2022 年ベスト 10 のビッグデータ分析ツール

ビッグ データ分析ツールは、データ セットへの洞察を提供します。データは、さまざまなビッグ データ クラスターから収集されます。このツールは、企業がデータの傾向を理解し、パターンとその複雑さを作成し、データをわかりやすいデータ視覚化に変換するのに役立ちます。

ビッグデータは雑然としているため、ビジネスのパフォーマンスを理解し、顧客の洞察を得るには、分析ツールが非常に重要です。オンラインで利用できるデータ分析ツールは多数あるため、この記事は洞察を得て、最適なビッグデータ分析ツールを選択するのに役立ちます。

2022 年ビッグデータ分析ツール トップ 10

大小を問わず、あらゆるビジネスに最適で強力なビッグデータ分析ツールを 10 個ご紹介します。続きを読む

ナイフ

KNIME (Konstanz Information Miner) は 2004 年 1 月に開発されました。このツールは、コンスタンツ大学の数人のソフトウェア エンジニアによって設計されました。これは、ビジュアル プログラミングを介してデータを検査および設計できる、オープン ソース (無料) のビッグ データ分析ツールです。モジュラー データ パイプライン コンセプトの助けを借りて、KNIME は機械学習とデータ マイニングのためのさまざまなコンポーネントを統合できます。

KNIME の使用

KNIME がリストに含まれる最大の理由の 1 つは、そのドラッグ アンド ドロップ オプションです。 KNIME を使用すると、コードのブロックを記述する必要はありません。アクティビティ間の接続ポイントをドラッグ アンド ドロップするだけです。ビッグ データ分析ツールは、さまざまなプログラミング言語をサポートしています。ツールの機能を拡張して、化学データ、Python、R、およびテキスト マイニングを分析することもできます。

ただし、データの視覚化に関しては、このツールには限界があります。

結論として、KNIME Analytics は、データを最大限に活用するのに役立つ最高のソリューションの 1 つです。 KNIME には、1000 を超えるモジュールとすぐに実行できる例があります。ここでも、データ サイエンティストに役立つ統合ツールと高度なアルゴリズムの武器庫が含まれています。

スパーク

Apache Spark は、リスト内のもう 1 つの優れたビッグ データ分析ツールであり、並列アプリの設計を支援する 80 を超えるハイエンド オペレーターを提供します。 Spark は、さまざまな組織で大規模なデータセットを分析するために使用されています。

強力な処理エンジンにより、Spark は大規模なデータを迅速に処理できます。 Hadoop クラスターでアプリをメモリで 100 倍、ディスクで 10 倍高速に実行できます。このツールは完全にデータ サイエンスに基づいているため、データ サイエンスを簡単にサポートできます。 KNIME と同様に、Spark も機械学習とデータ パイプライン モデルの開発に役立ちます。

Spark には、マシン アルゴリズムの動的グループを提供する MLib と呼ばれるライブラリが含まれています。これらのアルゴリズムは、クラスタリング、フィルタリング、共同、回帰、分類などのデータ サイエンスに使用できます。

最後に、Apache Spark

• Hadoop クラスタでのソフトウェアの実行を支援
• ライティングの高速処理を提供
• 複雑な分析をサポート
• Hadoop とその既存のデータに対応
• Python、Scala、Java の組み込み API を提供

R プログラミング

R は、データ モデリングと統計に広く使用されている最高のビッグ データ分析ツールの 1 つです。 R は簡単にデータを処理し、さまざまな方法で表示できます。結果、パフォーマンス、データの容量など、多くの点でSASよりも優れています。 R は、MacOS、Windows、UNIX などのさまざまなプラットフォームをコンパイルしてサポートします。適切に分類された 11,556 個のパッケージが含まれています。 R は、ユーザーの要件に応じてパッケージを自動的にセットアップするソフトウェアも提供します。ここでも、ビッグデータでコンパイルできます。

R は、C、Fortran、R の 3 つの異なるプログラミング言語で記述されています。プログラミング言語である R は、オープン ソース ソフトウェア環境をサポートしているため、データ分析用の統計ソフトウェアを開発する多くのデータ マイナーに好まれています。拡張性と使いやすさにより、R の人気は最近急激に高まっています。

R プログラミングは、非線形および線形モデリング、クラスタリング、分類、時系列分析、および従来の統計テストを含むグラフィカルおよび統計手法も提供します。

機能:

• 簡単なデータ処理と優れたストレージ機能
• 配列または行列を計算できる別の演算子を提供します
• データ分析に使用できるさまざまなビッグデータ ツールの一貫したコレクションを提供します
• 画面上またはハードコピーとして表示されるグラフィック機能を提供します

才能

Talend は、データ駆動型の企業向けに設計された、最先端のオープン ソース ビッグ データ分析ツールの 1 つです。 Talend のユーザーは、どこでも任意の速度で接続できます。 Talend の最大のメリットの 1 つは、大規模なデータ スケールで接続できることです。 5 倍速く、1/5 のコストでタスクを実行します。

このツールの目的は、ビッグ データの統合を簡素化および自動化することです。 Talend のグラフィカル ウィザードは、ネイティブ コードを生成します。このソフトウェアは、マスター データ管理、ビッグ データ統合、データ品質の検証も可能にします。

機能:

• 大規模データ プロジェクトの処理速度を向上
• ビッグデータの ELT と ETL を簡素化
• MapReduce と Spark を介して簡素化します。ネイティブ コードを提供します
• 自然言語処理と機械学習をサポートします。よりスマートなデータ品質につながります
• ビッグデータ プロジェクトを加速するアジャイル DevOps
• すべての DevOps プロセスを促進する

NodeXL

NodeXL は、ネットワークと関係のインテリジェントな分析ソフトウェアです。 NodeXL は正確な計算で知られています。

NodeXL は、データを分析するための最も効果的なツールの 1 つと見なされているオープン ソースの分析および視覚化ツールです。これには、高度なネットワーク メトリックと自動化が含まれます。 NodeXL を介してソーシャル メディア ネットワーク データ インポーターを管理することもできます。

NodeXL の使用

Excel にあるこのツールは、さまざまな分野で役立ちます:–

• データ表現
• データのインポート
• グラフ分析
• グラフの視覚化

このツールは、Microsoft 2016、2013、2010、および 2007 とうまく統合されます。さまざまなワークシートを含むワークブックとして表示されます。ワークシートには、エッジやノードなど、グラフ構造で確認できるさまざまな要素が含まれています。エッジ リスト、GraphML、UCINet.dl、Pajek .net、隣接行列など、さまざまなグラフ形式をインポートできます。

ただし、NodeXL では、ユーザーは特定の問題に対して異なるシード条件を使用する必要があります。

Tableau Public

Tableau Public ソフトウェアは、最高のビッグ データ分析ツールの 1 つであり、あらゆるデータ ソース (Web ベース、Microsoft Excel、または企業の倉庫データ) を接続できるオープン ソース ツールです。このツールは、データの視覚化、ダッシュボード、マップなどを構築し、Web を介したリアルタイムの更新でそれらをバックアップします。分析結果をソーシャル メディアで共有したり、さまざまな方法でクライアントと即座に共有したりできます。最終結果はさまざまな形式でダウンロードできます。 Tableau Public を最大限に活用するために、データ ソースを整理することをお勧めします。

Tableau Public はビッグ データに対して非常に効率的であるため、多くのユーザーにとって個人的なお気に入りとなっています。さらに、Tableau Public を使用すると、より優れた方法でデータを検査および視覚化できます。

Tableau は魅力的なシンプルなツールでビジュアライゼーションを調整します。このソフトウェアは、データの視覚化を通じて洞察を伝えることができるため、ビジネスにおいて非常に効率的です。 Tableau のビジュアルは、リスクの高い統計的な旅に入る前に、仮説を検証し、直感を簡単に確認し、データを閲覧するのに役立ちます。

OpenRefine

OpenRefine は、データ分析のためにデータを修正できるデータ クリーニング ツールです。以前は Google リファインと呼ばれていました。

OpenRefine は、列の下にセルを持つ一連のデータに対して機能します (構造はリレーショナル データベース テーブルに似ています)。

用途

• 雑然としたデータのクリーニング
• データの変換
• ウェブ サービスからデータを取得して、データ セットに追加できます。たとえば、このツールは、さまざまな地理座標への住所のジオコーディングに役立つ可能性があります
• さまざまなウェブサイトのデータを解析できます

ただし、大規模なデータセットには OpenRefine を使用しないことをお勧めします。

ペンタホ

Pentaho は、組織のデータから価値を引き出すのに役立つソリューションです。このビッグデータ分析ツールは、あらゆるデータを簡単に準備してブレンドします。これは、簡単に決定、視覚化、調査、レポート、および予測できる幅広いツールで構成されています。 Pentaho はオープンで、組み込み可能で拡張可能です。このツールは、開発者であれビジネス ユーザーであれ、各ユーザーがデータを価値に変換できるように設計されています。

オレンジ

Orange は、オープンソースのデータ分析および視覚化エキスパート ツールであり、専門家と初心者の両方にとって驚くほど機能します。これは、データを視覚化および分析するためのインタラクティブなワークフローを提供するオールインワンの分析ツールです。このツールには、インタラクティブなワークフローを設計するための幅広いツールを提供する優れたツールボックスのような機能が含まれています。

さらに、このパッケージは、さまざまな視覚化、散布図、ヒート マップ、ネットワーク、デンドログラム、ツリー、棒グラフで構成されています。

ウェカ

Weka は、組織のビッグデータ分析に使用できる素晴らしいオープン ソース ツールです。このツールには、データ マイニング プロセス専用のさまざまな機械学習アルゴリズムが含まれています。アルゴリズムをデータセットに直接適用するか、JAVA コードを介して呼び出すことができます。このツールは完全に Java で開発されているため、新しい機械学習パターンを作成するのに最適です。さらに、このツールはさまざまなデータ マイニング タスクをサポートしています。

しばらくプログラミングをしたことがなくても、Weka はデータ サイエンスの概念を理解するのに役立ちます。これにより、プログラミングの専門知識が限られているユーザーにとって、プロセスは文字通り簡単なものになります。

私たちのリストはここで終わりです！これらは、組織に恩恵をもたらす最高のビッグデータ分析ツールです。これらのツールを使用すると、データを価値に変換する際に組織が挑戦することはありません。