top 15 big data tools 2021
Liste und Vergleich der Top-Open-Source-Big-Data-Tools und -Techniken für die Datenanalyse:
Wie wir alle wissen, sind Daten in der heutigen IT-Welt alles. Darüber hinaus multiplizieren sich diese Daten jeden Tag mit Mannigfaltigkeiten.
Früher haben wir über Kilobyte und Megabyte gesprochen. Aber heutzutage sprechen wir über Terabyte.
Daten sind so lange bedeutungslos, bis sie zu nützlichen Informationen und Kenntnissen werden, die das Management bei der Entscheidungsfindung unterstützen können. Zu diesem Zweck verfügen wir über mehrere Top-Big-Data-Software auf dem Markt. Diese Software hilft beim Speichern, Analysieren, Berichten und viel mehr mit Daten.
Lassen Sie uns das Beste und Nützlichste entdecken Big-Data-Analyse Werkzeuge.
= >> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.Was du lernen wirst:
Top 15 Big Data Tools für die Datenanalyse
Im Folgenden sind einige der besten Open-Source-Tools und einige kostenpflichtige kommerzielle Tools aufgeführt, für die eine kostenlose Testversion verfügbar ist.
Lassen Sie uns jedes Tool im Detail untersuchen!
# 1) Xplenty
Xplenty ist eine Plattform zum Integrieren, Verarbeiten und Vorbereiten von Daten für Analysen in der Cloud. Es bringt alle Ihre Datenquellen zusammen. Die intuitive grafische Oberfläche hilft Ihnen bei der Implementierung von ETL, ELT oder einer Replikationslösung.
Xplenty ist ein komplettes Toolkit zum Erstellen von Datenpipelines mit Low-Code- und No-Code-Funktionen. Es bietet Lösungen für Marketing, Vertrieb, Support und Entwickler.
Mit Xplenty können Sie Ihre Daten optimal nutzen, ohne in Hardware, Software oder zugehöriges Personal investieren zu müssen. Xplenty bietet Support per E-Mail, Chat, Telefon und Online-Meeting.
Vorteile:
- Xplenty ist eine elastische und skalierbare Cloud-Plattform.
- Sie erhalten sofort Konnektivität zu einer Vielzahl von Datenspeichern und einer Vielzahl von sofort einsatzbereiten Datentransformationskomponenten.
- Sie können komplexe Datenvorbereitungsfunktionen mithilfe der umfangreichen Ausdruckssprache von Xplenty implementieren.
- Es bietet eine API-Komponente für erweiterte Anpassung und Flexibilität.
Nachteile:
- Es ist nur die jährliche Abrechnungsoption verfügbar. Das monatliche Abonnement ist nicht möglich.
Preisgestaltung: Sie können ein Angebot für Preisdetails erhalten. Es verfügt über ein abonnementbasiertes Preismodell. Sie können die Plattform 7 Tage lang kostenlos testen.
=> Besuchen Sie die Xplenty-Website# 2) Apache Hadoop
Apache Hadoop ist ein Software-Framework für das Clustered-Dateisystem und den Umgang mit Big Data. Es verarbeitet Datensätze von Big Data mithilfe des MapReduce-Programmiermodells.
Hadoop ist ein Open-Source-Framework, das in Java geschrieben wurde und plattformübergreifende Unterstützung bietet.
Kein Zweifel, dies ist das oberste Big-Data-Tool. Tatsächlich verwendet mehr als die Hälfte der Fortune 50-Unternehmen Hadoop. Einige derZu den großen Namen zählen Amazon Web Services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook usw.
Vorteile ::
- Die Kernstärke von Hadoop ist das HDFS (Hadoop Distributed File System), mit dem alle Arten von Daten - Video, Bilder, JSON, XML und einfacher Text - über dasselbe Dateisystem gespeichert werden können.
- Sehr nützlich für F & E-Zwecke.
- Bietet schnellen Zugriff auf Daten.
- Hoch skalierbar
- Hochverfügbarer Dienst, der auf einem Computercluster ruht
Nachteile ::
- Manchmal können aufgrund der 3-fachen Datenredundanz Probleme mit dem Speicherplatz auftreten.
- Der E / A-Betrieb hätte für eine bessere Leistung optimiert werden können.
Preisgestaltung: Diese Software kann kostenlos unter der Apache-Lizenz verwendet werden.
Klicken Hier um zur Apache Hadoop-Website zu navigieren.
# 3) CDH (Cloudera Distribution für Hadoop)
CDH zielt auf die Bereitstellung dieser Technologie durch Unternehmen ab. Es ist vollständig Open Source und verfügt über eine kostenlose Plattformdistribution, die Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala und viele mehr umfasst.
Sie können unbegrenzt Daten sammeln, verarbeiten, verwalten, verwalten, entdecken, modellieren und verteilen.
Vorteile ::
- Umfassende Verteilung
- Cloudera Manager verwaltet den Hadoop-Cluster sehr gut.
- Einfache Implementierung.
- Weniger komplexe Verwaltung.
- Hohe Sicherheit und Governance
Nachteile ::
- Nur wenige komplizierte UI-Funktionen wie Diagramme im CM-Dienst.
- Mehrere empfohlene Ansätze für die Installation klingen verwirrend.
Der Lizenzpreis pro Knoten ist jedoch ziemlich teuer.
Preisgestaltung: CDH ist eine kostenlose Softwareversion von Cloudera. Wenn Sie jedoch die Kosten des Hadoop-Clusters kennen möchten, liegen die Kosten pro Knoten zwischen 1000 und 2000 US-Dollar pro Terabyte.
Klicken Hier zur CDH-Website navigieren.
# 4) Cassandra
Apache Cassandra ist kostenlos und Open-Source-verteiltes NoSQL-DBMS, das für die Verwaltung großer Datenmengen auf zahlreichen Commodity-Servern ausgelegt ist und eine hohe Verfügbarkeit bietet. Es verwendet CQL (Cassandra Structure Language), um mit der Datenbank zu interagieren.
Einige der bekanntesten Unternehmen, die Cassandra verwenden, sind Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo usw.
Vorteile ::
- Kein einziger Fehlerpunkt.
- Verarbeitet massive Daten sehr schnell.
- Protokollstrukturierter Speicher
- Automatisierte Replikation
- Lineare Skalierbarkeit
- Einfache Ringarchitektur
Nachteile ::
- Erfordert einige zusätzliche Anstrengungen bei der Fehlerbehebung und Wartung.
- Das Clustering hätte verbessert werden können.
- Die Sperrfunktion auf Zeilenebene ist nicht vorhanden.
Preisgestaltung: Dieses Tool ist kostenlos.
Klicken Hier um zur Cassandra-Website zu navigieren.
# 5) Knime
KNIME steht für Konstanz Information Miner, ein Open-Source-Tool, das für die Unternehmensberichterstattung verwendet wird.Integration, Forschung, CRM, Data Mining, Datenanalyse, Text Mining und Business Intelligence. Es unterstützt Linux-, OS X- und Windows-Betriebssysteme.
Es kann als eine gute Alternative zu SAS angesehen werden.Einige der Top-Unternehmen, die Knime verwenden, sind Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire usw.
Vorteile:
- Einfache ETL-Operationen
- Integriert sich sehr gut in andere Technologien und Sprachen.
- Reichhaltiger Algorithmus eingestellt.
- Sehr benutzerfreundliche und organisierte Workflows.
- Automatisiert viel manuelle Arbeit.
- Keine Stabilitätsprobleme.
- Einfach einzurichten.
Nachteile:
- Die Datenverarbeitungskapazität kann verbessert werden.
- Besetzt fast den gesamten RAM.
- Könnte die Integration in Graphendatenbanken erlaubt haben.
Preisgestaltung: Die Knime-Plattform ist kostenlos. Sie bieten jedoch andere kommerzielle Produkte an, die die Funktionen der Knime-Analyseplattform erweitern.
Klicken Hier um zur KNIME-Website zu navigieren.
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# 6) Datawrapper
Datawrapper ist eine Open Source-Plattform für die Datenvisualisierung, mit der Benutzer sehr schnell einfache, präzise und einbettbare Diagramme erstellen können.
Hauptkunden sind Nachrichtenredaktionen, die auf der ganzen Welt verteilt sind. Einige der Namen sind The Times, Fortune, Mutter Jones, Bloomberg, Twitter usw.
Vorteile:
- Gerätefreundlich. Funktioniert sehr gut auf allen Arten von Geräten - Mobilgeräten, Tablets oder Desktops.
- Voll ansprechbar
- Schnell
- Interaktiv
- Bringt alle Charts an einen Ort.
- Tolle Anpassungs- und Exportoptionen.
- Erfordert eine Nullcodierung.
Nachteile: Begrenzte Farbpaletten
Preisgestaltung: Es bietet kostenlosen Service sowie anpassbare kostenpflichtige Optionen, wie unten erwähnt.
- Einzelbenutzer, gelegentlicher Gebrauch: 10K
- Einzelbenutzer, täglicher Gebrauch: 29 € / Monat
- Für ein professionelles Team: 129 € / Monat
- Kundenspezifische Version: 279 € / Monat
- Unternehmensversion: 879 € +
Klicken Hier um zur Datawrapper-Website zu navigieren.
# 7) MongoDB
MongoDB ist eine dokumentenorientierte NoSQL-Datenbank, die in C, C ++ und JavaScript geschrieben ist. Es ist kostenlos zu verwenden und ein Open Source-Tool, das mehrere Betriebssysteme unterstützt, darunter Windows Vista (und spätere Versionen), OS X (10.7 und spätere Versionen), Linux, Solaris und FreeBSD.
Zu den Hauptfunktionen gehören Aggregation, Ad-hoc-Abfragen, Verwendung des BSON-Formats, Sharding, Indizierung, Replikation, serverseitige Ausführung von Javascript, Schema, Capped Collection, MongoDB-Verwaltungsdienst (MMS), Lastenausgleich und Dateispeicherung.
Einige der Hauptkunden, die MongoDB verwenden, sind Facebook, eBay, MetLife, Google usw.
Vorteile:
- Leicht zu lernen.
- Bietet Unterstützung für mehrere Technologien und Plattformen.
- Keine Probleme bei Installation und Wartung.
- Zuverlässig und kostengünstig.
Nachteile:
- Eingeschränkte Analyse.
- Langsam für bestimmte Anwendungsfälle.
Preisgestaltung: Die SMB- und Enterprise-Versionen von MongoDB werden bezahlt und die Preise sind auf Anfrage erhältlich.
Klicken Hier um zur MongoDB-Website zu navigieren.
# 8) Lumify
Lumify ist ein kostenloses Open-Source-Tool für die Fusion / Integration, Analyse und Visualisierung von Big Data.
Zu den Hauptfunktionen gehören Volltextsuche, 2D- und 3D-Diagrammvisualisierungen, automatische Layouts, Verknüpfungsanalyse zwischen Diagrammeinheiten, Integration in Kartensysteme, Geodatenanalyse, Multimediaanalyse und Zusammenarbeit in Echtzeit über eine Reihe von Projekten oder Arbeitsbereichen.
Vorteile:
- Skalierbar
- Sichern
- Unterstützt von einem engagierten Vollzeit-Entwicklungsteam.
- Unterstützt die Cloud-basierte Umgebung. Funktioniert gut mit AWS von Amazon.
Preisgestaltung: Dieses Tool ist kostenlos.
Klicken Hier um zur Lumify-Website zu navigieren.
# 9) HPCC
HPCC steht für H. igh- P. Leistung C. Computing C. Lüster. Dies ist eine vollständige Big-Data-Lösung über eine hoch skalierbare Supercomputing-Plattform. HPCC wird auch als DAS bezeichnet ( Daten ZU nalytics S. Uercomputer). Dieses Tool wurde von LexisNexis Risk Solutions entwickelt.
Dieses Tool ist in C ++ und einer datenzentrierten Programmiersprache namens ECL (Enterprise Control Language) geschrieben. Es basiert auf einer Thor-Architektur, die Datenparallelität, Pipeline-Parallelität und Systemparallelität unterstützt. Es ist ein Open-Source-Tool und ein guter Ersatz für Hadoop und einige andere Big-Data-Plattformen.
Vorteile:
- Die Architektur basiert auf Commodity-Computing-Clustern, die eine hohe Leistung bieten.
- Parallele Datenverarbeitung.
- Schnell, leistungsstark und hoch skalierbar.
- Unterstützt leistungsstarke Online-Abfrageanwendungen.
- Kostengünstig und umfassend.
Preisgestaltung: Dieses Tool ist kostenlos.
Klicken Hier um zur HPCC-Website zu navigieren.
# 10) Sturm
Apache Storm ist ein plattformübergreifendes, verteiltes Stream-Verarbeitungs- und fehlertolerantes Echtzeit-Rechenframework. Es ist kostenlos und Open Source. Zu den Entwicklern des Sturms gehören Backtype und Twitter. Es ist in Clojure und Java geschrieben.
Die Architektur basiert auf benutzerdefinierten Ausläufen und Schrauben zur Beschreibung von Informationsquellen und Manipulationen, um eine verteilte Stapelverarbeitung unbegrenzter Datenströme zu ermöglichen.
Unter vielen sind Groupon, Yahoo, Alibaba und The Weather Channel einige der bekanntesten Organisationen, die Apache Storm verwenden.
Vorteile:
- Zuverlässig im Maßstab.
- Sehr schnell und fehlertolerant.
- Garantiert die Verarbeitung von Daten.
- Es gibt mehrere Anwendungsfälle - Echtzeitanalyse, Protokollverarbeitung, ETL (Extract-Transform-Load), kontinuierliche Berechnung, verteiltes RPC, maschinelles Lernen.
Nachteile:
- Schwer zu lernen und zu benutzen.
- Schwierigkeiten beim Debuggen.
- Die Verwendung von Native Scheduler und Nimbus wird zu Engpässen.
Preisgestaltung: Dieses Tool ist kostenlos.
Klicken Hier um zur Apache Storm-Website zu navigieren.
# 11) Apache SAMOA
SAMOA steht für Scalable Advanced Massive Online Analysis. Es ist eine Open-Source-Plattform für Big Data Stream Mining und maschinelles Lernen.
Sie können damit verteilte Streaming-Algorithmen für maschinelles Lernen (ML) erstellen und diese auf mehreren DSPEs (Distributed Stream Processing Engines) ausführen. Die nächstgelegene Alternative von Apache SAMOA ist das BigML-Tool.
Vorteile:
- Einfach und macht Spaß.
- Schnell und skalierbar.
- Echtes Echtzeit-Streaming.
- Write Once Run Anywhere (WORA) -Architektur.
Preisgestaltung: Dieses Tool ist kostenlos.
Klicken Hier um zur SAMOA-Website zu navigieren.
# 12) Talend
Zu den Produkten von Talend Big Data Integration gehören:
- Open Studio für Big Data: Es wird unter einer kostenlosen Open Source-Lizenz angeboten. Seine Komponenten und Konnektoren sind Hadoop und NoSQL. Es bietet nur Community-Unterstützung.
- Big-Data-Plattform: Sie wird mit einer benutzerbasierten Abonnementlizenz geliefert. Seine Komponenten und Anschlüsse sind MapReduce und Spark. Es bietet Web-, E-Mail- und Telefon-Support.
- Echtzeit-Big-Data-Plattform: Sie unterliegt einer benutzerbasierten Abonnementlizenz. Zu den Komponenten und Anschlüssen gehören Spark-Streaming, maschinelles Lernen und IoT. Es bietet Web-, E-Mail- und Telefon-Support.
Vorteile:
- Optimiert ETL und ELT für Big Data.
- Erreichen Sie die Geschwindigkeit und das Ausmaß des Funkens.
- Beschleunigt Ihren Wechsel in Echtzeit.
- Verarbeitet mehrere Datenquellen.
- Bietet zahlreiche Anschlüsse unter einem Dach, mit denen Sie die Lösung Ihren Anforderungen entsprechend anpassen können.
Nachteile:
- Die Unterstützung der Gemeinschaft hätte besser sein können.
- Könnte eine verbesserte und einfach zu bedienende Oberfläche haben
- Es ist schwierig, der Palette eine benutzerdefinierte Komponente hinzuzufügen.
Preisgestaltung: Open Studio für Big Data ist kostenlos. Für den Rest der Produkte werden abonnementbasierte flexible Kosten angeboten. Im Durchschnitt kostet es Sie durchschnittlich 50.000 US-Dollar für 5 Benutzer pro Jahr. Die endgültigen Kosten hängen jedoch von der Anzahl der Benutzer und der Edition ab.
Für jedes Produkt steht eine kostenlose Testversion zur Verfügung.
Klicken Hier um zur Talend-Website zu navigieren.
# 13) Rapidminer
Rapidminer ist ein plattformübergreifendes Tool, das eine integrierte Umgebung für Data Science, maschinelles Lernen und Predictive Analytics bietet. Es wird unter verschiedenen Lizenzen angeboten, die kleine, mittlere und große proprietäre Editionen sowie eine kostenlose Edition anbieten, die 1 logischen Prozessor und bis zu 10.000 Datenzeilen ermöglicht.
Unternehmen wie Hitachi, BMW, Samsung, Airbus usw. verwenden RapidMiner.
Vorteile:
- Open-Source-Java-Kern.
- Der Komfort von Data Science-Tools und -Algorithmen an vorderster Front.
- Einrichtung einer Code-optionalen GUI.
- Lässt sich gut in APIs und Cloud integrieren.
- Hervorragender Kundenservice und technischer Support.
Nachteile: Online-Datendienste sollten verbessert werden.
Preisgestaltung: Der kommerzielle Preis von Rapidminer beginnt bei 2.500 US-Dollar.
Die Small Enterprise Edition kostet 2.500 US-Dollar pro Jahr. Die Medium Enterprise Edition kostet Sie 5.000 US-Dollar pro Jahr. Die Large Enterprise Edition kostet 10.000 US-Dollar pro Jahr. Auf der Website finden Sie die vollständigen Preisinformationen.
Klicken Hier um zur Rapidminer-Website zu navigieren.
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# 14) Qubole
Der Qubole-Datendienst ist eine unabhängige und umfassende Big-Data-Plattform, die Ihre Nutzung selbst verwaltet, lernt und optimiert. Auf diese Weise kann sich das Datenteam auf die Geschäftsergebnisse konzentrieren, anstatt die Plattform zu verwalten.
Unter den vielen, wenigen bekannten Namen, die Qubole verwenden, sind Warner Music Group, Adobe und Gannett.Der Qubole am nächsten stehende Konkurrent ist Revulytics.
Vorteile:
- Schnellere Wertschöpfung.
- Erhöhte Flexibilität und Skalierbarkeit.
- Optimierte Ausgaben
- Verbesserte Einführung von Big Data Analytics.
- Einfach zu verwenden.
- Beseitigt die Lieferanten- und Technologiebindung.
- Verfügbar in allen Regionen der AWS weltweit.
Preisgestaltung: Qubole unterliegt einer proprietären Lizenz, die Business- und Enterprise-Edition anbietet. Die Business Edition ist keine Kosten und unterstützt bis zu 5 Benutzer .
Das Enterprise Edition ist abonnementbasiert und kostenpflichtig. Es eignet sich für große Organisationen mit mehreren Benutzern und Anwendungsfällen. Die Preisgestaltung beginnt ab $ 199 / Monat . Sie müssen sich an das Qubole-Team wenden, um mehr über die Preise für die Enterprise Edition zu erfahren.
Klicken Hier um zur Qubole-Website zu navigieren.
# 15) Tabelle
Tableau ist eine Softwarelösung für Business Intelligence und Analytics, die eine Vielzahl integrierter Produkte präsentiert, die den weltweit größten Unternehmen bei der Visualisierung und dem Verständnis ihrer Daten helfen.
Die Software enthält drei Hauptprodukte, nämlich Tableau Desktop (für den Analysten), Tableau Server (für das Unternehmen) und Tableau Online (für die Cloud). Tableau Reader und Tableau Public sind die beiden weiteren Produkte, die kürzlich hinzugefügt wurden.
Tableau ist in der Lage, alle Datengrößen zu verarbeiten, ist für technische und nichttechnische Kunden leicht zu erreichen und bietet Ihnen in Echtzeit angepasste Dashboards. Es ist ein großartiges Werkzeug zur Datenvisualisierung und -erkundung.
Zu den vielen wenigen bekannten Namen, die Tableau verwenden, gehören Verizon Communications, ZS Associates und Grant Thornton.Das nächstgelegene alternative Tool von Tableau ist der Looker.
Vorteile:
- Große Flexibilität bei der Erstellung der gewünschten Visualisierungstypen (im Vergleich zu den Konkurrenzprodukten).
- Die Datenüberblendungsfunktionen dieses Tools sind einfach fantastisch.
- Bietet einen Strauß intelligenter Funktionen und ist in Bezug auf die Geschwindigkeit gestochen scharf.
- Standardmäßige Unterstützung für die Verbindung mit den meisten Datenbanken.
- Datenabfragen ohne Code.
- Mobile-fähige, interaktive und gemeinsam nutzbare Dashboards.
Nachteile:
- Die Formatierungssteuerung könnte verbessert werden.
- Möglicherweise ist ein Tool für die Bereitstellung und Migration zwischen den verschiedenen Tableau-Servern und -Umgebungen integriert.
Preisgestaltung: Tableau bietet verschiedene Editionen für Desktop, Server und Online. Seine Preisgestaltung beginnt bei 35 $ / Monat . Für jede Ausgabe steht eine kostenlose Testversion zur Verfügung.
Werfen wir einen Blick auf die Kosten jeder Ausgabe:
- Tableau Desktop Personal Edition: 35 USD / Benutzer / Monat (jährlich in Rechnung gestellt).
- Tableau Desktop Professional Edition: 70 USD / Benutzer / Monat (jährlich in Rechnung gestellt).
- Tableau Server On-Premises oder öffentliche Cloud: 35 USD / Benutzer / Monat (jährlich in Rechnung gestellt).
- Tableau Online vollständig gehostet: $ 42 USD / Benutzer / Monat (jährlich in Rechnung gestellt).
Klicken Hier Navigieren zur Tableau-Website.
# 16) R.
R ist eines der umfassendsten statistischen Analysepakete. Es ist eine Open-Source-, kostenlose, paradigmenübergreifende und dynamische Softwareumgebung. Es ist in den Programmiersprachen C, Fortran und R geschrieben.
Es wird häufig von Statistikern und Data Minern verwendet. Zu den Anwendungsfällen gehören Datenanalyse, Datenmanipulation, Berechnung und grafische Anzeige.
Vorteile:
- Rs größter Vorteil ist die Weite des Paket-Ökosystems.
- Unübertroffene Grafik- und Diagrammvorteile.
Nachteile: Zu den Mängeln zählen Speicherverwaltung, Geschwindigkeit und Sicherheit.
Preisgestaltung: Die R Studio IDE und der glänzende Server sind kostenlos.
Darüber hinaus bietet R studio einige unternehmensfähige professionelle Produkte an:
- Kommerzielle RStudio-Desktop-Lizenz: 995 USD pro Benutzer und Jahr.
- Kommerzielle Lizenz für RStudio Server Pro: 9.995 USD pro Jahr und Server (unterstützt unbegrenzte Benutzer).
- Der RStudio Connect-Preis variiert zwischen 6,25 USD pro Benutzer / Monat und 62 USD pro Benutzer / Monat.
- RStudio Shiny Server Pro kostet 9.995 USD pro Jahr.
Klicken Hier um zur offiziellen Website zu navigieren und klicken Sie auf Hier um zu RStudio zu navigieren.
Nachdem wir genug über die 15 wichtigsten Big-Data-Tools diskutiert haben, werfen wir einen kurzen Blick auf einige andere nützliche Big-Data-Tools, die auf dem Markt beliebt sind.
Zusätzliche Tools
# 17) Elasticsearch
Elastic Search ist eine plattformübergreifende, verteilte Open-Source-RESTful-Suchmaschine, die auf Lucene basiert.
Es ist eine der beliebtesten Unternehmenssuchmaschinen. Es handelt sich um eine integrierte Lösung in Verbindung mit Logstash (Datenerfassungs- und Protokollanalyse-Engine) und Kibana (Analyse- und Visualisierungsplattform). Die drei Produkte werden zusammen als Elastic Stack bezeichnet.
Klicken Hier um zur Elastic Search-Website zu navigieren.
# 18) OpenRefine
OpenRefine ist ein kostenloses Open-Source-Tool zur Datenverwaltung und Datenvisualisierung, mit dem Sie mit unordentlichen Daten arbeiten, sie bereinigen, transformieren, erweitern und verbessern können. Es unterstützt Windows-, Linux- und MacOD-Plattformen.
Klicken Hier um zur OpenRefine-Website zu navigieren.
# 19) Stata Flügel
Statwing ist ein benutzerfreundliches statistisches Tool mit Analyse-, Zeitreihen-, Prognose- und Visualisierungsfunktionen. Der Startpreis beträgt 50,00 USD / Monat / Benutzer. Eine kostenlose Testversion ist ebenfalls verfügbar.
Klicken Hier um zur Statwing-Website zu navigieren.
# 20) CouchDB
Apache CouchDB ist eine plattformübergreifende, dokumentenorientierte NoSQL-Open-Source-Datenbank, die auf Benutzerfreundlichkeit und eine skalierbare Architektur abzielt. Es ist in der parallelen Sprache Erlang geschrieben.
Klicken Hier um zur Apache CouchDB-Website zu navigieren.
# 21) Pentaho
Pentaho ist eine zusammenhängende Plattform für Datenintegration und -analyse. Es bietet Echtzeit-Datenverarbeitung, um digitale Erkenntnisse zu verbessern. Die Software ist in Enterprise- und Community-Editionen erhältlich. Eine kostenlose Testversion ist ebenfalls verfügbar.
Klicken Hier um zur Pentaho-Website zu navigieren.
# 22) Fest
Apache Flink ist ein plattformübergreifendes Open-Source-Framework für die verteilte Stream-Verarbeitung für Datenanalyse und maschinelles Lernen. Dies ist in Java und Scala geschrieben. Es ist fehlertolerant, skalierbar und leistungsstark.
Klicken Hier um zur Apache Flink-Website zu navigieren.
# 23) DataCleaner
Quadient DataCleaner ist eine Python-basierte Datenqualitätslösung, die Datensätze programmgesteuert bereinigt und für die Analyse und Transformation vorbereitet.
Klicken Hier Navigieren zur Quadient DataCleaner-Website.
# 24) Kaggle
Kaggle ist eine datenwissenschaftliche Plattform für Vorhersagemodellierungswettbewerbe und gehostete öffentliche Datensätze. Es arbeitet mit dem Crowdsourcing-Ansatz, um die besten Modelle zu finden.
Klicken Hier um zur Kaggle-Website zu navigieren.
# 25) Bienenstock
Apache Hive ist ein Java-basiertes plattformübergreifendes Data Warehouse-Tool, das das Zusammenfassen, Abfragen und Analysieren von Daten erleichtert.
Klicken Hier zur Website navigieren.
# 26) Funke
Apache Spark ist ein Open Source-Framework für Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen und schnelles Cluster-Computing. Dies ist in Scala, Java, Python und R geschrieben.
Klicken Hier um zur Apache Spark-Website zu navigieren.
# 27) IBM SPSS Modeler
SPSS ist eine proprietäre Software für Data Mining und Predictive Analytics. Dieses Tool bietet eine Drag & Drag-Oberfläche, mit der Sie alles von der Datenexploration bis zum maschinellen Lernen erledigen können. Es ist ein sehr leistungsfähiges, vielseitiges, skalierbares und flexibles Werkzeug.
Klicken Hier um zur SPSS-Website zu navigieren.
# 28) OpenText
OpenText Big Data Analytics ist eine leistungsstarke, umfassende Lösung für Geschäftsanwender und Analysten, mit der sie einfach und schnell auf Daten zugreifen, diese mischen, untersuchen und analysieren können.
Klicken Hier um zur OpenText-Website zu navigieren.
# 29) Oracle Data Mining
ODM ist ein proprietäres Tool für Data Mining und spezialisierte Analysen, mit dem Sie Oracle-Daten und -Investitionen erstellen, verwalten, bereitstellen und nutzen können
Klicken Hier um zur ODM-Website zu navigieren.
# 30) Teradata
Das Unternehmen Teradata bietet Data Warehousing-Produkte und -Dienstleistungen an. Die Teradata-Analyseplattform integriert Analysefunktionen und -module, bevorzugte Analysetools, KI-Technologien und -Sprachen sowie mehrere Datentypen in einem einzigen Workflow.
Was ist die beste Task-Management-Software?
Klicken Hier um zur Teradata-Website zu navigieren.
# 31) BigML
Mit BigML können Sie superschnelle Vorhersage-Apps in Echtzeit erstellen. Sie erhalten eine verwaltete Plattform, über die Sie den Datensatz und die Modelle erstellen und freigeben können.
Klicken Hier zur BigML-Website navigieren.
# 32) Seide
Silk ist ein Open Source-Framework, das auf verknüpften Datenparadigmen basiert und hauptsächlich auf die Integration heterogener Datenquellen abzielt.
Klicken Hier um zur Silk-Website zu navigieren.
# 33) CartoDB
CartoDB ist ein Freemium-SaaS-Cloud-Computing-Framework, das als Tool für Standortinformationen und Datenvisualisierung fungiert.
Klicken Hier um zur CartoDB-Website zu navigieren.
# 34) Charito
Charito ist ein einfaches und leistungsstarkes Datenexplorationstool, das eine Verbindung zu den meisten gängigen Datenquellen herstellt. Es basiert auf SQL und bietet sehr einfache und schnelle Cloud-basierte Bereitstellungen.
Klicken Hier um zur Charito-Website zu navigieren.
# 35) Plot.ly
Plot.ly verfügt über eine grafische Benutzeroberfläche, die darauf abzielt, Daten in ein Raster einzubringen und zu analysieren und Statistik-Tools zu verwenden. Grafiken können eingebettet oder heruntergeladen werden. Es erstellt die Grafiken sehr schnell und effizient.
Klicken Hier um zur Plot.ly-Website zu navigieren.
# 36) BlockSpring
Blockspring optimiert die Methoden zum Abrufen, Kombinieren, Verarbeiten und Verarbeiten der API-Daten und reduziert so die Belastung der zentralen IT.
Klicken Hier um zur Blockspring-Website zu navigieren.
# 37) OctoParse
Octoparse ist wolkenzentriert Webcrawler Dies hilft beim einfachen Extrahieren von Webdaten ohne Codierung.
Klicken Hier um zur Octoparse-Website zu navigieren.
Fazit
Aus diesem Artikel haben wir erfahren, dass es heutzutage auf dem Markt zahlreiche Tools gibt, die den Betrieb von Big Data unterstützen. Einige davon waren Open-Source-Tools, während andere kostenpflichtige Tools waren.
Sie müssen das richtige Big Data-Tool mit Bedacht für Ihre Projektanforderungen auswählen.
Bevor Sie das Tool fertigstellen, können Sie immer zuerst die Testversion erkunden und sich mit den bestehenden Kunden des Tools verbinden, um deren Bewertungen zu erhalten.
= >> Kontaktiere uns um hier eine Auflistung vorzuschlagen.Literatur-Empfehlungen
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