Top 10 des meilleurs logiciels de Big Data

2 janvier 2022

Table des matières

Qu'est-ce qu'un logiciel Big Data ?

Le terme logiciel de big data est principalement utilisé dans le monde de la technologie et des affaires. Il est décrit comme le grand volume de données sous forme structurée et non structurée. Les organisations fournissent ces données et les entreprises utilisent ces données à plusieurs fins.

Le logiciel Big Data prend de vastes ensembles de données complexes à partir de plusieurs canaux et les analyse pour trouver des tendances, des problèmes, des modèles et offre des opportunités d'obtenir des informations exploitables. Le Big Data est précieux mais aussi lourd à gérer pour les logiciels traditionnels.



Au cours des dernières années, de nombreuses entreprises ont émergé pour fournir des solutions pertinentes pour des ensembles de données massifs et comprendre les ensembles de données qu'elles contiennent. Certaines entreprises aident à organiser des ensembles de données dans des formats utilisables. En revanche, d'autres proposent des outils d'analyse, tandis que certains agrègent et permettent aux entreprises de développer leurs activités en prenant de nouvelles mesures pour résoudre les problèmes.

Fonctionnalités d'un logiciel Big Data

Il existe plusieurs caractéristiques des caractéristiques importantes du logiciel Big Data. Certaines pièces sont listées ci-dessous :

    Les intégrations sont plus rapides avec l'analyse de données :Le Big Data contribue à une intégration plus rapide avec le cloud, l'entrepôt de données et différentes bases de données.
    Les résultats jouent un rôle essentiel dans le Big Data :Ces formats de résultats doivent donc être sous une forme compréhensible et accessible car ce sont eux qui sont utilisés pour la prise de décision et le processus de résolution de problèmes. Grâce à ces résultats, seuls les objectifs et stratégies futurs seront élaborés. Les résultats doivent fournir des flux en temps réel qui peuvent aider à prendre des décisions rapides et instantanées.
    Traitement de l'information:Il collecte des données et les organise ensuite. Le traitement des données brutes joue un rôle essentiel dans le Big Data. Les données doivent être faciles à interpréter afin qu'elles puissent être utilisées pour prendre des décisions. Les outils doivent être capables d'importer des données et de collecter des données de différentes sources : de cette façon, la conversion diminue et la vitesse de traitement augmente.
    Les applications de prédiction sont incontournables pour le big data :L'outil doit être conçu pour accéder au système et à ses informations, c'est-à-dire du matériel au logiciel, tout ce qui est connu. Les applications de prédiction sont également connues sous le nom de gestion d'identité. Il gère les problèmes liés à la protection de l'identité, au mot de passe réseau et aux protocoles. Avec cette fonctionnalité, il est également assuré que seuls les utilisateurs authentifiés peuvent accéder au système.
    Sécurité:C'est la caractéristique essentielle de l'analyse des mégadonnées. Pour toute organisation, la sécurité des données est essentielle. L'analyse de données volumineuses utilise un format de connexion unique. Dans ce cas, l'utilisateur n'a pas à se connecter plusieurs fois. Cela inclut le cryptage des données. Le cryptage consiste à rendre les données illisibles à l'aide de codes et d'algorithmes.

Avantages d'un logiciel Big Data

    Le Big Data aide les organisations à garder leur identité unique: Aidez-les à se différencier des autres organisations. Et faites-leur également aider à présenter précisément ce que les clients souhaitent. Le Big Data observe le modèle client, identifie les données, le comportement de navigation et de nombreux autres facteurs. Puis l'utilise pour rendre le client satisfait et heureux.Utiliser le Big Data ciblant un marché particulier est facile: Cela vous aide à analyser les tendances, ce qu'un client a acheté et quel article le client surveille. Grâce à cette analyse de données, une campagne ciblée est créée, permettant aux entreprises de répondre aux attentes des clients et de se développer énormément.Satisfaction et exigences du client :Les mégadonnées offrent de nouvelles idées novatrices. Les tendances et les commentaires des clients sont suivis. L'adversaire fait cette activité et est également suivi et analysé, puis des campagnes sont faites pour attirer plus d'audience.Focus sur l'environnement local :Cela est particulièrement vrai pour les petites entreprises qui représentent le marché local et ses clients. Même si votre entreprise travaille dans une petite zone, il est essentiel de connaître vos concurrents, ce qu'ils vendent et qui sont vos clients.Optimisation des coûts :L'un des avantages essentiels des outils Big Data comme Hadoop et Spark est qu'ils réduisent les dépenses de stockage, de traitement et d'analyse de vastes volumes de données pour les entreprises.

Inconvénients d'un logiciel Big Data

    Prioriser les corrélations :Pour détecter une association, les data scientists utilisent le big data : comment un attribut est lié à un autre. Cependant, ces deux similitudes ne sont ni significatives ni substantielles. Plus précisément, parce que deux variables sont associées ou connectées, il n'y a pas de lien de causalité entre ellesMauvaises questions :Les sociétés de mégadonnées peuvent être utilisées dans une variété infinie de requêtes d'observations et de perspectives. Il appartient cependant au client de déterminer quelles questions sont importantes. Vous vous rendez, à vous-même, à vos clients et à votre entreprise, un mauvais service coûteux si vous obtenez une bonne réponse à la mauvaise question.Sécurité:Une analyse approfondie des données est, comme pour tous les efforts scientifiques, susceptible d'être enfreinte. Vous pouvez divulguer des informations aux consommateurs ou à des concurrents que vous fournissez à un tiers.Transférabilité:Comme la plupart des données analysées se trouvent derrière un pare-feu ou un serveur privé, le savoir-faire technologique est essentiel pour transférer efficacement ces données via une équipe d'analyse. De plus, le partage régulier de données avec des experts analytiques répétitifs peut être difficile.Incohérence dans la collecte des données :Les méthodes que nous utilisons pour collecter des bases de données massives sont souvent peu fiables. Par exemple, Google est réputé pour ses ajustements et changements qui modifient l'expérience de recherche d'innombrables façons ; un jour, les résultats de la recherche varieront probablement des autres jours. Les associations que vous faites s'amélioreraient également si vous utilisiez Google pour créer des ensembles de données, et ces ensembles de données ont souvent changé.
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Applications du logiciel Big Data

    Entrepôt de données :Il s'agit d'un magasin de données qui contient des données structurées et ses informations provenant de diverses sources. Ceci est utilisé dans l'analyse de données volumineuses et l'intelligence d'affaires.Lac de données :Ceci est utilisé pour stocker des données non structurées, qui collectent des données provenant de différentes sources internes et externes. C'est un vaste espace et conserve les données brutes. L'écosystème Hadoop en crée principalement.Base de données NoSQL :Il s'agit d'une base de données non relationnelle utilisée pour le streaming de données. Stocke les données, qui changent rapidement.L'intelligence d'entreprise:Utilisé pour prendre des décisions opérationnelles en analysant et en rapportant les données tirées des entrepôts de données.Exploration de données :Cela aide à trouver les modèles de données et à fournir des informations en magasin qui restent généralement cachées.Analyses prédictives:Ceci est utilisé pour prévoir les événements futurs. Ceci est utile pour gérer les risques et pour un marketing ciblé.Base de données en mémoire :Il est utilisé pour l'analyse des mégadonnées pour suggérer d'autres actions qui conduiront à d'autres résultats.Analyses de flux :Ceci est conçu pour traiter les mégadonnées qui changent en temps réel.

Comment fonctionne le logiciel Big Data ?

Aucune plate-forme ne couvre l'analyse de données volumineuses. Il n'y a pas de technologie unifiée. Bien sûr, des analyses de pointe peuvent être utilisées pour le Big Data, mais en fait, de nombreux styles technologiques fonctionnent ensemble pour vous aider à tirer le meilleur parti des connaissances.

    Étape 1 : Choisissez les bonnes métriques pour l'analyse du Big Data :L'immaturité des applications de mégadonnées est l'un des problèmes critiques du rapport exécutif. Les systèmes manquent d'une image complète des données, ce qui permet aux utilisateurs de logiciels d'évaluer le retour sur investissement des stratégies. Les entreprises font d'énormes progrès avec des réalisations précoces significatives en matière de données observables uniquement par des références non financières grâce à la recherche et aux erreurs.Étape 2 : Identifiez les opportunités d'innovation :Les logiciels Big Data évoluent toujours en ajoutant de nouvelles fonctionnalités. Identifiez les logiciels susceptibles d'innover en permanence.
  • Étape 3 : Préparation au changement culturel et commercial : Les nouvelles technologies et méthodes remplacent les deux environnements de données. Dans le passé, les experts en données qui utilisaient une technologie statistique sophistiquée devaient s'adapter aux flux de travail et aux procédures actuels créés à l'aide des nouvelles technologies.

Comment choisir le bon logiciel Big Data ?

Un logiciel de big data qui répond à toutes les exigences de l'organisation. Certaines fonctionnalités clés pour choisir un logiciel sont

  • Basé sur le cloud
  • Convivial pour les poches
  • Efficace
  • Efficace
  • Facile à gérer
  • Évolutivité
  • Traite les données en temps réel
  • Génère une analyse rapide et précise

Top 10 des meilleures plateformes d'analyse de données volumineuses

un. XPLENTY

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Xplenty est une plate-forme de solutions de big data, ETL et ELT basée sur le cloud qui augmentera les performances de traitement des données. Il a la capacité de relier toutes vos sources de données. Cela vous permettra de créer des pipelines de données simples vers votre lac de données qui peuvent être visualisés.

  • Principales caractéristiques:
      Boîte à outils complète pour créer des pipelines de données :A l'aide d'une interface graphique intuitive, implémentez une solution ETL, ELT ou de réplication. À l'aide du moteur de workflow de Xplenty, vous pouvez orchestrer et planifier des pipelines de données.Intégration de données:Vous pouvez facilement intégrer Xplenty dans votre pile de solutions de données grâce aux choix sans code et à faible code. Utilisation de notre composant API pour une personnalisation et une polyvalence avancées.Plate-forme cloud élastique et évolutive :À l'aide du cadre élastique et évolutif de Xplenty, exécutez des tâches de réplication de base ainsi que des transformations complexes.Soutien:En raison de la taille, des formats de fichiers complexes, de la mise en réseau et de l'accès aux API, l'intégration des données peut être difficile. Identifiant d'assistance par e-mail, conversation, téléphone et réunion en ligne fourni.Webinaires :Obtenez des observations clés, des conseils pratiques et des instructions pratiques, entre autres.Livres et guides :Plongez plus profondément dans le sujet avec des observations riches et des connaissances utiles.Documentation:Découvrez comment configurer et utiliser le framework Xplenty.Développeurs :Xplenty vous aide à manipuler les données sans épuiser votre capital d'ingénierie.
  • Tarification :
    • Les sociétés de développement de logiciels Xplenty fournissent des prix sur demande.
    • Pour plus d'informations sur les sociétés de développement de logiciels Xplenty, contactez Xbeaucoup .
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deux. Analytique des mégadonnées IBM

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  • Caractéristiques:
      IBM + Cloudera :Découvrez comment ils utilisent un lac de données de niveau entreprise, stable, gouverné et open source pour alimenter des analyses avancées.Big data avec IBM et Cloudera :Découvrez comment connecter le cycle de vie de vos données et accélérer votre transition vers le cloud hybride et l'IA grâce aux experts IBM et Cloudera.IBM Cloud pour les données :Ce cadre de données et d'intelligence artificielle unifie la gestion des données, les opérations de données, l'informatique décisionnelle et l'automatisation de l'IA via des environnements multi-cloud, notamment AWS, Azure, IBM Cloud et le cloud privé.Cours approfondis d'analyse de données :Choisissez parmi plusieurs cours gratuits en science des données, IA, mégadonnées, etc., quel que soit votre niveau de compétence.Un leader de la gestion des données :Dans The Forrester WaveTM: Data Management for Analytics, Q1 2020, découvrez pourquoi IBM est un pionnier.Un lac de données robuste et gouverné pour l'intelligence artificielle :Examinez les technologies de stockage et de gouvernance dont votre lac de données aurait besoin pour fournir des données prêtes pour l'IA.Certains outils d'analyse de données volumineuses sont :
      • Lacs de données
      • Bases de données NoSQL
      • Entrepôts de données
      • Bases de données analytiques
  • Prix:
    • Plate-forme d'analyse de données volumineuses d'IBM
    • Pour en savoir plus sur la plateforme de données IBM, contactez IBM .

3. Oracle

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Oracle est l'acteur le plus influent des entreprises du Big Data, et sa base de données phare est bien connue. Oracle tire parti des avantages du Big Data dans le cloud. Il aide les entreprises à définir leur politique et leur approche en matière de données, qui incluent le big data et le cloud computing.

  • Caractéristiques:
      Approvisionnement flexible :Les clients peuvent choisir entre un stockage NVmE hautes performances et un stockage en mode bloc à faible coût, et leurs clusters peuvent s'étendre ou se réduire.Sécurité et disponibilité simplifiées :Big Data Service élimine le besoin d'une expertise Hadoop approfondie en introduisant une haute disponibilité et une protection en un seul clic.Portabilité de la charge de travail :Oracle Big Data Service utilise les mêmes outils de gestion de cluster que les installations client sur site et fonctionne sur Cloudera Enterprise 6.x.OracleCloud SQL :Oracle Cloud SQL est un service complémentaire qui permet aux clients d'exécuter des requêtes Oracle SQL sur des données stockées dans HDFS, Kafka , ou Oracle Object Storage.Oracle Machine Learning pour Spark :Les data scientists peuvent utiliser Oracle Machine Learning pour Spark R pour manipuler les données stockées dans HDFS, Spark DataFrames et d'autres sources JDBC.
  • Prix:
    • Les sociétés de Big Data d'Oracle fournissent des solutions de Big Data sur demande.
    • Pour demander un devis ou pour plus d'informations, contactez Oracle .

Quatre. Tableau

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Tableau est une solution logicielle d'informatique décisionnelle et d'analyse qui propose une suite de produits intégrés pour aider les plus grandes entreprises du monde à visualiser et à comprendre leurs données.

Tableau Server, Tableau Desktop et Tableau Online sont les trois éléments essentiels du logiciel. De plus, Tableau Reader et Tableau Public sont deux nouveaux éléments qui ont été récemment introduits.

Tableau peut prendre en charge n'importe quelle taille de données et est simple à utiliser pour les utilisateurs techniques et non techniques. Il propose également des tableaux de bord personnalisés en temps réel. C'est une excellente méthode de visualisation et d'analyse des données.

Tableau est utilisé par plusieurs sociétés bien connues, dont Verizon Communications, ZS Associates et Grant Thornton. La beauté est Tableau’s méthode alternative la plus proche.

  • Caractéristiques:
    • Tableau Dashboard
    • Collaboration et partage
    • Données en direct et en mémoire
    • Sources de données dans le tableau
    • Visualisations avancées
    • Plans
    • Sécurité robuste
  • Tarification :
      Tableau Creator-70 USD/utilisateur/moisTableau Explorer-35$ utilisateur/moisTableau Viewer-12$ utilisateur/mois

5. Apache Hadoop

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La bibliothèque logicielle Apache Hadoop est un système qui utilise des modèles de programmation simples pour permettre le traitement distribué d'énormes ensembles de données à connaître sur les ordinateurs. Il est conçu pour passer d'un serveur unique à des milliers d'ordinateurs, chacun avec ses propres capacités de calcul et de stockage.

Plutôt que de s'appuyer sur le matériel pour fournir une haute disponibilité, la bibliothèque est conçue pour identifier et gérer les défaillances au niveau de la couche application, permettant ainsi de fournir un service hautement accessible sur un cluster d'ordinateurs qui peuvent tous tomber en panne.

  • Caractéristiques
      Commun Hadoop :Une collection d'utilitaires qui prennent en charge tous les autres modules de Hadoop.Système de fichiers distribué Hadoop :HDFSTM (Hadoop Distributed File System) est un système de fichiers distribué qui permet aux utilisateurs d'accéder rapidement aux données des applications.FIL Hadoop :Hadoop YARN est un système de planification de tâches et de gestion des ressources de cluster.Hadoop MapReduce :Hadoop MapReduce est une méthode basée sur YARN pour le traitement en parallèle d'énormes ensembles de données.HadoopOzone :Hadoop Ozone est une boutique d'objets Hadoop.
    • Plus rapide dans le traitement des données
    • Basé sur le concept de localité des données
    • Faisabilité
    • Facile à utiliser
    • Fiabilité des données
  • Tarification
    • Un serveur Intel de milieu de gamme est recommandé pour un cluster Hadoop d'entreprise. Ceux-ci varient généralement entre 4 000 $ et 6 000 $ par nœud, avec des capacités de disque allant de 3 To à 6 To, selon les exigences de performance. Cela se traduit par une dépense de nœud de 1 000 $ à 2 000 $ par To.

6. VMware

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VMware est bien connu pour ses offres de cloud et de virtualisation, mais c'est aussi un acteur important du Big Data de nos jours. La virtualisation Big Data facilite la gestion de la technologie Big Data et fournit des résultats efficaces et à faible coût. VMware Big Data est facile à utiliser, évolutif, abordable, agile et fiable.

  • Caractéristiques:
      Simple:Simplicité Facilite l'exploitation et la maintenance de l'infrastructure de données étendue.Rentable:Réduisez les coûts CapEx en consolidant les clusters. L'automatisation et les flux de travail simples vous aideront à économiser de l'argent sur les opérations.Agile:Rendre l'infrastructure disponible à la demande afin de générer rapidement de la valeur commerciale.Souple:Avec des innovations majeures en matière de données, expérimentez tôt et souvent. Vous pouvez exécuter plusieurs distributions Hadoop sur le même machine virtuelle grâce à la multilocation.Efficace:Augmentez l'utilisation du serveur en mutualisant vos ressources. L'automatisation de l'agilité de la charge de travail augmente les performances des processus.Sécurise:Assurez-vous que les données confidentielles sont sous votre contrôle et en conformité.Réseau Cloud virtuel :Connectez et stabilisez les applications et les données du centre de données au cloud jusqu'à la périphérie, quel que soit l'endroit où elles s'exécutent.Multi-Cloud :Assurez-vous que l'écosystème est géré et gouverné de manière cohérente via des clouds publics, privés et hybrides.Sécurité intrinsèque :Protégez les applications et les données du point de terminaison au cloud en réaffectant l'infrastructure et les points de contrôle.
  • Prix:
    • Les sociétés de Big Data de VMware fournissent divers outils pour le développement de logiciels.
    • Pour en savoir plus sur Vmware, ses produits et ses prix, contactez VMware .
Voir également Top 20 des applications Big Data dans différents secteurs

sept. KNIME

L'outil open source KNIME signifie Konstanz Information Miner et est utilisé pour la recherche. Le concept, l'intégration, l'analyse, le CRM, l'exploration de données, l'analyse de données, l'exploration de texte et l'intelligence d'affaires. Il est compatible avec Linux, OS X et Windows.

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Il peut être considéré comme une alternative viable à SAS. Knime est utilisé par une gamme d'entreprises bien connues, dont Comcast, Johnson & Johnson et Canadian Tire.

  • Caractéristiques:
    • Extensions de mégadonnées
    • Mélange de données
    • Mélange à péage
    • Analytique
    • Liaison de méta-nœuds
    • Automatisation locale
    • Différence de flux de travail
    • Manipulation de données
    • Exploration de données
  • Tarification :
    • IBM SPSS Modeler Personal - À partir de 4 950 $ par utilisateur et par an
    • Tableau Server 1 445 USD par déploiement minimum / par mois / facturé annuellement
    • Abonnement IBM SPSS Statistics Base - Renouvellement automatique mensuel 99 $ par utilisateur et par mois

8. MongoDB

MongoDB, un outil de gestion de base de données, est une base de données de documents multiplateforme qui offre des performances élevées, une haute disponibilité et une évolutivité pour l'interrogation et l'indexation. Cet outil a été développé par MongoDB Inc. et est sous licence SSPL (Server Side Public License). Il est basé sur le concept de compilation et de documentation.

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CARACTÉRISTIQUES

  • Caractéristiques:
    • Analyse en temps réel
    • Meilleures exécutions de requêtes
    • Disponibilité et stabilité des données
    • Partage
    • L'équilibrage de charge
  • Tarification
    • Visitez le site web pour un devis

9. Apache Flink

La plate-forme open source Apache Flink est un moteur de traitement de flux distribué pour le calcul avec état sur les données. Il peut être lié ou non lié. Cet outil a le grand avantage de fonctionner dans tous les environnements de cluster établis, y compris Hadoop YARN, Apache Mesos et Kubernetes. Il peut également exécuter sa tâche à n'importe quelle échelle et vitesse de mémoire.

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  • Caractéristiques:
    • Fenêtrage flexible.
    • Tolérance de panne
    • Prise en charge de la connexion à des systèmes tiers.
    • Différents niveaux d'abstraction
  • Tarification :
    • PieSync - Démarreur - 49 $
    • TIBCO Spotfire TIBCO Cloud Spotfire - Essai gratuit
    • J'appelle Core - Free

dix. Apache SAMOA

Pour l'exploration de données, Apache SAMOA est utilisé pour le streaming distribué. Autre apprentissage automatique les tâches pour lesquelles cette méthode est utilisée incluent la classification, le clustering, la régression, etc. C'est un programme qui s'exécute au-dessus des DSPE (Distributed Stream Processing Engines). Son agencement est enfichable. Il peut également fonctionner sur divers DSP, notamment Storm, Apache S4, Apache Samza et Flink.

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  • Caractéristiques:
    • Aucun temps d'arrêt du système.
    • Aucune sauvegarde n'est nécessaire.
    • Écrivez un programme une fois et exécutez-le partout.
    • L'infrastructure peut être utilisée encore et encore.
  • Tarification :
    • Datsy Suggest-Elevate 9 -2 000 000 Recommandations personnalisées diffusées par mois
    • Alie Basic 99 $/mois +0,001 par demande

Conclusion

Cet article donne un aperçu de quoi, comment, où et qui du big data. Nous avons découvert qu'il existe différentes ressources disponibles sur le marché aujourd'hui pour prendre en charge des opérations de données étendues. Certains d'entre eux étaient gratuits, tandis que d'autres étaient payants. Vous devez choisir avec soin l'outil Big Data adapté à votre projet.

Vous pouvez toujours consulter la version accessible de l'outil avant de l'acheter, et vous pouvez consulter les avis des clients actuels pour obtenir leur avis.

Questions fréquemment posées

Quels sont quelques exemples concrets de big data ?

Quelques exemples concrets de big data sont indiqués ci-dessous
Commerce électronique
Soins de santé
Commercialisation personnalisée.
Surveillance des conditions de santé
Pour les véhicules, cartographie routière en direct.
Suivi des habitudes de consommation.

Facebook est-il une entreprise de big data ?

Facebook est une plate-forme de médias sociaux qui contient d'énormes données. Facebook stocke les données. Analysez ensuite les goûts, les suggestions de balises, la reconnaissance faciale et les cookies de suivi.

Quelles entreprises collectent le plus de données ?

Toutes les organisations peuvent collecter des données. Cependant, tous les sites de réseaux sociaux et sites de commerce électronique collectent des données sur les clients pour savoir ce qui intéresse les gens et cibler l'audience en conséquence.

Qui sont les grandes entreprises de données ?

Certaines entreprises de big data sont indiquées ci-dessous
Amazone
Tableau
GrandPanda
Téradonnées
Splunk