufen oder andere Vorabkosten zu zahlen
4) Himmelsbaum:
Skytree ist eines der besten Tools für die Big-Data-Analyse, mit dem Datenwissenschaftler schneller genauere Modelle erstellen können. Es bietet genaue prädiktive Modelle für maschinelles Lernen, die einfach zu verwenden sind.
Eigenschaften:
- Hoch skalierbare Algorithmen
- Künstliche Intelligenz für Datenwissenschaftler
- Es ermöglicht Datenwissenschaftlern, die Logik hinter ML-Entscheidungen zu visualisieren und zu verstehen
- Skytree über die einfach zu verwendende GUI oder programmgesteuert in Java
- Interpretierbarkeit des Modells
- Es wurde entwickelt, um robuste Vorhersageprobleme mit Datenaufbereitungsfunktionen zu lösen
- Programmatischer und GUI-Zugriff
Download-Link: https://www.skytree.net/
5) Talend:
Talend ist eine Big-Data-Analysesoftware, die die Big-Data-Integration vereinfacht und automatisiert. Der grafische Assistent generiert nativen Code. Es ermöglicht auch die Integration von Big Data, die Verwaltung von Stammdaten und die Überprüfung der Datenqualität.
Eigenschaften:
- Beschleunigen Sie die Wertschöpfungszeit für Big-Data-Projekte
- Vereinfachen Sie ETL & ELT für Big Data
- Die Talend Big Data Platform vereinfacht die Verwendung von MapReduce und Spark durch Generieren von nativem Code
- Intelligentere Datenqualität durch maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache
- Agile DevOps zur Beschleunigung von Big-Data-Projekten
- Optimieren Sie alle DevOps-Prozesse
Download-Link: https://www.talend.com/download/
6) Spleißmaschine:
Splice Machine ist eines der besten Big-Data-Analysetools. Ihre Architektur ist über öffentliche Clouds wie AWS, Azure und Google portierbar.
Eigenschaften:
- Es handelt sich um eine Big-Data-Analysesoftware, die dynamisch von wenigen bis zu Tausenden von Knoten skaliert werden kann, um Anwendungen in jeder Größenordnung zu ermöglichen
- Das Splice Machine-Optimierungsprogramm wertet automatisch jede Abfrage an die verteilten HBase-Regionen aus
- Reduzieren Sie das Management, setzen Sie es schneller ein und reduzieren Sie das Risiko
- Verbrauchen Sie schnelle Streaming-Daten, entwickeln, testen und implementieren Sie Modelle für maschinelles Lernen
Download-Link: https://splicemachine.com/
7) Funke:
Apache Spark ist eines der leistungsstarken Open-Source-Tools für die Big-Data-Analyse. Es bietet über 80 hochrangige Betreiber, die das Erstellen paralleler Apps vereinfachen. Es ist eines der Open-Source-Datenanalysetools, die in einer Vielzahl von Organisationen zur Verarbeitung großer Datenmengen verwendet werden.
Eigenschaften:
- Es ist hilfreich, eine Anwendung im Hadoop-Cluster auszuführen, bis zu 100-mal schneller im Speicher und zehnmal schneller auf der Festplatte
- Es ist eines der Open-Source-Datenanalysetools, das eine schnelle Verarbeitung der Beleuchtung bietet
- Unterstützung für anspruchsvolle Analysen
- Integrationsfähigkeit in Hadoop und vorhandene Hadoop-Daten
- Es ist eines der Open-Source-Big-Data-Analysetools, das integrierte APIs in Java, Scala oder Python bietet
Download-Link: https://spark.apache.org/downloads.html
8) Plotly:
Plotly ist eines der Big-Data-Analysetools, mit denen Benutzer Diagramme und Dashboards erstellen können, die sie online freigeben können.
Eigenschaften:
- Verwandeln Sie Daten einfach in auffällige und informative Grafiken
- Es bietet geprüften Branchen detaillierte Informationen zur Datenherkunft
- Plotly bietet unbegrenztes öffentliches Datei-Hosting über seinen kostenlosen Community-Plan
Download-Link: https://plot.ly/
9) Apache SAMOA:
Apache SAMOA ist ein Big-Data-Analysetool. Es ist eines der Big-Data-Analysewerkzeuge, mit denen neue ML-Algorithmen entwickelt werden können. Es bietet eine Sammlung verteilter Algorithmen für allgemeine Data Mining- und maschinelle Lernaufgaben.
Download-Link: https://samoa.incubator.apache.org/
10) Lumify:
Lumify ist eine Plattform für die Fusion, Analyse und Visualisierung von Big Data. Es ist eines der besten Big-Data-Analysetools, mit dem Benutzer mithilfe einer Reihe von Analyseoptionen Verbindungen erkennen und Beziehungen in ihren Daten untersuchen können.
Eigenschaften:
- Es ist eines der besten Big-Data-Analysetools, das sowohl 2D- als auch 3D-Diagrammvisualisierungen mit einer Vielzahl von automatischen Layouts bietet
- Es bietet eine Vielzahl von Optionen zum Analysieren der Verknüpfungen zwischen Entitäten im Diagramm
- Es enthält spezielle Verarbeitungs- und Schnittstellenelemente für Textinhalte, Bilder und Videos
- Mit der Funktion "Räume" können Sie die Arbeit in einer Reihe von Projekten oder Arbeitsbereichen organisieren
- Es basiert auf bewährten, skalierbaren Big-Data-Technologien
Download-Link: https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/
11) Elasticsearch:
Elasticsearch ist eine JSON-basierte Big-Data-Such- und Analyse-Engine. Es ist eine verteilte, RESTful Such- und Analyse-Engine zur Lösung einer Reihe von Anwendungsfällen. Es ist eines der Big-Data-Analysetools, das horizontale Skalierbarkeit, maximale Zuverlässigkeit und einfache Verwaltung bietet.
Eigenschaften:
- Es ermöglicht die Kombination vieler Arten von Suchvorgängen wie strukturierte, unstrukturierte, geografische, metrische usw.
- Intuitive APIs zur Überwachung und Verwaltung bieten vollständige Transparenz und Kontrolle
- Es verwendet Standard-RESTful-APIs und JSON. Außerdem werden Clients in vielen Sprachen wie Java, Python, NET und Groovy erstellt und verwaltet
- Echtzeit-Such- und Analysefunktionen für die Verarbeitung von Big Data mithilfe von Elasticsearch-Hadoop
- Es bietet eine verbesserte Erfahrung mit Sicherheits-, Überwachungs-, Berichterstellungs- und maschinellen Lernfunktionen
Download-Link: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
12) R-Programmierung:
R ist eine Sprache für statistische Berechnungen und Grafiken. Es wird auch für die Big-Data-Analyse verwendet. Es bietet eine Vielzahl statistischer Tests.
Eigenschaften:
- Effektive Datenverarbeitungs- und Speichereinrichtung,
- Es bietet eine Reihe von Operatoren für Berechnungen auf Arrays, insbesondere Matrizen,
- Es bietet eine kohärente, integrierte Sammlung von Big-Data-Tools für die Datenanalyse
- Es bietet grafische Funktionen für die Datenanalyse, die entweder auf dem Bildschirm oder auf Papier angezeigt werden
Download-Link: https://www.r-project.org/
13) IBM SPSS Modeler:
IBM SPSS Modeler ist eine prädiktive Big-Data-Analyseplattform. Es bietet Vorhersagemodelle und liefert an Einzelpersonen, Gruppen, Systeme und das Unternehmen. Es ist eines der Big-Data-Analysewerkzeuge mit einer Reihe fortschrittlicher Algorithmen und Analysetechniken.
Eigenschaften:
- Entdecken Sie Erkenntnisse und lösen Sie Probleme schneller, indem Sie strukturierte und unstrukturierte Daten analysieren
- Es verfügt über Datenanalysesysteme, die eine intuitive Benutzeroberfläche verwenden, über die jeder lernen kann
- Sie können zwischen lokalen, Cloud- und Hybrid-Bereitstellungsoptionen auswählen
- Es handelt sich um eine Big-Data-Analysesoftware, die schnell den leistungsstärksten Algorithmus basierend auf der Modellleistung auswählt
Download-Link: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing
FAQ
❓ Was sind Big Data Tools?
Die Tools, mit denen eine große Anzahl von Datensätzen gespeichert und analysiert und diese komplexen Daten verarbeitet werden, werden als Big-Data-Tools bezeichnet. Eine große Datenmenge ist in herkömmlichen Datenbanken sehr schwer zu verarbeiten. Deshalb können wir Big-Data-Tools verwenden und unsere große Datenmenge sehr einfach verwalten.
⚡ Welche Faktoren sollten Sie bei der Auswahl eines Big Data-Tools berücksichtigen?
Sie sollten die folgenden Faktoren berücksichtigen, bevor Sie ein Big-Data-Tool auswählen
- Lizenzkosten, falls zutreffend.
- Qualität der Kundenbetreuung.
- Die Kosten für die Schulung der Mitarbeiter des Tools.
- Hardware- / Softwareanforderungen des Big-Data-Tools.
- Support- und Update-Richtlinien des Anbieters von Big Data-Tools.
- Bewertungen des Unternehmens.