Comme nous le savons tous, les données sont tout dans le monde informatique d'aujourd'hui. De plus, ces données ne cessent de se multiplier par des collecteurs jour après jour. Auparavant, l'espace était d'environ mégaoctets et kilooctets, mais de nos jours, c'est un téraoctet.
Les données seront sans valeur jusqu'à ce qu'elles se transforment en informations et connaissances utiles, ce qui peut aider la direction dans un processus cognitif supérieur. À cette fin, nous avons plusieurs logiciels de données importants disponibles sur le marché. Ce logiciel aide à stocker, analyser, rapporter et faire beaucoup plus avec les données.
Aujourd'hui, presque toutes les entreprises sont inondées d'outils et de technologies Big Data. Ils apportent une rentabilité et une meilleure gestion du temps dans les tâches d'analyse de l'information. Dans cet article, vous aurez la liste des meilleurs outils de Big Data et leurs fonctionnalités, mais avant cela, ayons une idée du Big Data.
Table des matières
- Qu'est-ce que le Big Data ?
- Types de mégadonnées
- Caractéristiques des outils Big Data
- Pourquoi l'outil Big Data est-il important ?
- Meilleurs exemples d'outils Big Data
- Comment choisir l'outil Big Data approprié ?
- Top 10 des meilleurs outils Big Data
- FAQ : En savoir plus sur les outils Big Data
- Conclusion
- Articles recommandés
Qu'est-ce que le Big Data ?
Big Data pourrait être un terme qui décrit l'immense volume d'informations - y compris à la fois non structurées et structurées. Ces données inondent une entreprise au quotidien. Mais ce n'est pas le nombre d'informations importantes; ce qui se passe avec les données est plutôt un sujet de discussion - l'outil Big Data analyse les informations qui se traduisent par de meilleures décisions et des mouvements commerciaux stratégiques.
Bien que le terme big data puisse sembler relativement nouveau, le fait de collecter et de stocker de grandes quantités de connaissances pour une éventuelle analyse est ancien. Le concept d'outil Big Data a pris de l'ampleur au début des années 2000 en tant que courant dominant de l'entreprise, car les trois V. sont le volume, la vélocité et la variété.
L'utilisation de données massives devient courante de nos jours pour que les entreprises surpassent leurs pairs. Dans la plupart des entreprises de commerce électronique, les concurrents existants et les nouveaux entrants utilisent les stratégies d'analyse des données pour la concurrence, l'innovation et la croissance.
Le Big Data aide les organisations à créer de nouvelles opportunités de croissance et des catégories entièrement nouvelles d'entreprises qui combineront et analyseront les données de l'industrie. Ces entreprises stockent suffisamment d'informations sur les produits, les services, les fournisseurs, les acheteurs et les préférences des clients pour analyser les données en grand nombre.
Types de mégadonnées
Voici les catégories de Big Data :
- Données structurées
- Données non structurées
- Données semi-structurées
Maintenant, connaissons chacune des données en détail.
un. Données structurées
Toutes les données stockées, consultées et traitées dans divers formats fixes sont appelées données « structurées ». Au cours de votre temps, les talents en ingénierie ont obtenu un énorme succès dans le développement de techniques permettant de travailler avec des données aussi raisonnables (dont le format est bien connu à l'avance) et d'en tirer de la valeur. Cependant, de nos jours, un problème survient lorsque la taille des données augmente principalement. Les tailles typiques se situent dans une plage de plusieurs zettaoctets.
deux. Données non structurées
Toute donnée dont la forme ou la structure est inconnue est considérée comme une donnée non structurée. Acceptez que la taille soit grande et que les données non structurées posent plusieurs défis, comme en tirer de la valeur. Un exemple typique de données non structurées pourrait être une source de données hétérogène contenant un mélange de fichiers texte simples, d'images, de vidéos, etc. Aujourd'hui, les organisations disposent d'une mine de connaissances, mais malheureusement, elles ne savent pas comment en tirer de la valeur. hors de lui puisque ces données sont sous leur forme brute ou format non structuré.
3. Données semi-structurées
Les données semi-structurées peuvent contenir les deux styles de données. Les données semi-structurées se présentent sous une forme structurée, mais ce n'est pas vrai. Un exemple de données semi-structurées pourrait être des données représentées dans un fichier XML.
Caractéristiques des outils Big Data
Les fonctionnalités des meilleurs outils Big Data sont les suivantes :
- Les entreprises peuvent utiliser des renseignements extérieurs lors de la prise de décisions.
- Il a amélioré le service client.
- Vérification immédiate du risque posé aux serveurs.
- Meilleure efficacité opérationnelle.
Pourquoi l'outil Big Data est-il important ?
L'importance de l'outil Big Data ne se limite pas à la proportion mais à la manière dont les entreprises utilisent les données. Chaque entreprise utilise les données à sa manière ; plus une organisation utilise ses données de manière efficace, plus elle a de potentiel de croissance.
L'entreprise peut prendre des données de n'importe quelle source et les analyser pour rechercher des réponses qui peuvent permettre :
- Très utile à des fins de R&D.
- Fournit un accès rapide aux données existantes dans votre base de données.
- Outil de traitement de données en temps réel hautement évolutif et open source.
- Service haut de gamme sur le cluster du système informatique.
- Parfois, des problèmes d'espace disque apparaissent en raison de sa redondance de données 3x.
- Les opérations d'E/S peuvent s'améliorer pour mieux performance .
- Xplenty est une solution flexible et non évolutive plate-forme cloud .
- Vous obtiendrez une connectivité immédiate à une gamme de magasins de connaissances et à un ensemble chic de composants de transformation de données.
- Mise en œuvre facile d'une préparation de données élaborée à l'aide du langage riche en expressions de Xplenty.
- Composant API pour une personnalisation et une souplesse avancées.
- Seule l'option de facturation annuelle est accessible. L'abonnement mensuel n'est pas disponible.
- Outil de traitement de données fiable à grande échelle et open source.
- Très rapide et tolérant aux pannes.
- Garantit le traitement de la connaissance des données.
- Il a de multiples utilisations telles que ETL (Extract-Transform-Load), l'analyse en temps réel, le calcul continu, le traitement des journaux, l'apprentissage automatique et le RPC distribué.
- C'est un outil de traitement de données difficile.
- Difficultés avec le débogage.
- L'utilisation de Native Scheduler et de Nimbus se transforme en goulots d'étranglement.
- Pas de point de défaillance unique.
- Gère des données massives très rapidement.
- Stockage structuré en journaux
- Réplication automatisée
- Évolutivité linéaire
- Architecture en anneau simple
- Nécessite des efforts supplémentaires pour le dépannage et la maintenance.
- Le regroupement doit être amélioré.
- La fonction de verrouillage au niveau de la ligne n'est pas là.
- Facile à découvrir.
- Prend en charge plusieurs technologies et plates-formes.
- Pas de soucis d'installation et d'entretien.
- Fiable et peu coûteux.
- Analyse limitée.
- Lent certainement utiliser d'autres cas.
- Large diffusion.
- Cloudera Manager administre correctement le cluster Hadoop.
- Mise en œuvre facile.
- Gestion moins complexe.
- Haute sécurité et gouvernance.
- Certaines fonctionnalités complexes de l'interface utilisateur, telles que les graphiques du service de gestion Cloudera, ne sont pas disponibles.
- Plusieurs approches recommandées pour l'installation semblent déroutantes.
- Le noyau Java open source est disponible.
- Outils et algorithmes simples de science des données de première ligne.
- L'installation de l'interface graphique facultative de code.
- S'intègre bien avec les API et le cloud.
- Excellent service client et soutien technique .
- Les services de données doivent être améliorés.
- Édition commerciale : 2 500 $ par utilisateur et par an.
- Small Enterprise Edition : 2 500 USD par utilisateur et par an.
- Medium Enterprise Edition : 5 000 $ par utilisateur et par an.
- Big Enterprise Edition : 10 000 USD par utilisateur et par an.
- Grande flexibilité pour former le type de visualisations que vous souhaitez.
- Capacités de fusion de données avancées et puissantes
- Plein de fonctionnalités intelligentes et une vitesse de pointe.
- Prise en charge prête à l'emploi pour la référence à la plupart des bases de données.
- Requêtes de données sans code.
- Tableaux de bord mobiles, interactifs et partageables.
- Les contrôles de formatage doivent être améliorés.
- Aucun outil intégré n'est disponible pour le déploiement et la migration parmi les différents serveurs de tableau.
- Délai de valorisation plus rapide.
- Flexibilité et évolutivité accrues.
- Dépenses optimisées.
- Adoption accrue de l'analyse des mégadonnées.
- Interface utilisateur facile.
- Supprime le verrouillage technologique.
- Disponible dans le monde entier.
- L'avantage le plus important de R est l'abondance de l'écosystème de données de
- Avantages graphiques et graphiques inégalés.
- Manque de gestion de la mémoire et de vitesse.
- Pas de sécurité forte.
Meilleurs exemples d'outils Big Data
Les meilleurs exemples de mégadonnées sont présents dans les secteurs public et personnel : l'éducation, la publicité ciblée, la santé, la fabrication, l'assurance et la banque, jusqu'au récapitulatif tangible et réel. D'ici 2021, près de 1,7 mégaoctet d'informations seront générées chaque seconde pour chaque personne sur la terre. Le potentiel de croissance organisationnelle basée sur les données dans le secteur de l'hôtellerie est gigantesque.
Comment choisir l'outil Big Data approprié ?
Choisir le bon outil de Big Data open source ou payant aidera à gagner du temps et à réduire les contretemps, mais cette décision ne peut pas être prise aveuglément. Confinez votre esprit, et il n'y a pas de meilleure plate-forme de données volumineuses. Chacun de ces programmes répond à des besoins différents, vous devez donc choisir l'outil de données volumineuses qui répond le mieux à votre situation. Pour faciliter votre choix, nous avons compilé des outils Big Data standard pour améliorer les processus d'extraction, de stockage, de nettoyage, d'exploration, de visualisation, d'analyse et d'intégration.
Top 10 des meilleurs outils Big Data
Vous trouverez ci-dessous les outils Big Data les plus efficaces avec leurs avantages et inconvénients et leur gamme de prix.
Explorons chaque outil de données en détail !!
un. Apache Hadoop
Apache Hadoop est l'un des meilleurs frameworks logiciels d'outils Big Data utilisés pour les systèmes de classification en cluster et la gestion massive de données. Il traite les données à l'aide du modèle de programmation MapReduce. Hadoop est un cadre de données volumineuses open source écrit en Java et offrant une prise en charge multiplateforme.
La principale force d'Apache Hadoop est son HDFS (Hadoop Distributed File System), car il offre la flexibilité nécessaire pour contenir tous les types de données. Tels que des images, des vidéos, XML, JSON, etc. Il s'agit sans aucun doute de l'outil Big Data le plus performant. En fait, plus de la moitié des entreprises du Fortune 50 utilisent Hadoop. La plupart des noms massifs incluent les services Web Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook , etc.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Cet outil de Big Data open source est libéré pour être utilisé sous la licence Apache.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Apache Hadoop.
deux. Xbeaucoup
Xplenty est une plate-forme logicielle de Big Data pour l'intégration, le traitement et la préparation de données pour l'analyse sur le cloud. Il rassemblera toutes vos sources de données. L'interface graphique intuitive de cet outil Big Data vous aidera à mettre en œuvre ETL, ELT ou une solution de réplication. Xplenty peut être une boîte à outils complète pour créer des pipelines de données avec des capacités low-code et no-code. Ce sont des solutions pour le marketing, les ventes, le support et les développeurs.
Xplenty facilite votre entreprise en effectuant une analyse détaillée à partir de vos données existantes uniquement, sans aucun investissement supplémentaire. Xplenty prend en charge par e-mail, chat, téléphone et réunion Internet.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Vous recevrez un devis pour les détails des prix. Il s'agit d'un modèle de tarification basé sur un abonnement. Vous pourrez essayer la plateforme gratuitement pendant 7 jours.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Xbeaucoup .
3. Tempête Apache
Apache Storm est un logiciel multiplateforme de Big Data open source, un traitement de flux distribué et un cadre de calcul en temps réel tolérant aux pannes. C'est un outil gratuit et open-source. Les développeurs de la tempête Apache incluent à la fois Twitter et Backtype. Le langage intégré pour apache storm est Clojure et Java.
Son architecture repose sur des becs et des boulons personnalisés pour expliquer les sources de connaissances et les manipulations afin de permettre le traitement par lots et distribué de flux d'informations illimités. Groupon, Alibaba, Yahoo et The Weather Channel sont de nombreuses organisations de premier plan qui utilisent Apache Storm pour l'exploration de données.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Cet outil est gratuit.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Apache Tempête.
Quatre. Cassandre
Apache Cassandra est un traitement de données volumineuses open source qui distribue NoSQL et un SGBD conçu pour gérer de vastes volumes d'informations répartis sur de nombreux serveurs de base, offrant une haute disponibilité. L'appareil est gratuit. Il implémente CQL (Cassandra Structure Language) pour interagir avec la base de données.
La plupart des entreprises de premier plan utilisent Cassandra comme Accenture, Facebook, American Express, Honeywell, General Electric, Yahoo, etc.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Cet outil est gratuit.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page, Apache Cassandre.
5. MongoDB
MongoDB est le meilleur outil de Big Data et une base de données orientée document NoSQL écrite en C, C++ et JavaScript. Il est libre d'utilisation et est un outil de données open source qui prend en charge plusieurs systèmes d'exploitation comme Windows Vista (et versions mises à jour), OS X (10.7 et versions ultérieures), Linux, Solaris FreeBSD.
Ses principales fonctionnalités incluent le service de gestion MongoDB (MMS), les requêtes ad hoc, l'agrégation, l'utilisation du format BSON, l'indexation, le partage, la réplication, l'exécution côté serveur javascript, la collection plafonnée, l'équilibrage de charge , et stockage de fichiers. Certains des principaux clients utilisant MongoDB sont Facebook, MetLife, eBay, Google, etc.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Les versions entreprise et SMB de MongoDB sont des versions payantes, et sa tarification est accessible sur demande.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page MongoDB .
6. CDH
CDH (Cloudera Distribution for Hadoop) se concentre sur les déploiements de classe entreprise de cette technologie. Cet outil de données est open source et intègre une distribution de plate-forme gratuite qui englobe Apache Étincelle , Apache Hadoop, Apache Impala et bien d'autres.
CDH permet de collecter, traiter, administrer, gérer, découvrir, modéliser et distribuer des données illimitées.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
CDH pourrait être une version logicielle gratuite de Cloudera. Toutefois, si vous souhaitez comprendre le prix du cluster Hadoop, le coût par nœud est d'environ 1 000 $ à 2 000 $ par téraoctet.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page CDH .
sept. Rapidminer
Rapidminer est un outil de Big Data multiplateforme qui offre un environnement intégré pour la science des données, l'apprentissage automatique et l'analyse prédictive. Il a diverses éditions de licences qui fournissent des éditions petites, moyennes et grandes; les éditions propriétaires en tant qu'édition gratuite permettent un processeur logique et 10 000 lignes de données.
Des organisations comme Hitachi, BMW, Samsung, Airbus, etc., sont les utilisateurs des outils Big Data de RapidMiner.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Rapidminer .
8. Tableau
Tableau est la solution logicielle d'outil de données pour l'informatique décisionnelle et l'analyse, qui présente une gamme de produits intégrés qui aident les plus grandes organisations du monde à visualiser et à comprendre leur structure de données.
Le logiciel contient trois produits principaux, à savoir Tableau Server (pour l'entreprise), Tableau Desktop (pour l'analyste) et Tableau Online (vers le cloud). Tableau Public et Tableau Reader sont les deux autres produits récemment ajoutés.
Tableau peut gérer toutes les tailles de données et est simple pour induire des services techniques et non techniques basés sur les clients. Il vous donne des tableaux de bord personnalisés en temps réel. C'est un outil utile pour la visualisation et l'exploration des données. Parmi les nombreuses entreprises qui utilisent Tableau figurent ZS Associates, Verizon Communications et Grant Thornton.
Voir également Comment utiliser la fonctionnalité 'Take a Break' de Facebook pour mettre quelqu'un en sourdineAvantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Tableau propose différentes éditions pour ordinateur de bureau, serveur et en ligne. Son prix commence à partir de 35 $/mois.
Jetons un coup d'œil sur la valeur des détails de chaque édition :
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Tableau .
9. Qubolé
Qubole est un service d'outils Big Data, une plateforme Big Data indépendante et complète qui gère, apprend et s'optimise à partir de vos usages de données. Cela permet à l'équipe d'information de cibler les résultats commerciaux plutôt que de s'adresser au forum.
Parmi les nombreuses entreprises célèbres qui utilisent Qubole figurent Adobe, le groupe de musique Warner et Gannett.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
Qubole possède une licence propriétaire qui propose des éditions professionnelles et d'entreprise. L'édition professionnelle est gratuite et prend en charge jusqu'à cinq utilisateurs. L'édition entreprise est payante et payante. Il convient aux organisations géantes avec plusieurs utilisateurs et cas d'utilisation. Son prix commence à partir de 199 $/mois.
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page Qubolé .
dix. R
R est l'un des packages d'analyse statistique les plus complets. Il s'agit d'un outil de big data open source, d'un environnement logiciel gratuit, multi-paradigme et dynamique. Cet outil de données est écrit en langages de programmation C, Fortran et R.
Les statisticiens et les mineurs de données l'utilisent largement. Ces outils de données utilisent la manipulation de données, l'analyse de données, l'affichage graphique et le calcul.
Avantages:
Les inconvénients:
Tarification :
L'IDE du studio R et le serveur brillant sont gratuits. En plus de l'actuel, R studio propose des produits professionnels prêts pour l'entreprise :
Pour les dernières informations sur les prix, visitez la page RStudio .
FAQ : En savoir plus sur les outils Big Data
Que signifient les outils d'analyse Big Data ?
Les outils d'analyse de données volumineuses sont utilisés pour extraire des informations de nombreux ensembles de connaissances et traiter ces données complexes. Une grande quantité de données est compliquée à traiter dans les bases de données traditionnelles. C'est pourquoi nous utilisons des outils de big data pour gérer efficacement les données.
Quel langage est utilisé pour les outils Big Data ?
Les champions en titre sont aujourd'hui R, Python, Scala, SAS, les langages Hadoop (Pig, Hive, etc.), et après tout, Java. Finalement, à peine 12 % des développeurs travaillant sur des projets Big Data ont choisi d'utiliser Java.
Quels facteurs devez-vous prendre en compte lors de la sélection d'un outil Big Data ?
Tenez compte de ces facteurs ultérieurs avant de sélectionner un outil Big Data…
Coût de la licence, le cas échéant
Qualité du support client
La formation des employés à l'outil de données est disponible.
Exigences logicielles de l'outil de données massives
Politique de support et de mise à jour de l'outil Big Data.
Avis sur l'entreprise
Kafka est-il un outil de big data ?
Kafka est utilisé pour les flux de connaissances en temps réel, la collecte de données volumineuses ou la tentative d'analyse en temps réel (ou les deux). Kafka est utilisé avec des microservices en mémoire pour assurer la durabilité, et il s'habitue bien à alimenter les événements en CEP (systèmes de diffusion d'événements complexes) et les systèmes d'automatisation de type IoT/IFTTT.
Hadoop est-il un outil de Big Data ?
Hadoop est un framework de traitement distribué open-source qui est la clé pour entrer dans l'énorme écosystème de données, incorporant ainsi une bonne portée dans le futur. Avec Hadoop, il est possible d'effectuer efficacement des analyses avancées, y compris des applications d'analyse prédictive, de traitement de données et d'apprentissage automatique.
Conclusion
Aujourd'hui, le Big Data fait partie intégrante des entreprises, et les entreprises recherchent de plus en plus des personnes habituées aux outils d'analyse du Big Data. On s'attend à ce que les employés soient plus compétents dans leurs ensembles de compétences et présentent des talents et des processus de réflexion qui complèteront leurs responsabilités de niche. Les soi-disant compétences en demande qui étaient populaires jusqu'à présent sont supprimées, et s'il y a quelque chose de chaud aujourd'hui, c'est l'analyse du Big Data.