top 15 big data tools 2021
Lista y comparación de las principales herramientas y técnicas de Big Data de código abierto para el análisis de datos:
Como todos sabemos, los datos lo son todo en el mundo de la TI actual. Además, estos datos se siguen multiplicando por múltiples cada día.
Antes, solíamos hablar de kilobytes y megabytes. Pero hoy en día hablamos de terabytes.
Los datos carecen de sentido hasta que se convierten en información y conocimiento útiles que pueden ayudar a la dirección en la toma de decisiones. Para este propósito, tenemos varios de los mejores software de big data disponibles en el mercado. Este software ayuda a almacenar, analizar, informar y hacer mucho más con los datos.
Exploremos los mejores y más útiles análisis de big data instrumentos.
=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.Lo que vas a aprender:
Las 15 mejores herramientas de Big Data para el análisis de datos
A continuación se enumeran algunas de las principales herramientas de código abierto y algunas herramientas comerciales pagas que tienen una prueba gratuita disponible.
¡Exploremos cada herramienta en detalle!
# 1) Xplenty
Xplenty es una plataforma para integrar, procesar y preparar datos para análisis en la nube. Reunirá todas sus fuentes de datos. Su interfaz gráfica intuitiva lo ayudará a implementar ETL, ELT o una solución de replicación.
Xplenty es un conjunto de herramientas completo para crear canalizaciones de datos con capacidades de código bajo y sin código. Tiene soluciones para marketing, ventas, soporte y desarrolladores.
Xplenty lo ayudará a aprovechar al máximo sus datos sin invertir en hardware, software o personal relacionado. Xplenty brinda soporte a través de correo electrónico, chats, teléfono y una reunión en línea.
Pros:
- Xplenty es una plataforma en la nube elástica y escalable.
- Obtendrá conectividad inmediata a una variedad de almacenes de datos y un amplio conjunto de componentes de transformación de datos listos para usar.
- Podrá implementar funciones complejas de preparación de datos utilizando el rico lenguaje de expresión de Xplenty.
- Ofrece un componente API para personalización avanzada y flexibilidad.
Contras:
- Solo está disponible la opción de facturación anual. No le permite la suscripción mensual.
Precios: Puede obtener una cotización para conocer los detalles de los precios. Tiene un modelo de precios basado en suscripción. Puede probar la plataforma de forma gratuita durante 7 días.
=> Visite el sitio web de Xplenty# 2) Apache Hadoop
Apache Hadoop es un marco de software empleado para el sistema de archivos en clúster y el manejo de big data. Procesa conjuntos de datos de big data mediante el modelo de programación MapReduce.
Hadoop es un marco de código abierto que está escrito en Java y proporciona soporte multiplataforma.
Sin duda, esta es la herramienta de big data más importante. De hecho, más de la mitad de las empresas de Fortune 50 utilizan Hadoop. Algunos de losLos grandes nombres incluyen los servicios web de Amazon, Hortonworks, IBM, Intel, Microsoft, Facebook, etc.
Pros :
- La fortaleza principal de Hadoop es su HDFS (Sistema de archivos distribuido de Hadoop) que tiene la capacidad de almacenar todo tipo de datos: video, imágenes, JSON, XML y texto sin formato en el mismo sistema de archivos.
- Muy útil para fines de I + D.
- Proporciona un acceso rápido a los datos.
- Altamente escalable
- Servicio de alta disponibilidad que descansa en un grupo de computadoras
Contras :
- A veces, se pueden enfrentar problemas de espacio en disco debido a su redundancia de datos 3x.
- Las operaciones de E / S podrían haberse optimizado para un mejor rendimiento.
Precios: Este software es de uso gratuito bajo la licencia Apache.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Apache Hadoop.
# 3) CDH (Distribución de Cloudera para Hadoop)
CDH apunta a implementaciones de clase empresarial de esa tecnología. Es totalmente de código abierto y tiene una plataforma de distribución gratuita que incluye Apache Hadoop, Apache Spark, Apache Impala y muchos más.
Le permite recopilar, procesar, administrar, gestionar, descubrir, modelar y distribuir datos ilimitados.
Pros :
- Distribución integral
- Cloudera Manager administra muy bien el clúster de Hadoop.
- Fácil implementación.
- Administración menos compleja.
- Alta seguridad y gobernanza
Contras :
- Pocas características de la interfaz de usuario complicadas, como gráficos en el servicio CM.
- Múltiples enfoques recomendados para la instalación suenan confusos.
Sin embargo, el precio de la licencia por nodo es bastante caro.
Precios: CDH es una versión de software gratuita de Cloudera. Sin embargo, si está interesado en conocer el costo del clúster de Hadoop, el costo por nodo es de alrededor de $ 1000 a $ 2000 por terabyte.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de CDH.
# 4) Cassandra
Apache Cassandra es un DBMS NoSQL distribuido de código abierto y gratuito, construido para gestionar grandes volúmenes de datos distribuidos en numerosos servidores básicos, ofreciendo alta disponibilidad. Emplea CQL (Cassandra Structure Language) para interactuar con la base de datos.
Algunas de las empresas de alto perfil que utilizan Cassandra incluyen Accenture, American Express, Facebook, General Electric, Honeywell, Yahoo, etc.
Pros :
- No hay un solo punto de falla.
- Maneja datos masivos muy rápidamente.
- Almacenamiento estructurado por registros
- Replicación automatizada
- Escalabilidad lineal
- Arquitectura de anillo simple
Contras :
- Requiere algunos esfuerzos adicionales en la resolución de problemas y el mantenimiento.
- La agrupación en clústeres podría haberse mejorado.
- La función de bloqueo a nivel de fila no está ahí.
Precios: Esta herramienta es gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Cassandra.
# 5) cuchillo
KNIME son las siglas de Konstanz Information Miner, que es una herramienta de código abierto que se utiliza para informes empresariales,integración, investigación, CRM, minería de datos, análisis de datos, minería de texto e inteligencia empresarial. Es compatible con los sistemas operativos Linux, OS X y Windows.
Puede considerarse como una buena alternativa a SAS.Algunas de las principales empresas que utilizan Knime incluyen Comcast, Johnson & Johnson, Canadian Tire, etc.
Pros:
- Operaciones ETL simples
- Se integra muy bien con otras tecnologías y lenguajes.
- Conjunto de algoritmos enriquecidos.
- Flujos de trabajo organizados y de gran utilidad.
- Automatiza mucho trabajo manual.
- Sin problemas de estabilidad.
- Fácil de configurar.
Contras:
- Se puede mejorar la capacidad de manejo de datos.
- Ocupa casi toda la RAM.
- Podría haber permitido la integración con bases de datos gráficas.
Precios: La plataforma Knime es gratuita. Sin embargo, ofrecen otros productos comerciales que amplían las capacidades de la plataforma de análisis de Knime.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de KNIME.
mejor extractor de dvd para windows 7
# 6) Envoltorio de datos
Datawrapper es una plataforma de código abierto para la visualización de datos que ayuda a sus usuarios a generar gráficos simples, precisos e integrables muy rápidamente.
Sus principales clientes son las redacciones repartidas por todo el mundo. Algunos de los nombres incluyen The Times, Fortune, Mother Jones, Bloomberg, Twitter, etc.
Pros:
- Compatible con dispositivos. Funciona muy bien en todo tipo de dispositivos: móvil, tableta o escritorio.
- Totalmente receptivo
- Rápido
- Interactivo
- Trae todos los gráficos en un solo lugar.
- Grandes opciones de personalización y exportación.
- Requiere codificación cero.
Contras: Paletas de colores limitadas
Precios: Ofrece servicio gratuito, así como opciones de pago personalizables, como se menciona a continuación.
- Usuario único, uso ocasional: 10K
- Usuario único, uso diario: 29 € / mes
- Para un equipo profesional: 129 € / mes
- Versión personalizada: 279 € / mes
- Versión Enterprise: 879 € +
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Datawrapper.
# 7) MongoDB
MongoDB es una base de datos NoSQL, orientada a documentos, escrita en C, C ++ y JavaScript. Es de uso gratuito y es una herramienta de código abierto que admite varios sistemas operativos, incluidos Windows Vista (y versiones posteriores), OS X (10.7 y versiones posteriores), Linux, Solaris y FreeBSD.
Sus características principales incluyen agregación, consultas ad hoc, usa formato BSON, fragmentación, indexación, replicación, ejecución del lado del servidor de javascript, sin esquema, colección limitada, servicio de administración MongoDB (MMS), equilibrio de carga y almacenamiento de archivos.
Algunos de los principales clientes que utilizan MongoDB incluyen Facebook, eBay, MetLife, Google, etc.
Pros:
- Fácil de aprender.
- Brinda soporte para múltiples tecnologías y plataformas.
- Sin contratiempos en la instalación y el mantenimiento.
- Confiable y de bajo costo.
Contras:
- Análisis limitado.
- Lento para ciertos casos de uso.
Precios: Las versiones SMB y empresarial de MongoDB son de pago y su precio está disponible a pedido.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de MongoDB.
# 8) Lumify
Lumify es una herramienta gratuita y de código abierto para la fusión / integración, análisis y visualización de big data.
Sus características principales incluyen búsqueda de texto completo, visualizaciones de gráficos 2D y 3D, diseños automáticos, análisis de enlaces entre entidades de gráficos, integración con sistemas de mapeo, análisis geoespacial, análisis multimedia, colaboración en tiempo real a través de un conjunto de proyectos o espacios de trabajo.
Pros:
- Escalable
- Seguro
- Apoyado por un equipo de desarrollo dedicado a tiempo completo.
- Admite el entorno basado en la nube. Funciona bien con AWS de Amazon.
Precios: Esta herramienta es gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Lumify.
# 9) HPCC
HPCC significa H IG H- PAGS rendimiento C calculando C lustre. Esta es una solución completa de big data sobre una plataforma de supercomputación altamente escalable. HPCC también se conoce como DAS ( Datos A analítica S computadora). Esta herramienta fue desarrollada por LexisNexis Risk Solutions.
Esta herramienta está escrita en C ++ y un lenguaje de programación centrado en datos conocido como ECL (Enterprise Control Language). Se basa en una arquitectura Thor que admite el paralelismo de datos, el paralelismo de canalizaciones y el paralelismo del sistema. Es una herramienta de código abierto y es un buen sustituto de Hadoop y algunas otras plataformas de Big Data.
Pros:
- La arquitectura se basa en clústeres informáticos básicos que proporcionan un alto rendimiento.
- Procesamiento de datos en paralelo.
- Rápido, potente y altamente escalable.
- Admite aplicaciones de consulta en línea de alto rendimiento.
- Rentable y completo.
Precios: Esta herramienta es gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de HPCC.
# 10) Tormenta
Apache Storm es un marco computacional en tiempo real de procesamiento de flujo distribuido y multiplataforma tolerante a fallas. Es gratis y de código abierto. Los desarrolladores de la tormenta incluyen Backtype y Twitter. Está escrito en Clojure y Java.
Su arquitectura se basa en picos y pernos personalizados para describir fuentes de información y manipulaciones con el fin de permitir el procesamiento por lotes y distribuido de flujos de datos ilimitados.
Entre muchas, Groupon, Yahoo, Alibaba y The Weather Channel son algunas de las organizaciones famosas que utilizan Apache Storm.
Pros:
- Confiable a escala.
- Muy rápido y tolerante a fallos.
- Garantiza el tratamiento de datos.
- Tiene múltiples casos de uso: análisis en tiempo real, procesamiento de registros, ETL (Extract-Transform-Load), computación continua, RPC distribuido, aprendizaje automático.
Contras:
- Difícil de aprender y usar.
- Dificultades con la depuración.
- El uso de Native Scheduler y Nimbus se convierten en cuellos de botella.
Precios: Esta herramienta es gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Apache Storm.
# 11) Apache SAMOA
SAMOA son las siglas de Scalable Advanced Massive Online Analysis. Es una plataforma de código abierto para la minería de flujos de datos masivos y el aprendizaje automático.
Le permite crear algoritmos de aprendizaje automático (ML) de transmisión distribuida y ejecutarlos en varios DSPE (motores de procesamiento de transmisión distribuida). La alternativa más cercana de Apache SAMOA es la herramienta BigML.
Pros:
- Sencillo y divertido de usar.
- Rápido y escalable.
- Verdadera transmisión en tiempo real.
- Arquitectura Write Once Run Anywhere (WORA).
Precios: Esta herramienta es gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de SAMOA.
# 12) Talend
Los productos de integración de Big Data de Talend incluyen:
- Estudio abierto para Big Data: viene con una licencia gratuita y de código abierto. Sus componentes y conectores son Hadoop y NoSQL. Solo proporciona apoyo a la comunidad.
- Plataforma de big data: viene con una licencia de suscripción basada en el usuario. Sus componentes y conectores son MapReduce y Spark. Proporciona soporte web, por correo electrónico y telefónico.
- Plataforma de big data en tiempo real: viene bajo una licencia de suscripción basada en el usuario. Sus componentes y conectores incluyen Spark Streaming, Machine Learning e IoT. Proporciona soporte web, por correo electrónico y telefónico.
Pros:
- Optimiza ETL y ELT para Big Data.
- Logra la velocidad y escala de la chispa.
- Acelera su movimiento a tiempo real.
- Maneja múltiples fuentes de datos.
- Proporciona numerosos conectores bajo un mismo techo, lo que a su vez le permitirá personalizar la solución según sus necesidades.
Contras:
- El apoyo de la comunidad podría haber sido mejor.
- Podría tener una interfaz mejorada y fácil de usar
- Es difícil agregar un componente personalizado a la paleta.
Precios: Open Studio para big data es gratuito. Para el resto de productos, ofrece costos flexibles basados en suscripción. En promedio, puede costarle un promedio de $ 50 mil para 5 usuarios por año. Sin embargo, el costo final estará sujeto al número de usuarios y edición.
Cada producto tiene una prueba gratuita disponible.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Talend.
# 13) Rapidminer
Rapidminer es una herramienta multiplataforma que ofrece un entorno integrado para ciencia de datos, aprendizaje automático y análisis predictivo. Viene bajo varias licencias que ofrecen ediciones propietarias pequeñas, medianas y grandes, así como una edición gratuita que permite 1 procesador lógico y hasta 10,000 filas de datos.
Organizaciones como Hitachi, BMW, Samsung, Airbus, etc. han estado utilizando RapidMiner.
Pros:
- Núcleo de Java de código abierto.
- La conveniencia de las herramientas y los algoritmos de ciencia de datos de primera línea.
- Facilidad de GUI de código opcional.
- Se integra bien con API y nube.
- Excelente servicio al cliente y soporte técnico.
Contras: Deben mejorarse los servicios de datos en línea.
Precios: El precio comercial de Rapidminer comienza en $ 2.500.
La edición para pequeñas empresas le costará $ 2,500 por usuario al año. La edición para empresas medianas le costará $ 5,000 por usuario / año. La edición para empresas grandes le costará $ 10,000 por usuario / año. Consulte el sitio web para obtener la información completa sobre precios.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Rapidminer.
# 14) Qubole
El servicio de datos Qubole es una plataforma de Big Data independiente y con todo incluido que administra, aprende y optimiza por sí misma a partir de su uso. Esto permite que el equipo de datos se concentre en los resultados comerciales en lugar de administrar la plataforma.
De los muchos, pocos nombres famosos que usan Qubole incluyen al grupo musical Warner, Adobe y Gannett.El competidor más cercano a Qubole es Revulytics.
Pros:
- Tiempo de valoración más rápido.
- Mayor flexibilidad y escala.
- Gasto optimizado
- Adopción mejorada de análisis de Big Data.
- Fácil de usar.
- Elimina el bloqueo de proveedores y tecnología.
- Disponible en todas las regiones de AWS en todo el mundo.
Precios: Qubole viene bajo una licencia propietaria que ofrece edición comercial y empresarial. La edición empresarial es libre de costo y admite hasta 5 usuarios .
los Edición de Empresa está basado en suscripción y pago. Es adecuado para grandes organizaciones con múltiples usuarios y casos de uso. Su precio comienza desde $ 199 / mes . Debe ponerse en contacto con el equipo de Qubole para obtener más información sobre los precios de la edición Enterprise.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Qubole.
# 15) Mesa
Tableau es una solución de software para análisis e inteligencia empresarial que presenta una variedad de productos integrados que ayudan a las organizaciones más grandes del mundo a visualizar y comprender sus datos.
cómo escribir un caso de prueba en una hoja de Excel
El software contiene tres productos principales, es decir, Tableau Desktop (para el analista), Tableau Server (para la empresa) y Tableau Online (para la nube). Además, Tableau Reader y Tableau Public son los dos productos más que se agregaron recientemente.
Tableau es capaz de manejar todos los tamaños de datos y es de fácil acceso para la base de clientes técnicos y no técnicos y le brinda paneles personalizados en tiempo real. Es una gran herramienta para la visualización y exploración de datos.
Entre los muchos, pocos nombres famosos que usan Tableau incluyen Verizon Communications, ZS Associates y Grant Thornton.La herramienta alternativa más cercana de Tableau es el observador.
Pros:
- Gran flexibilidad para crear el tipo de visualizaciones que desee (en comparación con los productos de la competencia).
- Las capacidades de combinación de datos de esta herramienta son increíbles.
- Ofrece un conjunto de funciones inteligentes y es muy nítido en términos de velocidad.
- Soporte listo para usar para la conexión con la mayoría de las bases de datos.
- Consultas de datos sin código.
- Paneles de control listos para dispositivos móviles, interactivos y compartibles.
Contras:
- Se podrían mejorar los controles de formato.
- Podría tener una herramienta incorporada para la implementación y migración entre los distintos entornos y servidores de Tableau.
Precios: Tableau ofrece diferentes ediciones para escritorio, servidor y en línea. Su precio desde $ 35 / mes . Cada edición tiene una prueba gratuita disponible.
Echemos un vistazo al costo de cada edición:
- Edición personal de Tableau Desktop: $ 35 USD / usuario / mes (facturado anualmente).
- Edición Tableau Desktop Professional: $ 70 USD / usuario / mes (facturado anualmente).
- Tableau Server On-Premises o nube pública: $ 35 USD / usuario / mes (facturado anualmente).
- Tableau Online totalmente alojado: $ 42 USD / usuario / mes (facturado anualmente).
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Tableau.
# 16) R
R es uno de los paquetes de análisis estadístico más completos. Es un entorno de software dinámico, de código abierto, gratuito y de múltiples paradigmas. Está escrito en lenguajes de programación C, Fortran y R.
Es ampliamente utilizado por estadísticos y mineros de datos. Sus casos de uso incluyen análisis de datos, manipulación de datos, cálculo y visualización gráfica.
Pros:
- La mayor ventaja de R es la inmensidad del ecosistema de paquetes.
- Gráficos y gráficos incomparables.
Contras: Sus deficiencias incluyen la gestión de la memoria, la velocidad y la seguridad.
Precios: El IDE de R studio y el servidor shiny son gratuitos.
Además de esto, R studio ofrece algunos productos profesionales listos para la empresa:
- Licencia de escritorio comercial de RStudio: $ 995 por usuario por año.
- Licencia comercial RStudio Server pro: $ 9,995 por año por servidor (admite usuarios ilimitados).
- El precio de RStudio connect varía de $ 6.25 por usuario / mes a $ 62 por usuario / mes.
- RStudio Shiny Server Pro costará $ 9,995 por año.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web oficial y haga clic en Aquí para navegar a RStudio.
Habiendo tenido suficiente discusión sobre las 15 principales herramientas de big data, también echemos un breve vistazo a algunas otras herramientas útiles de big data que son populares en el mercado.
Herramientas adicionales
# 17) Elasticsearch
Elastic Search es un motor de búsqueda RESTful multiplataforma, de código abierto, distribuido, basado en Lucene.
Es uno de los motores de búsqueda empresarial más populares. Viene como una solución integrada junto con Logstash (motor de recopilación de datos y análisis de registros) y Kibana (plataforma de análisis y visualización) y los tres productos juntos se denominan pila elástica.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Elastic Search.
# 18) OpenRefine
OpenRefine es una herramienta gratuita de visualización y gestión de datos de código abierto para operar con datos desordenados, limpiarlos, transformarlos, ampliarlos y mejorarlos. Es compatible con las plataformas Windows, Linux y macOD.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de OpenRefine.
# 19) ala de Stata
Statwing es una herramienta estadística fácil de usar que tiene funciones de análisis, series de tiempo, pronóstico y visualización. Su precio inicial es de $ 50,00 / mes / usuario. También está disponible una prueba gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Statwing.
# 20) CouchDB
Apache CouchDB es una base de datos NoSQL de código abierto, multiplataforma y orientada a documentos que tiene como objetivo la facilidad de uso y una arquitectura escalable. Está escrito en lenguaje Erlang orientado a la concurrencia.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Apache CouchDB.
# 21) Pentaho
Pentaho es una plataforma cohesiva para la integración y el análisis de datos. Ofrece procesamiento de datos en tiempo real para impulsar la información digital. El software viene en ediciones para empresas y comunidades. También está disponible una prueba gratuita.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Pentaho.
# 22) Genial
Apache Flink es un marco de procesamiento de flujo distribuido multiplataforma de código abierto para análisis de datos y aprendizaje automático. Esto está escrito en Java y Scala. Es tolerante a fallos, escalable y de alto rendimiento.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Apache Flink.
# 23) Limpiador de datos
Quadient DataCleaner es una solución de calidad de datos basada en Python que limpia de forma programática conjuntos de datos y los prepara para su análisis y transformación.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Quadient DataCleaner.
# 24) Kaggle
Kaggle es una plataforma de ciencia de datos para competencias de modelado predictivo y conjuntos de datos públicos alojados. Funciona con el enfoque de crowdsourcing para crear los mejores modelos.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Kaggle.
# 25) Colmena
Apache Hive es una herramienta de almacenamiento de datos multiplataforma basada en Java que facilita el resumen, la consulta y el análisis de datos.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web.
# 26) Chispa
Apache Spark es un marco de código abierto para análisis de datos, algoritmos de aprendizaje automático y computación en clúster rápida. Esto está escrito en Scala, Java, Python y R.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Apache Spark.
# 27) IBM SPSS Modeler
SPSS es un software patentado para minería de datos y análisis predictivo. Esta herramienta proporciona una interfaz de arrastrar y arrastrar para hacer todo, desde la exploración de datos hasta el aprendizaje automático. Es una herramienta muy potente, versátil, escalable y flexible.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de SPSS.
# 28) Texto abierto
El análisis de Big Data de OpenText es una solución integral de alto rendimiento diseñada para usuarios y analistas comerciales que les permite acceder, combinar, explorar y analizar datos de manera fácil y rápida.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de OpenText.
# 29) Minería de datos de Oracle
ODM es una herramienta patentada para minería de datos y análisis especializado que le permite crear, administrar, implementar y aprovechar los datos y la inversión de Oracle.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de ODM.
# 30) Teradata
La empresa Teradata ofrece productos y servicios de almacenamiento de datos. La plataforma de análisis de Teradata integra funciones y motores analíticos, herramientas analíticas preferidas, tecnologías y lenguajes de inteligencia artificial, y varios tipos de datos en un solo flujo de trabajo.
El archivo swf no se abre en Chrome
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Teradata.
# 31) BigML
Con BigML, puede crear aplicaciones predictivas superrápidas en tiempo real. Le brinda una plataforma administrada a través de la cual puede crear y compartir el conjunto de datos y los modelos.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de BigML.
# 32) Seda
Silk es un marco de código abierto basado en paradigmas de datos vinculados que tiene como objetivo principal integrar fuentes de datos heterogéneas.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Silk.
# 33) CartoDB
CartoDB es un marco de computación en la nube Freemium SaaS que actúa como una herramienta de visualización de datos e inteligencia de ubicación.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de CartoDB.
# 34) Charito
Charito es una herramienta de exploración de datos simple y poderosa que se conecta a la mayoría de las fuentes de datos populares. Está construido sobre SQL y ofrece implementaciones basadas en la nube muy fáciles y rápidas.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Charito.
#35) Plot.ly
Plot.ly contiene una GUI destinada a incorporar y analizar datos en una cuadrícula y utilizar herramientas de estadísticas. Los gráficos se pueden incrustar o descargar. Crea los gráficos de manera muy rápida y eficiente.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Plot.ly.
# 36) Resorte de bloque
Blockspring agiliza los métodos de recuperación, combinación, manejo y procesamiento de los datos de la API, reduciendo así la carga de la TI central.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Blockspring.
# 37) OctoParse
Octoparse es una nube centrada rastreador web que ayuda a extraer fácilmente cualquier dato web sin ningún tipo de codificación.
Hacer clic Aquí para navegar al sitio web de Octoparse.
Conclusión
A partir de este artículo, llegamos a saber que existen amplias herramientas disponibles en el mercado en estos días para respaldar las operaciones de big data. Algunas de estas eran herramientas de código abierto, mientras que otras eran herramientas de pago.
Debe elegir sabiamente la herramienta de Big Data adecuada según las necesidades de su proyecto.
Antes de finalizar la herramienta, siempre puede explorar primero la versión de prueba y puede conectarse con los clientes existentes de la herramienta para obtener sus comentarios.
=>> Contáctenos para sugerir una lista aquí.Lectura recomendada
- Las 10 mejores herramientas de gobernanza de datos para satisfacer sus necesidades de datos en 2021
- Las 14 MEJORES herramientas de gestión de datos de prueba en 2021
- Las 10 mejores herramientas de ciencia de datos en 2021 para eliminar la programación
- 10 mejores herramientas y software de enmascaramiento de datos en 2021
- 15 MEJORES herramientas y software de visualización de datos en 2021
- 10+ mejores herramientas de recopilación de datos con estrategias de recopilación de datos
- Las 10 mejores herramientas de generación de datos de prueba en 2021
- Mejores herramientas de prueba de software 2021 (Herramientas de automatización de pruebas de control de calidad)