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盘点大数据分析的主要工具

作者: 数字化观察网 发布时间: 2021年04月30日 02:50:30

大数据时代的到来,可以说各行各业的发展都离不开大数据,大数据分析工具让企业能够从数据仓库获得更直观的信息,大数据也是企业的竞争优势之一。现在为了满足各种需求,大数据分析工具可谓是速遍地开花。在大数据这一概念和业务战略出现以来的这段时间,大数据分析工具不断呈现,他们的作用各异,有为企业节省时间和金钱的,有能够挖掘业务提高洞察力让企业更快创收的等等。面对如此多的大数据分析工具我们应该如何选择才能让企业数据得到合理和有效的利用呢?

盘点大数据分析的主要工具

其中许多工具一开始就像最初的大数据软件框架Hadoop那样是开源项目,但后来商业公司迅速涌现,为开源产品提供新工具或商业支持和开发。从中进行遴选可能很困难,尤其是许多大数据工具用途单一,而你可以用大数据处理许多不同的任务,所以你的分析工具箱会塞得满满当当。本文我们列出了市面上主要的大数据分析工具市面上主要的大数据分析工具。

一、大数据工具:数据存储和管理,大数据完全始于数据存储,也就是说始于大数据框架Hadoop。它是Apache基金会运行的一种开源软件框架,用于在大众化计算机集群上分布式存储非常大的数据集。很显然,由于大数据需要大量的信息,存储至关重要。但除了存储外,还需要某种方式将所有这些数据汇集成某种格式化/治理结构,从而获得洞察力。因此,大数据存储和管理是真正的基础――离开了它,分析平台一无是处。在一些情况下,这些解决方案还包括员工培训。

这个领域的大玩家包括:

1、Cloudera

实际上是增加了一些额外服务的Hadoop,你会需要它,因为大数据不容易搞。Cloudera的服务团队不仅可以帮助你构建大数据集群,还可以帮助培训你的员工,更好地访问数据。

2、MongoDB

MongoDB是最受欢迎的大数据数据库,因为它适用于管理经常变化的数据:非结构化数据,大数据常常是非结构化数据。

3、Talend

作为一家提供广泛解决方案的公司,Talend的产品围绕其集成平台而建,该平台集大数据、云、应用程序、实时数据集成、数据准备和主数据管理于一体。

二、大数据工具:数据清理

当下,数据可能来自任何地方:移动、物联网和社交媒体,数据清理显得更为必要。并非所有这些数据都可以轻松“清理”以获得洞察力,因此优秀的数据清理工具极其重要。实际上,在未来几年,预计经过有效清理的数据会是可接受的大数据系统与真正出色的大数据系统之间的竞争优势。

在你真正处理数据以获取洞察力之前,需要清理和转换数据,转换成可远程搜索的内容。大数据集往往是非结构化、无组织的,因此需要某种清理或转换。

1、OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的开源工具,通过删除重复项、空白字段及??其他错误来清理凌乱的数据。它是开源的,但有一个相当大的社区可提供帮助。

2、DataCleaner

与OpenRefine一样,DataCleaner可将半结构化数据集转换成数据可视化工具可以读取的干净可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。

3、微软Excel

说真的,Excel有其用途。你可以从各种数据源导入数据。Excel在手动数据输入和复制/粘贴操作方面特别有用。它能消除重复项,查找和替换内容,检查拼写,还有用于转换数据的许多公式。但Excel很快陷入困境,不适合庞大数据集。

三、大数据工具:数据挖掘

一旦数据经过清理和准备,你可以通过数据挖掘开始搜索数据了。这时你执行这个实际的过程:发现数据、做出决定和进行预测。数据挖掘是大数据流程的真正核心。数据挖掘解决方案通常底层很复杂,但竭力提供一种外观漂亮、对用户友好的用户界面,说起来容易做起来难。数据挖掘工具面临的另一个挑战是:它们确实需要人来编制查询,所以数据挖掘工具的好坏取决于使用它的专业人员。

1、RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的预测分析工具,有着对用户友好的可视化界面,这意味着你没必要编写代码即可运行分析产品。

2、IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五个数据挖掘产品的套件,面向企业级高级分析。另外IBM的服务和咨询首屈一指。

3、Teradata

Teradata为数据仓库、大数据和分析以及营销等应用提供端到端解决方案。这一切意味着贵公司可以真正成为数据驱动的公司,另外还有商业服务、咨询、培训和支持。

四、大数据工具:数据可视化

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