2023年に知っておくべきトップ15のビッグデータソフトウェア

2023年のトップ15のビッグデータソフトウェア

はじめに

今日の急速に進化する世界では、データが意思決定とビジネスの成長の推進力となっているため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最先端のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くのオプションがあるため、完璧なビッグデータソフトウェアを見つけるのには多くの時間と労力がかかることがあります。

そのため、私たちはこの重要なプロセスで貴重な支援を提供することの重要性を理解しています。私たちの目標は、最新の洞察力と厳選された必須のビッグデータツールのリストを提供することで、情報を基にした意思決定を行えるようにすることです。

これらのリソースと推奨事項を活用することで、データ駆動型の世界の課題に取り組み、ビジネスの可能性を最大限に引き出すことができます。一緒にこの旅に乗り出し、意思決定を革新する可能性のあるビッグデータ科学ツールの領域を探索しましょう。

ビッグデータとは何ですか？

その巨大なサイズ、多様性、複雑さにより、それはビッグデータと呼ばれるようになりました。ビッグデータは、取得、処理、輸送、組織化における高い効率と技術を示しています。それは、数多くのソースから得られた構造化、半構造化、非構造化データで構成されています。ビッグデータには以下の5つのVが含まれます：

多様性
真実性
ボリューム
価値
速度

なぜビッグデータソフトウェアと分析を使用するのですか？

以下は、ビッグデータソフトウェアと分析を使用する一般的な理由です：

記述的、予測的、規定的な分析でデータの使用を活用するため
大量のデータを処理するため
リアルタイムの更新と分析のため
さまざまなデータ型の処理を容易にするため
組織に対する費用効果のあるソリューションを提供するため
意思決定の向上のため
競争力の向上のため
顧客エクスペリエンスの向上のため

トップ15のビッグデータソフトウェアのリスト

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

市場でのベストビッグデータソフトウェア

Apache Hadoop

特徴

分散データ処理による高速性と柔軟性の実現
Hadoop互換ファイルシステムへの特化した取り組み
認証が必要なため、HTTPプロキシサーバーのセキュリティが向上
POSIXスタイルのファイルシステムからの拡張属性のサポート
分析ニーズに特化した設計
さまざまなビッグデータツールと技術のセットを含む
小型のJBODや少数のディスクなどのハードウェアが少なくて済む
実装可能な
小さなセグメントにストレージすることでスケーラビリティが向上

また、以下も参照してください：Hadoopとビッグデータの完全ガイド

Apache Spark

特徴

使いやすい
メモリが100倍、ストレージが10倍向上
Sparkビッグデータを選択する理由として、80の組み込みの高レベルオペレータを含む
クラスターモードで独立して動作可能
Kubernetes、Apache Mesos、Hadoop YARN、Cloudでも独立して動作可能
グラフアルゴリズムや機械学習を含む複雑な分析をサポートし、データをストリーミングしてSQLクエリを実行できる
Sparkストリーミングを介したリアルタイムストリーミングが可能

Apache Kafka

特徴

簡単
障害耐性
ダウンタイムのリスクなし
大量のデータストリームを処理できる
データベースとマスターの障害に耐えるよう設計されている
一度に大量の処理が可能（パブリッシングやメッセージの購読時）

Apache Storm

特徴

高いスケーラビリティとシンプルなインターフェースでリアルタイムデータ処理が可能
メッセージの損失やクラスターノードの障害に関係なくデータ処理が可能であり、すべてのタプルを処理します
ノードごとに秒間100万個の100バイトメッセージを処理できる
ノードの障害時にも定期的に実行し、自動的に再開できます。ユーザーによるシャットダウンまたは技術的な障害がない限り終了しません
オープンソースで柔軟性と堅牢性が高いため、VoAGIおよび大規模な組織に適しています
JVMまたはJava仮想マシンで実行でき、DAG（Direct Acrylic Graph Topology）をサポートしています
処理時間の改善と低レイテンシー。各ユニットを少なくとも1回処理します
クラスターのデバイスを使用して並列計算を行います

Apache Cassandra

特徴

ユーザーフレンドリーなクエリ言語により、リレーショナルデータベースからCassandraへの移行が容易です
ノードの障害を検出して回復します
任意のノードでデータの読み取りと書き込みが可能です。異なるノードでのデータの複製によりデータの損失を防ぎます
複数のデータセンター間でのデータのレプリケーションによりユーザーの遅延を減らします
組み込みの復元メカニズムとデータのバックアップ
サードパーティーからの特典、契約、サービス、合意を提供します
すべてのデータ形式をサポートし、必要に応じて変更できます
高速なストレージとデータ処理

Apache Hive

特徴

JDBC（Java Database Connectivity）インターフェースを提供し、SQLをサポートしてインタラクションとデータモデリングを行います
タスクマップとリデューサーによる言語のコンパイルまたはアセンブリを実行し、PythonまたはJavaでそれらを定義することも可能です
構造化データの管理とクエリが可能です
Map Reduceプログラミングの複雑さを回避します

Zoho Analytics

特徴

ドラッグアンドドロップ機能を使用して興味深いダッシュボードとレポートを作成できます
サマリービューなどの興味深いビッグデータの可視化オプションも提供します
プリビルトの分析関数、チャート、KPIウィジェット、ピボットテーブル、カスタムテーマのダッシュボードが備わったユーザーフレンドリーなインターフェース
埋め込みBIソリューションを備えたソフトウェアベンダーや100以上の既製のコネクタが含まれています
非ITユーザーのアクセシビリティを向上させます
Zoho Big Data AnalyticsソフトウェアにはホワイトラベルのBIポータルが存在します
NLP、AI、およびMLを使用した拡張分析が可能です

Cloudera

特徴

ハイブリッドクラウドソリューションを必要とする企業に適しています
リアルタイムの洞察を提供し、データの監視と検出が必要な企業に適しています
データモデルの開発とトレーニングが可能です
データクラスターのスピンアップと終了が可能で、コスト効果的です
Google Cloud、AWS、Microsoft Azureなどのプラットフォームとの統合が可能です
モデルのスコアリングと提供の正確性
効率的なパフォーマンス

RapidMiner

特徴

ARFFやSASなど40種類以上のファイルへのアクセスをURL経由で提供します
複数の結果を同時に表示することで検証と評価を容易にします
DropboxやAWSなどのクラウドストレージ施設へのアクセスが可能です
複数のデータ管理方法に対応しています
GUIが必要です
データのフィルタリング、マージ、結合、集計、レポート、通知などの処理を行います
リモート分析処理が可能です
社内データベースとの統合が可能です
予測分析を行い、予測モデルの構築、トレーニング、検証を行います
ストリーミングデータを複数のデータベースに保存します

OpenRefine（オープンリファイン）

特徴

様々な形式での簡単な使いやすさとデータのインポート
迅速で、異なるウェブサービスとのデータセットのリンクや拡張が即座に可能
複数の値を持つセルの処理オプションを提供
Refine Expression Languageを使用して高度なデータ操作を実行できる
トピックの自動的で簡単な識別のための抽出のラベリングが可能

Kylin（カイリン）

特徴

マルチ次元のビッグデータ分析を扱うことができるビッグデータ分析ツールの一つ
分析を加速するためにOLAPキューブの事前計算が可能
ANSI SQLインターフェースを使用
Power BIやTableauなどのBIツールとの簡単な統合を提供

Samza（サムザ）

特徴

システムの障害からの迅速なデリバリーのための耐障害性を備えた設計
ScalaやJavaアプリケーションで埋め込みライブラリとして自動的に実行される
KafkaやHadoopなどのプラットフォームとの組み込みインタラクションの提供

Lumify（ルミファイ）

特徴

簡単なスケーラビリティ
高いセキュリティ
クラウドベースで構成されている
AWSとの統合が可能
オープンソースソフトウェア
継続的な開発と改善

Trino（トリノ）

特徴

長期間のバッチクエリとアドホックな分析に適した設計
Power BIやTableauなどのBIツールとの簡単な統合
複数のデータソースをクエリに組み込むことができる

MongoDB（モンゴディービー）

特徴

多様な種類のドキュメントを保持できるため、柔軟性がある
マスタからデータを抽出できる
バックアップが可能
スタックに干渉せずに簡単なファイルストレージが可能
文字列、配列、整数、ブール値、オブジェクトなど、さまざまな形式でデータを保存できる
インデックス作成により検索の品質が向上
異なるサーバー上で実行可能
技術的な障害時に負荷を均衡させるためのデータの複製を実行

他にも読む: データサイエンスとビッグデータの違いをここで見つけてください

ビッグデータソフトウェアを選ぶ際の考慮事項

ビジネス目標の理解: ツールは現在と将来の要件を処理できる必要があります。データの処理や保存などの要件に適したビッグデータプラットフォームを選択するために、数量ベースの分析目標を認識します。
コスト: 選択したツールのコストを調査します。会員費、追加機能、スケーリングや会社のリソース間での配布など、すべての経費を分析します。
インターフェース: 技術的な専門知識を必要とせずにスタッフが簡単に操作できるインターフェースである必要があります。
高度な機能: 複雑な機能、予測、データ処理が可能である必要があります。複雑なデータを処理できる能力が必要です。
統合性: ドメインや会社に特化した複数のソフトウェアを使用する際には統合性が重要です。データの手動でのインポートやエクスポートは効率を低下させ、時間がかかります。
スケーラビリティ: ツールは会社の成長に追従する必要があります。競争力を持ち、迅速な意思決定を補完します。
セキュリティ: プライバシーとセキュリティはデータと会社の評判を保護するために妥協できないオプションです。すべてのプロセス、レベル、システムで満たされる必要があります。

結論

結論として、ビッグデータソフトウェアを使用することは、企業が今日のデータ駆動型のビジネス環境で成長するために重要です。市場には多くの選択肢があり、適切なツールを選ぶことは難しいかもしれません。しかし、この記事は15の優れたビッグデータツールの主な特徴を強調することで、意思決定を簡素化しています。

ビッグデータツールの力を活用することで、企業は貴重な洞察を得ること、業務を最適化すること、意思決定プロセスを向上させること、そして最終的には全体的な成長を推進することができます。したがって、異なるビッグデータツールを理解し、適切なツールを選択するために時間と労力を投資することは、データ駆動型戦略の潜在能力を引き出すために重要です。

ビッグデータ分析と使用されるソフトウェアについてさらに学びたい場合は、当社のBlackbelt plusプログラムが最適な選択肢です。プログラムの詳細はこちらでご確認ください。

よくある質問

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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