El software Big Data Analytics se utiliza ampliamente para proporcionar un análisis significativo de un gran conjunto de datos. Estas herramientas analíticas de software ayudan a encontrar las tendencias actuales del mercado, las preferencias de los clientes y otra información.
Aquí están las 10 mejores herramientas de análisis de Big Data con funciones clave y enlaces de descarga.
Las mejores herramientas y software de análisis de Big Data
| Nombre | Precio | Enlace |
|---|---|---|
| Xplenty | Plan gratuito + pago | Aprende más |
| Analítica | Prueba gratuita + plan de pago | Aprende más |
| Microsoft HDInsight | Prueba gratuita + plan de pago | Aprende más |
1) Xplenty
Xplenty es una solución ETL basada en la nube que proporciona canales de datos visualizados simples para flujos de datos automatizados en una amplia gama de fuentes y destinos. Las poderosas herramientas de transformación en plataforma de Xplenty le permiten limpiar, normalizar y transformar datos al mismo tiempo que se adhiere a las mejores prácticas de cumplimiento. Características:
- Oferta de transformación de datos en plataforma, potente y sin código
- Conector de API de descanso: extraiga datos de cualquier fuente que tenga una API de descanso
- Flexibilidad de destino: envíe datos a bases de datos, almacenes de datos y Salesforce
- Centrado en la seguridad: cifrado y enmascaramiento de datos a nivel de campo para cumplir con los requisitos de cumplimiento
- Rest API: logre todo lo posible en la interfaz de usuario de Xplenty a través de la API de Xplenty
- Compañía centrada en el cliente que lidera con soporte de primera clase
2) Analítica
Analytics es una herramienta que proporciona análisis visual y cuadros de mando. Le permite conectar múltiples fuentes de datos, incluidas aplicaciones comerciales, bases de datos, unidades en la nube y más.
Características:
- Ofrece análisis visual y cuadros de mando.
- Le ayuda a analizar los datos en profundidad.
- Proporciona revisión y análisis colaborativos.
- Puede incrustar informes en sitios web, aplicaciones, blogs y más.
3) Microsoft HDInsight
Azure HDInsight es un servicio Spark y Hadoop en la nube. Proporciona ofertas de nube de big data en dos categorías, estándar y premium. Proporciona un clúster a escala empresarial para que la organización ejecute sus cargas de trabajo de big data.
Características:
- Análisis confiables con un SLA líder en la industria
- Ofrece seguridad y supervisión de nivel empresarial
- Proteja los activos de datos y amplíe los controles de gobierno y seguridad locales a la nube
- Plataforma de alta productividad para desarrolladores y científicos
- Integración con aplicaciones de productividad líderes
- Implemente Hadoop en la nube sin comprar hardware nuevo ni pagar otros costos iniciales
4) Skytree:
Skytree es una de las mejores herramientas de análisis de big data que permite a los científicos de datos construir modelos más precisos con mayor rapidez. Ofrece modelos precisos de aprendizaje automático predictivo que son fáciles de usar.
Características:
- Algoritmos altamente escalables
- Inteligencia artificial para científicos de datos
- Permite a los científicos de datos visualizar y comprender la lógica detrás de las decisiones de ML.
- Skytree a través de la GUI fácil de adoptar o mediante programación en Java
- Interpretabilidad del modelo
- Está diseñado para resolver problemas predictivos sólidos con capacidades de preparación de datos.
- Acceso programático y GUI
Enlace de descarga: https://www.skytree.net/
5) Talend:
Talend es un software de análisis de big data que simplifica y automatiza la integración de big data. Su asistente gráfico genera código nativo. También permite la integración de big data, la gestión de datos maestros y verifica la calidad de los datos.
Características:
- Acelere el tiempo de generación de valor para proyectos de big data
- Simplifique ETL y ELT para big data
- Talend Big Data Platform simplifica el uso de MapReduce y Spark al generar código nativo
- Calidad de datos más inteligente con aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural
- DevOps ágil para acelerar los proyectos de big data
- Optimice todos los procesos de DevOps
Enlace de descarga: https://www.talend.com/download/
6) Máquina de empalme:
Splice Machine es una de las mejores herramientas de análisis de big data. Su arquitectura es portátil a través de nubes públicas como AWS, Azure y Google.
Características:
- Es un software de análisis de big data que puede escalar dinámicamente de unos pocos a miles de nodos para habilitar aplicaciones en todas las escalas.
- El optimizador de Splice Machine evalúa automáticamente cada consulta en las regiones distribuidas de HBase
- Reduzca la administración, implemente más rápido y reduzca el riesgo
- Consuma datos de transmisión rápida, desarrolle, pruebe e implemente modelos de aprendizaje automático
Enlace de descarga: https://splicemachine.com/
7) Chispa:
Apache Spark es una de las poderosas herramientas de análisis de big data de código abierto. Ofrece más de 80 operadores de alto nivel que facilitan la creación de aplicaciones paralelas. Es una de las herramientas de análisis de datos de código abierto que se utilizan en una amplia gama de organizaciones para procesar grandes conjuntos de datos.
Características:
- Ayuda a ejecutar una aplicación en el clúster de Hadoop, hasta 100 veces más rápido en memoria y diez veces más rápido en disco.
- Es una de las herramientas de análisis de datos de código abierto que ofrece procesamiento rápido de iluminación.
- Soporte para análisis sofisticado
- Capacidad para integrarse con Hadoop y los datos existentes de Hadoop
- Es una de las herramientas de análisis de big data de código abierto que proporciona API integradas en Java, Scala o Python.
Enlace de descarga: https://spark.apache.org/downloads.html
8) Parcela:
Plotly es una de las herramientas de análisis de big data que permite a los usuarios crear gráficos y paneles para compartir en línea.
Características:
- Convierta fácilmente cualquier dato en gráficos llamativos e informativos
- Proporciona a las industrias auditadas información detallada sobre la procedencia de los datos.
- Plotly ofrece alojamiento de archivos públicos ilimitados a través de su plan comunitario gratuito
Enlace de descarga: https://plot.ly/
9) Apache SAMOA:
Apache SAMOA es una herramienta de análisis de big data. Es una de las herramientas de análisis de big data que permite el desarrollo de nuevos algoritmos ML. Proporciona una colección de algoritmos distribuidos para tareas comunes de minería de datos y aprendizaje automático.
Enlace de descarga: https://samoa.incubator.apache.org/
10) Lumify:
Lumify es una plataforma de visualización, análisis y fusión de big data. Es una de las mejores herramientas de análisis de big data que ayuda a los usuarios a descubrir conexiones y explorar relaciones en sus datos a través de un conjunto de opciones analíticas.
Características:
- Es una de las mejores herramientas de análisis de big data que proporciona visualizaciones de gráficos en 2D y 3D con una variedad de diseños automáticos.
- Proporciona una variedad de opciones para analizar los vínculos entre entidades en el gráfico.
- Viene con elementos de interfaz y procesamiento de ingesta específicos para contenido textual, imágenes y videos
- La función de espacios le permite organizar el trabajo en un conjunto de proyectos o espacios de trabajo.
- Se basa en tecnologías de big data escalables y probadas
Enlace de descarga: https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/
11) Elasticsearch:
Elasticsearch es un motor de análisis y búsqueda de Big Data basado en JSON. Es un motor de análisis y búsqueda RESTful distribuido para resolver una gran cantidad de casos de uso. Es una de las herramientas de análisis de big data que ofrece escalabilidad horizontal, máxima confiabilidad y fácil administración.
Características:
- Permite combinar muchos tipos de búsquedas como estructuradas, no estructuradas, geográficas, métricas, etc.
- Las API intuitivas para la supervisión y la gestión brindan una visibilidad y un control completos
- Utiliza API RESTful estándar y JSON. También crea y mantiene clientes en muchos lenguajes como Java, Python, NET y Groovy.
- Funciones de análisis y búsqueda en tiempo real para trabajar con big data utilizando Elasticsearch-Hadoop
- Brinda una experiencia mejorada con funciones de seguridad, monitoreo, informes y aprendizaje automático.
Enlace de descarga: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
12) Programación R:
R es un lenguaje para computación estadística y gráficos. También se utiliza para el análisis de macrodatos. Proporciona una amplia variedad de pruebas estadísticas.
Características:
- Instalación efectiva de manejo y almacenamiento de datos,
- Proporciona un conjunto de operadores para cálculos en matrices, en particular, matrices,
- Proporciona una colección coherente e integrada de herramientas de big data para el análisis de datos.
- Proporciona funciones gráficas para el análisis de datos que se muestran en pantalla o en papel
Enlace de descarga: https://www.r-project.org/
13) IBM SPSS Modeler:
IBM SPSS Modeler es una plataforma de análisis predictivo de big data. Ofrece modelos predictivos y se entrega a personas, grupos, sistemas y empresas. Es una de las herramientas de análisis de big data que tiene una gama de algoritmos y técnicas de análisis avanzados.
Características:
- Descubra conocimientos y resuelva problemas más rápido mediante el análisis de datos estructurados y no estructurados
- Tiene sistemas de análisis de datos que utilizan una interfaz intuitiva para que todos aprendan.
- Puede seleccionar entre opciones de implementación en las instalaciones, en la nube e híbridas
- Es un software de análisis de big data que elige rápidamente el algoritmo de mejor rendimiento en función del rendimiento del modelo.
Enlace de descarga: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing
Preguntas más frecuentes
❓ ¿Qué son las herramientas de Big Data?
Las herramientas que se utilizan para almacenar y analizar una gran cantidad de conjuntos de datos y procesar estos datos complejos se conocen como herramientas de big data. Una gran cantidad de datos es muy difícil de procesar en bases de datos tradicionales. Es por eso que podemos usar herramientas de big data y administrar nuestro enorme tamaño de datos con mucha facilidad.
⚡ ¿Qué factores debería considerar al seleccionar una herramienta de Big Data?
Debe considerar los siguientes factores antes de seleccionar una herramienta de big data
- Costo de la licencia, si corresponde.
- Calidad de la atención al cliente.
- El costo involucrado en capacitar a los empleados en la herramienta.
- Requisitos de hardware / software de la herramienta de big data.
- Política de soporte y actualización del proveedor de herramientas de big data.
- Reseñas de la empresa.