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Las 10 mejores herramientas de análisis de datos para el análisis de macrodatos (2021)

El software Big Data Analytics se utiliza ampliamente para proporcionar un análisis significativo de un gran conjunto de datos. Estas herramientas de análisis de software ayudan a obtener 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 características clave y enlaces de descarga.

Las mejores herramientas y software de análisis de Big Data

1) Xplenty


Xplenty Es una solución ETL basada en la nube que proporciona canalizaciones de datos visuales simples para flujos de datos automatizados a través de una amplia gama de fuentes y destinos. Las potentes herramientas de transformación de la plataforma Xplenty le permiten limpiar, normalizar y transformar datos al tiempo que se adhieren a las buenas prácticas de cumplimiento.
Aspectos:

  • Oferta de transformación de datos potente y sin código en la plataforma
  • 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, repositorios de datos y Salesforce
  • Centrado en la seguridad: cifrado a nivel de campo y agregación de datos para cumplir con los requisitos de cumplimiento
  • Rest API: todo lo que se puede lograr en las interfaces Xplenty a través de la API Xplenty
  • Una empresa centrada en el cliente que lidera con soporte de clase mundial


2) Analítica

Analítica es una herramienta que proporciona análisis visual y de tablero. Le permite conectar múltiples fuentes de datos, incluidas aplicaciones comerciales, bases de datos, unidades en la nube y muchas más.

Aspectos:

  • Ofrece análisis visual y panel de control.
  • Le ayuda a analizar los datos en profundidad.
  • Proporciona revisión y análisis colaborativos.
  • Puede incrustar informes en sitios web, aplicaciones, blogs y mucho más.


3) Microsoft HDInsight

Azure HDInsight Spark and Hadoop es un servicio en la nube. Proporciona excelentes ofertas de nube de datos en dos categorías, Estándar y Premium. Proporciona un clúster a escala empresarial para que la organización ejecute sus grandes cargas de trabajo de datos.

Aspectos:

  • Análisis confiables con CLS líder en la industria
  • Proporciona seguridad y supervisión de nivel empresarial
  • Proteja los activos de datos y amplíe los controles de gobierno y seguridad de las instalaciones a la nube
  • Una plataforma de alta productividad para desarrolladores y científicos
  • Integración con aplicaciones clave de productividad
  • Implemente un hadoop en la nube sin comprar hardware nuevo ni pagar otros costos iniciales


4) Skytree:

Cielo arbol 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 predicción de aprendizaje automático que son fáciles de usar.

Aspectos:

  • 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 que es fácil de adoptar o programable en Java
  • Interpretación de modelos
  • Está diseñado para resolver fuertes problemas de predicción con capacidades de preparación de datos.
  • Acceso al programa y GUI

Enlace de descarga: https://www.skytree.net/


5) Talend:

Talend Es un excelente software de análisis de datos que simplifica y automatiza la integración de big data. Su asistente gráfico genera código nativo. También permite una gran integración de datos, gestión de datos maestros y verifica la calidad de los datos.

Aspectos:

  • Acelere el valor de los grandes proyectos de datos
  • 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 grandes proyectos de datos
  • Optimice todos los procesos de DevOps

Enlace de descarga: https://www.talend.com/download/


6) Máquina de empalme:

Máquina de empalme una de las mejores herramientas de análisis de big data. Su arquitectura es portátil en nubes públicas como AWS, Azure y Google.

Aspectos:

  • Es un gran software de análisis de datos que puede escalar dinámicamente desde unos pocos o miles de nodos para habilitar aplicaciones en todas las escalas.
  • El optimizador de Splice Machine evalúa automáticamente todas las consultas a las regiones de distribución de HBase
  • Reduzca la administración, implemente más rápido y reduzca el riesgo
  • Transmita datos rápidamente, desarrolle, pruebe e implemente modelos de aprendizaje automático

Enlace de descarga: https://splicemachine.com/


7) Chispa:

Spark Apache una de las grandes y poderosas herramientas de análisis 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 utilizadas por una amplia gama de organizaciones para procesar un gran conjunto de datos.

Aspectos:

  • Ayuda a ejecutar una aplicación en un 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 Process Lighting.
  • Soporte para análisis sofisticados
  • Capacidad de integración con Hadoop y Hadoop Data existentes
  • 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 una de las excelentes herramientas de análisis de datos que permite a los usuarios crear gráficos y cuadros de mando con el uso compartido en línea.

Aspectos:

  • Convierta cualquier dato en gráficos atractivos e informativos
  • Proporciona información detallada para auditar industrias sobre la fuente de 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 gran herramienta de análisis de datos. Es una de las principales herramientas de análisis de datos que permite el desarrollo de nuevos algoritmos ML. Proporciona una colección de algoritmos de distribución para tareas comunes de minería de datos y aprendizaje automático.

Enlace de descarga: https://samoa.incubator.apache.org/


10) Lumify:

Lumify Es una importante plataforma de visualización, análisis y fusión de datos. Es una de las mejores herramientas de análisis de big data que ayuda a los usuarios a descubrir enlaces y explorar relaciones en sus datos a través de una serie de opciones analíticas.

Aspectos:

  • Es una de las mejores herramientas de análisis de big data que proporciona varios diseños automáticos para visualización de gráficos 2D y 3D.
  • Proporciona varias opciones para analizar los vínculos entre entidades en el gráfico.
  • Viene con elementos de procesamiento e interfaces específicos para contenido de texto, imágenes y video.
  • La función de espacios le permite organizar el trabajo en una serie de proyectos o espacios de trabajo.
  • Se basa en excelentes tecnologías de datos escalables y probadas.

Enlace de descarga: https://www.altamiracorp.com/lumify-slick-sheet/


11) Elasticsearch:

Elasticsearch JSON es un gran motor de búsqueda y análisis de datos basado en JSON. Es un motor de búsqueda distribuido y analítico, RESTful para resolver el número de casos de uso. Es una de las principales herramientas de análisis de datos que ofrece escalabilidad horizontal, máxima confiabilidad y fácil administración.

Aspectos:

  • Permite combinar muchos tipos de búsqueda como estructurada, no estructurada, geo, métrica, etc.
  • Las API intuitivas para la supervisión y la gestión ofrecen visibilidad y control completos
  • Utiliza API RESTful estándar y JSON. Crea y mantiene clientes en muchos lenguajes como Java, Python, .NET y Groovy.
  • Funciones de búsqueda y análisis en tiempo real para operar big data usando Elasticsearch-Hadoop
  • Ofrece una experiencia mejorada con funciones de seguridad, monitoreo, informes y aprendizaje automático.

Enlace de descarga: https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch


12) Registro electrónico:

R. es un lenguaje para computación estadística y gráficos. También se utilizó para el análisis de big data. Proporciona una amplia gama de pruebas estadísticas.

Aspectos:

  • Instalación eficiente de manejo y almacenamiento de datos,
  • Proporciona un conjunto de operadores para cálculos de matrices, especialmente matrices,
  • Proporciona una colección integrada de grandes herramientas de datos para el análisis de datos.
  • Proporciona funciones gráficas para el análisis de los 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 gran plataforma de análisis de datos predictivos. Ofrece modelos predictivos y se entrega a personas, grupos, sistemas y la empresa. Es una de las principales herramientas de análisis de datos con una amplia gama de algoritmos y técnicas de análisis.

Aspectos:

  • Obtenga información 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 elegir entre opciones de implementación en las instalaciones, en la nube e híbridas
  • Es un excelente software de análisis de datos que selecciona rápidamente el mejor algoritmo de rendimiento en función del rendimiento del modelo.

Enlace de descarga: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing

CC

❓ ¿Qué son las herramientas de Big Data?

Las herramientas que se utilizan para almacenar y analizar una gran cantidad de conjuntos de datos y para procesar estos datos complejos se denominan herramientas de big data. Es muy difícil procesar grandes cantidades de datos en bases de datos tradicionales. Es por eso que podemos usar herramientas de big data y administrar fácilmente nuestra enorme cantidad de datos.

🏅 ¿Qué factores debe considerar al elegir una herramienta de Big Data?

Debe considerar los siguientes factores antes de elegir una herramienta de big data

  • Costo de la licencia, si corresponde.
  • Calidad de la atención al cliente.
  • El costo de capacitar a los empleados en la herramienta.
  • Requisitos de hardware / software de la herramienta de big data.
  • Política de actualización y soporte del proveedor de herramientas de Big Data.
  • Reseñas de la empresa.

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