「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」

Top 15 Big Data Software to Know in 2023

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原動力となるため、私たちは出会う膨大な情報を処理するための最新のツールにアクセスすることが重要です。しかし、数多くの選択肢があるため、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場合があります。

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、最新の情報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し、情報を元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、データ駆動の世界の課題に取り組み、ビジネスのフルポテンシャルを引き出すことができます。一緒にこの旅に出かけて、意思決定を革新することができるビッグデータサイエンス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、複雑さから、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、組織化のための高効率な技術を備えています。様々なソースから得られる構造化、半構造化、非構造化の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
バリュー
速度

なぜビッグデータソフトウェアと分析が必要なのですか？

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は以下の通りです：

記述的、予測的、指示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
さまざまなデータタイプの処理を容易にするため
組織に費用対効果の高い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
顧客体験の向上のため

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

市場で最も優れた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り、より高速かつ柔軟な処理が可能
Hadoop互換ファイルシステムの取り組みに特化
認証が必要であり、HTTPプロキシサーバーのセキュリティが高い
POSIXスタイルのファイルシステムから拡張属性をサポート
分析ニーズに特化して設計されています
さまざまなビッグデータツールとテクノロジーのセットが含まれています
小型のJBODや少数のディスクなど、より少ないハードウェアが必要
実装可能
小さなセグメントに保存することでスケーラビリティが向上

関連記事：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ために80の組み込み高レベル演算子を含む
クラスターモードで独立して機能することができる
Kubernetes、Apache Mesos、Hadoop YARN、Cloudでも独立して動作
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、データをストリーム処理し、SQLクエリを実行できる
Sparkストリーミングを介してリアルタイムのストリーミングが可能

Apache Kafka

特徴

簡単に
障害に対して耐性がある
ダウンタイムのリスクがない
大量のデータストリームを処理できる
データベースや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できる（出版やメッセージの購読）

Apache Storm

特徴

スケーラビリティに優れ、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
メッセージの喪失やクラスターノードの故障に関係なくデータ処理が可能で、すべてのタプルを処理します
1ノードあたり秒間100バイトのメッセージを100万個処理できる
ノードの障害時にも定期的な実行と自動再開が可能です。ユーザーシャットダウンまたは技術的な障害が発生するまで終了しません
オープンソースで高い柔軟性と堅牢性を備えたため、VoAGIと大規模な組織の両方に適しています
JVMまたはJava Virtual上で実行し、DAGまたは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実行します

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および回復します
任意のノードでデータの読み書きが可能です。異なるノード間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レプリケーションにより、ユーザーの遅延が減少します
組み込みの復元メカニズムとデータバックアップ
サードパーティからの特典、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 Interface）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
PythonまたはJavaで定義することができるタスクマップとリデューサによる言語のコンパイルまたはアセンブリを実行します
構造化データのみを管理およびクエリできます
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の機能を通じて魅力的な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Big Dataの視覚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などを備えたユーザーフレンドリーなインターフェース
組み込みの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を含みます
IT以外の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ポータルがあります
NLP、AI、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
データをモニタリングおよび検出するためのリアルタイムインサイトが必要な企業に適しています
データモデルを開発およびトレーニングできます
データクラスターのスピンアップと終了が可能で、コスト効果があります
Google Cloud、AWS、Microsoft Azureなどのプラットフォームとの統合性
モデルのスコアリングとサービングの正確性
効率的なパフォーマンス

RapidMiner

特徴

URLを介してARFFやSASなどの40種類以上のファイルにアクセスできます
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にアクセスできます
複数のデータ管理方法が可能です
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、通知などを実行します
リモート分析処理が可能です
インハウスデータベースとの統合性
予測分析を実行し、予測モデルを構築、トレーニング、検証します
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

異なる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、さまざまなウェブサービスと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式言語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

多次元のビッグデータ分析を処理する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を実行できる
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配信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対応が提供されている

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
常に開発と改善が行われている

Trino（トリノ）

特徴

長期のバッチクエリとアドホックな分析に対応した設計
Power BIやTableauなどのBIツールとの簡単な統合が可能
複数のデータソースをクエリで収集することができる

MongoDB（モンゴDB）

特徴

複数のタイプのドキュメントを保持することができ、柔軟性を提供
マスター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
インデックスの導入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バランスするためのデータの複製を実行

また、データサイエンスとビッグデータの違いについてはこちらを参照してください

ビッグデータソフトウェアを選ぶ際に考慮すべき要素

ビジネス目標の理解：ツールは現在および将来の要件を処理および保存できる必要があります。数量ベースの分析目標を認識し、それに対応できるビッグデータプラットフォームを選択します。
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、スケーリングアップや会社のリソース間の配分のためのコストなど、すべての費用を分析に含めます。
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扱えるようになっている必要があります。
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。
統合性：ドメインや会社に固有の複数のソフトウェアを使用する場合、統合が必要です。データの手動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。競争力を持たせ、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妥協できないオプションであり、データと会社の評判を保護するためにすべてのプロセス、レベル、システムで満たされる必要があります。

結論

まとめると、ビッグデータソフトウェアの使用は、企業が今日のデータ駆動型の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、この記事では、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、オペレーションを最適化すること、意思決定プロセスを向上させること、そして最終的には総合的な成長を推進することができます。そのため、異なるビッグデータツールを理解し、適切なツールを選ぶことは、データ駆動型戦略の潜在能力を引き出したいすべての企業にとって極めて重要です。

ビッグデータ分析と使用されるソフトウェアについてもっと学びたい場合は、私たちのBlackbelt plusプログラムが最適な選択肢です。プログラム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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