10 أدوات تحليلات البيانات الضخمة الأكثر شيوعًا
نظرًا لتزايد وتيرة التكنولوجيا ، يتزايد الطلب على تتبع البيانات بسرعة. اليوم ، يتم إنشاء ما يقرب من 2.5 كوينتيليون بايت من البيانات على مستوى العالم ولا فائدة منها حتى يتم فصل هذه البيانات في بنية مناسبة. لقد أصبح من الضروري للشركات الحفاظ على الاتساق في الأعمال التجارية من خلال جمع بيانات ذات مغزى من السوق اليوم ، ولهذا ، كل ما يتطلبه الأمر هو أداة تحليل البيانات الصحيحة ومحلل بيانات محترف لفصل كمية هائلة من البيانات الأولية التي من خلالها يمكن للشركة اتخاذ النهج الصحيح.
10-الأكثر شعبية-أدوات-تحليلات البيانات الكبيرة
هناك المئات من أدوات تحليل البيانات المتوفرة في السوق اليوم ، لكن اختيار الأداة المناسبة سيعتمد على احتياجات عملك وأهدافك وتنوعاتك للحصول على الأعمال في الاتجاه الصحيح. الآن ، دعنا نتحقق من أفضل 10 أدوات تحليل في البيانات الضخمة.
- أباتشي هادوب
إنه نظام أساسي مفتوح المصدر يعتمد على جافا ويتم استخدامه لتخزين البيانات الضخمة ومعالجتها. إنه مبني على نظام عنقودي يسمح للنظام بمعالجة البيانات بكفاءة والسماح للبيانات بالتوازي. يمكنه معالجة البيانات المهيكلة وغير المهيكلة من خادم واحد إلى أجهزة كمبيوتر متعددة. تقدم Hadoop أيضًا دعمًا عبر الأنظمة الأساسية لمستخدميها. تعد اليوم أفضل أداة لتحليل البيانات الضخمة وتستخدم بشكل شائع من قبل العديد من عمالقة التكنولوجيا مثل Amazon و Microsoft و IBM وما إلى ذلك.
ميزات Apache Hadoop:
مجاني للاستخدام ويقدم حل تخزين فعال للشركات.
يوفر وصولاً سريعًا عبر HDFS (نظام الملفات الموزعة Hadoop).
مرن للغاية ويمكن تنفيذه بسهولة باستخدام MySQL و JSON.
قابل للتطوير بدرجة كبيرة حيث يمكنه توزيع كمية كبيرة من البيانات في أجزاء صغيرة.
إنه يعمل على أجهزة سلعة صغيرة مثل JBOD أو مجموعة من الأقراص.
- كاساندرا
APACHE Cassandra هي قاعدة بيانات NoSQL موزعة مفتوحة المصدر تُستخدم لجلب كميات كبيرة من البيانات. إنها واحدة من أكثر الأدوات شيوعًا لتحليل البيانات وقد أشادت بها العديد من شركات التكنولوجيا نظرًا لقابليتها العالية للتوسع وتوافرها دون المساس بالسرعة والأداء. إنه قادر على تقديم آلاف العمليات كل ثانية ويمكنه التعامل مع بيتابايت من الموارد دون أي توقف تقريبًا. تم إنشاؤه بواسطة Facebook مرة أخرى في عام 2008 وتم نشره للجمهور.
ميزات أباتشي كاساندرا:
مرونة تخزين البيانات: وهي تدعم جميع أشكال البيانات ، أي المهيكلة وغير المهيكلة وشبه المهيكلة ، وتسمح للمستخدمين بالتغيير حسب احتياجاتهم.
نظام توزيع البيانات: سهولة توزيع البيانات بمساعدة نسخ البيانات على مراكز بيانات متعددة.
المعالجة السريعة: تم تصميم Cassandra للعمل على أجهزة سلعية فعالة ، كما توفر تخزينًا سريعًا ومعالجة البيانات.
تحمل الخطأ: اللحظة ، إذا فشلت أي عقدة ، فسيتم استبدالها دون أي تأخير.
- Qubole
إنها أداة بيانات ضخمة مفتوحة المصدر تساعد في جلب البيانات في قيمة سلسلة باستخدام التحليل المخصص في التعلم الآلي. Qubole عبارة عن منصة بحيرة بيانات تقدم خدمة شاملة مع تقليل الوقت والجهد المطلوبين في نقل خطوط أنابيب البيانات. إنه قادر على تكوين خدمات سحابة متعددة مثل AWS و Azure و Google Cloud. إلى جانب ذلك ، فهو يساعد أيضًا في خفض تكلفة الحوسبة السحابية بنسبة 50٪.
ميزات Qubole:
يدعم عملية ETL: يسمح للشركات بترحيل البيانات من مصادر متعددة في مكان واحد.
إحصاءات في الوقت الفعلي: تراقب أنظمة المستخدم وتسمح لهم بمشاهدة الإحصاءات في الوقت الفعلي
التحليل التنبئي: يقدم Qubole تحليلًا تنبؤيًا حتى تتمكن الشركات من اتخاذ الإجراءات وفقًا لاستهداف المزيد من عمليات الاستحواذ.
نظام أمان متقدم: لحماية بيانات المستخدمين في السحابة ، يستخدم Qubole نظام أمان متقدمًا ويضمن أيضًا حماية أي انتهاكات مستقبلية. إلى جانب ذلك ، يسمح أيضًا بتشفير البيانات السحابية من أي تهديد محتمل.
- إكسبلنتي
إنها أداة لتحليل البيانات لبناء خط أنابيب بيانات باستخدام الحد الأدنى من الرموز فيه. يقدم مجموعة واسعة من الحلول للمبيعات والتسويق والدعم. بمساعدة واجهته الرسومية التفاعلية ، فإنه يوفر حلولًا لـ ETL و ELT وما إلى ذلك. أفضل جزء من استخدام Xplenty هو الاستثمار المنخفض في الأجهزة والبرامج ويقدم الدعم عبر البريد الإلكتروني والدردشة والاجتماعات الهاتفية والافتراضية. Xplenty عبارة عن منصة لمعالجة البيانات من أجل التحليلات عبر السحابة وفصل جميع البيانات معًا.
ميزات Xplenty:
Rest API: يمكن للمستخدم فعل أي شيء من خلال تطبيق Rest API
المرونة: يمكن إرسال البيانات وسحبها إلى قواعد البيانات والمستودعات وفريق المبيعات.
أمان البيانات: يوفر تشفير SSL / TSL والنظام الأساسي قادر على التحقق من الخوارزميات والشهادات بانتظام.
النشر: يوفر تطبيقات تكامل لكل من السحابة وداخل الشركة ويدعم النشر لدمج التطبيقات عبر السحابة.
- شرارة
APACHE Spark هو إطار عمل آخر يستخدم لمعالجة البيانات وأداء العديد من المهام على نطاق واسع. يتم استخدامه أيضًا لمعالجة البيانات عبر أجهزة كمبيوتر متعددة بمساعدة توزيع الأدوات. يستخدم على نطاق واسع بين
المحللون لأنه يوفر واجهات برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام توفر طرقًا سهلة لسحب البيانات كما أنها قادرة على التعامل مع عدة بيتابايت من البيانات أيضًا. في الآونة الأخيرة ، حققت Spark رقمًا قياسيًا في معالجة 100 تيرابايت من البيانات في 23 دقيقة فقط مما حطم الرقم القياسي العالمي السابق لـ Hadoop (71 دقيقة). هذا هو السبب الذي يجعل عمالقة التكنولوجيا الكبيرة يتجهون نحو الشرارة الآن وهو مناسب للغاية لـ ML و AI اليوم.
ميزات أباتشي سبارك:
سهولة الاستخدام: يسمح للمستخدمين بالتشغيل بلغتهم المفضلة. (جافا ، بايثون ، إلخ.)
المعالجة في الوقت الفعلي: يمكن لـ Spark التعامل مع البث في الوقت الفعلي عبر Spark Streaming
مرن: يمكن تشغيله على Mesos أو Kubernetes أو السحابة.
- مونجو دي بي
ظهرت في دائرة الضوء في عام 2010 ، وهي عبارة عن نظام أساسي مجاني مفتوح المصدر وقاعدة بيانات موجهة للمستندات (NoSQL) تُستخدم لتخزين كمية كبيرة من البيانات. تستخدم المجموعات والمستندات للتخزين وتتكون وثيقتها من أزواج ذات قيمة رئيسية والتي تعتبر وحدة أساسية من Mongo DB. إنه شائع جدًا بين المطورين نظرًا لتوفره للغات متعددة البرمجة مثل Python و Jscript و Ruby.
ميزات Mongo DB:
مكتوب بلغة C ++: إنها قاعدة بيانات بدون مخطط ويمكن أن تحتوي على أنواع مختلفة من المستندات بداخلها.
يبسط Stack: بمساعدة mongo ، يمكن للمستخدم تخزين الملفات بسهولة دون أي إزعاج في المكدس.
النسخ المتماثل الرئيسي والعبد: يمكنه كتابة / قراءة البيانات من السيد ويمكن استدعاؤه مرة أخرى للنسخ الاحتياطي.
- أباتشي ستورم
العاصفة هي أداة قوية وسهلة الاستخدام تُستخدم لتحليلات البيانات ، خاصة في الشركات الصغيرة. أفضل جزء في العاصفة هو أنه لا يحتوي على حاجز لغوي (برمجة) فيه ويمكنه دعم أي منها. لقد تم تصميمه للتعامل مع مجموعة كبيرة من البيانات بطريقة التسامح مع الأخطاء وطرق قابلة للتطوير أفقيًا. عندما نتحدث عن معالجة البيانات في الوقت الفعلي ، يتصدر Storm الرسم البياني بسبب نظام معالجة البيانات الضخمة الموزع في الوقت الفعلي ، والذي يستخدم اليوم العديد من عمالقة التكنولوجيا APACHE Storm في نظامهم. بعض الأسماء البارزة هي Twitter و Zendesk و NaviSite وما إلى ذلك.
ملامح العاصفة:
معالجة البيانات: تقوم العاصفة بمعالجة البيانات حتى إذا تم فصل العقدة
قابلية عالية للتوسع: تحافظ على زخم الأداء حتى لو زاد الحمل
السرعة: سرعة APACHE Storm لا تشوبها شائبة ويمكنها معالجة ما يصل إلى مليون رسالة من 100 بايت على عقدة واحدة.
- SAS
تعد اليوم واحدة من أفضل الأدوات لإنشاء النمذجة الإحصائية التي يستخدمها محللو البيانات. باستخدام SAS ، يمكن لعالم البيانات استخراج البيانات أو إدارتها أو استخراجها أو تحديثها في متغيرات مختلفة من مصادر مختلفة. يسمح النظام التحليلي الإحصائي أو SAS للمستخدم بالوصول إلى البيانات بأي تنسيق (جداول SAS أو أوراق عمل Excel). إلى جانب ذلك ، فإنه يوفر أيضًا منصة سحابية لتحليلات الأعمال تسمى SAS Viya وأيضًا للحصول على قبضة قوية على AI & ML ، فقد أدخلوا أدوات ومنتجات جديدة.
ميزات SAS:
لغة برمجة مرنة: فهي توفر بناء جملة سهل التعلم ولديها أيضًا مكتبات واسعة تجعلها مناسبة لغير المبرمجين.
تنسيق البيانات الضخمة: يوفر دعمًا للعديد من لغات البرمجة التي تتضمن أيضًا SQL ويحمل القدرة على قراءة البيانات من أي تنسيق.
التشفير: يوفر أمانًا شاملاً مع ميزة تسمى SAS / SECURE.
- بيانات باين
Datapine هو تحليل يستخدم في BI وقد تم تأسيسه في عام 2012 (برلين ، ألمانيا). في فترة زمنية قصيرة ، اكتسبت شعبية كبيرة في عدد من البلدان وهي تستخدم بشكل أساسي لاستخراج البيانات (للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تجلب البيانات للمراقبة الدقيقة). بمساعدة تصميم واجهة المستخدم المحسّن ، يمكن لأي شخص زيارة البيانات والتحقق منها وفقًا لمتطلباته والعرض في 4 فئات أسعار مختلفة ، بدءًا من 249 دولارًا في الشهر. إنهم يقدمون لوحات معلومات حسب الوظائف والصناعة والمنصة.
ميزات داتابين Datapine:
الأتمتة: لتقليل المطاردة اليدوية ، يقدم datapine مجموعة واسعة من أدوات مساعد AI وأدوات ذكاء الأعمال.
الأداة التنبؤية: يوفر datapine تحليلات تنبؤية / تنبؤية باستخدام البيانات التاريخية والحالية ، ويستمد النتيجة المستقبلية.
إضافة: يوفر أيضًا عناصر واجهة مستخدم سهلة الاستخدام ، وتحليلات واكتشافات مرئية ، وإعداد تقارير مخصصة ، وما إلى ذلك.
- عامل منجم سريع
إنها أداة تصميم سير عمل مرئية مؤتمتة بالكامل تستخدم لتحليلات البيانات. إنه نظام أساسي لا يحتوي على تعليمات برمجية ولا يُطلب من المستخدمين رمز فصل البيانات. اليوم ، يتم استخدامه بكثافة في العديد من الصناعات مثل تكنولوجيا التعليم والتدريب والبحث وما إلى ذلك. على الرغم من أنه نظام أساسي مفتوح المصدر ، إلا أنه يحتوي على قيود تتمثل في إضافة 10000 صف بيانات ومعالج منطقي واحد. بمساعدة Rapid Miner ، يمكن للمرء بسهولة نشر نماذج ML على الويب أو الهاتف المحمول (فقط عندما تكون واجهة المستخدم جاهزة لجمع الأرقام في الوقت الفعلي).
ميزات Rapid Miner:
إمكانية الوصول: تتيح للمستخدمين الوصول إلى أكثر من 40 نوعًا من الملفات (SAS و ARFF وما إلى ذلك) عبر URL
التخزين: يمكن للمستخدمين الوصول إلى مرافق التخزين السحابي مثل AWS وصندوق الإسقاط
التحقق من صحة البيانات: يتيح عامل التعدين السريع العرض المرئي لنتائج متعددة في التاريخ من أجل تقييم أفضل.
خاتمة
كانت البيانات الضخمة في دائرة الضوء خلال السنوات القليلة الماضية وستستمر في الهيمنة على السوقفي كل قطاع تقريبًا لكل حجم سوق. يزدهر الطلب على البيانات الضخمة بمعدل هائل وتتوفر أدوات كثيرة في السوق اليوم ، كل ما تحتاجه هو النهج الصحيح واختيار أفضل أداة لتحليل البيانات وفقًا لمتطلبات المشروع.
