Top 15 Software per Big Data da conoscere nel 2023

Top 15 Software Big Data 2023

Introduzione

Nel mondo in rapida evoluzione di oggi, dove i dati sono la forza trainante dietro le decisioni e la crescita aziendale, è cruciale avere accesso a strumenti all’avanguardia per gestire le enormi quantità di informazioni che incontriamo. Ma con così tante opzioni disponibili, trovare il software big data perfetto può richiedere molto tempo e sforzo.

Ecco perché comprendiamo l’importanza di fornire un’assistenza preziosa in questo processo significativo. Il nostro obiettivo è fornirti le ultime informazioni e una lista selezionata di strumenti essenziali per il big data che ti permetteranno di prendere decisioni informate.

Sfruttando queste risorse e raccomandazioni, sarai in grado di affrontare le sfide del mondo guidato dai dati e sbloccare tutto il potenziale della tua azienda. Iniziamo insieme questo viaggio ed esploriamo il campo degli strumenti scientifici per il big data che possono rivoluzionare le tue decisioni.

Cos’è il Big Data?

Le dimensioni vaste, la diversità e la complessità hanno portato a chiamarlo big data. Il big data mostra un’efficienza elevata e una tecnologia per l’acquisizione, l’elaborazione, il trasporto e l’organizzazione. Comprende dati strutturati, semi-strutturati e non strutturati ottenuti da numerose fonti. Il big data comprende 5 V:

Varianza
Veridicità
Volume
Valore
Velocità

Perché utilizzare software e analisi per il Big Data?

Ecco alcune ragioni comuni per utilizzare software e analisi per il Big Data:

Per sfruttare l’utilizzo dei dati nelle analisi descrittive, predictive e prescrittive
Per gestire grandi volumi di dati
Per aggiornamenti e analisi in tempo reale
Per facilitare la gestione di una varietà di tipi di dati
Per fornire soluzioni economiche per le organizzazioni
Per migliorare la presa di decisioni
Per ottenere un vantaggio competitivo
Per migliorare l’esperienza del cliente

Elenco dei migliori 15 software per il Big Data

Apache Hadoop
Apache Spark
Apache Kafka
Apache Storm
Apache Cassandra
Apache Hive
Zoho Analytics
Cloudera
RapidMiner
OpenRefine
Kylin
Samza
Unify
Trino
MongoDB

I migliori software per il Big Data sul mercato

Apache Hadoop

Caratteristiche

In grado di essere più veloce e flessibile grazie all’elaborazione distribuita dei dati
Specializzato per l’effort di Hadoop Compatible File System
Richiede l’autenticazione, offrendo così una maggiore sicurezza per il server proxy HTTP
Supporta attributi estesi da file system di tipo POSIX
Specificamente progettato per le esigenze analitiche
Contiene numerosi diversi set di strumenti e tecnologie per il Big Data
Richiede meno hardware come un JBOD di piccole dimensioni o pochi dischi
Implementabile con
Buona scalabilità grazie alla memorizzazione in segmenti piccoli

Leggi anche: Guida completa su Hadoop e Big Data

Apache Spark

Caratteristiche

Facile da usare
In grado di fornire una memoria 100 volte migliore e uno storage 10 volte migliore
Contiene 80 operatori di alto livello integrati, rendendo Spark big data una scelta preferibile
In grado di funzionare in modo indipendente in modalità cluster.
Funziona anche in modo indipendente in Kubernetes, Apache Mesos, Hadoop YARN e Cloud.
Supporta analisi complesse che coinvolgono algoritmi di grafici e apprendimento automatico, può trasmettere dati e eseguire query SQL
In grado di trasmissione in tempo reale tramite Spark streaming

Apache Kafka

Caratteristiche

Facile
Tollerante ai guasti
Nessun rischio di inattività
In grado di gestire grandi volumi di flussi di dati
Progettato per resistere a guasti del database e del master
In grado di elaborare grandi volumi contemporaneamente (nelle pubblicazioni e nelle sottoscrizioni dei messaggi)

Apache Storm

Caratteristiche

Altamente scalabile e offre elaborazione dei dati in tempo reale con un’interfaccia semplice
È possibile elaborare i dati indipendentemente dai messaggi persi e dalla morte dei nodi del cluster. Elabora anche ogni tupla.
Gestisce 1 milione di messaggi di 100 byte al secondo per nodo
In grado di eseguire regolarmente e riprendere automaticamente in caso di guasto del nodo. Si interrompe solo in caso di spegnimento dell’utente o di un guasto tecnico
Adatto sia per VoAGI che per organizzazioni su larga scala grazie all’essere open-source, flessibile e robusto
Può essere eseguito su JVM o Java Virtual e supporta la topologia DAG o Direct Acrylic Graph
Tempi di elaborazione migliorati e bassa latenza. Elabora ogni unità almeno una volta.
Esegue calcoli paralleli utilizzando un cluster di dispositivi

Apache Cassandra

Caratteristiche

Linguaggio di interrogazione user-friendly che facilita la transizione da un database relazionale a Cassandra.
Rileva e recupera i guasti dei nodi.
Consente la lettura e la scrittura dei dati su qualsiasi nodo. La duplicazione dei dati su nodi diversi protegge da perdite.
La replica dei dati è disponibile su più data center, riducendo anche il ritardo dell’utente.
Meccanismi di ripristino incorporati e backup dei dati
Esibisce vantaggi, contratti, servizi e accordi di terze parti
Supporta tutte le forme di dati e le modifiche secondo le necessità
Archiviazione veloce e elaborazione dei dati

Apache Hive

Caratteristiche

Offre l’interfaccia JDBC o Java Database Connectivity e supporta SQL per l’interazione e la modellazione dei dati
Esegue la compilazione o l’assemblaggio del linguaggio attraverso i task map e reducer, consentendo di definirli con Python o Java
Può gestire e interrogare solo dati strutturati
Evita la complessità della programmazione Map Reduce

Zoho Analytics

Caratteristiche

Consente di creare dashboard e report intriganti tramite la funzionalità di trascinamento
Offre interessanti opzioni di visualizzazione dei Big Data come le viste di riepilogo
Interfaccia user-friendly con funzioni analitiche predefinite, grafici, widget KPI, tabelle pivot e dashboard personalizzate
Contiene fornitori di software e oltre 100 connettori predefiniti con soluzione BI integrata
Aumenta l’accessibilità per gli utenti non tecnici
Presenza di portali BI in white-label nel software di analisi dei Big Data di Zoho
Consente l’analisi aumentata utilizzando NLP, AI e ML

Cloudera

Caratteristiche

Adatto alle aziende con soluzioni di cloud ibrido
Indicato per le aziende che necessitano di informazioni in tempo reale per monitorare e rilevare i dati
Può sviluppare e addestrare modelli di dati
Economico in quanto consente di avviare e terminare cluster di dati
Integrazione con piattaforme come Google Cloud, AWS e Microsoft Azure
Precisione nel punteggio e nel servizio dei modelli
Prestazioni efficienti

RapidMiner

Caratteristiche

Offre accesso a più di 40 tipi di file, come ARFF e SAS, tramite URL
Semplifica la convalida e la valutazione mostrando contemporaneamente più risultati
Consente di accedere a servizi di archiviazione cloud come Dropbox e AWS
In grado di gestire metodi di gestione dei dati multipli
Richiede un’interfaccia grafica
Esegue filtraggio, unione, unione e aggregazione dei dati, insieme a report e notifiche
In grado di elaborazione remota dell’analisi
Integrazione con database interni
Esegue analisi predittiva e costruisce, addestra e convalida modelli predittivi
Archivia dati in streaming per numerosi database

OpenRefine

Caratteristiche

Facilità d’uso e importazione di dati in diversi formati
Veloce e consente l’associazione istantanea e l’estensione dei dataset con diversi servizi web
Offre opzioni per gestire celle con valori multipli
Consente di eseguire operazioni avanzate sui dati utilizzando il linguaggio di espressione Refine
Permette l’etichettatura delle estrazioni per l’identificazione automatica e facile dei temi

Kylin

Caratteristiche

Uno degli strumenti di analisi dei big data che consente di gestire l’analisi dei dati multidimensionali
In grado di eseguire il precaricamento di cubi OLAP per accelerare l’analisi
Utilizza l’interfaccia ANSI SQL
Ofrre un’integrazione semplice con strumenti BI come Power BI e Tableau

Samza

Caratteristiche

Progettato con capacità di tolleranza ai guasti per la consegna rapida in caso di problemi di sistema
Viene eseguito automaticamente come libreria integrata nelle applicazioni Scala e Java
Fornisce interazione integrata con piattaforme come Kafka e Hadoop

Lumify

Caratteristiche

Facilità di scalabilità
Alta sicurezza
Basato su cloud
Integrazione con AWS
Software open-source
Sviluppi e miglioramenti costanti

Trino

Caratteristiche

Curato per esecuzione di query batch a lungo termine e analisi ad hoc
Facile integrazione con strumenti BI come Power BI e Tableau
Può raccogliere dati da più fonti

MongoDB

Caratteristiche

Scritto in
In grado di gestire diversi tipi di documenti, consentendo quindi flessibilità
Può estrarre dati da Master
Consente il backup
Consente un facile archiviazione dei file senza interferire con lo stack
Archiviazione dei dati in diverse forme come stringhe, array, interi, booleani e oggetti
L’indicizzazione aumenta la qualità della ricerca
In grado di eseguire su diversi server
Effettua duplicazione dei dati per bilanciare il carico durante guasti tecnici

Leggi anche: Scopri le differenze tra Data Science e Big Data qui

Fattori da Considerare nella Scelta dei Software per Big Data

Comprensione degli Obiettivi Aziendali: Gli strumenti devono essere in grado di gestire le esigenze attuali e future, come la gestione, l’elaborazione e la memorizzazione dei dati. Identifica gli obiettivi analitici basati sulla quantità e successivamente scegli le piattaforme Big Data compatibili con la visualizzazione dei Big Data
Costo: Ricerca il costo dello strumento scelto. Include l’analisi di tutte le spese, come le iscrizioni, le funzionalità aggiuntive e il costo per l’espansione o la distribuzione tra le risorse dell’azienda
Interfaccia: Deve essere facilmente gestita e compresa dai membri dello staff senza richiedere competenze tecniche
Funzionalità Avanzate: Deve essere in grado di gestire funzionalità complesse, previsioni e l’elaborazione dei dati. Deve gestire situazioni complicate
Integrazione: L’integrazione è essenziale quando si utilizzano più software specifici per il tuo settore e la tua azienda. L’importazione ed esportazione manuale dei dati riduce l’efficienza e richiede tempo
Scalabilità: Lo strumento deve tenere il passo con la crescita dell’azienda. Consente un vantaggio competitivo e favorisce decisioni rapide
Sicurezza: La privacy e la sicurezza sono opzioni non negoziabili per proteggere i dati e la reputazione dell’azienda. Devono essere rispettate in tutti i processi, livelli e sistemi

Conclusione

In conclusione, l’utilizzo di software per big data è fondamentale per le aziende per guidare la loro crescita nel panorama odierno basato sui dati. Con molte opzioni disponibili sul mercato, la scelta dello strumento giusto può essere sfidante. Tuttavia, questo articolo semplifica il processo decisionale evidenziando le caratteristiche chiave di 15 importanti strumenti per big data.

Sfruttando la potenza degli strumenti per il big data, le aziende possono sbloccare preziose intuizioni, ottimizzare le operazioni, migliorare i processi decisionali e, in definitiva, stimolare la crescita complessiva. Pertanto, investire tempo ed energie per comprendere gli strumenti per il big data e selezionare quello più appropriato è imperativo per qualsiasi azienda che desideri sfruttare il potenziale delle strategie basate sui dati.

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Domande frequenti

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