Aplicacions Web

Els 10 millors programes de Big Data

2 de gener de 2022

Taula de continguts

Què és el programari Big Data?

El terme programari de big data s'utilitza principalment al món tecnològic i empresarial. Es descriu com el gran volum de dades en forma estructurada i no estructurada. Les organitzacions proporcionen aquestes dades i les empreses les utilitzen per a diversos propòsits.

El programari de big data agafa grans conjunts de dades complexes de diversos canals i les analitza per trobar tendències, problemes, patrons i ofereix oportunitats per obtenir informació útil. El big data és valuós, però també és molt important per al programari tradicional.

Durant els últims anys, han sorgit moltes empreses per oferir solucions rellevants per a conjunts de dades massius i entendre els conjunts de dades que hi ha. Algunes empreses ajuden a organitzar conjunts de dades en formats utilitzables. En canvi, d'altres ofereixen eines d'anàlisi, mentre que alguns agreguen i fan que les empreses creixin els seus negocis donant nous passos per resoldre problemes.

Característiques d'un programari Big Data

Hi ha diverses característiques de les característiques significatives del programari de big data. Algunes parts s'enumeren a continuació:

    Les integracions són més ràpides amb l'anàlisi de dades:El big data contribueix a una integració més ràpida amb el núvol, el magatzem de dades i diferents bases de dades.
    Els resultats tenen un paper fonamental en el big data:Per tant, aquests formats de resultats haurien de tenir una forma entenedora i accessible, ja que són els que s'utilitzen per a la presa de decisions i el procés de resolució de problemes. Amb aquests resultats, només es faran objectius i estratègies de futur. Els resultats haurien de proporcionar fluxos en temps real que poden ajudar a prendre decisions ràpides i instantànies.
    Tractament de dades:Està recopilant dades i després organitzant-les. El processament de dades en brut té un paper vital en el big data. Les dades han de ser fàcils d'interpretar perquè es puguin utilitzar per prendre decisions. Les eines han de poder importar dades i recollir dades de diferents fonts: d'aquesta manera, la conversió es redueix i la velocitat de processament augmenta.
    Les aplicacions de predicció són imprescindibles per al big data:L'eina ha d'estar dissenyada per accedir al sistema i a la seva informació, és a dir, des del maquinari fins al programari, tot el conegut. Les aplicacions de predicció també es coneixen com a gestió d'identitats. Gestiona els problemes relacionats amb la protecció de la identitat, la contrasenya de xarxa i els protocols. Amb aquesta funció, també s'assegura que només els usuaris autenticats poden accedir al sistema.
    Seguretat:És la característica essencial de l'anàlisi de big data. Per a qualsevol organització, la seguretat de les dades és fonamental. L'anàlisi de big data utilitza un format d'inici de sessió únic. En això, l'usuari no ha d'iniciar sessió diverses vegades. Això inclou el xifratge de dades. Encriptar significa fer que les dades siguin il·legibles mitjançant codis i algorismes.

Avantatges d'un programari Big Data

    Les dades massives ajuden les organitzacions a mantenir les seves identitats úniques: Ajudar-los a diferenciar-se d'altres organitzacions. I també feu que ajudin a mostrar exactament allò que els clients desitgen. El big data observa el patró del client, identifica les dades, el comportament de navegació i molts altres factors. Després l'utilitza per fer que el client estigui satisfet i feliç.Utilitzar el big data dirigit a un mercat concret és fàcil: t'ajuda a analitzar les tendències, què ha comprat un client i quin article està vigilant el client. Mitjançant aquesta anàlisi de dades, es crea una campanya dirigida, fent que les empreses compleixin les expectatives dels clients i creixin enormement.Satisfacció del client i requisits:El big data ofereix noves idees innovadores. Es fan un seguiment de les tendències i comentaris dels clients. L'oponent està fent aquesta activitat i també es fa un seguiment i s'analitza, i després es fan campanyes per atraure més públic.Centrar-se en l'entorn local:Això és especialment cert per a les petites empreses que representen el mercat local i els seus clients. Encara que la vostra empresa treballi en una àrea reduïda, és essencial conèixer els vostres rivals, què venen i qui són els vostres clients.Optimització de costos:Un dels avantatges essencials de les eines de Big Data com Hadoop i Spark és que redueixen la despesa d'emmagatzematge, processament i anàlisi de grans volums de dades per a les empreses.

Inconvenients d'un programari Big Data

    Prioritzar les correlacions:Per detectar associacions, els científics de dades utilitzen big data: com es relaciona un atribut amb un altre. Tot i això, aquestes dues similituds no són significatives ni substantives. Concretament, com que dues variables estan associades o connectades, no hi ha cap connexió causal entre ellesPreguntes incorrectes:Les empreses de big data es poden utilitzar en una infinitat de consultes per a observacions i perspectives. Tanmateix, depèn del client determinar quines preguntes són importants. Us feu un mal servei a vosaltres mateixos, als vostres clients i a la vostra empresa si obteniu una resposta correcta a la pregunta equivocada.Seguretat:És probable que, com amb tots els esforços científics, s'infringeixin l'anàlisi de dades exhaustiva. Podeu filtrar informació als consumidors o rivals que proporcioneu a un tercer.Transferibilitat:Com que gran part de les dades analitzades es troben darrere d'un tallafoc o d'un servidor privat, el coneixement tecnològic és essencial per transferir aquestes dades de manera eficaç a través d'un equip d'anàlisi. A més, compartir dades amb regularitat amb experts analítics repetitius pot ser difícil.Incoherència en la recollida de dades:Els mètodes que utilitzem per recopilar bases de dades massives solen ser poc fiables. Per exemple, Google és conegut pels seus retocs i canvis que alteren l'experiència de cerca d'innombrables maneres; un dia, els resultats de la cerca probablement variaran dels altres dies. Les associacions que feu també millorarien si feu servir Google per crear conjunts de dades, i aquests conjunts de dades sovint han canviat.
Vegeu també Les 12 millors extensions d'AdBlock per a Google Chrome

Aplicacions del programari Big Data

    Magatzem de dades:Aquest és un magatzem de dades que té dades estructurades i la seva informació de diverses fonts. Això s'utilitza en l'anàlisi de big data i la intel·ligència empresarial.Data Lake:S'utilitza per emmagatzemar dades no estructurades, que recullen dades de diferents fonts internes i externes. Aquest és un espai ampli i manté les dades en brut. L'ecosistema Hadoop els crea principalment.Base de dades NoSQL:Aquesta és una base de dades no relacional que s'utilitza per transmetre dades. Emmagatzema les dades, que segueixen canviant ràpidament.Intel · ligència de negocis:S'utilitza per prendre decisions operatives analitzant i informant de les dades extretes dels magatzems de dades.Mineria de dades:Ajuda a trobar els patrons de dades i a proporcionar informació a la botiga que normalment romanen ocultes.Analítica predictiva:S'utilitza per a la previsió d'esdeveniments futurs. Això és útil per gestionar riscos i per al màrqueting dirigit.Base de dades en memòria:S'utilitza per a l'anàlisi de grans dades per suggerir accions addicionals que conduiran a més resultats.Anàlisis de transmissió:Està dissenyat per processar les grans dades que canvien en temps real.

Com funciona el programari Big Data?

Cap plataforma cobreix l'anàlisi de grans dades. No hi ha tecnologia unificada. Per descomptat, es poden utilitzar analítiques d'última generació per a grans dades, però de fet, molts estils tecnològics treballen junts per ajudar-vos a treure el màxim profit del coneixement.

    Pas 1: trieu les mètriques adequades per a l'anàlisi de big data:La immaduresa de les aplicacions de big data és un dels problemes crítics de l'informe executiu. Els sistemes no tenen una imatge de dades completa, que permeti als usuaris de programari avaluar el ROI de les estratègies. Les empreses fan grans avenços amb els primers assoliments significatius de dades observables només per punts de referència no financers mitjançant la investigació i l'error.Pas 2: Identifiqueu les possibilitats d'innovació:El programari de big data sempre evoluciona afegint noves funcionalitats. Identifiqueu programari que tingui marge d'innovació contínua.
  • Pas 3: Preparació per al canvi cultural i empresarial: Les noves tecnologies i mètodes substitueixen ambdós entorns de dades. En el passat, els experts en dades que utilitzaven tecnologia estadística sofisticada s'havien d'ajustar als fluxos de treball i procediments actuals creats amb l'ajuda de la nova tecnologia.

Com triar el programari de Big Data adequat?

Un programari de big data que compleix tots els requisits de l'organització. Algunes de les característiques clau per triar el programari són

  • Basat en núvol
  • Butxaca amigable
  • Eficient
  • Eficaç
  • Fàcil de gestionar
  • Escalabilitat
  • Tracta les dades en temps real
  • Genera anàlisis de manera ràpida i precisa

Les 10 millors plataformes d'anàlisi de dades massives

1. XPLENTY

img 617dc7390e33b

Xplenty és una solució de big data basada en núvol, ETL i plataforma ELT que augmentarà el rendiment del processament de dades. Té la capacitat d'enllaçar totes les vostres fonts de dades. Us permetrà crear canalitzacions de dades senzilles al vostre llac de dades que es poden visualitzar.

  • Característiques clau:
      Kit d'eines complet per crear canalitzacions de dades:Utilitzant una interfície gràfica intuïtiva, implementeu una solució ETL, ELT o de replicació. Amb el motor de flux de treball d'Xplenty, podeu orquestrar i programar canalitzacions de dades.Integració de dades:Podeu integrar Xplenty fàcilment a la vostra pila de solucions de dades gràcies a les opcions sense codi i de codi baix. Utilitzant el nostre component API per a una personalització i versatilitat avançades.Plataforma de núvol elàstica i escalable:Utilitzant el marc elàstic i escalable d'Xplenty, executeu tasques de replicació bàsiques així com transformacions complexes.Suport:A causa de la mida, els formats de fitxer complexos, la xarxa i l'accés a l'API, la integració de dades pot ser difícil. S'ha proporcionat l'identificador d'assistència per correu electrònic, conversa, telèfon i reunions en línia.Seminaris web:Obteniu observacions clau, consells pràctics i instruccions pràctiques, entre altres coses.Llibres i guies:Aprofundeix en el tema amb observacions riques i coneixements útils.Documentació:Descobriu com configurar i utilitzar el marc Xplenty.Desenvolupadors:Xplenty us ajuda a manipular dades sense esgotar el vostre capital d'enginyeria.
  • Preu:
    • Les empreses de desenvolupament de programari Xplenty ofereixen preus a petició.
    • Per obtenir més informació sobre les empreses de desenvolupament de programari Xplenty, contacteu Xplenty .
Vegeu també 8 millors maneres de recuperar un document de Word no desat

2. IBM Big Data Analytics

img 617dc739c92e5
  • Característiques:
      IBM + Cloudera:Descobriu com utilitzen un llac de dades de codi obert, estable, governat i de grau empresarial per impulsar l'anàlisi avançada.Big data amb IBM i Cloudera:Obteniu informació sobre com connectar el vostre cicle de vida de dades i accelerar el vostre camí cap al núvol híbrid i la IA dels experts d'IBM i Cloudera.IBM Cloud for Data:Aquest marc de dades i intel·ligència artificial unifica la gestió de dades, les operacions de dades, la intel·ligència empresarial i l'automatització d'IA mitjançant entorns multinúvols, com ara AWS, Azure, IBM Cloud i núvol privat.Cursos extensos d'anàlisi de dades:Trieu entre diverses classes gratuïtes de ciència de dades, IA, big data i més, independentment del vostre nivell d'habilitat.Un líder en gestió de dades:A The Forrester WaveTM: Data Management for Analytics, Q1 2020, llegiu per què IBM és un pioner.Un llac de dades robust i governat per a la intel·ligència artificial:Examineu les tecnologies d'emmagatzematge i govern que necessitaria el vostre llac de dades per oferir dades preparades per a IA.Algunes eines d'anàlisi de big data són:
      • Llacs de dades
      • Bases de dades NoSQL
      • Magatzems de dades
      • Bases de dades analítiques
  • Preu:
    • Plataforma d'anàlisi de big data d'IBM
    • Per obtenir més informació sobre la plataforma de dades d'IBM, contacteu IBM .

3. Oracle

img 617dc73a92621

Oracle és el jugador més influent de les empreses de Big Data i la seva base de dades insígnia és coneguda. Oracle aprofita els avantatges del big data al núvol. Ajuda les empreses a definir la seva política i enfocament de dades, que inclou big data i cloud computing.

  • Característiques:
      Provisió flexible:Els clients poden triar entre emmagatzematge NVmE d'alt rendiment i emmagatzematge en blocs de baix cost, i els seus clústers es poden expandir o reduir.Seguretat i disponibilitat simplificades:El servei de Big Data elimina la necessitat d'una experiència en profunditat en Hadoop introduint una alta disponibilitat i protecció amb un sol clic.Portabilitat de la càrrega de treball:Oracle Big Data Service utilitza les mateixes eines de gestió de clúster que les instal·lacions de clients locals i funciona amb Cloudera Enterprise 6.x.Oracle Cloud SQL:Oracle Cloud SQL és un servei addicional que permet als clients executar consultes d'Oracle SQL amb dades emmagatzemades a HDFS, Kafka , o Oracle Object Storage.Oracle Machine Learning per a Spark:Els científics de dades poden utilitzar Oracle Machine Learning per a Spark R per manipular les dades emmagatzemades a HDFS, Spark DataFrames i altres fonts JDBC.
  • Preu:
    • Les empreses de big data d'Oracle ofereixen solucions de big data a petició.
    • Per sol·licitar un pressupost o per obtenir més informació, contacteu Oracle .

4. Gràfic

img 617dc73b64f62

Tableau és una solució de programari d'anàlisi i intel·ligència empresarial que ofereix un conjunt de productes integrats per ajudar les empreses més grans del món a visualitzar i entendre les seves dades.

Tableau Server, Tableau Desktop i Tableau Online són els tres elements essencials del programari. A més, Tableau Reader i Tableau Public són dos elements nous que s'han introduït recentment.

Tableau pot adaptar-se a qualsevol mida de dades i és fàcil d'utilitzar tant per a usuaris tècnics com no tècnics. També ofereix taulers de control personalitzats en temps real. És un mètode excel·lent per a la visualització i anàlisi de dades.

Tableau és utilitzat per diverses empreses conegudes, com ara Verizon Communications, ZS Associates i Grant Thornton. La bellesa és Els de taula mètode alternatiu més proper.

  • Característiques:
    • panell
    • Col·laboració i compartició
    • Dades en directe i en memòria
    • Fonts de dades a la taula
    • Visualitzacions avançades
    • Mapes
    • Seguretat Robusta
  • Preu:
      Creador de taules-70 USD/usuari/mesExplorador de taules- usuari/mesVisor de taula- usuari/mes

5. Apache Hadoop

img 617dc73cc4663

La biblioteca de programari Apache Hadoop és un sistema que utilitza models de programació senzills per permetre el processament distribuït d'enormes conjunts de dades per conèixer entre ordinadors. Està dissenyat per escalar des d'un sol servidor fins a milers d'ordinadors, cadascun amb les seves pròpies capacitats d'informàtica i emmagatzematge.

En lloc de confiar en el maquinari per oferir una alta disponibilitat, la biblioteca està dissenyada per identificar i gestionar errors a la capa d'aplicació, permetent que un servei altament accessible sigui lliurat a sobre d'un grup d'ordinadors que poden fallar.

  • Característiques
      Hadoop Comú:Una col·lecció d'utilitats que admeten tots els altres mòduls d'Hadoop.Sistema de fitxers distribuït Hadoop:HDFSTM (Hadoop Distributed File System) és un sistema de fitxers distribuït que permet als usuaris accedir ràpidament a les dades de l'aplicació.FIL Hadoop:Hadoop YARN és un sistema de programació de tasques i gestió de recursos de clúster.Hadoop MapReduce:Hadoop MapReduce és un mètode basat en YARN per processar conjunts de dades massius en paral·lel.Hadoop Ozone:Hadoop Ozone és una botiga d'objectes Hadoop.
    • Més ràpid en el tractament de dades
    • Basat en el concepte Data Locality
    • Viabilitat
    • Fàcil d'usar
    • Fiabilitat de les dades
  • Preus
    • Es recomana un servidor Intel de gamma mitjana per a un clúster Hadoop de classe empresarial. Aquests solen tenir un preu entre 4.000 i 6.000 dòlars per node, amb capacitats de disc que oscil·len entre 3 TB i 6 TB, depenent dels requisits de rendiment. Això es tradueix en una despesa de nodes d'entre 1.000 i 2.000 dòlars per TB.

6. VMware

img 617dc73dcfefb

VMware és conegut per les seves ofertes de núvol i virtualització, però també és un jugador important en el Big Data en aquests dies. La virtualització de Big Data facilita la gestió de la tecnologia Big Data i ofereix resultats de manera eficient i a baix cost. VMware Big Data és fàcil d'utilitzar, escalable, assequible, àgil i fiable.

  • Característiques:
      Simple:Simple Faciliteu les operacions i el manteniment de l'extensa infraestructura de dades.Rentable:Reduïu els costos de CapEx consolidant clústers. L'automatització i els fluxos de treball senzills us ajudaran a estalviar diners en operacions.Àgil:Feu que la infraestructura disponible sigui sota demanda perquè pugueu generar valor empresarial ràpidament.Flexible:Amb innovacions importants de dades importants, experimenteu aviat i sovint. Podeu executar diverses distribucions Hadoop al mateix màquina virtual gràcies al multi-arrendament.Eficient:Augmenteu l'ús del servidor agrupant els vostres recursos. L'automatització de l'agilitat de la càrrega de treball augmenta el rendiment del procés.Segur:Assegureu-vos que les dades confidencials estiguin sota el vostre control i conformen.Xarxa de núvol virtual:Connecteu i estables aplicacions i dades des del centre de dades al núvol fins a la vora, independentment d'on s'executin.Multinúvol:Assegureu-vos que l'ecosistema es gestiona i es governa de manera coherent mitjançant núvols públics, privats i híbrids.Seguretat intrínseca:Protegiu les aplicacions i les dades des del punt final fins al núvol reutilitzant la infraestructura i els punts de control.
  • Preu:
    • Les empreses de big data de VMware ofereixen diverses eines per al desenvolupament de programari.
    • Per obtenir més informació sobre Vmware i el seu producte i preus, contacteu VMware .
Vegeu també Les 20 principals aplicacions de Big Data en diferents sectors

7. KNIME

L'eina de codi obert KNIME significa Konstanz Information Miner i s'utilitza per a la investigació. El concepte, integració, anàlisi, CRM, mineria de dades, anàlisi de dades, mineria de text i intel·ligència empresarial. És compatible amb Linux, OS X i Windows.

img 617dc73eb96f8

Es pot considerar com una alternativa viable a SAS. Knime és utilitzat per una sèrie d'empreses conegudes, com Comcast, Johnson & Johnson i Canadian Tire.

  • Característiques:
    • Extensions de Big Data
    • Combinació de dades
    • Combinació de peatges
    • Analítica
    • Enllaç de meta nodes
    • Automatització local
    • Diferència de flux de treball
    • Manipulació de dades
    • Mineria de dades
  • Preu:
    • IBM SPSS Modeler Personal: a partir de 4.950 dòlars per usuari i any
    • Tableau Server 1.445 $ per desplegament mínim / per mes / facturat anualment
    • IBM SPSS Statistics Base Subscripció: renovació automàtica mensual de 99 dòlars per usuari i mes

8. MongoDB

MongoDB, una eina de gestió de bases de dades, és una base de dades de documents multiplataforma que ofereix alt rendiment, alta disponibilitat i escalabilitat per a consultes i indexació. Aquesta eina va ser desenvolupada per MongoDB Inc. i té llicència sota la llicència pública SSPL (Server Side Public License). Es basa en el concepte de compilació i documentació.

img 617dc73f44304

CARACTERÍSTIQUES

  • Característiques:
    • Anàlisi en temps real
    • Millors execucions de consultes
    • Disponibilitat i estabilitat de les dades
    • Fragmentació
    • Equilibri de càrrega
  • Preus
    • Visiteu el lloc web per obtenir un pressupost

9. Apache Flink

La plataforma de codi obert Apache Flink és un motor de processament de flux distribuït per al càlcul amb estat sobre dades. Pot estar lligat o no lligat. Aquesta eina té el gran avantatge d'executar-se en tots els entorns de clúster establerts, inclosos Hadoop YARN, Apache Mesos i Kubernetes. També pot executar la seva tasca a qualsevol escala i velocitat de memòria.

img 617dc7401a000
  • Característiques:
    • Finestra flexible.
    • Tolerant a fallades
    • Admet la connexió a sistemes de tercers.
    • Diferents nivells d'abstracció
  • Preu:
    • PieSync - Inici - 49 $
    • TIBCO Spotfire TIBCO Cloud Spotfire: prova gratuïta
    • Truco Core- Free

10. Apache SAMOA

Per a la mineria de dades, Apache SAMOA s'utilitza per a la transmissió distribuïda. Altres aprenentatge automàtic Les tasques per a les quals s'utilitza aquest mètode inclouen la classificació, l'agrupació, la regressió, etc. És un programa que s'executa a sobre dels DSPE (Distributed Stream Processing Engines). La seva disposició és connectable. També es pot executar en diversos DSP, com ara Storm, Apache S4, Apache Samza i Flink.

img 617dc7405ac16
  • Característiques:
    • Sense temps d'inactivitat del sistema.
    • No es necessita cap còpia de seguretat.
    • Escriviu un programa una vegada i executeu-lo a tot arreu.
    • La infraestructura es pot utilitzar una i altra vegada.
  • Preu:
    • Datsy Suggest-Elevate $ 999 -2.000.000 Recomanacions personalitzades publicades al mes
    • Alie Basic 99 $/mes +0,001 per sol·licitud

Conclusió

Aquest article ofereix una visió general de què, com, on i qui de big data. Hem descobert que hi ha diversos recursos disponibles al mercat avui dia per donar suport a operacions de dades extensives. Alguns d'ells eren d'ús gratuït, mentre que altres eren de pagament. Heu de triar acuradament l'eina Big Data adequada per al vostre projecte.

Encara podeu consultar la versió accessible de l'eina abans de comprar-la, i podeu consultar les ressenyes amb els clients actuals per obtenir les seves aportacions.

Preguntes freqüents

Quins són alguns exemples reals de big data?

A continuació s'indiquen alguns exemples reals de big data
Comerç electrònic
Atenció sanitària
Màrqueting personalitzat.
Vigilància de les condicions de salut
Per als vehicles, mapes de carreteres en directe.
Seguiment dels hàbits de consum.

Facebook és una empresa de big data?

Facebook és una plataforma de xarxes socials que té enormes dades. Facebook emmagatzema les dades. A continuació, analitzeu els m'agrada, etiqueteu els suggeriments, el reconeixement facial i feu el seguiment de les galetes.

Quines empreses recullen més dades?

Totes les organitzacions poden recollir dades. Tanmateix, tots els llocs de xarxes socials i llocs web de comerç electrònic recullen dades dels clients per saber què interessa a la gent i, en conseqüència, dirigir-se al públic.

Qui són les empreses de big data?

A continuació s'indiquen algunes empreses de big data
Amazon
Gràfic
BigPanda
Teradata
Splunk