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Las 10 mejores herramientas de análisis de big data en 2023

Una herramienta de análisis de Big Data ofrece información sobre conjuntos de datos. Los datos se recopilan de diferentes grupos de big data. La herramienta ayuda a las empresas a comprender las tendencias de los datos, crear patrones y sus complicaciones y transformar los datos en visualizaciones de datos comprensibles.

Debido a la naturaleza desordenada del big data, las herramientas analíticas son muy importantes cuando se trata de comprender el desempeño de su negocio y adquirir información sobre los clientes. Como hay muchas herramientas de análisis de datos disponibles en línea, este artículo le ayudará a obtener información y a elegir la mejor herramienta de análisis de big data.

Las 10 mejores herramientas de análisis de Big Data en 2023

Le presentamos las 10 mejores y más potentes herramientas de análisis de big data para cualquier empresa, ya sea grande o pequeña. ¡Sigue leyendo!

KNIME

Fuente de la imagen: – tibco.com

KNIME (Konstanz Information Miner) se desarrolló en enero de 2004. La herramienta fue diseñada por unos pocos ingenieros de software de la Universidad de Konstanz. Es una herramienta de análisis de Big Data de código abierto (gratuita) que le permite inspeccionar y diseñar datos mediante programación visual. Con la ayuda del concepto modular de canalización de datos, KNIME puede integrar diferentes componentes para el aprendizaje automático y la minería de datos.

Usos de KNIME

Una de las principales razones por las que KNIME está incluido en la lista es su opción de arrastrar y soltar. Con KNIME, no necesitas escribir bloques de códigos. Puedes simplemente arrastrar y soltar puntos conectados entre actividades. La herramienta de análisis de big data admite diferentes lenguajes de programación. También puede ampliar la funcionalidad de la herramienta para analizar datos químicos, Python, R y minería de texto.

Sin embargo, a la hora de visualizar los datos, la herramienta tiene sus limitaciones.

En conclusión, KNIME Analytics es una de las mejores soluciones que puede ayudarle a aprovechar al máximo los datos. Puede encontrar más de 1000 módulos y ejemplos listos para ejecutar en KNIME. Una vez más, contiene un arsenal de herramientas integradas y algoritmos avanzados que pueden resultar útiles para un científico de datos.

Chispa – chispear

Fuente de la imagen: – spark.apache.org

Apache Spark es otra gran herramienta de análisis de big data de la lista que ofrece más de 80 operadores de alto nivel para ayudar a diseñar aplicaciones paralelas. Spark se utiliza en diferentes organizaciones para analizar grandes conjuntos de datos.

El potente motor de procesamiento permite a Spark procesar datos rápidamente a gran escala. Tiene la capacidad de ejecutar aplicaciones en clústeres de Hadoop 100 veces más rápido en la memoria y 10 veces más rápido en el disco. La herramienta se basa completamente en la ciencia de datos, lo que le brinda la capacidad de respaldar la ciencia de datos sin esfuerzo. Al igual que KNIME, Spark también es útil para el aprendizaje automático y el desarrollo de modelos de canalización de datos.

Spark contiene una biblioteca llamada MLib que ofrece un grupo dinámico de algoritmos de máquina. Estos algoritmos se pueden utilizar para ciencia de datos, como agrupación, filtrado, colaboración, regresión, clasificación, etc.

Por fin Apache Spark

  • Ayuda a ejecutar un software en el clúster Hadoop.
  • Proporciona iluminación Procesamiento rápido
  • Admite análisis complejos
  • Se adapta a Hadoop y sus datos existentes
  • Proporciona API incorporadas en Python, Scala o Java

programación R

Fuente de la imagen: – softpro9.com

R es una de las mejores herramientas de análisis de big data que se utiliza ampliamente para modelado de datos y estadísticas. R puede manejar fácilmente sus datos y mostrarlos de varias maneras. Se ha vuelto superior a SAS en muchos aspectos, como resultados, rendimiento y capacidad de datos. R compila y soporta diferentes plataformas como MacOS, Windows y UNIX. Contiene 11,556 paquetes que están categorizados apropiadamente. R también ofrece software para configurar paquetes automáticamente según los requisitos del usuario. Nuevamente, se puede compilar con Big data.

R está escrito en tres lenguajes de programación diferentes: C, Fortran y R. Como R, el lenguaje de programación admite un entorno de software de código abierto, es el preferido por muchos mineros de datos que desarrollan software estadístico para el análisis de datos. La extensibilidad y facilidad de uso han aumentado exponencialmente la popularidad de R en los últimos tiempos.

La programación R también proporciona técnicas gráficas y estadísticas que incluyen modelado lineal y no lineal, agrupación, clasificación, análisis de series temporales y pruebas estadísticas tradicionales.

Características:

  • Manejo de datos sin esfuerzo y excelente instalación de almacenamiento
  • Proporciona un operador diferente que puede calcular en matrices o matrices.
  • Proporciona una colección coherente de varias herramientas de big data que se pueden utilizar para el análisis de datos.
  • Proporciona funciones gráficas que se muestran en pantalla o en copia impresa.

talend

Fuente de la imagen: hortonworks.com

talend es una de las principales herramientas de análisis de big data de código abierto diseñada para empresas basadas en datos. Los usuarios de Talend pueden conectarse en cualquier lugar a cualquier velocidad. Uno de los mayores méritos de Talend es que tiene la capacidad de conectarse a gran escala de datos. Es 5 veces más rápido y realiza la tarea en 1/ 5to del costo.

El objetivo de la herramienta es simplificar y automatizar la integración de big data. El asistente gráfico de Talend produce código nativo. El software también permite la gestión de datos maestros, la integración de big data y verifica la calidad de los datos.

Características:

  • Mejora la velocidad de procesamiento para proyectos de datos a gran escala
  • Simplifica ELT y ETL para Big data
  • Simplifica mediante MapReduce y Spark. Proporciona código nativo.
  • Admite el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático. Esto da como resultado una calidad de datos más inteligente
  • Agile DevOps para acelerar proyectos de big data
  • Facilita todos los procesos de DevOps

NodoXL

NodeXL es un software de análisis inteligente de redes y relaciones. NodeXL es conocido por sus cálculos exactos.

NodeXL es una herramienta de análisis y visualización de código abierto que se considera una de las herramientas más efectivas para analizar datos. Incluye métricas de red avanzadas y automatización. También puede administrar importadores de datos de redes sociales a través de NodeXL.

Usos de NodeXL

Esta herramienta que está en Excel te ayuda en varias áreas: –

  • Representación de datos
  • Importación de datos
  • Análisis de gráficos
  • Visualización de gráficos

La herramienta se integra bien con Microsoft 2016, 2013, 2010 y 2007. Se presenta como un libro de trabajo que incluye diferentes hojas de trabajo. Las hojas de trabajo contienen diferentes elementos que se pueden notar en la estructura de un gráfico, como aristas y nodos. Puede importar diferentes formatos de gráficos, como listas de bordes, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net y matrices de adyacencia.

Sin embargo, en NodeXL, los usuarios deben utilizar diferentes términos de inicialización para un problema específico.

Tableau público

Fuente de la imagen: public.tableau.com

El software Tableau Public es una de las mejores herramientas de análisis de big data, una herramienta de código abierto que le permite conectar cualquier fuente de datos: basada en la web, Microsoft Excel o datos de almacén corporativo. La herramienta crea visualizaciones de datos, paneles, mapas, etc. y los respalda con actualizaciones en tiempo real a través de la web. Puede compartir los resultados del análisis en las redes sociales o instantáneamente con el cliente a través de diferentes medios. Puedes descargar el resultado final en varios formatos. Para aprovechar Tableau Public al máximo, se recomienda a los usuarios tener una fuente de datos organizada.

Tableau Public es muy eficiente con Big Data, lo que lo convierte en el favorito de muchos usuarios. Además, se pueden inspeccionar y visualizar datos mejor con Tableau Public.

Tableau ajusta la visualización en una herramienta atractivamente sencilla. El software es excepcionalmente eficiente en los negocios, ya que puede comunicar conocimientos a través de la visualización de datos. Las imágenes de Tableau le ayudan a examinar una hipótesis, comprobar brevemente su intuición y explorar datos antes de emprender un arriesgado viaje estadístico.

AbrirRefinar

Fuente de la imagen: pilsudski.org

OpenRefine es una herramienta de limpieza de datos que le permite rectificar datos para análisis de datos. Anteriormente se conocía como Google refine.

OpenRefine funciona sobre una serie de datos que tienen celdas debajo de columnas (la estructura es similar a las tablas de bases de datos relacionales).

Usos

  • Limpiar datos desordenados
  • Transformando datos
  • Puede obtener datos de un servicio web y agregarlos al conjunto de datos. Por ejemplo, la herramienta podría beneficiarse de geocodificar direcciones en varias coordenadas geográficas.
  • Puede analizar datos de diferentes sitios web.

Sin embargo, se recomienda no utilizar OpenRefine para conjuntos de datos más grandes.

pentaho

Fuente de la imagen: allvectorlogo.com

Pentaho es una solución que le ayuda a extraer valor de los datos de su organización. Esta herramienta de análisis de big data simplemente prepara y combina cualquier dato. Consta de una amplia gama de herramientas que pueden determinar, visualizar, investigar, informar y predecir sin esfuerzo. Pentaho es abierto, integrable y ampliable. La herramienta está diseñada para garantizar que cada usuario, ya sea desarrollador o usuario comercial, pueda convertir los datos en valor.

Naranja

Fuente de la imagen: orange.biolab.si

Orange, la herramienta experta en visualización y análisis de datos de código abierto funciona de maravilla tanto para expertos como para principiantes. Es una herramienta de análisis todo en uno que ofrece un flujo de trabajo interactivo para visualizar y analizar datos. La herramienta incluye características como una excelente caja de herramientas que proporciona una amplia gama de herramientas para diseñar un flujo de trabajo interactivo.

Además, el paquete consta de varias visualizaciones, diagramas de dispersión, mapas de calor, redes, dendrogramas, árboles y gráficos de barras.

Weka

Fuente de la imagen: – cs.waikato.ac.nz

Weka es una increíble herramienta de código abierto que se puede utilizar para análisis de big data en su organización. La herramienta contiene diferentes algoritmos de aprendizaje automático dedicados a procesos de minería de datos. Puede aplicar algoritmos directamente a conjuntos de datos o llamarlos mediante su código JAVA. La herramienta es perfecta para crear nuevos patrones de aprendizaje automático ya que está íntegramente desarrollada en JAVA. Además, la herramienta admite diversas tareas de extracción de datos.

Incluso si no has programado por un tiempo, Weka te ayuda a comprender los conceptos de la ciencia de datos. Literalmente, hace que el proceso sea pan comido para los usuarios que tienen experiencia limitada en programación.

¡Nuestra lista termina aquí! Estas son las mejores herramientas de análisis de big data que pueden ser de gran ayuda para su organización. Al utilizar estas herramientas, su organización nunca tendrá problemas a la hora de traducir datos en valor.

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