O software Big Data Analytics é amplamente utilizado para fornecer análises significativas de um grande conjunto de dados. Essas ferramentas analíticas de software ajudam a encontrar as tendências atuais do mercado, preferências do cliente e outras informações.
Aqui estão as 10 melhores ferramentas de análise de Big Data com recursos principais e links para download.
Melhores ferramentas e software de análise de Big Data
| Nome | Preço | Ligação |
|---|---|---|
| Muito | Plano Gratuito + Pago | Saber mais |
| Analytics | Teste Grátis + Plano Pago | Saber mais |
| Microsoft HDInsight | Teste Grátis + Plano Pago | Saber mais |
1) Xplenty
Xplenty é uma solução de ETL baseada em nuvem que fornece pipelines de dados visualizados simples para fluxos de dados automatizados em uma ampla gama de fontes e destinos. As poderosas ferramentas de transformação na plataforma do Xplenty permitem que você limpe, normalize e transforme dados, ao mesmo tempo que adere às melhores práticas de conformidade. Características:
- Oferta de transformação de dados na plataforma poderosa, livre de código
- Conector Rest API - extraia dados de qualquer fonte que tenha uma Rest API
- Flexibilidade de destino - envie dados para bancos de dados, data warehouses e Salesforce
- Foco na segurança - criptografia de dados em nível de campo e mascaramento para atender aos requisitos de conformidade
- Rest API - alcance tudo o que for possível na IU do Xplenty por meio da API Xplenty
- Empresa centrada no cliente que lidera com suporte de primeira classe
2) Analytics
Analytics é uma ferramenta que fornece análise visual e painel. Ele permite que você conecte várias fontes de dados, incluindo aplicativos de negócios, bancos de dados, unidades de nuvem e muito mais.
Características:
- Oferece análise visual e painel.
- Ajuda você a analisar os dados em profundidade.
- Fornece revisão e análise colaborativa.
- Você pode incorporar relatórios a sites, aplicativos, blogs e muito mais.
3) Microsoft HDInsight
Azure HDInsight é um serviço Spark e Hadoop na nuvem. Ele fornece ofertas de nuvem de big data em duas categorias, Standard e Premium. Ele fornece um cluster em escala corporativa para a organização executar suas cargas de trabalho de big data.
Características:
- Análise confiável com um SLA líder do setor
- Ele oferece segurança e monitoramento de nível empresarial
- Proteja os ativos de dados e estenda a segurança local e os controles de governança para a nuvem
- Plataforma de alta produtividade para desenvolvedores e cientistas
- Integração com os principais aplicativos de produtividade
- Implante o Hadoop na nuvem sem comprar novo hardware ou pagar outros custos iniciais
4) Skytree:
Skytree é uma das melhores ferramentas de análise de big data que capacita os cientistas de dados a construir modelos mais precisos com mais rapidez. Ele oferece modelos de aprendizado de máquina preditivos precisos e fáceis de usar.
Características:
- Algoritmos altamente escalonáveis
- Inteligência artificial para cientistas de dados
- Ele permite que os cientistas de dados visualizem e entendam a lógica por trás das decisões de ML
- Skytree por meio da GUI fácil de adotar ou programaticamente em Java
- Interpretabilidade do modelo
- Ele é projetado para resolver problemas preditivos robustos com recursos de preparação de dados
- Acesso programático e GUI
Link para download: https://www.skytree.net/
5) Talend:
Talend é um software de análise de big data que simplifica e automatiza a integração de big data. Seu assistente gráfico gera código nativo. Ele também permite a integração de big data, gerenciamento de dados mestre e verifica a qualidade dos dados.
Características:
- Acelere o tempo de geração de valor para projetos de Big Data
- Simplifique ETL e ELT para big data
- Talend Big Data Platform simplifica o uso de MapReduce e Spark gerando código nativo
- Qualidade de dados mais inteligente com aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural
- Agile DevOps para acelerar projetos de big data
- Simplifique todos os processos DevOps
Link para download: https://www.talend.com/download/
6) Máquina de emenda:
Splice Machine é uma das melhores ferramentas de análise de big data. Sua arquitetura é portátil em nuvens públicas, como AWS, Azure e Google.
Características:
- É um software de análise de big data que pode escalar dinamicamente de alguns a milhares de nós para habilitar aplicativos em todas as escalas
- O otimizador Splice Machine avalia automaticamente cada consulta para as regiões HBase distribuídas
- Reduza o gerenciamento, implante mais rápido e reduza os riscos
- Consumir dados de streaming rápido, desenvolver, testar e implantar modelos de aprendizado de máquina
Link para download: https://splicemachine.com/
7) Faísca:
Apache Spark é uma das poderosas ferramentas analíticas de big data de código aberto. Oferece mais de 80 operadores de alto nível que facilitam a construção de aplicativos paralelos. É uma das ferramentas analíticas de dados de código aberto usadas em uma ampla gama de organizações para processar grandes conjuntos de dados.
Características:
- Ajuda a executar um aplicativo no cluster Hadoop, até 100 vezes mais rápido na memória e dez vezes mais rápido no disco
- É uma das ferramentas de análise de dados de código aberto que oferece processamento rápido de iluminação
- Suporte para análises sofisticadas
- Capacidade de integração com Hadoop e dados existentes do Hadoop
- É uma das ferramentas analíticas de big data de código aberto que fornece APIs integradas em Java, Scala ou Python
Link para download: https://spark.apache.org/downloads.html
8) Plotamente:
Plotly é uma das ferramentas de análise de big data que permite aos usuários criar gráficos e painéis para compartilhar online.
Características:
- Transforme facilmente quaisquer dados em gráficos atraentes e informativos
- Ele fornece às indústrias auditadas informações refinadas sobre a proveniência dos dados
- Plotly oferece hospedagem ilimitada de arquivos públicos por meio de seu plano de comunidade gratuito
Link para download: https://plot.ly/
9) Apache SAMOA:
Apache SAMOA é uma ferramenta de análise de big data. É uma das ferramentas de análise de big data que permite o desenvolvimento de novos algoritmos de ML. Ele fornece uma coleção de algoritmos distribuídos para mineração de dados comum e tarefas de aprendizado de máquina.
Link para download: https://samoa.incubator.apache.org/
10) Lumify:
Lumify é uma plataforma de fusão, análise e visualização de big data. É uma das melhores ferramentas de análise de big data que ajuda os usuários a descobrir conexões e explorar relacionamentos em seus dados por meio de um conjunto de opções analíticas.
Características:
- É uma das melhores ferramentas de análise de big data que fornece visualizações de gráficos 2D e 3D com uma variedade de layouts automáticos
- Ele fornece uma variedade de opções para analisar os links entre entidades no gráfico
- Ele vem com processamento de ingestão específico e elementos de interface para conteúdo textual, imagens e vídeos
- O recurso de espaços permite que você organize o trabalho em um conjunto de projetos ou áreas de trabalho
- Ele é baseado em tecnologias de big data comprovadas e escaláveis
Link para download: https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/
11) Elasticsearch:
Elasticsearch é um mecanismo de pesquisa e análise de Big data baseado em JSON. É um mecanismo de pesquisa e análise RESTful distribuído para resolver vários casos de uso. É uma das ferramentas de análise de big data que oferece escalabilidade horizontal, máxima confiabilidade e fácil gerenciamento.
Características:
- Ele permite combinar vários tipos de pesquisas, como estruturada, não estruturada, geo, métrica, etc.
- APIs intuitivas para monitoramento e gerenciamento fornecem total visibilidade e controle
- Ele usa APIs RESTful e JSON padrão. Ele também constrói e mantém clientes em muitas linguagens como Java, Python, NET e Groovy
- Recursos de pesquisa e análise em tempo real para trabalhar big data usando o Elasticsearch-Hadoop
- Ele oferece uma experiência aprimorada com recursos de segurança, monitoramento, geração de relatórios e aprendizado de máquina
Link para download: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
12) Programação R:
R é uma linguagem para computação estatística e gráficos. Ele também é usado para análise de big data. Ele fornece uma ampla variedade de testes estatísticos.
Características:
- Manuseio eficaz de dados e instalação de armazenamento,
- Ele fornece um conjunto de operadores para cálculos em matrizes, em particular, matrizes,
- Ele fornece uma coleção coerente e integrada de ferramentas de big data para análise de dados
- Ele fornece recursos gráficos para análise de dados que são exibidos na tela ou em papel
Link para download: https://www.r-project.org/
13) IBM SPSS Modeler:
IBM SPSS Modeler é uma plataforma de analítica de big data preditiva. Oferece modelos preditivos e entrega a indivíduos, grupos, sistemas e empresas. É uma das ferramentas de análise de big data que possui uma variedade de algoritmos avançados e técnicas de análise.
Características:
- Descubra ideias e resolva problemas mais rapidamente, analisando dados estruturados e não estruturados
- Possui sistemas de análise de dados que usam uma interface intuitiva para que todos possam aprender
- Você pode selecionar opções de implantação local, nuvem e híbrida
- É um software de análise de big data que escolhe rapidamente o algoritmo de melhor desempenho com base no desempenho do modelo
Link para download: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing
Perguntas frequentes
❓ O que são ferramentas de Big Data?
As ferramentas usadas para armazenar e analisar um grande número de conjuntos de dados e processar esses dados complexos são conhecidas como ferramentas de big data. Uma grande quantidade de dados é muito difícil de processar em bancos de dados tradicionais. É por isso que podemos usar ferramentas de big data e gerenciar nosso enorme tamanho de dados com muita facilidade.
⚡ Quais fatores você deve considerar ao selecionar uma ferramenta de Big Data?
Você deve considerar os seguintes fatores antes de selecionar uma ferramenta de Big Data
- Custo da licença, se aplicável.
- Qualidade de suporte ao cliente.
- O custo envolvido no treinamento de funcionários na ferramenta.
- Requisitos de hardware / software da ferramenta de big data.
- Política de suporte e atualização do fornecedor da ferramenta de big data.
- Avaliações da empresa.