Công cụ phân tích dữ liệu lớn cung cấp thông tin chuyên sâu về các tập dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ các cụm dữ liệu lớn khác nhau. Công cụ này hỗ trợ doanh nghiệp hiểu xu hướng dữ liệu, tạo các mẫu và sự phức tạp của nó, đồng thời chuyển đổi dữ liệu thành hình ảnh trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu.
Do tính chất lộn xộn của dữ liệu lớn, các công cụ phân tích rất quan trọng khi hiểu được hiệu suất kinh doanh của bạn và thu được thông tin chi tiết về khách hàng. Vì có nhiều công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến nên bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn và chọn công cụ phân tích dữ liệu lớn tốt nhất.
10 công cụ phân tích dữ liệu lớn hàng đầu năm 2022
Chúng tôi đang trình bày trước bạn 10 công cụ phân tích dữ liệu lớn mạnh mẽ và tốt nhất cho mọi doanh nghiệp dù lớn hay nhỏ. Đọc tiếp!
KNIME
KNIME (Công cụ khai thác thông tin Konstanz) được phát triển vào tháng 1 năm 2004. Công cụ này được thiết kế bởi một số kỹ sư phần mềm tại Đại học Konstanz. Nó là một công cụ phân tích Dữ liệu lớn mã nguồn mở (miễn phí) cho phép bạn kiểm tra và thiết kế dữ liệu thông qua lập trình trực quan. Với sự trợ giúp của khái niệm đường ống dữ liệu mô-đun, KNIME có thể tích hợp các thành phần khác nhau để máy học và khai thác dữ liệu.
Công dụng của KNIME
Một trong những lý do lớn nhất khiến KNIME được đưa vào danh sách là do tùy chọn kéo và thả của nó. Với KNIME, bạn không cần phải viết các khối mã. Bạn có thể chỉ cần kéo và thả các điểm được kết nối giữa các hoạt động. Công cụ phân tích dữ liệu lớn hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình khác nhau. Bạn cũng có thể mở rộng chức năng của công cụ để phân tích dữ liệu hóa học, Python, R và khai thác văn bản.
Tuy nhiên, khi trực quan hóa dữ liệu, công cụ này có những hạn chế.
Tóm lại, KNIME Analytics là một trong những giải pháp tốt nhất có thể giúp bạn tận dụng tối đa dữ liệu. Bạn có thể tìm thấy hơn 1000 mô-đun và các ví dụ sẵn sàng để thực thi trong KNIME. Một lần nữa, nó chứa một kho công cụ tích hợp và thuật toán nâng cao có thể hữu ích cho nhà khoa học dữ liệu.
Tia lửa
Apache Spark là một công cụ phân tích dữ liệu lớn tuyệt vời khác trong danh sách cung cấp hơn 80 nhà khai thác cao cấp để hỗ trợ thiết kế các ứng dụng song song. Spark được sử dụng tại các tổ chức khác nhau để phân tích các tập dữ liệu lớn.
Công cụ xử lý mạnh mẽ cho phép Spark xử lý nhanh dữ liệu ở quy mô lớn. Nó có khả năng chạy các ứng dụng trong cụm Hadoop nhanh hơn 100 lần trong bộ nhớ và nhanh hơn 10 lần trên đĩa. Công cụ này hoàn toàn dựa trên khoa học dữ liệu, giúp nó có khả năng hỗ trợ khoa học dữ liệu một cách dễ dàng. Giống như KNIME, Spark cũng hữu ích cho việc phát triển mô hình đường dẫn dữ liệu và máy học.
Spark chứa một thư viện có tên MLib cung cấp nhóm thuật toán máy động. Các thuật toán này có thể được sử dụng cho khoa học dữ liệu như Phân cụm, Lọc, Cộng tác, Hồi quy, Phân loại, v.v.
Cuối cùng, Apache Spark
- Trợ giúp thực thi một phần mềm trong cụm Hadoop
- Cung cấp khả năng xử lý ánh sáng nhanh
- Hỗ trợ phân tích phức tạp
- Hỗ trợ Hadoop và dữ liệu hiện có của nó
- Cung cấp API sẵn có bằng Python, Scala hoặc Java
Lập trình R
R là một trong những công cụ phân tích dữ liệu lớn tốt nhất được sử dụng rộng rãi để lập mô hình và thống kê dữ liệu. R có thể dễ dàng xử lý dữ liệu của bạn và hiển thị nó theo nhiều cách khác nhau. Nó đã trở nên vượt trội hơn SAS về nhiều mặt như kết quả, hiệu suất và dung lượng dữ liệu. R biên dịch và hỗ trợ các nền tảng khác nhau như MacOS, Windows và UNIX. Nó chứa 11.556 gói được phân loại phù hợp. R cũng cung cấp phần mềm tự động thiết lập các gói theo yêu cầu của người dùng. Một lần nữa, nó có thể được biên dịch bằng Dữ liệu lớn.
R được viết bằng ba ngôn ngữ lập trình khác nhau- C, Fortran và R. Vì R, ngôn ngữ lập trình hỗ trợ môi trường phần mềm nguồn mở nên nó được nhiều người khai thác dữ liệu ưa thích phát triển phần mềm thống kê để phân tích dữ liệu. Khả năng mở rộng và dễ sử dụng đã làm tăng mức độ phổ biến của R theo cấp số nhân trong thời gian gần đây.
Lập trình R cũng cung cấp các kỹ thuật đồ họa và thống kê bao gồm mô hình tuyến tính và phi tuyến tính, phân cụm, phân loại, phân tích chuỗi thời gian và kiểm tra thống kê truyền thống.
Tính năng:
- Xử lý dữ liệu dễ dàng và cơ sở lưu trữ tuyệt vời
- Cung cấp một toán tử khác có thể tính toán trên mảng hoặc ma trận
- Cung cấp bộ sưu tập nhất quán các công cụ dữ liệu lớn khác nhau có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu
- Cung cấp phương tiện đồ họa được hiển thị trên màn hình hoặc dưới dạng bản cứng
Tài năng
Talend là một trong những công cụ phân tích dữ liệu lớn nguồn mở hàng đầu được thiết kế cho các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Người dùng Talend có thể kết nối ở mọi nơi với bất kỳ tốc độ nào. Một trong những ưu điểm lớn nhất của Talend là nó có khả năng kết nối ở quy mô dữ liệu lớn. Nó nhanh hơn gấp 5 lần và thực hiện nhiệm vụ với chi phí chỉ bằng 1/5.
Mục đích của công cụ là đơn giản hóa và tự động hóa việc tích hợp dữ liệu lớn. Trình hướng dẫn đồ họa của Talend tạo mã gốc. Phần mềm này cũng cho phép quản lý dữ liệu chủ, tích hợp dữ liệu lớn và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
Tính năng:
- Tăng cường tốc độ xử lý cho các dự án dữ liệu quy mô lớn
- Đơn giản hóa ELT &ETL cho Dữ liệu lớn
- Đơn giản hóa thông qua MapReduce và Spark. Nó cung cấp mã gốc
- Hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và máy học. Nó dẫn đến chất lượng dữ liệu thông minh hơn
- DevOps linh hoạt để tăng tốc các dự án dữ liệu lớn
- Tạo điều kiện thuận lợi cho tất cả quy trình DevOps
NodeXL
NodeXL là một phần mềm phân tích thông minh về mạng và các mối quan hệ. NodeXL được biết đến với khả năng tính toán chính xác.
NodeXL là một công cụ phân tích và trực quan mã nguồn mở được đánh giá là một trong những công cụ hiệu quả nhất để phân tích dữ liệu. Nó bao gồm các số liệu mạng tiên tiến và tự động hóa. Bạn cũng có thể quản lý trình nhập dữ liệu mạng truyền thông xã hội qua NodeXL.
Công dụng của NodeXL
Công cụ này có trong Excel sẽ giúp bạn trong nhiều lĩnh vực:–
- Biểu diễn dữ liệu
- Nhập dữ liệu
- Phân tích đồ thị
- Trực quan hóa đồ thị
Công cụ này tích hợp tốt với Microsoft 2016, 2013, 2010 và 2007. Nó thể hiện chính nó dưới dạng sổ làm việc bao gồm các trang tính khác nhau. Các trang tính chứa các phần tử khác nhau có thể được nhận thấy trong cấu trúc biểu đồ, chẳng hạn như các cạnh và nút. Bạn có thể nhập các định dạng biểu đồ khác nhau, chẳng hạn như danh sách cạnh, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net và ma trận kề.
Tuy nhiên, trong NodeXL, người dùng nên sử dụng các thuật ngữ khởi tạo khác nhau cho từng vấn đề cụ thể.
Tableau Public
Phần mềm Tableau Public là một trong những công cụ phân tích dữ liệu lớn tốt nhất, một công cụ nguồn mở cho phép bạn kết nối bất kỳ nguồn dữ liệu nào - dựa trên web, Microsoft Excel hoặc dữ liệu kho của công ty. Công cụ này xây dựng trực quan hóa dữ liệu, bảng điều khiển, bản đồ, v.v. và sao lưu chúng bằng các bản cập nhật thời gian thực qua web. Bạn có thể chia sẻ kết quả phân tích trên mạng xã hội hoặc ngay lập tức với khách hàng thông qua các phương tiện khác nhau. Bạn có thể tải xuống kết quả cuối cùng ở các định dạng khác nhau. Để tận dụng tối đa Tableau Public, người dùng nên có một nguồn dữ liệu có tổ chức.
Tableau Public rất hiệu quả với Dữ liệu lớn, khiến nó trở thành mục yêu thích cá nhân của nhiều người dùng. Hơn nữa, người ta có thể kiểm tra và trực quan hóa dữ liệu theo cách tốt hơn với Tableau Public.
Tableau điều chỉnh trực quan hóa trong một công cụ đơn giản hấp dẫn. Phần mềm này đặc biệt hiệu quả trong kinh doanh vì nó có thể truyền đạt thông tin chi tiết thông qua trực quan hóa dữ liệu. Hình ảnh trong Tableau hỗ trợ bạn kiểm tra một giả thuyết, kiểm tra nhanh trực giác của bạn và duyệt dữ liệu trước khi bước vào hành trình thống kê đầy rủi ro.
OpenRefine
OpenRefine là một công cụ làm sạch dữ liệu cho phép bạn chỉnh sửa dữ liệu để phân tích dữ liệu. Trước đó, nó được gọi là Google tinh chỉnh.
OpenRefine hoạt động dựa trên một chuỗi dữ liệu có các ô bên dưới các cột (cấu trúc giống như các bảng cơ sở dữ liệu quan hệ).
Công dụng
- Dọn dẹp dữ liệu lộn xộn
- Chuyển đổi dữ liệu
- Bạn có thể tìm nạp dữ liệu từ một dịch vụ web và thêm dữ liệu đó vào tập dữ liệu. Ví dụ:công cụ này có thể được sử dụng để mã hóa địa chỉ địa chỉ theo các tọa độ địa lý khác nhau
- Bạn có thể phân tích cú pháp dữ liệu từ các trang web khác nhau
Tuy nhiên, bạn không nên sử dụng OpenRefine cho các tập dữ liệu lớn hơn.
Pentaho
Pentaho là một giải pháp giúp bạn trích xuất giá trị từ dữ liệu tổ chức của mình. Công cụ phân tích dữ liệu lớn này chỉ đơn giản là chuẩn bị và trộn bất kỳ dữ liệu nào. Nó bao gồm một loạt các công cụ có thể dễ dàng xác định, trực quan hóa, điều tra, báo cáo và dự đoán. Pentaho mở, có thể nhúng và có thể mở rộng. Công cụ này được thiết kế để đảm bảo rằng mỗi người dùng, dù là nhà phát triển hay người dùng doanh nghiệp, đều có thể chuyển đổi dữ liệu thành giá trị.
Cam
Orange, công cụ chuyên gia trực quan hóa và phân tích dữ liệu nguồn mở hoạt động kỳ diệu cho cả chuyên gia và người mới. Nó là một công cụ phân tích tất cả trong một cung cấp quy trình làm việc tương tác để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Công cụ này bao gồm các tính năng như hộp công cụ tuyệt vời cung cấp nhiều loại công cụ để thiết kế quy trình làm việc tương tác.
Hơn nữa, gói này bao gồm nhiều hình ảnh trực quan, biểu đồ phân tán, bản đồ nhiệt, mạng, chương trình dendro, cây và biểu đồ thanh.
Weka
Weka là một công cụ nguồn mở tuyệt vời có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn trong tổ chức của bạn. Công cụ này chứa các thuật toán học máy khác nhau dành riêng cho các quy trình khai thác dữ liệu. Bạn có thể trực tiếp áp dụng các thuật toán cho tập dữ liệu hoặc gọi chúng thông qua mã JAVA của mình. Công cụ này hoàn hảo để tạo các mẫu máy học mới vì nó được phát triển hoàn toàn bằng JAVA. Hơn nữa, công cụ này hỗ trợ các tác vụ khai thác dữ liệu khác nhau.
Ngay cả khi bạn chưa lập trình trong một thời gian, Weka sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về khoa học dữ liệu. Nó thực sự làm cho quy trình trở nên dễ dàng đối với những người dùng có chuyên môn hạn chế về lập trình.
Danh sách của chúng tôi kết thúc ở đây! Đây là những công cụ phân tích dữ liệu lớn tốt nhất có thể mang lại lợi ích cho tổ chức của bạn. Bằng cách sử dụng những công cụ này, tổ chức của bạn sẽ không bao giờ gặp khó khăn khi chuyển dữ liệu thành giá trị.