top 15 big data tools 2021
Elenco e confronto dei principali strumenti e tecniche open source per Big Data per l'analisi dei dati:
Come tutti sappiamo, i dati sono tutto nel mondo IT di oggi. Inoltre, questi dati continuano a moltiplicarsi per varietà ogni giorno.
In precedenza, si parlava di kilobyte e megabyte. Ma oggi parliamo di terabyte.
I dati non hanno senso finché non si trasformano in informazioni e conoscenze utili che possono aiutare la direzione nel processo decisionale. A tale scopo, abbiamo diversi software per big data disponibili sul mercato. Questo software aiuta a memorizzare, analizzare, creare rapporti e fare molto di più con i dati.
Cerchiamo di esplorare il meglio e il più utile analisi dei big data utensili.
= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.Cosa imparerai:
I 15 migliori strumenti per Big Data per l'analisi dei dati
Di seguito sono elencati alcuni dei migliori strumenti open source e alcuni strumenti commerciali a pagamento che hanno una prova gratuita disponibile.
Esploriamo ogni strumento in dettaglio !!
# 1) Xplenty
Xplenty è una piattaforma per integrare, elaborare e preparare i dati per l'analisi nel cloud. Riunirà tutte le tue origini dati. La sua interfaccia grafica intuitiva ti aiuterà a implementare ETL, ELT o una soluzione di replica.
Xplenty è un toolkit completo per la creazione di pipeline di dati con funzionalità low-code e no-code. Offre soluzioni per marketing, vendite, supporto e sviluppatori.
Xplenty ti aiuterà a ottenere il massimo dai tuoi dati senza investire in hardware, software o personale correlato. Xplenty fornisce supporto tramite e-mail, chat, telefono e una riunione online.
Professionisti:
- Xplenty è una piattaforma cloud elastica e scalabile.
- Otterrai una connettività immediata a una varietà di archivi dati e un ricco set di componenti di trasformazione dei dati pronti all'uso.
- Sarai in grado di implementare complesse funzioni di preparazione dei dati utilizzando il ricco linguaggio di espressioni di Xplenty.
- Offre un componente API per personalizzazione avanzata e flessibilità.
Contro:
- È disponibile solo l'opzione di fatturazione annuale. Non ti consente l'abbonamento mensile.
Prezzo: È possibile ottenere un preventivo per i dettagli sui prezzi. Ha un modello di prezzo basato su abbonamento. Puoi provare la piattaforma gratuitamente per 7 giorni.
=> Visita il sito web di Xplenty# 2) Apache Hadoop
Apache Hadoop è un framework software utilizzato per il file system in cluster e la gestione di big data. Elabora dataset di big data tramite il modello di programmazione MapReduce.
Hadoop è un framework open source scritto in Java e fornisce supporto multipiattaforma.
Senza dubbio, questo è lo strumento di big data più avanzato. Infatti, oltre la metà delle aziende Fortune 50 utilizza Hadoop. Alcuni deiI grandi nomi includono Amazon Web services, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, ecc.
Professionisti :
- Il punto di forza di Hadoop è il suo HDFS (Hadoop Distributed File System) che ha la capacità di contenere tutti i tipi di dati: video, immagini, JSON, XML e testo normale sullo stesso file system.
- Altamente utile per scopi di ricerca e sviluppo.
- Fornisce un rapido accesso ai dati.
- Altamente scalabile
- Servizio ad alta disponibilità che riposa su un cluster di computer
Contro :
- A volte è possibile affrontare problemi di spazio su disco a causa della sua ridondanza dei dati 3x.
- Le operazioni di I / O avrebbero potuto essere ottimizzate per prestazioni migliori.
Prezzo: Questo software è gratuito sotto la licenza Apache.
Clic Qui per accedere al sito Web di Apache Hadoop.
# 3) CDH (Cloudera Distribution per Hadoop)
CDH mira a implementazioni di classe enterprise di tale tecnologia. È totalmente open source e ha una distribuzione della piattaforma gratuita che comprende Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala e molti altri.
Ti consente di raccogliere, elaborare, amministrare, gestire, scoprire, modellare e distribuire dati illimitati.
Professionisti :
- Distribuzione completa
- Cloudera Manager amministra molto bene il cluster Hadoop.
- Facile implementazione.
- Amministrazione meno complessa.
- Elevata sicurezza e governance
Contro :
- Poche funzionalità dell'interfaccia utente complicate come i grafici nel servizio CM.
- Diversi approcci consigliati per l'installazione sembrano confusi.
Tuttavia, il prezzo della licenza per nodo è piuttosto costoso.
Prezzo: CDH è una versione software gratuita di Cloudera. Tuttavia, se sei interessato a conoscere il costo del cluster Hadoop, il costo per nodo è compreso tra $ 1000 e $ 2000 per terabyte.
Clic Qui per accedere al sito Web CDH.
# 4) Cassandra
Apache Cassandra è un DBMS NoSQL distribuito open source e gratuito, costruito per gestire enormi volumi di dati distribuiti su numerosi server commodity, offrendo un'elevata disponibilità. Utilizza CQL (Cassandra Structure Language) per interagire con il database.
Alcune delle aziende di alto profilo che utilizzano Cassandra includono Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo, ecc.
Professionisti :
- Nessun singolo punto di errore.
- Gestisce dati di grandi dimensioni molto rapidamente.
- Archiviazione strutturata in log
- Replica automatizzata
- Scalabilità lineare
- Semplice architettura ad anello
Contro :
- Richiede alcuni sforzi extra per la risoluzione dei problemi e la manutenzione.
- Il clustering avrebbe potuto essere migliorato.
- La funzione di blocco a livello di riga non è presente.
Prezzo: Questo strumento è gratuito.
Clic Qui per navigare al sito web di Cassandra.
# 5) Knime
KNIME sta per Konstanz Information Miner, uno strumento open source utilizzato per i rapporti aziendali,integrazione, ricerca, CRM, data mining, analisi dei dati, text mining e business intelligence. Supporta i sistemi operativi Linux, OS X e Windows.
Può essere considerato una buona alternativa a SAS.Alcune delle migliori aziende che utilizzano Knime includono Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire, ecc.
Professionisti:
- Semplici operazioni ETL
- Si integra molto bene con altre tecnologie e linguaggi.
- Ricco algoritmo impostato.
- Flussi di lavoro altamente utilizzabili e organizzati.
- Automatizza molti lavori manuali.
- Nessun problema di stabilità.
- Facile da configurare.
Contro:
- La capacità di gestione dei dati può essere migliorata.
- Occupa quasi l'intera RAM.
- Avrebbe potuto consentire l'integrazione con i database a grafo.
Prezzo: La piattaforma Knime è gratuita. Tuttavia, offrono altri prodotti commerciali che estendono le capacità della piattaforma di analisi Knime.
Clic Qui per navigare nel sito web di KNIME.
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# 6) Datawrapper
Datawrapper è una piattaforma open source per la visualizzazione dei dati che aiuta i suoi utenti a generare grafici semplici, precisi e incorporabili molto rapidamente.
I suoi principali clienti sono redazioni diffuse in tutto il mondo. Alcuni dei nomi includono The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter ecc.
Professionisti:
- Dispositivo amichevole. Funziona molto bene su tutti i tipi di dispositivi: mobile, tablet o desktop.
- Completamente reattivo
- Veloce
- Interattivo
- Porta tutte le classifiche in un unico posto.
- Ottime opzioni di personalizzazione ed esportazione.
- Non richiede codifica.
Contro: Tavolozze di colori limitate
Prezzo: Offre un servizio gratuito e opzioni a pagamento personalizzabili come indicato di seguito.
- Utente singolo, uso occasionale: 10K
- Utente singolo, uso quotidiano: 29 € / mese
- Per un Team professionale: 129 € / mese
- Versione personalizzata: 279 € / mese
- Versione Enterprise: 879 € +
Clic Qui per accedere al sito Web di Datawrapper.
# 7) MongoDB
MongoDB è un database NoSQL orientato ai documenti scritto in C, C ++ e JavaScript. È gratuito ed è uno strumento open source che supporta più sistemi operativi tra cui Windows Vista (e versioni successive), OS X (10.7 e versioni successive), Linux, Solaris e FreeBSD.
Le sue caratteristiche principali includono Aggregazione, Query ad hoc, Utilizza formato BSON, Sharding, Indicizzazione, Replica, Esecuzione lato server di javascript, Schemaless, Raccolta con limite, Servizio di gestione MongoDB (MMS), bilanciamento del carico e archiviazione di file.
Alcuni dei principali clienti che utilizzano MongoDB includono Facebook, eBay, MetLife, Google, ecc.
Professionisti:
- Facile da imparare.
- Fornisce supporto per più tecnologie e piattaforme.
- Nessun intoppo durante l'installazione e la manutenzione.
- Affidabile e conveniente.
Contro:
- Analisi limitate.
- Lento per alcuni casi d'uso.
Prezzo: Le versioni SMB e Enterprise di MongoDB sono a pagamento e il relativo prezzo è disponibile su richiesta.
Clic Qui per accedere al sito Web MongoDB.
# 8) Lumify
Lumify è uno strumento gratuito e open source per la fusione / integrazione di big data, analisi e visualizzazione.
Le sue caratteristiche principali includono ricerca full-text, visualizzazioni di grafici 2D e 3D, layout automatici, analisi dei collegamenti tra entità grafiche, integrazione con sistemi di mappatura, analisi geospaziale, analisi multimediale, collaborazione in tempo reale attraverso una serie di progetti o aree di lavoro.
Professionisti:
- Scalabile
- Sicuro
- Supportato da un team di sviluppo a tempo pieno dedicato.
- Supporta l'ambiente basato su cloud. Funziona bene con AWS di Amazon.
Prezzo: Questo strumento è gratuito.
Clic Qui per accedere al sito Web Lumify.
# 9) HPCC
HPCC sta per H igh- P erformance C omputing C lustro. Questa è una soluzione completa per big data su una piattaforma di supercalcolo altamente scalabile. HPCC è anche indicato come DAS ( Dati PER nalytics S computer superiore). Questo strumento è stato sviluppato da LexisNexis Risk Solutions.
Questo strumento è scritto in C ++ e un linguaggio di programmazione incentrato sui dati noto come ECL (Enterprise Control Language). Si basa su un'architettura Thor che supporta il parallelismo dei dati, il parallelismo della pipeline e il parallelismo del sistema. È uno strumento open source ed è un buon sostituto di Hadoop e di alcune altre piattaforme di Big Data.
Professionisti:
- L'architettura si basa su cluster di commodity computing che forniscono prestazioni elevate.
- Elaborazione parallela dei dati.
- Veloce, potente e altamente scalabile.
- Supporta applicazioni di query in linea ad alte prestazioni.
- Economico e completo.
Prezzo: Questo strumento è gratuito.
Clic Qui per accedere al sito Web HPCC.
# 10) Tempesta
Apache Storm è un framework di elaborazione del flusso distribuito multipiattaforma e con tolleranza ai guasti in tempo reale. È gratuito e open-source. Gli sviluppatori della tempesta includono Backtype e Twitter. È scritto in Clojure e Java.
La sua architettura si basa su spout e bulloni personalizzati per descrivere fonti di informazioni e manipolazioni al fine di consentire l'elaborazione in batch e distribuita di flussi di dati illimitati.
Tra le tante, Groupon, Yahoo, Alibaba e The Weather Channel sono alcune delle famose organizzazioni che utilizzano Apache Storm.
Professionisti:
- Affidabile su larga scala.
- Molto veloce e tollerante ai guasti.
- Garantisce il trattamento dei dati.
- Ha molteplici casi d'uso: analisi in tempo reale, elaborazione dei log, ETL (Extract-Transform-Load), calcolo continuo, RPC distribuito, apprendimento automatico.
Contro:
- Difficile da imparare e da usare.
- Difficoltà con il debug.
- L'uso di Native Scheduler e Nimbus diventa colli di bottiglia.
Prezzo: Questo strumento è gratuito.
Clic Qui per accedere al sito Web di Apache Storm.
# 11) Apache SAMOA
SAMOA è l'acronimo di Scalable Advanced Massive Online Analysis. È una piattaforma open source per l'estrazione di grandi flussi di dati e l'apprendimento automatico.
Consente di creare algoritmi di apprendimento automatico in streaming distribuito (ML) ed eseguirli su più DSPE (motori di elaborazione del flusso distribuito). L'alternativa più vicina a Apache SAMOA è lo strumento BigML.
Professionisti:
- Semplice e divertente da usare.
- Veloce e scalabile.
- Vero streaming in tempo reale.
- Architettura Write Once Run Anywhere (WORA).
Prezzo: Questo strumento è gratuito.
Clic Qui per accedere al sito Web SAMOA.
# 12) Talend
I prodotti Talend Big Data Integration includono:
- Studio aperto per Big Data: è disponibile con licenza gratuita e open source. I suoi componenti e connettori sono Hadoop e NoSQL. Fornisce solo supporto alla comunità.
- Piattaforma Big Data: viene fornita con una licenza di abbonamento basata sull'utente. I suoi componenti e connettori sono MapReduce e Spark. Fornisce supporto Web, e-mail e telefonico.
- Piattaforma per big data in tempo reale: si tratta di una licenza di abbonamento basata sull'utente. I suoi componenti e connettori includono Spark streaming, Machine learning e IoT. Fornisce supporto Web, e-mail e telefonico.
Professionisti:
- Semplifica ETL ed ELT per i Big Data.
- Raggiungi la velocità e la scala della scintilla.
- Accelera il passaggio al tempo reale.
- Gestisce più origini dati.
- Fornisce numerosi connettori sotto lo stesso tetto, che a loro volta ti permetteranno di personalizzare la soluzione secondo le tue necessità.
Contro:
- Il sostegno della comunità avrebbe potuto essere migliore.
- Potrebbe avere un'interfaccia migliorata e facile da usare
- Difficile aggiungere un componente personalizzato alla tavolozza.
Prezzo: Open Studio for Big Data è gratuito. Per il resto dei prodotti, offre costi flessibili basati su abbonamento. In media, potrebbe costarti una media di $ 50.000 per 5 utenti all'anno. Tuttavia, il costo finale dipenderà dal numero di utenti e dall'edizione.
Per ogni prodotto è disponibile una prova gratuita.
Clic Qui per accedere al sito Web di Talend.
# 13) Rapidminer
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Rapidminer è uno strumento multipiattaforma che offre un ambiente integrato per la scienza dei dati, l'apprendimento automatico e l'analisi predittiva. È disponibile con varie licenze che offrono edizioni proprietarie piccole, medie e grandi, nonché un'edizione gratuita che consente 1 processore logico e fino a 10.000 righe di dati.
Organizzazioni come Hitachi, BMW, Samsung, Airbus, ecc. Hanno utilizzato RapidMiner.
Professionisti:
- Core Java open source.
- La comodità degli strumenti e degli algoritmi di data science in prima linea.
- Funzionalità di GUI con codice opzionale.
- Si integra bene con API e cloud.
- Eccellente servizio clienti e supporto tecnico.
Contro: I servizi di dati in linea dovrebbero essere migliorati.
Prezzo: Il prezzo commerciale di Rapidminer parte da $ 2.500.
L'edizione per piccole imprese ti costerà $ 2.500 utente / anno. L'edizione media impresa ti costerà $ 5.000 utente / anno. L'edizione Large Enterprise ti costerà $ 10.000 utente / anno. Controllare il sito Web per le informazioni complete sui prezzi.
Clic Qui per accedere al sito web di Rapidminer.
# 14) Qubole
Qubole data service è una piattaforma Big Data indipendente e all-inclusive che gestisce, apprende e ottimizza autonomamente dal tuo utilizzo. Ciò consente al team di dati di concentrarsi sui risultati aziendali invece di gestire la piattaforma.
Tra i tanti, pochi nomi famosi che usano Qubole includono il gruppo musicale Warner, Adobe e Gannett.Il concorrente più vicino a Qubole è Revulytics.
Professionisti:
- Time to value più veloce.
- Maggiore flessibilità e scalabilità.
- Spesa ottimizzata
- Adozione avanzata dell'analisi dei Big Data.
- Facile da usare.
- Elimina i vincoli del fornitore e della tecnologia.
- Disponibile in tutte le regioni di AWS nel mondo.
Prezzo: Qubole è coperto da una licenza proprietaria che offre l'edizione business e enterprise. L'edizione aziendale è senza costi e supporta fino a 5 utenti .
Il edizione enterprise è basato su abbonamento e a pagamento. È adatto per grandi organizzazioni con più utenti e casi d'uso. Il suo prezzo parte da $ 199 / mese . È necessario contattare il team di Qubole per saperne di più sui prezzi dell'edizione Enterprise.
Clic Qui per accedere al sito Web di Qubole.
# 15) Tabella
Tableau è una soluzione software per la business intelligence e l'analisi che presenta una varietà di prodotti integrati che aiutano le più grandi organizzazioni del mondo a visualizzare e comprendere i propri dati.
Il software contiene tre prodotti principali, ovvero Tableau Desktop (per l'analista), Tableau Server (per l'azienda) e Tableau Online (per il cloud). Inoltre, Tableau Reader e Tableau Public sono gli altri due prodotti che sono stati aggiunti di recente.
Tableau è in grado di gestire tutte le dimensioni dei dati ed è facile da raggiungere per la base di clienti tecnici e non e offre dashboard personalizzate in tempo reale. È un ottimo strumento per la visualizzazione e l'esplorazione dei dati.
Tra i tanti, pochi nomi famosi che utilizzano Tableau ci sono Verizon Communications, ZS Associates e Grant Thornton.Lo strumento alternativo più vicino a Tableau è il looker.
Professionisti:
- Grande flessibilità per creare il tipo di visualizzazioni desiderate (rispetto ai prodotti della concorrenza).
- Le capacità di fusione dei dati di questo strumento sono semplicemente fantastiche.
- Offre un bouquet di funzioni intelligenti ed è tagliente in termini di velocità.
- Supporto predefinito per la connessione con la maggior parte dei database.
- Query di dati senza codice.
- Dashboard mobili, interattivi e condivisibili.
Contro:
- I controlli di formattazione potrebbero essere migliorati.
- Potrebbe avere uno strumento integrato per la distribuzione e la migrazione tra i vari server e ambienti del tableau.
Prezzo: Tableau offre diverse edizioni per desktop, server e online. Il suo prezzo inizia da $ 35 / mese . Ogni edizione ha una prova gratuita disponibile.
Diamo uno sguardo al costo di ogni edizione:
- Edizione personale di Tableau Desktop: $ 35 USD / utente / mese (fatturato annualmente).
- Edizione Tableau Desktop Professional: $ 70 USD / utente / mese (fatturato annualmente).
- Tableau Server On-Premises o cloud pubblico: $ 35 USD / utente / mese (fatturato annualmente).
- Tableau Online completamente ospitato: $ 42 USD / utente / mese (fatturato annualmente).
Clic Qui per accedere al sito Web di Tableau.
# 16) R
R è uno dei pacchetti di analisi statistica più completi. È un ambiente software open source, gratuito, multi-paradigma e dinamico. È scritto nei linguaggi di programmazione C, Fortran e R.
È ampiamente utilizzato dagli statistici e dai data miner. I suoi casi d'uso includono l'analisi dei dati, la manipolazione dei dati, il calcolo e la visualizzazione grafica.
Professionisti:
- Il più grande vantaggio di R è la vastità dell'ecosistema dei pacchetti.
- Grafica impareggiabile e vantaggi grafici.
Contro: I suoi difetti includono la gestione della memoria, la velocità e la sicurezza.
Prezzo: L'IDE di R studio e il server shiny sono gratuiti.
Oltre a questo, R studio offre alcuni prodotti professionali pronti per le imprese:
- Licenza desktop commerciale RStudio: $ 995 per utente all'anno.
- Licenza commerciale RStudio server pro: $ 9.995 all'anno per server (supporta utenti illimitati).
- Il prezzo di RStudio Connect varia da $ 6,25 per utente / mese a $ 62 per utente / mese.
- RStudio Shiny Server Pro costerà $ 9.995 all'anno.
Clic Qui per accedere al sito Web ufficiale e fare clic su Qui per passare a RStudio.
Dopo aver discusso a sufficienza sui 15 migliori strumenti per big data, diamo anche una breve occhiata ad alcuni altri utili strumenti per big data che sono popolari sul mercato.
Strumenti aggiuntivi
# 17) Elasticsearch
Elastic Search è un motore di ricerca RESTful multipiattaforma, open source, distribuito, basato su Lucene.
È uno dei motori di ricerca aziendali più popolari. Si presenta come una soluzione integrata insieme a Logstash (raccolta dati e motore di analisi dei log) e Kibana (piattaforma di analisi e visualizzazione) ei tre prodotti insieme sono chiamati stack elastico.
Clic Qui per accedere al sito Web di ricerca elastica.
# 18) OpenRefine
OpenRefine è uno strumento gratuito e open source di gestione e visualizzazione dei dati per operare con dati disordinati, pulirli, trasformarli, estenderli e migliorarli. Supporta piattaforme Windows, Linux e macOD.
Clic Qui per accedere al sito Web di OpenRefine.
#19) Stata wing
Statwing è uno strumento statistico intuitivo che dispone di funzionalità di analisi, serie temporali, previsione e visualizzazione. Il suo prezzo di partenza è di $ 50,00 / mese / utente. È disponibile anche una prova gratuita.
Clic Qui per accedere al sito Web di Statwing.
# 20) CouchDB
Apache CouchDB è un database NoSQL open source, multipiattaforma e orientato ai documenti che mira alla facilità d'uso e al mantenimento di un'architettura scalabile. È scritto in linguaggio Erlang orientato alla concorrenza.
Clic Qui per accedere al sito Web di Apache CouchDB.
# 21) Pentaho
Pentaho è una piattaforma coerente per l'integrazione e l'analisi dei dati. Offre l'elaborazione dei dati in tempo reale per aumentare le informazioni digitali. Il software è disponibile nelle edizioni Enterprise e Community. È disponibile anche una prova gratuita.
Clic Qui per accedere al sito Web di Pentaho.
# 22) Solido
Apache Flink è un framework di elaborazione del flusso distribuito multipiattaforma open source per l'analisi dei dati e l'apprendimento automatico. Questo è scritto in Java e Scala. È a tolleranza di errore, scalabile e ad alte prestazioni.
Clic Qui per accedere al sito Web di Apache Flink.
# 23) DataCleaner
Quadient DataCleaner è una soluzione per la qualità dei dati basata su Python che pulisce a livello di codice i set di dati e li prepara per l'analisi e la trasformazione.
Clic Qui per accedere al sito Web di Quadient DataCleaner.
# 24) Kaggle
Kaggle è una piattaforma di data science per competizioni di modellazione predittiva e dataset pubblici ospitati. Funziona con l'approccio del crowdsourcing per trovare i modelli migliori.
Clic Qui per accedere al sito Web di Kaggle.
# 25) Alveare
Apache Hive è uno strumento di data warehouse multipiattaforma basato su Java che facilita il riepilogo dei dati, le query e l'analisi.
Clic Qui per navigare nel sito web.
# 26) Spark
Apache Spark è un framework open source per analisi dei dati, algoritmi di apprendimento automatico e elaborazione rapida del cluster. Questo è scritto in Scala, Java, Python e R.
Clic Qui per accedere al sito Web di Apache Spark.
# 27) IBM SPSS Modeler
SPSS è un software proprietario per il data mining e l'analisi predittiva. Questo strumento fornisce un'interfaccia di trascinamento per eseguire qualsiasi operazione, dall'esplorazione dei dati all'apprendimento automatico. È uno strumento molto potente, versatile, scalabile e flessibile.
Clic Qui per accedere al sito Web di SPSS.
# 28) OpenText
OpenText Big data analytics è una soluzione completa ad alte prestazioni progettata per utenti e analisti aziendali che consente loro di accedere, combinare, esplorare e analizzare i dati in modo semplice e rapido.
Clic Qui per accedere al sito Web di OpenText.
# 29) Oracle Data Mining
ODM è uno strumento proprietario per il data mining e l'analisi specializzata che consente di creare, gestire, distribuire e sfruttare i dati e gli investimenti Oracle
Clic Qui per accedere al sito Web ODM.
# 30) Teradata
L'azienda Teradata fornisce prodotti e servizi di data warehousing. La piattaforma di analisi Teradata integra funzioni e motori di analisi, strumenti di analisi preferiti, tecnologie e linguaggi di intelligenza artificiale e più tipi di dati in un unico flusso di lavoro.
qual è il ciclo di vita dello sviluppo del software?
Clic Qui per accedere al sito Web di Teradata.
# 31) BigML
Utilizzando BigML, puoi creare app predittive super veloci e in tempo reale. Fornisce una piattaforma gestita attraverso la quale creare e condividere il set di dati e i modelli.
Clic Qui per accedere al sito Web di BigML.
# 32) Seta
Silk è un framework open source basato su un paradigma di dati collegati che mira principalmente a integrare fonti di dati eterogenee.
Clic Qui per accedere al sito web di Silk.
# 33) CartoDB
CartoDB è un framework di cloud computing SaaS freemium che funge da strumento di localizzazione e visualizzazione dei dati.
Clic Qui per navigare nel sito web di CartoDB.
# 34) Charito
Charito è uno strumento di esplorazione dei dati semplice e potente che si collega alla maggior parte delle fonti di dati più diffuse. È basato su SQL e offre implementazioni basate su cloud molto facili e veloci.
Clic Qui per navigare al sito web di Charito.
# 35) Plot.ly
Plot.ly contiene una GUI mirata a portare e analizzare i dati in una griglia e utilizzare strumenti di statistica. I grafici possono essere incorporati o scaricati. Crea i grafici in modo molto rapido ed efficiente.
Clic Qui per accedere al sito Web Plot.ly.
# 36) BlockSpring
Blockspring semplifica i metodi di recupero, combinazione, gestione ed elaborazione dei dati API, riducendo così il carico dell'IT centrale.
Clic Qui per accedere al sito Web di Blockspring.
# 37) OctoParse
Octoparse è un cloud-centered web crawler che aiuta a estrarre facilmente tutti i dati web senza alcuna codifica.
Clic Qui per accedere al sito Web di Octoparse.
Conclusione
Da questo articolo, siamo venuti a sapere che al giorno d'oggi sul mercato sono disponibili numerosi strumenti per supportare le operazioni sui big data. Alcuni di questi erano strumenti open source mentre gli altri erano strumenti a pagamento.
Devi scegliere lo strumento Big Data giusto con saggezza in base alle esigenze del tuo progetto.
Prima di finalizzare lo strumento, puoi sempre esplorare prima la versione di prova e puoi metterti in contatto con i clienti esistenti dello strumento per ottenere le loro recensioni.
= >> Contattaci per suggerire un elenco qui.Lettura consigliata
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