เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นำเสนอข้อมูลเชิงลึกในชุดข้อมูล ข้อมูลถูกรวบรวมจากคลัสเตอร์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่แตกต่างกัน เครื่องมือนี้ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจแนวโน้มของข้อมูล สร้างรูปแบบและภาวะแทรกซ้อน และแปลงข้อมูลเป็นการแสดงข้อมูลที่เข้าใจได้
เนื่องจากข้อมูลขนาดใหญ่มีความยุ่งเหยิง เครื่องมือวิเคราะห์จึงมีความสำคัญมากในการทำความเข้าใจประสิทธิภาพของธุรกิจและรับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า เนื่องจากมีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลมากมายที่พร้อมใช้งานทางออนไลน์ บทความนี้จะช่วยให้คุณได้รับข้อมูลเชิงลึกและเลือกเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด
เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ 10 อันดับแรกประจำปี 2022
เรากำลังนำเสนอเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดและทรงพลัง 10 รายการสำหรับธุรกิจไม่ว่าจะเล็กหรือใหญ่ อ่านต่อ!
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) ได้รับการพัฒนาในเดือนมกราคม พ.ศ. 2547 เครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบโดยวิศวกรซอฟต์แวร์ไม่กี่คนที่มหาวิทยาลัย Konstanz เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์ส (ฟรี) ที่ให้คุณตรวจสอบและออกแบบข้อมูลผ่านการเขียนโปรแกรมด้วยภาพ ด้วยความช่วยเหลือของแนวคิดท่อส่งข้อมูลแบบโมดูลาร์ KNIME สามารถรวมส่วนประกอบต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการทำเหมืองข้อมูล
การใช้ KNIME
หนึ่งในเหตุผลที่ใหญ่ที่สุดที่ KNIME รวมอยู่ในรายการคือเนื่องจากตัวเลือกการลากและวาง ด้วย KNIME คุณไม่จำเป็นต้องเขียนบล็อกรหัส คุณสามารถลากและวางจุดที่เชื่อมต่อระหว่างกิจกรรมต่างๆ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่รองรับภาษาโปรแกรมต่างๆ คุณยังสามารถขยายการทำงานของเครื่องมือเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางเคมี, Python, R และ text mining
อย่างไรก็ตาม เมื่อพูดถึงการแสดงข้อมูลเป็นภาพ เครื่องมือก็มีข้อจำกัด
โดยสรุป KNIME Analytics เป็นหนึ่งในโซลูชันที่ดีที่สุดที่สามารถช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลได้สูงสุด คุณสามารถค้นหามากกว่า 1,000 โมดูลและตัวอย่างที่พร้อมดำเนินการใน KNIME ย้ำอีกครั้งว่ามันประกอบด้วยคลังแสงของเครื่องมือแบบบูรณาการและอัลกอริทึมขั้นสูงที่สามารถเป็นประโยชน์สำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล
สปาร์ค
Apache Spark เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ยอดเยี่ยมในรายการที่มีผู้ให้บริการระดับไฮเอนด์มากกว่า 80 รายเพื่อช่วยในการออกแบบแอปแบบขนาน Spark ใช้ในองค์กรต่างๆ เพื่อวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่
ระบบประมวลผลอันทรงพลังช่วยให้ Spark สามารถประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างรวดเร็ว มีความสามารถในการเรียกใช้แอปในคลัสเตอร์ Hadoop เร็วขึ้น 100 เท่าในหน่วยความจำ และเร็วขึ้น 10 เท่าในดิสก์ เครื่องมือนี้ขึ้นอยู่กับวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด ซึ่งให้ความสามารถในการสนับสนุนวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย เช่นเดียวกับ KNIME Spark ยังมีประโยชน์สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการพัฒนาโมเดลไปป์ไลน์ข้อมูล
Spark มีไลบรารีชื่อ MLib ซึ่งมีกลุ่มไดนามิกของอัลกอริทึมเครื่อง อัลกอริทึมเหล่านี้สามารถใช้สำหรับวิทยาการข้อมูล เช่น การทำคลัสเตอร์ การกรอง การทำงานร่วมกัน การถดถอย การจำแนกประเภท เป็นต้น
ในที่สุด Apache Spark
- ช่วยในการเรียกใช้ซอฟต์แวร์ในคลัสเตอร์ Hadoop
- ให้แสงสว่างในการประมวลผลที่รวดเร็ว
- รองรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน
- รองรับ Hadoop และข้อมูลที่มีอยู่
- จัดเตรียม API ในตัวใน Python, Scala หรือ Java
การเขียนโปรแกรม R
R เป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการสร้างแบบจำลองข้อมูลและสถิติ R สามารถจัดการข้อมูลของคุณและแสดงในรูปแบบต่างๆ ได้อย่างง่ายดาย เหนือกว่า SAS ในหลาย ๆ ด้าน เช่น ผลลัพธ์ ประสิทธิภาพ และความจุของข้อมูล R คอมไพล์และรองรับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น MacOS, Windows และ UNIX ประกอบด้วยแพ็คเกจ 11,556 แพ็คเกจที่จัดหมวดหมู่อย่างเหมาะสม R ยังมีซอฟต์แวร์สำหรับตั้งค่าแพ็คเกจโดยอัตโนมัติตามความต้องการของผู้ใช้ อีกครั้งสามารถรวบรวมด้วยข้อมูลขนาดใหญ่
R เขียนด้วยภาษาโปรแกรมที่แตกต่างกันสามภาษา ได้แก่ C, Fortran และ R เนื่องจาก R ภาษาโปรแกรมนี้รองรับสภาพแวดล้อมซอฟต์แวร์โอเพ่นซอร์ส จึงเป็นที่ต้องการของนักขุดข้อมูลจำนวนมากที่พัฒนาซอฟต์แวร์ทางสถิติสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ความสามารถในการขยายและใช้งานง่ายทำให้ความนิยมของ R เพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณในช่วงเวลาที่ผ่านมา
การเขียนโปรแกรม R ยังให้เทคนิคกราฟิกและสถิติที่รวมถึงการสร้างแบบจำลองที่ไม่ใช่เชิงเส้นและเชิงเส้น การจัดกลุ่ม การจำแนก การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และการทดสอบทางสถิติแบบดั้งเดิม
คุณสมบัติ:
- การจัดการข้อมูลอย่างง่ายดายและที่จัดเก็บข้อมูลที่ยอดเยี่ยม
- ระบุโอเปอเรเตอร์อื่นที่สามารถคำนวณในอาร์เรย์หรือเมทริกซ์
- จัดเตรียมชุดเครื่องมือข้อมูลขนาดใหญ่ต่างๆ ที่สอดคล้องกันซึ่งสามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
- จัดเตรียมสิ่งอำนวยความสะดวกด้านกราฟิกที่แสดงบนหน้าจอหรือเป็นสำเนา
นิทาน
Talend เป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่แบบโอเพ่นซอร์สชั้นนำซึ่งออกแบบมาสำหรับองค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ผู้ใช้ Talend สามารถเชื่อมต่อได้ทุกที่ด้วยความเร็วที่กำหนด ข้อดีอย่างหนึ่งของ Talend คือมีความสามารถในการเชื่อมต่อในระดับข้อมูลขนาดใหญ่ เร็วกว่า 5 เท่าและทำงานด้วยต้นทุนเพียง 1 ใน 5
จุดมุ่งหมายของเครื่องมือนี้คือการลดความซับซ้อนและทำให้การรวมข้อมูลขนาดใหญ่เป็นไปโดยอัตโนมัติ ตัวช่วยสร้างกราฟิกของ Talend สร้างรหัสเนทีฟ ซอฟต์แวร์นี้ยังช่วยให้สามารถจัดการข้อมูลหลัก การรวมข้อมูลขนาดใหญ่ และตรวจสอบคุณภาพข้อมูล
คุณสมบัติ:
- เพิ่มความเร็วในการประมวลผลสำหรับโครงการข้อมูลขนาดใหญ่
- ลดความซับซ้อนของ ELT &ETL สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่
- ลดความซับซ้อนด้วย MapReduce และ Spark มีรหัสเนทีฟ
- รองรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติและการเรียนรู้ของเครื่อง ส่งผลให้ข้อมูลมีคุณภาพดีขึ้น
- Agile DevOps เพื่อเร่งโครงการข้อมูลขนาดใหญ่
- อำนวยความสะดวกในกระบวนการ DevOps ทั้งหมด
โหนด XL
NodeXL เป็นซอฟต์แวร์วิเคราะห์อัจฉริยะของเครือข่ายและความสัมพันธ์ NodeXL ขึ้นชื่อเรื่องการคำนวณที่แม่นยำ
NodeXL เป็นเครื่องมือวิเคราะห์และแสดงภาพแบบโอเพ่นซอร์สที่ถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งรวมถึงเมตริกเครือข่ายขั้นสูงและระบบอัตโนมัติ คุณยังสามารถจัดการตัวนำเข้าข้อมูลเครือข่ายโซเชียลมีเดียผ่าน NodeXL
การใช้งาน NodeXL
เครื่องมือนี้ที่อยู่ใน Excel ช่วยคุณในด้านต่างๆ:–
- การแสดงข้อมูล
- การนำเข้าข้อมูล
- การวิเคราะห์กราฟ
- การแสดงกราฟ
เครื่องมือนี้ทำงานร่วมกับ Microsoft 2016, 2013, 2010 และ 2007 ได้ดี โดยนำเสนอตัวเองเป็นสมุดงานที่มีแผ่นงานต่างๆ เวิร์กชีตมีองค์ประกอบต่างๆ ที่สามารถสังเกตเห็นได้ในโครงสร้างกราฟ เช่น ขอบและโหนด คุณสามารถนำเข้ากราฟรูปแบบต่างๆ เช่น รายการขอบ, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net และเมทริกซ์คำเชื่อม
อย่างไรก็ตาม ใน NodeXL ผู้ใช้ควรกำหนดเงื่อนไขเริ่มต้นที่แตกต่างกันสำหรับปัญหาเฉพาะ
Tableau สาธารณะ
ซอฟต์แวร์ Tableau Public เป็นหนึ่งในเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุด ซึ่งเป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่ให้คุณเชื่อมต่อแหล่งข้อมูลใด ๆ - บนเว็บ, Microsoft Excel หรือข้อมูลคลังสินค้าขององค์กร เครื่องมือนี้สร้างการแสดงภาพข้อมูล แดชบอร์ด แผนที่ ฯลฯ และสำรองข้อมูลเหล่านั้นด้วยการอัปเดตตามเวลาจริงผ่านทางเว็บ คุณสามารถแชร์ผลการวิเคราะห์บนโซเชียลมีเดียหรือกับลูกค้าได้ทันทีด้วยวิธีการต่างๆ คุณสามารถดาวน์โหลดผลลัพธ์สุดท้ายในรูปแบบต่างๆ เพื่อให้ได้รับประโยชน์สูงสุดจาก Tableau Public ขอแนะนำให้ผู้ใช้มีแหล่งข้อมูลที่เป็นระเบียบ
Tableau Public มีประสิทธิภาพอย่างมากกับข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งทำให้เป็นที่ชื่นชอบส่วนบุคคลสำหรับผู้ใช้จำนวนมาก นอกจากนี้ เราสามารถตรวจสอบและแสดงข้อมูลเป็นภาพด้วยวิธีที่ดีขึ้นด้วย Tableau Public
Tableau ปรับการแสดงภาพด้วยเครื่องมือง่ายๆ ที่น่าดึงดูดใจ ซอฟต์แวร์นี้มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษในด้านธุรกิจ เนื่องจากสามารถสื่อสารข้อมูลเชิงลึกผ่านการแสดงข้อมูลเป็นภาพ ภาพใน Tableau ช่วยให้คุณตรวจสอบสมมติฐาน ตรวจสอบสัญชาตญาณของคุณโดยสังเขป และเรียกดูข้อมูลก่อนที่จะเข้าสู่การเดินทางทางสถิติที่มีความเสี่ยง
OpenRefine
OpenRefine เป็นเครื่องมือทำความสะอาดข้อมูลที่ช่วยให้คุณสามารถแก้ไขข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล ก่อนหน้านี้รู้จักกันในชื่อ Google ปรับแต่ง
ฟังก์ชัน OpenRefine บนชุดข้อมูลที่มีเซลล์อยู่ใต้คอลัมน์ (โครงสร้างจะเหมือนกับตารางฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์)
การใช้งาน
- ล้างข้อมูลที่รกรุงรัง
- การแปลงข้อมูล
- คุณสามารถดึงข้อมูลจากบริการบนเว็บและเพิ่มลงในชุดข้อมูลได้ ตัวอย่างเช่น เครื่องมือนี้อาจมีประโยชน์สำหรับการระบุพิกัดทางภูมิศาสตร์ไปยังพิกัดทางภูมิศาสตร์ต่างๆ
- คุณสามารถแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากเว็บไซต์ต่างๆ ได้
อย่างไรก็ตาม ไม่แนะนำให้ใช้ OpenRefine สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
เพนตาโฮ
Pentaho เป็นโซลูชันที่ช่วยให้คุณดึงคุณค่าจากข้อมูลองค์กรของคุณ เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่นี้เพียงแค่เตรียมและผสมผสานข้อมูลใดๆ ประกอบด้วยเครื่องมือมากมายที่สามารถระบุ แสดงภาพ ตรวจสอบ รายงาน และคาดการณ์ได้อย่างง่ายดาย Pentaho เปิด ฝังได้ และขยายได้ เครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้แน่ใจว่าผู้ใช้แต่ละคน ไม่ว่าจะเป็นนักพัฒนาซอฟต์แวร์หรือผู้ใช้ทางธุรกิจ สามารถแปลงข้อมูลเป็นมูลค่าได้
สีส้ม
Orange เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลโอเพ่นซอร์สและการสร้างภาพข้อมูลทำงานได้อย่างมหัศจรรย์สำหรับทั้งผู้เชี่ยวชาญและผู้เริ่มต้น เป็นเครื่องมือวิเคราะห์แบบครบวงจรที่มีเวิร์กโฟลว์แบบโต้ตอบเพื่อแสดงภาพและวิเคราะห์ข้อมูล เครื่องมือนี้มีคุณสมบัติต่างๆ เช่น กล่องเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมซึ่งมีเครื่องมือมากมายในการออกแบบเวิร์กโฟลว์แบบโต้ตอบ
นอกจากนี้ แพ็คเกจยังประกอบด้วยการแสดงภาพต่างๆ แผนภูมิกระจาย แผนที่ความร้อน เครือข่าย dendrograms ต้นไม้ และแผนภูมิแท่ง
เวก้า
Weka เป็นเครื่องมือโอเพ่นซอร์สที่น่าทึ่งที่สามารถใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ในองค์กรของคุณ เครื่องมือนี้มีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกันโดยเฉพาะสำหรับกระบวนการขุดข้อมูล คุณสามารถใช้อัลกอริทึมโดยตรงกับชุดข้อมูลหรือเรียกใช้ผ่านโค้ด JAVA ของคุณ เครื่องมือนี้เหมาะสำหรับการสร้างรูปแบบแมชชีนเลิร์นนิงใหม่เนื่องจากได้รับการพัฒนาใน JAVA ทั้งหมด นอกจากนี้ เครื่องมือยังรองรับงานขุดข้อมูลต่างๆ
แม้ว่าคุณจะไม่ได้เขียนโปรแกรมมาระยะหนึ่งแล้ว Weka ก็ช่วยให้คุณเข้าใจแนวคิดของวิทยาศาสตร์ข้อมูล มันทำให้กระบวนการนี้เป็นทางเลือกสำหรับผู้ใช้ที่มีความเชี่ยวชาญจำกัดในการเขียนโปรแกรม
รายการของเราจบลงที่นี่! เครื่องมือเหล่านี้เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่ดีที่สุดที่จะเป็นประโยชน์กับองค์กรของคุณ เมื่อใช้เครื่องมือเหล่านี้ องค์กรของคุณจะไม่มีปัญหาเมื่อต้องแปลข้อมูลเป็นมูลค่า
