Kuten me kaikki hyvin tiedämme, data on kaikki kaikessa nykypäivän IT-maailmassa. Lisäksi tämä data moninkertaistuu monikerroksilla päivästä toiseen. Aiemmin tilaa oli noin megatavuja ja kilotavuja, mutta nykyään se on teratavu.

Data on arvotonta, kunnes se muuttuu hyödylliseksi tiedoksi ja tiedoksi, joka voi auttaa johtamista korkeammassa kognitiivisessa prosessissa. Tätä tarkoitusta varten meillä on saatavilla useita markkinoiden merkittävimpiä tietoohjelmistoja. Tämä ohjelmisto auttaa tallentamaan, analysoimaan, raportoimaan ja tekemään paljon muuta tietojen kanssa.

Nykyään lähes jokainen yritys on laajalti täynnä suuria datatyökaluja ja tekniikoita. Ne tuovat kustannustehokkuutta, parempaa ajanhallintaa tieto-analyysitehtäviin. Tässä artikkelissa sinulla on huippuluettelo parhaista big data -työkaluista ja niiden ominaisuuksista, mutta sitä ennen on vähän käsitystä Big Datasta.

Sisällysluettelo

• Mikä on Big Data?
• Big Datan tyypit
  • 1. Strukturoitu data
  • 2. Strukturoimaton data
  • 3. Puolistrukturoitu data
• Big Data Toolsin ominaisuudet
• Miksi Big Data Tool on tärkeä?
• Parhaat esimerkit Big Data Toolista
• Kuinka valita sopiva Big Data Tool?
• 10 parasta Big Data -työkalua
  • 1. Apache Hadoop
  • 2. Paljon
  • 3. Apache Storm
  • 4. Cassandra
  • 5. MongoDB
  • 6.HRC
  • 7. Rapidminer
  • 8. Taulukko
  • 9. Qubole
  • 10. R
  • Hinnoittelu:
• UKK: Lue lisää Big Data Toolsista
  • Mitä Big Datan analytiikkatyökalut tarkoittavat?
  • Mitä kieltä big data -työkaluissa käytetään?
  • Mitä tekijöitä sinun tulee ottaa huomioon Big Data Toolia valittaessa?
  • Onko Kafka big data -työkalu?
  • Onko Hadoop big data -työkalu?
• Bottom Line
• Suositellut artikkelit

Mikä on Big Data?

Suuri data voisi olla termi, joka kuvaa valtavaa tiedon määrää – mukaan lukien sekä jäsentelemätön että jäsennelty. Nämä tiedot tulvivat yritystä päivittäin. Mutta se ei ole tärkeän tiedon määrä; pikemminkin siitä, mitä datalle tapahtuu, on keskusteltava – Big data -työkalu analysoi oivalluksia, jotka johtavat parempiin päätöksiin ja strategisiin liiketoimiin.

Vaikka termi big data saattaa tuntua suhteellisen uudelta, suurten tietomäärien kerääminen ja tallentaminen lopullista analyysiä varten on ikivanhaa. Big data -työkalukonsepti sai vauhtia 2000-luvun alussa liiketoiminnan valtavirtana, koska kolme Vs. ovat Volume, Locity ja Variety.

Massiivisen datan käyttö on nykyään yleistymässä yrityksissä, jotta ne voivat menestyä paremmin. Useimmissa verkkokaupan yrityksissä sekä nykyiset kilpailijat että uudet tulokkaat käyttävät strategioita analysoidakseen dataa kilpailemista, innovointia ja kasvua varten.

Big Data auttaa organisaatioita muodostamaan uusia kasvumahdollisuuksia ja täysin uusia yritysluokkia, jotka yhdistävät ja analysoivat toimialatietoja. Nämä yritykset säilyttävät riittävästi tietoa tuotteista, palveluista, toimittajista, ostajista ja asiakkaiden mieltymyksistä voidakseen analysoida tietoja suuria määriä.

Big Datan tyypit

Seuraavat ovat Big Datan luokat:

1. Strukturoitu data
2. Strukturoimaton data
3. Puolistrukturoitu data

Tutustutaan nyt kaikkiin tietoihin yksityiskohtaisesti.

yksi. Strukturoitu data

Kaikkea eri kiinteissä muodoissa tallennettua, käsiteltyä ja käsiteltyä dataa kutsutaan 'strukturoiduksi' tiedoksi. Aikasi aikana insinööritaidot ovat saavuttaneet valtavaa menestystä kehittäessään tekniikoita tällaisten kohtuullisten tietojen (jos muoto on hyvin tiedossa etukäteen) työskentelyyn ja arvon tuottamiseen siitä. Kuitenkin näinä päivinä ongelma ponnahtaa esiin, kun tietojen koko kasvaa enimmäkseen. Tyypilliset koot ovat useiden zettatavujen alueella.

kaksi. Strukturoimaton data

Kaikki tiedot, joiden muoto tai rakenne on tuntematon, katsotaan jäsentämättömäksi dataksi. Hyväksy koon olevan suuri, ja jäsentämätön data asettaa useita haasteita, kuten arvon käsittely siitä. Tyypillinen esimerkki jäsentämättömästä tiedosta voisi olla heterogeeninen tietolähde, joka sisältää sekoituksen yksinkertaisia ​​tekstitiedostoja, kuvia, videoita jne. Nykyään organisaatioilla on käytettävissään runsaasti tietoa, mutta valitettavasti ne eivät tiedä tapaa saada arvoa. siitä, koska nämä tiedot ovat raakamuodossaan tai jäsentelemättömässä muodossa.

3. Puolistrukturoitu data

Puolirakenteinen data voi sisältää molempia tietotyylejä. Puolistrukturoitu data näyttää olevansa jäsennelty muoto, mutta se ei ole totta. Esimerkki puolistrukturoidusta tiedosta voisi olla XML-tiedostossa esitetty data.

Big Data Toolsin ominaisuudet

Parhaiden Big data -työkalujen ominaisuudet ovat seuraavat:

• Yritykset voivat hyödyntää ulkopuolista älykkyyttä tehdessään päätöksiä.
• Se on parantanut asiakaspalvelua.
• Palvelimille aiheutuvan riskin välitön tarkistus.
• Parempi toiminnan tehokkuus.

Miksi Big Data Tool on tärkeä?

Big data -työkalun merkitys ei rajoitu osuuteen, vaan siihen, miten yritykset käyttävät dataa. Jokainen yritys käyttää tietoja omalla tavallaan; Mitä tehokkaammin organisaatio käyttää tietojaan, sitä enemmän mahdollisuuksia kasvaa.

Yritys voi ottaa tietoja mistä tahansa lähteestä ja analysoida niitä löytääkseen vastauksia, jotka voivat mahdollistaa:

Ajan vähennykset:Big data -työkalujen, kuten Hadoopin ja muistin analytiikan, nopea nopeus tunnistaa uusimman tietolähteen, joka päivittää yritysten analyyttisiä tietoja. Se auttaa myös tekemään nopeita päätöksiä.

Kustannussäästöt:Jotkut parhaat Big Data -työkalut, kuten pilvipohjainen analytiikka ja Hadoop, auttavat tuomaan yrityksille kustannusetuja, kun tallennetaan suuria määriä tietoa. Ei vain, nämä työkalut auttavat tunnistamaan tehokkaimmat tavat hoitaa yritystä.

Säilytä online-mainetta:Parhaissa Big data -työkaluissa on tunneanalyysin ominaisuudet. Näin ollen saat palautetta siitä, kuka sanoo mitä yrityksestäsi. Big data -työkalut voivat auttaa, jos haluat tarkkailla ja parantaa yrityksesi verkkonäkyvyyttä.

Markkinaolosuhteet:Analysoimalla big dataa saat paremman käsityksen nykyisestä markkinatilanteesta. Esimerkiksi asiakkaiden ostokäyttäytymistä analysoimalla yritys näkee eniten myytävät tuotteet ja tuottaa tämän trendin mukaisia ​​tuotteita. Tällä se pääsee kilpailijoidensa edelle.

Asiakkaiden hankinta ja säilyttäminen:Asiakas on, että minkä tahansa yrityksen merkittävin omaisuus riippuu kasvusta. Ei ole olemassa yksittäistä yritystä, joka voi väittää menestyvänsä ilman, että ensin on varmistettava vankka asiakaskunta. Vaikka yrityksellä olisi vahva asiakaskunta, sillä ei ole varaa sivuuttaa tiukkaa kilpailua. Jos yritys on hidas saamaan selville, mitä asiakkaat etsivät, on yksinkertaista tarjota heikkolaatuisia tuotteita. Big data -työkalujen avulla yritykset voivat seurata erilaisia ​​asiakkaisiin liittyviä malleja ja trendejä. Asiakkaiden käyttäytymisen tarkkaileminen on elintärkeää uskollisuuden laukaisemiseksi.

Innovatiivinen ja kehittäjä:Big Data -työkalut ovat innovaatioiden veturi. Big datan toinen hyödyllinen etu on kyky auttaa yrityksiä kehittämään tuotteitaan uudelleen.

Markkinointiinsights:Big data -työkalujen analytiikka auttaa muuttamaan liiketoiminnan ilmettä. Tämä ominaisuus sisältää voiman vastata asiakkaiden odotuksiin, muuttaa yrityksen liiketoimintaa ja varmistaa, että markkinointikampanjat ovat tehokkaita.

Parhaat esimerkit Big Data Toolista

Parhaat esimerkit big datasta ovat julkisella ja yksityisellä sektorilla: koulutus, kohdennettu mainonta, terveydenhuolto, valmistus, vakuutus ja pankkiala, konkreettiseen, tosielämän romahdus. Vuoteen 2021 mennessä lähes 1,7 megatavua tietoa syntyy joka sekunti jokaista maan päällä olevaa ihmistä kohden. Mahdollisuudet datalähtöiseen organisaation kasvuun ravintola-alalla ovat valtavat.

Kuinka valita sopiva Big Data Tool?

Oikean avoimen lähdekoodin tai maksullisen big data -työkalun valitseminen auttaa estämään aikaa ja vähentämään hikkauksia, mutta tätä päätöstä ei voi tehdä sokeasti. Rajoita mielesi, niin ei ole olemassa parasta big data-alustaa. Jokainen näistä ohjelmista vastaa erilaisiin tarpeisiin, joten sinun on valittava suuri tietotyökalu, joka vastaa parhaiten tilanteeseenne. Jotta valintasi olisi mukavampaa, olemme koonneet joitain tavallisia big data -työkaluja, jotka parantavat louhinta-, varastointi-, puhdistus-, louhinta-, visualisointi-, analyysi- ja integrointiprosesseja.

10 parasta Big Data -työkalua

Alla on listattu tehokkaimmat Big Data -työkalut eduineen ja haittoineen sekä hintaluokineen.

Tutkitaan jokaista datatyökalua yksityiskohtaisesti!!

yksi. Apache Hadoop

Apache Hadoop on yksi parhaista Big Data -työkalujen ohjelmistokehyksistä, joita käytetään klusteroituihin luokitusjärjestelmiin ja massiiviseen tiedonkäsittelyyn. Se käsittelee tietoja MapReduce-ohjelmointimallin avulla. Hadoop on avoimen lähdekoodin suurdatakehys, joka on kirjoitettu Java-kielellä, ja se tarjoaa monialustaisen tuen.

Apache Hadoopin tärkein vahvuus on sen HDFS (Hadoop Distributed File System), koska se tarjoaa joustavuutta kaikentyyppisten tietojen säilyttämiseen. Kuten kuvat, videot, XML, JSON ja paljon muuta. Epäilemättä tämä voi olla ylin big data -työkalu. Itse asiassa yli puolet Fortune 50 -yrityksistä käyttää Hadoopia. Monet massiivisista nimistä ovat Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook , jne.

Plussat:

• Erittäin hyödyllinen T&K-tarkoituksiin.
• Tarjoaa nopean pääsyn tietokannassasi oleviin tietoihin.
• Erittäin skaalautuva ja avoimen lähdekoodin reaaliaikainen tietojenkäsittelytyökalu.
• Korkealuokkaista palvelua tietokonejärjestelmän klusterissa.

Haittoja:

• Joskus levytilaongelmia ilmenee sen 3-kertaisen datan redundanssin vuoksi.
• I/O-toimintaa voidaan parantaa esitys .

Hinnoittelu:

Tämä avoimen lähdekoodin suurdatatyökalu on vapautettu käytettäväksi Apache-lisenssillä.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Apache Hadoop.

kaksi. Xplenty

Xplenty on big data -ohjelmistoalusta, jonka avulla voidaan integroida, käsitellä ja valmistaa dataa pilvianalyysiä varten. Se yhdistää kaikki tietolähteesi. Tämä big data -työkalun intuitiivinen graafinen käyttöliittymä auttaa sinua toteuttamaan ETL-, ELT- tai replikointiratkaisun. Xplenty voi olla täydellinen työkalupakki datapiippujen rakentamiseen matalakoodi- ja ei-koodiominaisuuksilla. Se on ratkaisuja markkinointiin, myyntiin, tukeen ja kehittäjille.

Xplenty auttaa liiketoimintaasi tekemään yksityiskohtaisen analyysin olemassa olevista tiedoistasi ilman lisäinvestointeja. Xplenty tukee sähköpostin, chatin, puhelimen ja Internet-kokouksen kautta.

Plussat:

• Xplenty on joustava ja skaalautumaton pilvi alusta .
• Saat välittömän yhteyden useisiin tietovarastoihin ja tyylikkääseen datamuunnoskomponenttien joukkoon.
• Monimutkaisen tiedon valmistelun helppo toteuttaminen Xplentyn ilmaisurikkaan kielen avulla.
• API-komponentti edistyneeseen räätälöintiin ja joustavuuteen.

Haittoja:

• Vain vuosilaskutusvaihtoehto on käytettävissä. Kuukausitilaus ei ole saatavilla.

Hinnoittelu:

Saat tarjouksen hinnoittelusta. Se on tilauspohjainen hinnoittelumalli. Voit kokeilla alustaa maksutta 7 päivän ajan.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Xplenty .

3. Apache Storm

Apache Storm on avoimen lähdekoodin suurdataohjelmisto monilla alustoilla, hajautettu stream-käsittely ja vikasietoinen reaaliaikainen laskentakehys. Se on ilmainen ja avoimen lähdekoodin työkalu. Apache-myrskyn kehittäjiä ovat sekä Twitter että Backtype. Apache Stormin sisäänrakennettu kieli on Clojure ja Java.

Sen arkkitehtuuri perustuu räätälöityihin nokkaputkiin ja pultteihin, jotka selittävät tiedon lähteitä ja manipulointeja, mikä mahdollistaa rajoittamattomien tietovirtojen hajautetun käsittelyn. Groupon, Alibaba, Yahoo , ja The Weather Channel ovat monia merkittäviä organisaatioita, jotka käyttävät Apache Stormia tiedonlouhintaan.

Plussat:

• Luotettava mittakaavassa ja avoimen lähdekoodin tietojenkäsittelytyökalu.
• Erittäin nopea ja vikasietoinen.
• Takaa tietojen käsittelyn.
• Sillä on useita käyttötarkoituksia, kuten ETL (Extract-Transform-Load), reaaliaikainen analytiikka, jatkuva laskenta, lokinkäsittely, koneoppiminen ja hajautettu RPC.

Haittoja:

• Se on haastava tietojenkäsittelytyökalu.
• Ongelmia virheenkorjauksen kanssa.
• Native Schedulerin ja Nimbuksen käyttö muuttuu pullonkauloksi.

Hinnoittelu:

Tämä työkalu on ilmainen.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Apache Storm.

Neljä. Cassandra

Apache Cassandra on avoimen lähdekoodin iso datankäsittely, joka jakaa NoSQL- ja DBMS-tietokantoja, jotka on suunniteltu hallitsemaan valtavia tietomääriä, jotka ovat levinneet useille hyödykepalvelimille, mikä tarjoaa korkean käytettävyyden. Laite on maksuton. Se toteuttaa CQL:n (Cassandra Structure Language) vuorovaikutuksessa tietokannan kanssa.

Useimmat korkean profiilin yritykset käyttävät Cassandraa, kuten Accenture, Facebook, American Express, Honeywell, General Electric, Yahoo jne.

Plussat:

• Ei yhtä epäonnistumispistettä.
• Käsittelee valtavat tiedot erittäin nopeasti.
• Hirsirakenteinen varasto
• Automaattinen replikointi
• Lineaarinen skaalautuvuus
• Yksinkertainen Ring-arkkitehtuuri

Haittoja:

• Vaatii lisäponnisteluja vianmäärityksessä ja kunnossapidossa.
• Klusterointi kaipaa parannusta.
• Rivitason lukitustoimintoa ei ole.

Hinnoittelu:

Tämä työkalu on ilmainen.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta, Apassi Cassandra.

5. MongoDB

MongoDB on paras big data -työkalu ja NoSQL, dokumenttisuuntautunut tietokanta, joka on kirjoitettu C-, C++- ja JavaScript-kielellä. Se on vapaasti käytettävä ja on avoimen lähdekoodin tietotyökalu, joka tukee useita käyttöjärjestelmiä, kuten Windows Vista (ja päivitetyt versiot), OS X (10.7 ja uudemmat versiot), Linux, Solaris FreeBSD.

Sen pääominaisuuksia ovat MongoDB-hallintapalvelu (MMS), Ad Hoc -kyselyt, yhdistäminen, BSON-muodon käyttö, indeksointi, jakaminen, replikointi, palvelinpuolen suoritus javascript, rajattu kokoelma, kuormituksen tasapainoittaminen ja tiedostojen tallennus. Jotkut MongoDB:tä käyttävistä tärkeimmistä asiakkaista ovat Facebook, MetLife, eBay, Google jne.

Plussat:

• Helppo selvittää.
• Tarjoaa tukea useille teknologioille ja alustoille.
• Ei ongelmia asennuksessa ja huollossa.
• Luotettava ja edullinen.

Haittoja:

• Rajoitettu analytiikka.
• Hidas varmasti käyttää muita tapauksia.

Hinnoittelu:

MongoDB:n yritys- ja SMB-versiot ovat maksullisia versioita, ja sen hinnoittelu on kysyjien saatavilla.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta MongoDB .

6. HRC

CDH (Cloudera Distribution for Hadoop) keskittyy tämän tekniikan yritystason käyttöönotuksiin. Tämä datatyökalu on avoimen lähdekoodin ja sisältää ilmaisen alustajakelun, joka kattaa Apache Spark , Apache Hadoop, Apache Impala ja monet muut.

CDH mahdollistaa rajoittamattoman tiedon keräämisen, käsittelyn, hallinnan, hallinnan, löytämisen, mallintamisen ja jakamisen.

Plussat:

• Laaja jakelu.
• Cloudera Manager hallinnoi Hadoop-klusteria kunnossa.
• Helppo toteutus.
• Vähemmän monimutkainen hallinto.
• Korkea turvallisuus ja hallinto.

Haittoja:

• Jotkut monimutkaiset käyttöliittymäominaisuudet, kuten Cloudera-hallintapalvelun kaaviot, eivät ole käytettävissä.
• Useat suositellut asennustavat kuulostavat hämmentävältä.

Hinnoittelu:

CDH voisi olla Clouderan ilmainen ohjelmistoversio. Jos olet kuitenkin kiinnostunut ymmärtämään Hadoop-klusterin hinnan, solmukohtainen hinta on noin 1000–2000 dollaria teratavua kohden.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta HRC .

7. Rapidminer

Rapidminer on monialustainen big data -työkalu, joka tarjoaa integroidun ympäristön datatieteeseen, koneoppimiseen ja ennakoivaan analytiikkaan. Siinä on useita lisenssiversioita, jotka tarjoavat pieniä, keskisuuria ja suuria painoksia; omat versiot ilmaisena versiona mahdollistavat yhden loogisen prosessorin ja 10 000 tietoriviä.

Organisaatiot, kuten Hitachi, BMW, Samsung, Airbus jne., ovat RapidMinerin suurdatatyökalujen käyttäjiä.

Plussat:

• Avoimen lähdekoodin Java-ydin on saatavilla.
• Helppoja etulinjan datatieteen työkaluja ja algoritmeja.
• Koodivalinnaisen graafisen käyttöliittymän ominaisuus.
• Integroituu hyvin API:iden ja pilven kanssa.
• Loistavaa asiakaspalvelua ja tekninen tuki .

Haittoja:

• Datapalveluita on parannettava.

Hinnoittelu:

• Kaupallinen painos: 2 500 dollaria käyttäjää kohti vuodessa.
• Small Enterprise Edition: 2 500 $ käyttäjää kohti vuodessa.
• Medium Enterprise Edition: 5 000 $ käyttäjää kohden vuodessa.
• Big Enterprise Edition: 10 000 dollaria käyttäjää kohden vuodessa.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Rapidminer .

8. Kartoittaa

Tableau on tietotyökaluohjelmistoratkaisu business intelligencelle ja analyticille, joka esittelee joukon integroituja tuotteita, jotka auttavat maailman suurimpia organisaatioita visualisoimaan ja ymmärtämään tietorakennettaan.

Ohjelmisto sisältää kolme päätuotetta, eli Tableau Serverin (yritykselle), Tableau Desktopin (analyytikolle) ja Tableau Onlinen (pilveen). Tableau Public ja Tableau Reader ovat kaksi muuta tuotetta, jotka on äskettäin lisätty.

Tableau pystyy käsittelemään kaikenkokoisia dataa, ja se on suoraviivainen teknisten ja ei-teknisten asiakaslähtöisten palvelujen houkuttelemiseen. Se tarjoaa sinulle reaaliaikaiset mukautetut kojelautat. Se on hyödyllinen työkalu tietojen visualisointiin ja tutkimiseen. Lukuisista Tableauta käyttävistä yrityksistä ovat ZS Associates, Verizon Communications ja Grant Thornton.

Plussat:

• Suuri joustavuus muodostaa haluamasi visualisoinnit.
• Kehittyneet ja tehokkaat tietojen yhdistämisominaisuudet
• Täynnä älykkäitä ominaisuuksia ja veitsenterävää nopeutta.
• Käyttövalmis tuki useimpiin tietokantoihin.
• Koodittomat tietokyselyt.
• Mobiilikäyttöön sopivat, interaktiiviset ja jaettavat kojelautat.

Haittoja:

• Muotoilusäätimiä on parannettava.
• Mitään sisäänrakennettua työkalua ei ole saatavana käyttöönottoa ja siirtoa varten erilaisten taulupalvelimien välillä.

Hinnoittelu:

Tableaulla on erilaisia ​​versioita työpöydälle, palvelimelle ja verkossa. Sen hinnoittelu alkaa 35 dollarista kuukaudessa.

Katsotaanpa jokaisen painoksen arvoa:

Tableau Desktop Personal Edition:35 dollaria käyttäjää kohden kuukaudessa + ilmainen kokeiluversio saatavilla.Tableau Desktop Professional -versio:70 dollaria käyttäjää kohden kuukaudessa + ilmainen kokeiluversio saatavilla.Tableau Server On-Premises tai julkinen pilvi:35 dollaria käyttäjää kohden kuukaudessa + ilmainen kokeiluversio saatavilla.Tableau Online Täysin isännöity:42 dollaria käyttäjää kohden kuukaudessa + ilmainen kokeiluversio saatavilla.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Kartoittaa .

9. Qubole

Qubole on big data -työkalupalvelu, itsenäinen ja kaiken kattava Big data -alusta, joka hallitsee, oppii ja optimoi itsensä datankäytön perusteella. Näin tiedotustiimi voi kohdistaa liiketoimintansa tuloksiin keskustelupalstan sijaan.

Lukuisista Quboletta käyttävistä kuuluisista yrityksistä ovat Adobe, Warner-musiikkiryhmä ja Gannett.

Plussat:

• Nopeampi aika arvostaa.
• Lisääntynyt joustavuus ja mittakaava.
• Optimoitu kulutus.
• Big data -analyysin tehostettu käyttöönotto.
• Helppo käyttöliittymä.
• Poistaa tekniikan lukituksen.

Haittoja:

• Saatavilla kaikkialla maailmassa.

Hinnoittelu:

Qubolella on oma lisenssi, joka tarjoaa yritys- ja yritysversioita. Business-versio on maksuton ja tukee jopa viittä käyttäjää. Yritysversio on tilauspohjainen ja maksullinen. Se sopii jättiläisille organisaatioille, joissa on useita käyttäjiä ja käyttötapauksia. Sen hinnoittelu alkaa 199 dollarista kuukaudessa.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta Qubole .

10. R

R on yksi kattavimmista tilastoanalyysipaketeista. Se on avoimen lähdekoodin suurdatatyökalu, ilmainen, moniparadigma ja dynaaminen ohjelmistoympäristö. Tämä tietotyökalu on kirjoitettu C-, Fortran- ja R-ohjelmointikielillä.

Tilastomiehet ja tiedon louhinnat käyttävät sitä laajalti. Nämä tietotyökalut käyttävät tietojen käsittelyä, tietojen analysointia, graafista näyttöä ja laskentaa.

Plussat:

• R:n merkittävin etu on dataekosysteemin runsaus
• Vertaansa vailla olevia kartoitusetuja ja grafiikkaa.

Haittoja:

• Muistin hallinta ja nopeus puuttuvat.
• Ei vahvaa turvallisuutta.

Hinnoittelu:

R:n studio-IDE ja kiiltävä palvelin ovat ilmaisia. Nykyisten lisäksi R studio tarjoaa joitain yritysvalmiita ammattituotteita:

RStudio kaupallinen työpöytälisenssi:995 dollaria per käyttäjä p.a.RStudio server pro kaupallinen lisenssi:9 995 dollaria kpl palvelinta kohti + Rajoittamaton määrä käyttäjiä.RStudio-yhteyslisenssi:6,25 dollaria kuukaudessa käyttäjää kohti - 62 dollaria kuukaudessa käyttäjää kohti.RStudio Shiny Server Pro -lisenssi:9 995 dollaria vuodessa.

Uusimmat hintatiedot löydät sivulta RStudio .

UKK: Lue lisää Big Data Toolsista

Mitä Big Datan analytiikkatyökalut tarkoittavat?

Big datan analytiikkatyökaluja käytetään tiedon poimimiseen monista tietojoukoista ja näiden monimutkaisten tietojen käsittelemiseksi. Suuri tietomäärä on monimutkaista käsitellä perinteisissä tietokannoissa. Siksi käytämme big data -työkaluja datan tehokkaaseen hallintaan.

Mitä kieltä big data -työkaluissa käytetään?

Nykyään hallitsevat mestarit ovat R, Python, Scala, SAS, Hadoop-kielet (Pig, Hive jne.) ja loppujen lopuksi Java. Lopulta niukka 12 prosenttia big data -projektien parissa työskentelevistä kehittäjistä päätti käyttää Javaa.

Mitä tekijöitä sinun tulee ottaa huomioon Big Data Toolia valittaessa?

Harkitse näitä myöhempiä tekijöitä ennen kuin valitset Big Data -työkalun…
Lisenssimaksu tarvittaessa
Asiakastuen laatu
Tietotyökalun työntekijöiden koulutus on saatavilla.
Massiivisen datatyökalun ohjelmistovaatimukset
Big Data -työkalun tuki- ja päivityskäytäntö.
Arvostelut yhtiöstä

Onko Kafka big data -työkalu?

Kafkaa käytetään reaaliaikaisiin tietovirtoihin, suurdatan keräämiseen tai reaaliaikaisen analyysin (tai molempien) kokeilemiseen. Kafkaa käytetään muistin sisäisten mikropalveluiden kanssa kestävyyden tuottamiseen, ja se tottuu hyvin syöttämään tapahtumia CEP:iin (Complex Event streaming Systems) ja IoT/IFTTT-tyylisiin automaatiojärjestelmiin.

Onko Hadoop big data -työkalu?

Hadoop on avoimen lähdekoodin hajautettu prosessointikehys, joka on avain massiiviseen dataekosysteemiin astumiseen, mikä sisältää hyvät mahdollisuudet tulevaisuuteen. Hadoopin avulla voidaan suorittaa tehokkaasti edistyksellistä analytiikkaa, mukaan lukien ennakoivaa analytiikkaa, tietojenkäsittelyä ja koneoppimissovelluksia.

Bottom Line

Big Datasta on tullut nykyään olennainen osa yrityksiä, ja yritykset etsivät yhä enemmän ihmisiä, jotka ovat tottuneet Big Datan analytiikkatyökaluihin. Työntekijöiden odotetaan olevan pätevämpiä taitojensa suhteen ja esittelevät kykyjä ja ajatteluprosesseja, jotka täydentävät heidän niche-tehtäviään. Niin sanotut in-demand -taidot, jotka olivat tähän asti suosittuja, poistetaan, ja jos tänään on jotain kuumaa, se on Big Data -analytiikka.