Một công cụ phân tích Big Data cung cấp insight vào các tập dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ các cụm big data khác nhau. Công cụ hỗ trợ doanh nghiệp hiểu xu hướng dữ liệu, tạo mẫu và độ phức tạp của nó, và chuyển đổi dữ liệu thành trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu.
Do bản chất lộn xộn của big data, các công cụ phân tích rất quan trọng khi muốn hiểu hiệu suất kinh doanh và thu được insight khách hàng. Vì có nhiều công cụ phân tích dữ liệu trực tuyến, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ và chọn công cụ phân tích big data tốt nhất.
Top 10 Công Cụ Phân Tích Big Data 2022
Chúng tôi trình bày trước bạn 10 công cụ phân tích big data tốt nhất và mạnh mẽ nhất cho bất kỳ doanh nghiệp nào, lớn hay nhỏ. Đọc tiếp!
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) được phát triển tháng 1 năm 2004. Công cụ được thiết kế bởi một vài kỹ sư phần mềm tại Đại học Konstanz. Đây là công cụ phân tích big data mã nguồn mở (miễn phí) cho phép bạn kiểm tra và thiết kế dữ liệu thông qua lập trình trực quan (visual programming). Với khái niệm mô-đun đường ống dữ liệu (modular data-pipelining), KNIME có thể tích hợp các thành phần khác nhau cho machine learning và khai phá dữ liệu (data mining).
Cách dùng KNIME
Một trong những lý do lớn nhất KNIME nằm trong danh sách là tùy chọn kéo thả (drag and drop). Với KNIME, bạn không cần viết khối mã. Bạn chỉ cần kéo thả các điểm kết nối giữa các hoạt động. Công cụ phân tích big data hỗ trợ nhiều 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 phá văn bản (text mining).
Tuy nhiên, khi nói đến trực quan hóa dữ liệu, công cụ này có hạn chế.
Kết luận, KNIME Analytics là một trong những giải pháp tốt nhất giúp bạn tận dụng tối đa dữ liệu. Bạn có thể tìm thấy hơn 1000 mô-đun và ví dụ sẵn sàng thực thi trong KNIME. Lại nữa, nó chứa một kho công cụ tích hợp và thuật toán nâng cao có thể hữu ích cho nhà khoa học dữ liệu.
Spark
Apache Spark là một công cụ phân tích big data tuyệt vời khác trong danh sách, cung cấp hơn 80 toán tử cao cấp để hỗ trợ thiết kế ứng dụng song song. Spark được dùng tại các tổ chức khác nhau để phân tích tập dữ liệu lớn.
Động cơ xử lý mạnh mẽ cho phép Spark xử lý nhanh dữ liệu quy mô lớn. Nó có khả năng chạy ứng dụng trong cụm Hadoop nhanh 100 lần trong bộ nhớ và nhanh 10 lần trên ổ đĩa. Công cụ hoàn toàn dựa trên khoa học dữ liệu, cung cấp khả năng hỗ trợ data science một cách dễ dàng. Giống như KNIME, Spark cũng hữu ích cho machine learning và phát triển mô hình đường ống dữ liệu.
Spark chứa thư viện MLib cung cấp nhóm động các thuật toán machine learning. Các thuật toán này có thể dùng cho khoa học dữ liệu như Clustering (Gom cụm), Filtering (Lọc), Collaborative (Hợp tác), Regression (Hồi quy), Classification (Phân loại) v.v.
Cuối cùng, Apache Spark
- Giúp thực thi phần mềm trong cụm Hadoop
- Cung cấp Xử lý Nhanh Chóng (Lightning Fast Processing)
- Hỗ trợ phân tích phức tạp
- Chấp nhận Hadoop và dữ liệu hiện có của nó
- Cung cấp API tích hợp sẵn trong Python, Scala hoặc Java
R-programming
R là một trong những công cụ phân tích big data tốt nhất được sử dụng rộng rãi cho mô hình hóa dữ liệu và thống kê. R có thể dễ dàng xử lý dữ liệu của bạn và hiển thị nó theo nhiều cách. Nó đã vượt trội hơn SAS trong nhiều方面 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 để tự động cài đặt gói theo yêu cầu người dùng. Lại nữa, nó có thể biên dịch với Big data.
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 mã nguồn mở, nó được ưa chuộng bởi nhiều nhà khai phá dữ liệu phát triển phần mềm thống kê cho phân tích dữ liệu. Khả năng mở rộng và dễ sử dụng đã làm tăng phổ biến của R gần đây.
R-programming cũng cung cấp các kỹ thuật đồ họa và thống kê bao gồm mô hình hóa phi tuyến tính và tuyến tính, gom cụm, phân loại, phân tích chuỗi thời gian và các kiểm định thống kê truyền thống.
Tính năng:
- Xử lý dữ liệu dễ dàng và cơ sở lưu trữ tuyệt vời
- Cung cấp toán tử khác nhau có thể tính toán trên mảng hoặc ma trận
- Cung cấp tập hợp liên tục các công cụ big data khác nhau có thể dùng cho phân tích dữ liệu
- Cung cấp cơ sở đồ họa hiển thị trên màn hình hoặc bản in
Talend
Talend là một trong những công cụ phân tích big data mã nguồn mở hàng đầu được thiết kế cho các doanh nghiệp dựa trên dữ liệu. Người dùng Talend có thể kết nối mọi nơi ở bất kỳ tốc độ nào. Một trong những ưu điểm lớn nhất của Talend là khả năng kết nối ở quy mô dữ liệu lớn. Nó nhanh 5 lần hơn và thực hiện nhiệm vụ với 1/5 chi phí.
Mục tiêu của công cụ là đơn giản hóa và tự động hóa tích hợp big data. Phép thuật đồ họa của Talend tạo ra mã gốc (native code). Phần mềm cũng cho phép quản trị dữ liệu chủ (master data management), tích hợp big data và xác minh chất lượng dữ liệu.
Tính năng:
- Tăng tốc xử lý cho dự án dữ liệu quy mô lớn
- Đơn giản hóa ELT & ETL cho Big data
- Đơn giản hóa thông qua MapReduce và Spark. Cung cấp mã gốc
- Hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và machine learning. Kết quả là chất lượng dữ liệu thông minh hơn
- Agile DevOps để đẩy nhanh dự án big data
- Hỗ trợ tất cả quy trình DevOps
NodeXL
NodeXL là phần mềm phân tích thông minh của mạng lưới và mối quan hệ. NodeXL nổi tiếng với tính chính xác trong tính toán.
NodeXL là công cụ phân tích và trực quan hóa mã nguồn mở được coi là một trong những công cụ hiệu quả nhất để phân tích dữ liệu. Nó bao gồm các chỉ số mạng nâng cao và tự động hóa. Bạn cũng có thể quản lý bộ nhập dữ liệu mạng xã hội qua NodeXL.
Cách dùng NodeXL
Công cụ này trong Excel giúp bạn trong nhiều lĩnh vực: –
- Biểu diễn dữ liệu (Data Representation)
- Nhập dữ liệu (Data Import)
- Phân tích đồ thị (Graph Analysis)
- Trực quan hóa đồ thị (Graph Visualization)
Công cụ tích hợp tốt với Microsoft 2016, 2013, 2010 và 2007. Nó trình bày mình như một workbook bao gồm các worksheet khác nhau. Các worksheet chứa các yếu tố khác nhau có thể nhận thấy trong cấu trúc đồ thị như cạnh (edges) và nút (nodes). Bạn có thể nhập các định dạng đồ thị khác nhau như danh sách cạnh, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net và ma trận kề.
Tuy nhiên, trong NodeXL, người dùng nên dùng các thuật ngữ seeding khác nhau cho vấn đề cụ thể.
Tableau Public
Phần mềm Tableau Public là một trong những công cụ phân tích big data tốt nhất, một công cụ mã nguồn mở cho phép bạn kết nối bất kỳ nguồn dữ liệu nào - dựa trên web, Microsoft Excel hoặc dữ liệu kho doanh nghiệp. Công cụ xây dựng trực quan hóa dữ liệu, dashboard, bản đồ v.v. và hỗ trợ chúng với 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 qua nhiều phương tiện. Bạn có thể tải kết quả cuối cùng ở nhiều định dạng. Để tận dụng tối đa Tableau Public, người dùng được khuyến khích có nguồn dữ liệu có tổ chức.
Tableau Public rất hiệu quả với Big data, làm cho nó thành người yêu thích cá nhân của nhiều người dùng. Hơn nữa, người ta có thể kiểm tra và trực quan hóa dữ liệu tốt hơn với Tableau Public.
Tableau điều chỉnh trực quan hóa trong một công cụ đơn giản hấp dẫn. Phần mềm cực kỳ hiệu quả trong kinh doanh vì nó có thể truyền đạt insight qua trực quan hóa dữ liệu. Các hình ảnh trong Tableau giúp bạn kiểm tra giả thuyết, kiểm tra nhanh trực giác và duyệt dữ liệu trước khi bước vào hành trình thống kê rủi ro.
OpenRefine
OpenRefine là công cụ làm sạch dữ liệu cho phép bạn sửa chữa dữ liệu cho phân tích dữ liệu. Trước đây nó được gọi là Google Refine.
OpenRefine hoạt động trên một chuỗi dữ liệu có ô bên dưới cột (cấu trúc giống bảng cơ sở dữ liệu quan hệ).
Cách dùng
- Làm sạch dữ liệu lộn xộn
- Chuyển đổi dữ liệu
- Bạn có thể lấy dữ liệu từ dịch vụ web và thêm vào tập dữ liệu. Ví dụ, công cụ có thể hữu ích cho geocoding địa chỉ thành các tọa độ địa lý
- Bạn có thể phân tích cú pháp dữ liệu từ các trang web khác nhau
Tuy nhiên, khuyến nghị không dùng OpenRefine cho tập dữ liệu lớn.
Pentaho
Pentaho là giải pháp giúp bạn trích xuất giá trị từ dữ liệu tổ chức. Công cụ phân tích big data này đơn giản hóa việc chuẩn bị và kết hợp bất kỳ dữ liệu nào. Nó bao gồm nhiều công cụ có thể dễ dàng xác định, trực quan hóa, điều tra, báo cáo và dự đoán. Pentaho là mở, nhúng được và mở rộng được. Công cụ được thiết kế để đảm bảo mỗi người dùng, dù là lập trình viên hay người dùng kinh doanh, đều có thể chuyển đổi dữ liệu thành giá trị.
Orange
Orange, công cụ chuyên gia phân tích và trực quan hóa dữ liệu mã nguồn mở làm kỳ diệu cho cả chuyên gia và người mới. Đây là công cụ phân tích all-in-one cung cấp quy trình làm việc tương tác để trực quan hóa và phân tích dữ liệu. Công cụ bao gồm tính năng như hộp công cụ tuyệt vời cung cấp nhiều công cụ để thiết kế quy trình làm việc tương tác.
Hơn nữa, gói bao gồm nhiều trực quan hóa, biểu đồ phân tán (scatter plots), heat map, mạng lưới, dendrograms, cây và biểu đồ cột.
Weka
Weka là một công cụ mã nguồn mở tuyệt vời có thể dùng cho phân tích big data trong tổ chức của bạn. Công cụ chứa các thuật toán machine learning khác nhau dành cho quy trình khai phá dữ liệu. Bạn có thể áp dụng trực tiếp thuật toán vào tập dữ liệu hoặc gọi chúng qua mã JAVA của bạn. Công cụ hoàn hảo để tạo mẫu machine learning mới vì nó hoàn toàn được phát triển bằng JAVA. Hơn nữa, công cụ hỗ trợ nhiều nhiệm vụ khai phá dữ liệu.
Dù bạn chưa lập trình lâu, Weka giúp bạn hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu. Nó thực sự làm cho quy trình trở thành "bánh flan" (cakewalk) cho những người dùng có chuyên môn lập trình hạn chế.
Danh sách của chúng tôi kết thúc ở đây! Đây là những công cụ phân tích big data tốt nhất có thể là phước lành cho tổ chức của bạn. Sử dụng các công cụ này, tổ chức của bạn sẽ không bao giờ gặp khó khăn khi chuyển đổi dữ liệu thành giá trị.