Narzędzia analityczne big data – jak i gdzie wykorzystywane?

Wyświetlacz nagłowny — Google Arts & Culture

A head-mounted display is a display device, worn on the head or as part of a helmet, that has a small display optic in front of one or each eye. An HMD has many uses including gaming, aviation, engineering, and medicine. Virtual reality headsets are HMDs combined with IMUs. There is also an optical head-mounted display, which is a wearable display that can reflect projected images and allows a user to see through it.

Pokaż mniej Więcej informacji Wikipedia

15 najlepszych narzędzi Big Data (Big Data Analytics Tools) w 2021 roku

top 15 big data tools 2021

Lista i porównanie najlepszych narzędzi Big Data i technik analizy danych typu open source:

Jak wszyscy wiemy, dane są wszystkim w dzisiejszym świecie IT. Co więcej, dane te mnoży się każdego dnia.

Wcześniej rozmawialiśmy o kilobajtach i megabajtach. Ale obecnie mówimy o terabajtach.

Dane są bez znaczenia, dopóki nie staną się użytecznymi informacjami i wiedzą, które mogą pomóc kierownictwu w podejmowaniu decyzji. W tym celu mamy kilka najlepszych programów do obsługi dużych zbiorów danych dostępnych na rynku. To oprogramowanie pomaga w przechowywaniu, analizowaniu, raportowaniu i robieniu znacznie więcej z danymi.

Poznajmy najlepsze i najbardziej przydatne analityka dużych zbiorów danych przybory.

Czego się nauczysz:

Poniżej wymieniono niektóre z najlepszych narzędzi typu open source i kilka płatnych narzędzi komercyjnych, które mają dostępną bezpłatną wersję próbną.

Przyjrzyjmy się szczegółowo każdemu narzędziu !!

# 1) Xplenty

Xplenty to platforma do integracji, przetwarzania i przygotowywania danych do analizy w chmurze. Połączy wszystkie Twoje źródła danych. Jego intuicyjny interfejs graficzny pomoże Ci we wdrożeniu ETL, ELT lub rozwiązania replikacji.

Xplenty to kompletny zestaw narzędzi do tworzenia potoków danych z funkcjami niskiego kodu i bez kodu. Posiada rozwiązania dla marketingu, sprzedaży, wsparcia i programistów.

Xplenty pomoże Ci jak najlepiej wykorzystać dane bez inwestowania w sprzęt, oprogramowanie lub powiązany personel. Xplenty zapewnia wsparcie za pośrednictwem poczty elektronicznej, czatów, telefonu i spotkania online.

Plusy:

Xplenty to elastyczna i skalowalna platforma chmurowa.

Otrzymasz natychmiastową łączność z różnymi magazynami danych i bogaty zestaw gotowych do użycia składników transformacji danych.

Będziesz mógł zaimplementować złożone funkcje przygotowania danych, korzystając z bogatego języka wyrażeń Xplenty.

Oferuje komponent API do zaawansowanej personalizacji i elastyczności.

Cons:

Dostępna jest tylko opcja rozliczenia rocznego. Nie pozwala na miesięczną subskrypcję.

Cennik: Możesz otrzymać ofertę cenową. Ma model cenowy oparty na subskrypcji. Możesz wypróbować platformę za darmo przez 7 dni.

# 2) Apache Hadoop

Apache Hadoop to platforma programowa stosowana do klastrowego systemu plików i obsługi dużych zbiorów danych. Przetwarza zbiory danych big data za pomocą modelu programowania MapReduce.

Hadoop to platforma open source napisana w języku Java i zapewniająca obsługę wielu platform.

Bez wątpienia jest to najlepsze narzędzie do dużych zbiorów danych. W rzeczywistości ponad połowa firm z listy Fortune 50 korzysta z Hadoop. NiektórzyDo wielkich nazwisk należą usługi internetowe Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook itp.

Plusy :

Podstawową siłą Hadoop jest HDFS (Hadoop Distributed File System), który może przechowywać wszystkie typy danych - wideo, obrazy, JSON, XML i zwykły tekst w tym samym systemie plików.

Bardzo przydatne do celów badawczo-rozwojowych.

Zapewnia szybki dostęp do danych.

Wysoce skalowalne

Wysoce dostępna usługa spoczywająca na klastrze komputerów

Cons :

Czasami można napotkać problemy z miejscem na dysku ze względu na trzykrotną nadmiarowość danych.

Operacje we / wy można było zoptymalizować pod kątem lepszej wydajności.

Cennik: Z tego oprogramowania można korzystać bezpłatnie na warunkach licencji Apache.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Apache Hadoop.

# 3) CDH (Dystrybucja Cloudera dla Hadoop)

CDH ma na celu wdrożenie tej technologii w klasie korporacyjnej. Jest całkowicie open source i ma bezpłatną dystrybucję platformy, która obejmuje Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala i wiele innych.

Umożliwia gromadzenie, przetwarzanie, administrowanie, zarządzanie, odkrywanie, modelowanie i dystrybucję nieograniczonej liczby danych.

Plusy :

Kompleksowa dystrybucja

Cloudera Manager bardzo dobrze zarządza klastrem Hadoop.

Łatwa implementacja.

Mniej skomplikowana administracja.

Wysoki poziom bezpieczeństwa i zarządzania

Cons :

Kilka skomplikowanych funkcji interfejsu użytkownika, takich jak wykresy w usłudze CM.

Wiele zalecanych podejść do instalacji brzmi myląco.

Jednak cena licencji na węzeł jest dość droga.

Cennik: CDH to bezpłatna wersja oprogramowania firmy Cloudera. Jeśli jednak chcesz poznać koszt klastra Hadoop, koszt na węzeł wynosi około 1000 do 2000 USD za terabajt.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej CDH.

# 4) Cassandra

Apache Cassandra jest darmowym i rozproszonym systemem DBMS NoSQL typu open source, skonstruowanym do zarządzania ogromnymi ilościami danych rozproszonych na wielu serwerach towarowych, zapewniając wysoką dostępność. Wykorzystuje CQL (Cassandra Structure Language) do interakcji z bazą danych.

Niektóre z głośnych firm korzystających z Cassandry to Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo itp.

Plusy :

Brak pojedynczego punktu awarii.

Bardzo szybko obsługuje ogromne ilości danych.

Pamięć o strukturze dziennika

Automatyczna replikacja

Liniowa skalowalność

Prosta architektura pierścienia

Cons :

Wymaga dodatkowych wysiłków związanych z rozwiązywaniem problemów i konserwacją.

Klastrowanie można było ulepszyć.

Brak funkcji blokowania na poziomie wiersza.

Cennik: To narzędzie jest bezpłatne.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej Cassandra.

# 5) Knime

KNIME to skrót od Konstanz Information Miner, które jest narzędziem typu open source używanym do raportowania przedsiębiorstw,integracja, badania, CRM, eksploracja danych, analiza danych, eksploracja tekstów i analiza biznesowa. Obsługuje systemy operacyjne Linux, OS X i Windows.

Można to uznać za dobrą alternatywę dla SAS.Niektóre z najlepszych firm korzystających z Knime to Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire itp.

Plusy:

Proste operacje ETL

Bardzo dobrze integruje się z innymi technologiami i językami.

Bogaty zestaw algorytmów.

Wysoce użyteczne i zorganizowane przepływy pracy.

Automatyzuje wiele ręcznych prac.

Brak problemów ze stabilnością.

Łatwa konfiguracja.

Cons:

Możliwości przetwarzania danych można poprawić.

Zajmuje prawie całą pamięć RAM.

Mogło pozwolić na integrację z bazami danych grafów.

Cennik: Platforma Knime jest bezpłatna. Oferują jednak inne produkty komercyjne, które rozszerzają możliwości platformy analitycznej Knime.

Kliknij tutaj Przejdź do witryny KNIME.

# 6) Datawrapper

Datawrapper to platforma typu open source do wizualizacji danych, która pomaga użytkownikom bardzo szybko generować proste, precyzyjne i możliwe do osadzenia wykresy.

Jej głównymi klientami są redakcje rozsianych po całym świecie. Niektóre z nazwisk to The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter itp.

Plusy:

Przyjazny dla urządzenia. Działa bardzo dobrze na wszystkich typach urządzeń - telefon komórkowy, tablet czy komputer stacjonarny.

W pełni responsywny

Szybki

Interaktywny

Przenosi wszystkie wykresy w jednym miejscu.

Świetne opcje dostosowywania i eksportu.

Wymaga kodowania zerowego.

Cons: Ograniczone palety kolorów

Cennik: Oferuje bezpłatną usługę, a także konfigurowalne płatne opcje, jak wspomniano poniżej.

Pojedynczy użytkownik, sporadyczne użycie: 10K

Pojedynczy użytkownik, codzienne użytkowanie: 29 € / miesiąc

Dla profesjonalnego zespołu: 129 € / miesiąc

Wersja niestandardowa: 279 € / miesiąc

Wersja Enterprise: 879 € +

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej Datawrapper.

# 7) MongoDB

MongoDB to baza danych NoSQL zorientowana na dokumenty, napisana w językach C, C ++ i JavaScript. Jest bezpłatne i jest narzędziem typu open source, które obsługuje wiele systemów operacyjnych, w tym Windows Vista (i nowsze wersje), OS X (10.7 i nowsze wersje), Linux, Solaris i FreeBSD.

Jego główne funkcje obejmują agregację, zapytania adhoc, użycie formatu BSON, dzielenie na fragmenty, indeksowanie, replikację, wykonywanie javascript po stronie serwera, bez schematów, ograniczoną kolekcję, usługę zarządzania MongoDB (MMS), równoważenie obciążenia i przechowywanie plików.

Niektórzy z głównych klientów korzystających z MongoDB to Facebook, eBay, MetLife, Google itp.

Plusy:

Łatwe do nauki.

Zapewnia obsługę wielu technologii i platform.

Brak problemów podczas instalacji i konserwacji.

Niezawodny i niski koszt.

Cons:

Ograniczona analityka.

Powolny w niektórych przypadkach użycia.

Cennik: Wersje SMB i Enterprise MongoDB są płatne, a ich ceny są dostępne na żądanie.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny MongoDB.

# 8) Lumify

Lumify to bezpłatne narzędzie typu open source do łączenia / integracji dużych zbiorów danych, analiz i wizualizacji.

Jego główne funkcje obejmują wyszukiwanie pełnotekstowe, wizualizacje wykresów 2D i 3D, automatyczne układy, analizę połączeń między elementami wykresu, integrację z systemami mapowania, analizę geoprzestrzenną, analizę multimedialną, współpracę w czasie rzeczywistym za pośrednictwem zestawu projektów lub obszarów roboczych.

Plusy:

Skalowalne

Bezpieczne

Obsługiwane przez dedykowany, pełnoetatowy zespół programistów.

Obsługuje środowisko chmurowe. Działa dobrze z AWS firmy Amazon.

Cennik: To narzędzie jest bezpłatne.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Lumify.

# 9) HPCC

HPCC oznacza H. igh- P. wydajność do omputing do połysk. Jest to kompletne rozwiązanie Big Data na wysoce skalowalnej platformie superkomputerowej. HPCC jest również określane jako DAS ( Dane DO nalytics S upercomputer). To narzędzie zostało opracowane przez LexisNexis Risk Solutions.

To narzędzie jest napisane w C ++ i języku programowania zorientowanym na dane, znanym jako ECL (Enterprise Control Language). Opiera się na architekturze Thor, która obsługuje równoległość danych, równoległość potoków i równoległość systemu. Jest to narzędzie typu open source i jest dobrym substytutem dla Hadoop i niektórych innych platform Big Data.

Plusy:

Architektura oparta jest na klastrach obliczeniowych, które zapewniają wysoką wydajność.

Równoległe przetwarzanie danych.

Szybki, wydajny i wysoce skalowalny.

Obsługuje wysokowydajne aplikacje do wysyłania zapytań online.

Ekonomiczne i kompleksowe.

Cennik: To narzędzie jest bezpłatne.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny internetowej HPCC.

# 10) Burza

Apache Storm to wieloplatformowe, rozproszone przetwarzanie strumieniowe i odporna na błędy struktura obliczeniowa czasu rzeczywistego. Jest darmowy i open-source. Twórcami burzy są Backtype i Twitter. Jest napisany w Clojure i Java.

Jego architektura opiera się na niestandardowych wylewkach i śrubach do opisywania źródeł informacji i manipulacji w celu umożliwienia wsadowego, rozproszonego przetwarzania nieograniczonych strumieni danych.

Wśród wielu znanych organizacji korzystających z Apache Storm są Groupon, Yahoo, Alibaba i The Weather Channel.

Plusy:

Niezawodny na dużą skalę.

Bardzo szybki i odporny na uszkodzenia.

Gwarantuje przetwarzanie danych.

Ma wiele zastosowań - analizę w czasie rzeczywistym, przetwarzanie dzienników, ETL (wyodrębnianie-transformację-ładowanie), ciągłe obliczenia, rozproszone RPC, uczenie maszynowe.

Cons:

Trudne do nauczenia się i używania.

Trudności z debugowaniem.

Korzystanie z natywnego harmonogramu i Nimbus staje się wąskimi gardłami.

Cennik: To narzędzie jest bezpłatne.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Apache Storm.

# 11) Apache SAMOA

SAMOA to skrót od Scalable Advanced Massive Online Analysis. Jest to platforma typu open source do eksploracji strumieni danych i uczenia maszynowego.

Umożliwia tworzenie algorytmów uczenia maszynowego (ML) rozproszonego przesyłania strumieniowego i uruchamianie ich na wielu DSPE (silnikach przetwarzania rozproszonego strumienia). Najbliższą alternatywą Apache SAMOA jest narzędzie BigML.

Plusy:

Prosty i przyjemny w użyciu.

Szybki i skalowalny.

Prawdziwe przesyłanie strumieniowe w czasie rzeczywistym.

Architektura Write Once Run Anywhere (WORA).

Cennik: To narzędzie jest bezpłatne.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny SAMOA.

# 12) Talend

Produkty integracyjne Talend Big Data obejmują:

Otwarte studio dla dużych zbiorów danych: jest objęte bezpłatną licencją typu open source. Jego komponenty i złącza to Hadoop i NoSQL. Zapewnia tylko wsparcie społeczności.

Platforma Big Data: jest dostarczana z licencją subskrypcyjną opartą na użytkownikach. Jego składniki i łączniki to MapReduce i Spark. Zapewnia pomoc techniczną przez Internet, e-mail i telefon.

Platforma Big Data w czasie rzeczywistym: jest objęta licencją subskrypcyjną opartą na użytkownikach. Jego składniki i łączniki obejmują przesyłanie strumieniowe Spark, uczenie maszynowe i IoT. Zapewnia pomoc techniczną przez Internet, e-mail i telefon.

Plusy:

Usprawnia ETL i ELT dla Big Data.

Osiągnij prędkość i skalę iskry.

Przyspiesza przejście do czasu rzeczywistego.

Obsługuje wiele źródeł danych.

Zapewnia liczne złącza pod jednym dachem, co z kolei pozwoli dostosować rozwiązanie do własnych potrzeb.

Cons:

Wsparcie społeczności mogłoby być lepsze.

Mógłby mieć ulepszony i łatwy w użyciu interfejs

Trudno jest dodać niestandardowy komponent do palety.

Cennik: Otwarte studio dla dużych zbiorów danych jest bezpłatne. W przypadku pozostałych produktów oferuje elastyczne koszty subskrypcji. Średnio może to kosztować średnio 50 000 USD dla 5 użytkowników rocznie. Ostateczny koszt będzie jednak zależał od liczby użytkowników i edycji.

Każdy produkt ma dostępną bezpłatną wersję próbną.

Kliknij tutaj Przejdź do strony internetowej Talend.

# 13) Rapidminer

Rapidminer to wieloplatformowe narzędzie, które oferuje zintegrowane środowisko do nauki o danych, uczenia maszynowego i analiz predykcyjnych. Jest objęty różnymi licencjami, które oferują małe, średnie i duże autorskie edycje, a także bezpłatną edycję, która pozwala na 1 procesor logiczny i do 10000 wierszy danych.

Organizacje takie jak Hitachi, BMW, Samsung, Airbus itp. Używają RapidMiner.

Plusy:

Rdzeń Java typu open source.

Wygoda podstawowych narzędzi i algorytmów do nauki o danych.

Łatwość GUI z opcjonalnym kodem.

Dobrze integruje się z interfejsami API i chmurą.

Doskonała obsługa klienta i wsparcie techniczne.

Cons: Usługi transmisji danych online powinny zostać ulepszone.

Cennik: Cena komercyjna Rapidminera zaczyna się od 2.500 USD.

Edycja dla małych przedsiębiorstw będzie kosztować 2500 USD użytkownika rocznie. Średnia edycja dla przedsiębiorstw będzie kosztować 5000 USD użytkownika rocznie. Edycja dla dużych przedsiębiorstw będzie kosztować 10 000 USD użytkownika rocznie. Sprawdź na stronie internetowej pełne informacje o cenach.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Rapidminer.

# 14) Qubole

Usługa danych Qubole to niezależna i kompleksowa platforma Big Data, która samodzielnie zarządza, uczy się i optymalizuje na podstawie Twojego użytkowania. Pozwala to zespołowi danych skoncentrować się na wynikach biznesowych zamiast na zarządzaniu platformą.

Spośród wielu, nielicznych znanych nazwisk używających Qubole, można wymienić grupę muzyczną Warner, Adobe i Gannett.Najbliższym konkurentem Qubole jest Revulytics.

Plusy:

Szybszy czas uzyskiwania wartości.

Większa elastyczność i skala.

Zoptymalizowane wydatki

Ulepszone zastosowanie analityki Big Data.

Łatwy w użyciu.

Eliminuje uzależnienie od dostawcy i technologii.

Dostępne we wszystkich regionach AWS na całym świecie.

Cennik: Qubole jest objęty zastrzeżoną licencją, która obejmuje edycję biznesową i korporacyjną. Wersja biznesowa to wolne od kosztów i obsługuje do 5 użytkowników .

Plik edycja dla przedsiębiorstw jest płatna i oparta na subskrypcji. Jest odpowiedni dla dużych organizacji z wieloma użytkownikami i przypadkami użycia. Jego ceny zaczynają się od 199 $ / mies . Aby dowiedzieć się więcej o cenach wersji Enterprise, musisz skontaktować się z zespołem Qubole.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Qubole.

# 15) Tabela

Tableau to oprogramowanie do analizy biznesowej i analitycznej, które przedstawia różnorodne zintegrowane produkty, które pomagają największym organizacjom świata w wizualizacji i zrozumieniu ich danych.

Oprogramowanie zawiera trzy główne produkty tj. Tableau Desktop (dla analityka), Tableau Server (dla przedsiębiorstwa) i Tableau Online (dla chmury). Ponadto Tableau Reader i Tableau Public to dwa kolejne produkty, które zostały ostatnio dodane.

Tableau jest w stanie obsługiwać wszystkie rozmiary danych i jest łatwy do uzyskania dla technicznej i nietechnicznej bazy klientów, a także zapewnia dostosowane pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym. Jest to doskonałe narzędzie do wizualizacji i eksploracji danych.

Spośród wielu, nielicznych znanych nazwisk używających Tableau, można wymienić Verizon Communications, ZS Associates i Grant Thornton.Najbliższym alternatywnym narzędziem Tableau jest looker.

Plusy:

Duża elastyczność w tworzeniu żądanych typów wizualizacji (w porównaniu z produktami konkurencji).

Możliwości mieszania danych tego narzędzia są po prostu niesamowite.

Oferuje zestaw inteligentnych funkcji i jest ostry jak brzytwa pod względem szybkości.

Gotowe do użycia wsparcie dla połączeń z większością baz danych.

Zapytania o dane bez kodu.

Pulpity nawigacyjne przystosowane do urządzeń mobilnych, interaktywne i do udostępniania.

Cons:

Można ulepszyć sterowanie formatowaniem.

Może mieć wbudowane narzędzie do wdrażania i migracji między różnymi serwerami i środowiskami tableau.

Cennik: Tableau oferuje różne wersje na komputery stacjonarne, serwery i online. Jego cena zaczyna się od 35 $ / miesiąc . Każda edycja ma bezpłatną wersję próbną.

Przyjrzyjmy się kosztom każdej edycji:

Wersja osobista Tableau Desktop: 35 USD / użytkownika / miesiąc (opłata roczna).

Tableau Desktop Professional Edition: 70 USD / użytkownika / miesiąc (opłata roczna).

Tableau Server On-Premises lub chmura publiczna: 35 USD / użytkownika / miesiąc (opłata roczna).

Tableau Online Fully Hosted: 42 USD / użytkownika / miesiąc (opłata roczna).

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Tableau.

# 16) R.

R to jeden z najbardziej wszechstronnych pakietów do analizy statystycznej. Jest to otwarte, bezpłatne, wieloparadygmatyczne i dynamiczne środowisko oprogramowania. Jest napisany w językach programowania C, Fortran i R.

Jest szeroko stosowany przez statystyków i górników danych. Jego przypadki użycia obejmują analizę danych, manipulację danymi, obliczenia i wyświetlanie graficzne.

Plusy:

Największą zaletą R jest ogrom ekosystemu opakowań.

Niezrównane zalety grafiki i wykresów.

Cons: Jego wady obejmują zarządzanie pamięcią, szybkość i bezpieczeństwo.

Cennik: IDE R studio i błyszczący serwer są bezpłatne.

Oprócz tego R studio oferuje kilka profesjonalnych produktów dla przedsiębiorstw:

Licencja RStudio na komercyjny komputer stacjonarny: 995 USD na użytkownika rocznie.

Licencja komercyjna RStudio server pro: 9 995 USD rocznie na serwer (obsługuje nieograniczoną liczbę użytkowników).

Cena RStudio connect waha się od 6,25 USD za użytkownika miesięcznie do 62 USD za użytkownika miesięcznie.

RStudio Shiny Server Pro będzie kosztować 9 995 USD rocznie.

Kliknij tutaj Przejdź do oficjalnej strony internetowej i kliknij tutaj aby przejść do RStudio.

Mając dość dyskusji na temat 15 najlepszych narzędzi do dużych zbiorów danych, przyjrzyjmy się również kilku innym przydatnym narzędziom do dużych zbiorów danych, które są popularne na rynku.

# 17) Elasticsearch

Elastic search to wieloplatformowa, open-source, rozproszona wyszukiwarka RESTful oparta na Lucene.

Jest to jedna z najpopularniejszych wyszukiwarek korporacyjnych. Jest to zintegrowane rozwiązanie w połączeniu z Logstash (mechanizmem gromadzenia danych i analizowania dzienników) oraz Kibaną (platformą analityczno-wizualizacyjną), a te trzy produkty razem nazywane są elastycznym stosem.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny wyszukiwania Elastic.

# 18) OpenRefine

OpenRefine to bezpłatne narzędzie do zarządzania danymi i wizualizacji danych typu open source do obsługi bałaganu, czyszczenia, przekształcania, rozszerzania i ulepszania danych. Obsługuje platformy Windows, Linux i macOD.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny OpenRefine.

# 19) Skrzydło Stata

Statwing to przyjazne w użyciu narzędzie statystyczne, które posiada funkcje analityczne, szeregów czasowych, prognozowania i wizualizacji. Jego cena początkowa to 50,00 USD / miesiąc / użytkownika. Dostępna jest również bezpłatna wersja próbna.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny internetowej Statwing.

# 20) CouchDB

Apache CouchDB to wieloplatformowa, zorientowana na dokumenty baza danych NoSQL typu open source, której celem jest łatwość użytkowania i skalowalna architektura. Jest napisany w języku zorientowanym na współbieżność Erlang.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Apache CouchDB.

# 21) Pentaho

Pentaho to spójna platforma do integracji i analizy danych. Oferuje przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym w celu zwiększenia cyfrowych analiz. Oprogramowanie jest dostępne w wersjach dla przedsiębiorstw i społeczności. Dostępna jest również bezpłatna wersja próbna.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny firmy Pentaho.

# 22) Solidny

Apache Flink to wieloplatformowa platforma przetwarzania rozproszonego strumienia typu open source do analizy danych i uczenia maszynowego. Jest to napisane w Javie i Scali. Jest odporny na uszkodzenia, skalowalny i wydajny.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Apache Flink.

# 23) DataCleaner

Quadient DataCleaner to oparte na Pythonie rozwiązanie zapewniające jakość danych, które programowo czyści zbiory danych i przygotowuje je do analizy i transformacji.

Kliknij tutaj aby przejść do strony internetowej Quadient DataCleaner.

# 24) Kaggle

Kaggle to platforma do nauki o danych przeznaczona do konkursów modelowania predykcyjnego i udostępnianych publicznych zbiorów danych. Działa na zasadzie crowdsourcingu, aby znaleźć najlepsze modele.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Kaggle.

# 25) Ul

Apache Hive to wieloplatformowe narzędzie hurtowni danych oparte na języku Java, które ułatwia podsumowywanie, tworzenie zapytań i analizę danych.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny internetowej.

# 26) Iskra

Apache Spark to platforma open source do analizy danych, algorytmów uczenia maszynowego i szybkiego przetwarzania klastrów. Jest napisany w językach Scala, Java, Python i R.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Apache Spark.

# 27) IBM SPSS Modeler

SPSS to zastrzeżone oprogramowanie do eksploracji danych i analiz predykcyjnych. To narzędzie zapewnia interfejs typu „przeciągnij i przeciągnij”, umożliwiający wykonywanie wszystkiego, od eksploracji danych po uczenie maszynowe. Jest to bardzo potężne, wszechstronne, skalowalne i elastyczne narzędzie.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny SPSS.

# 28) OpenText

OpenText Big Data Analytics to wydajne, kompleksowe rozwiązanie przeznaczone dla użytkowników biznesowych i analityków, które umożliwia im łatwy i szybki dostęp do danych, ich łączenie, eksplorację i analizę.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny OpenText.

# 29) Oracle Data Mining

ODM to autorskie narzędzie do eksploracji danych i specjalistycznej analizy, które umożliwia tworzenie, zarządzanie, wdrażanie i wykorzystanie danych i inwestycji Oracle

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej ODM.

# 30) Teradata

Firma Teradata dostarcza produkty i usługi w zakresie hurtowni danych. Platforma analityczna Teradata integruje funkcje i silniki analityczne, preferowane narzędzia analityczne, technologie i języki sztucznej inteligencji oraz wiele typów danych w jednym przepływie pracy.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny internetowej Teradata.

31) BigML

Korzystając z BigML, możesz tworzyć superszybkie aplikacje predykcyjne w czasie rzeczywistym. Zapewnia zarządzaną platformę, za pomocą której można tworzyć i udostępniać zestawy danych i modele.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny BigML.

# 32) Jedwab

Silk to otwarta platforma oparta na paradygmacie danych, której głównym celem jest integracja heterogenicznych źródeł danych.

Kliknij tutaj Przejdź do strony internetowej Silk.

# 33) CartoDB

CartoDB to platforma do przetwarzania w chmurze typu freemium SaaS, która działa jako narzędzie do analizy lokalizacji i wizualizacji danych.

Kliknij tutaj aby przejść do witryny CartoDB.

# 34) Charito

Charito to proste i wydajne narzędzie do eksploracji danych, które łączy się z większością popularnych źródeł danych. Jest oparty na SQL i oferuje bardzo łatwe i szybkie wdrożenia w chmurze.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej Charito.

# 35) Plot.ly

Plot.ly posiada GUI, którego celem jest wprowadzanie i analizowanie danych do sieci oraz wykorzystanie narzędzi statystycznych. Wykresy można osadzać lub pobierać. Tworzy wykresy bardzo szybko i sprawnie.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Plot.ly.

# 36) BlockSpring

Blockspring usprawnia metody pobierania, łączenia, obsługi i przetwarzania danych API, zmniejszając tym samym obciążenie centralnego działu IT.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny internetowej Blockspring.

# 37) OctoParse

Octoparse jest chmurą skoncentrowaną robot sieciowy co pomaga w łatwym wyodrębnianiu dowolnych danych internetowych bez żadnego kodowania.

Kliknij tutaj , aby przejść do witryny Octoparse.

Wniosek

Z tego artykułu dowiedzieliśmy się, że obecnie na rynku dostępnych jest wiele narzędzi do obsługi operacji Big Data. Niektóre z nich były narzędziami open source, podczas gdy inne były narzędziami płatnymi.

Musisz mądrze wybrać odpowiednie narzędzie Big Data, zgodnie z potrzebami projektu.

Przed sfinalizowaniem narzędzia zawsze możesz najpierw zapoznać się z wersją próbną i skontaktować się z obecnymi klientami narzędzia, aby uzyskać ich recenzje.

Narzędzia analityczne big data – jak i gdzie wykorzystywane?

Polskie firmy znajdują się dopiero w początkowej fazie wykorzystywania technologii analitycznych big data. W ubiegłym roku zaledwie 6 proc. polskich firm analizowało duże zbiory informacji, wynika z najnowszych danych Eurostatu. Dzieje się tak m.in. dlatego, że analiza danych wymaga inwestycji w infrastrukturę komputerową. W badaniach firmy Intel, już średnio co czwarte (25 proc.) przedsiębiorstwo w Europie deklarowało wykorzystywanie narzędzi big data, w Polsce 18 proc. firm podało, że stosuje rozwiązania z zakresu analityki wielkich zbiorów danych.

Rynek globalny BDA

Do końca 2017 r. wartość rynku BDA (Big Data & Analytics), według szacunków analityków IDC, sięgnie 150 mld dolarów (roczny wzrost powyżej 12 proc.). IDC szacuje, że rynek big data rośnie obecnie w tempie 11,7, proc. rok do roku i w 2020 r. osiągnie wartość 203 mld dolarów. Narzędzia big data przestają być technologią wykorzystywaną wyłącznie przez duże przedsiębiorstwa, mniejsze firmy coraz częściej również deklarują zamiar inwestycji w rozwiązania z zakresu zaawansowanej analizy wielkich zbiorów danych.

Raport Eurostatu

W ubiegłym roku zaledwie 6 proc. polskich firm analizowało duże zbiory informacji, wynika z najnowszych danych Eurostatu. Daje to przedostatnie miejsce w unijnym rankingu, przed Cyprem. Liderami pod względem digitalizacji i korzystania z big data jest Malta i Holandia. W tych krajach niemal już co piąta firma analizuje cyfrowe informacje.

W Polsce z analityki danych korzysta 5 proc. małych, 8 proc. średnich i 18 proc. dużych, zatrudniających powyżej 250 osób przedsiębiorstw. Dla porównania, na Malcie takich firm jest 42 proc., w Danii i Finlandii 40 proc. a u naszych południowych sąsiadów – Słowaków i Czechów – odpowiednio 24 proc. i 22 proc. Najczęściej firmy analizują dane geolokalizacyjne z urządzeń przenośnych, do czego przyznaje się aż 46 proc. przedsiębiorstw, a także dane generowane w mediach społecznościowych (45 Co trzecia firma analizuje dane własne pozyskane ze smart urządzeń i sensorów. W Polsce dane z urządzeń smart pozyskuje 10 proc. firm, tyle samo wykorzystuje informacje geolokalizacyjne. Dane pozyskane z mediów społecznościowych analizuje zaledwie 5 proc. firm.

– Najczęściej po dane sięga branża marketingowa, a w szczególności e-commerce, bo mają one największą świadomość korzyści. Dzięki analizie informacji z różnych źródeł można bardzo dobrze poznać zainteresowania i potrzeby klienta i tym samym znacząco zwiększyć skuteczność kampanii reklamowych i sprzedaż produktu. Widzimy także rosnące zainteresowanie analizą danych ze strony instytucji finansowych oraz firm działających w segmencie B2C, które wzbogacają nimi swoje systemy CRM – tłumaczy Piotr Prajsnar z Cloud Technologies.

Jak wynika z danych Eurostatu, z zewnętrznych źródeł danych korzysta jedna czwarta firm. W Polsce, to zaledwie 1 proc.

Przykładowe zastosowania big data w Polsce*

Moce obliczeniowe 2 superkomputerów wdrożonych w ramach projektu „Ocean” w Centrum Technologii ICM (Interdyscyplinarne Centrum Modelowania Matematycznego i Komputerowego) Uniwersytetu Warszawskiego, są wykorzystywane do prowadzenia zaawansowanych badań analitycznych typu big data na potrzeby biznesu, nauki oraz administracji publicznej (badania medyczne nad nowymi lekami, precyzyjne prognozowanie pogody, badania nad nowymi materiałami dla przemysłu, symulacje geofizycznych zmian w skorupie ziemskiej, a także optymalizacja transportu i logistyki).

Bank PKO BP – zarządzanie danymi bankowymi w zakresie: kompleksowego zarządzania ryzykiem, cyberbezpieczeństwa oraz zarządzania wiedzą o kliencie.

Platforma informatyczna onko.sys, wdrożona w Centrum Onkologii Instytucie im. Marii Skłodowskiej-Curie w Warszawie, służy do gromadzenia, przetwarzania oraz udostępniania danych klinicznych, histopatologicznych, epidemiologicznych i molekularnych. Analityka wspomaga leczenie, pozwala dobierać optymalne leki.

Inter Cars, dystrybutor części samochodowych i akcesoriów wykorzystuje narzędzia big data do optymalizacji zarządzania dostępnością towaru.

Portal internetowy Wirtualna Polska – analityka pozwala lepiej dopasowywać do odbiorców zarówno wyświetlane treści (artykuły, materiały wideo itp.), jak i reklamy.

Empik – analityka jako narzędzie do szacowania efektów wykorzystywania różnych kanałów i narzędzi marketingowych oraz analizy wyników badań rynkowych i zachowań klientów.

Poczta Polska – analizy big data pomagają w optymalizacji transportu listów i paczek.

*Przykłady wdrożeń na podstawie opracowania dr Łukasza Kryśkiewicza: „Analityka Big Data w Polsce. Jak polskie firmy wykorzystują BigData, aby efektywnie konkurować na rynku”.

– Projekty związane z przetwarzaniem wielkich zbiorów danych uruchamiają organizacje zarówno komercyjne (z sektora telekomunikacji, bankowości, handlu, energetyki czy nawet rolnictwa), jak i publiczne. Rozwiązania te pomagają im optymalizować procesy biznesowe (sprzedaż, produkcję), podnosić rentowność i identyfikować ryzyka biznesowe, odkrywać nowe możliwości biznesowe, czy badać zgodność z regulacjami. Kolejnym obszarem, w którym big data nabiera coraz większego znaczenia (również w Polsce) jest smart city – mówi Bartosz Charliński, Senior System Engineer, Dell EMC.

Więcej:

• ile firm przeprowadza analizy dużych zbiorów danych,

• Polska na cyfrowej mapie unijnej,

• kto i jak korzysta z big data,

• komentarze specjalistów z firm Dell EMC i Aruba Cloud

– w artykule „Chcą przeczesywać wielkie zbiory danych” opublikowanym w październikowym wydaniu miesięcznika „IT Reseller”.