बिग डेटा एनालिटिक्स टूल डेटा सेट में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। डेटा विभिन्न बड़े डेटा समूहों से एकत्र किया जाता है। यह टूल व्यवसाय को डेटा रुझानों को समझने, पैटर्न और इसकी जटिलताओं को बनाने और डेटा को समझने योग्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में बदलने में सहायता करता है।
बड़े डेटा की अव्यवस्थित प्रकृति के कारण, जब आपके व्यवसाय के प्रदर्शन को समझने और ग्राहक अंतर्दृष्टि प्राप्त करने की बात आती है तो विश्लेषणात्मक उपकरण बहुत महत्वपूर्ण होते हैं। चूंकि कई डेटा एनालिटिक्स टूल ऑनलाइन उपलब्ध हैं, इसलिए यह लेख आपको अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल चुनने में मदद करेगा।
टॉप 10 बिग डेटा एनालिटिक्स टूल्स 2022
हम आपके सामने किसी भी व्यवसाय के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ और शक्तिशाली बिग डेटा एनालिटिक्स टूल पेश कर रहे हैं, चाहे वह बड़ा हो या छोटा। आगे पढ़ें!
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) को जनवरी 2004 में विकसित किया गया था। इस उपकरण को Konstanz विश्वविद्यालय के कुछ सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा डिज़ाइन किया गया था। यह एक ओपन सोर्स (फ्री) बिग डेटा एनालिटिक्स टूल है जो आपको विजुअल प्रोग्रामिंग के माध्यम से डेटा का निरीक्षण और डिजाइन करने में सक्षम बनाता है। मॉड्यूलर डेटा-पाइपलाइनिंग अवधारणा की मदद से, KNIME मशीन लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए विभिन्न घटकों को एकीकृत कर सकता है।
KNIME के उपयोग
KNIME को सूची में शामिल करने के सबसे बड़े कारणों में से एक इसका ड्रैग एंड ड्रॉप विकल्प है। KNIME के साथ, आपको कोड के ब्लॉक लिखने की आवश्यकता नहीं है। आप बस गतिविधियों के बीच जुड़े बिंदुओं को खींच और छोड़ सकते हैं। बिग डेटा एनालिटिक्स टूल विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है। आप केमिस्ट्री डेटा, पायथन, आर और टेक्स्ट माइनिंग का विश्लेषण करने के लिए टूल की कार्यक्षमता भी बढ़ा सकते हैं।
हालाँकि, जब डेटा को विज़ुअलाइज़ करने की बात आती है, तो टूल की अपनी सीमाएँ होती हैं।
अंत में, KNIME एनालिटिक्स सबसे अच्छे समाधानों में से एक है जो आपको डेटा का अधिकतम लाभ उठाने में मदद कर सकता है। आप KNIME में 1000 से अधिक मॉड्यूल और तैयार-से-निष्पादित उदाहरण पा सकते हैं। फिर से, इसमें एकीकृत टूल और उन्नत एल्गोरिदम का एक शस्त्रागार है जो डेटा वैज्ञानिक के लिए उपयोगी हो सकता है।
चिंगारी
अपाचे स्पार्क सूची में एक और बड़ा डेटा विश्लेषण उपकरण है जो 80 से अधिक हाई-एंड ऑपरेटरों को समानांतर ऐप डिजाइन करने में सहायता करने की पेशकश करता है। बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए विभिन्न संगठनों में स्पार्क का उपयोग किया जाता है।
शक्तिशाली प्रोसेसिंग इंजन स्पार्क को बड़े पैमाने पर डेटा को जल्दी से प्रोसेस करने की अनुमति देता है। इसमें मेमोरी में 100x तेज और डिस्क पर 10x तेज गति से Hadoop क्लस्टर में ऐप्स चलाने की क्षमता है। यह टूल पूरी तरह से डेटा साइंस पर आधारित है, जो इसे आसानी से डेटा साइंस को सपोर्ट करने की क्षमता प्रदान करता है। KNIME की तरह, स्पार्क भी मशीन लर्निंग और डेटा पाइपलाइन मॉडल के विकास के लिए उपयोगी है।
स्पार्क में एमएलआईबी नामक एक पुस्तकालय होता है जो मशीन एल्गोरिदम के गतिशील समूह की पेशकश करता है। इन एल्गोरिदम का उपयोग डेटा साइंस जैसे क्लस्टरिंग, फ़िल्टरिंग, सहयोगात्मक, प्रतिगमन, वर्गीकरण आदि के लिए किया जा सकता है।
अंत में, अपाचे स्पार्क
- Hadoop क्लस्टर में सॉफ़्टवेयर निष्पादित करने में मदद करता है
- लाइटिंग फास्ट प्रोसेसिंग प्रदान करता है
- जटिल विश्लेषणों का समर्थन करता है
- Hadoop और इसके मौजूदा डेटा को समाहित करता है
- पायथन, स्काला या जावा में इनबिल्ट एपीआई प्रदान करता है
आर-प्रोग्रामिंग
आर सबसे अच्छा बड़ा डेटा एनालिटिक्स टूल है जो डेटा मॉडलिंग और आंकड़ों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। R आपके डेटा को आसानी से संभाल सकता है और इसे विभिन्न तरीकों से प्रदर्शित कर सकता है। यह परिणाम, प्रदर्शन और डेटा की क्षमता जैसे कई मायनों में SAS से बेहतर हो गया है। R MacOS, Windows और UNIX जैसे विभिन्न प्लेटफार्मों का संकलन और समर्थन करता है। इसमें 11,556 पैकेज शामिल हैं जिन्हें उचित रूप से वर्गीकृत किया गया है। R उपयोगकर्ता की आवश्यकता के अनुसार संकुल को स्वचालित रूप से सेट करने के लिए सॉफ़्टवेयर भी प्रदान करता है। दोबारा, इसे बड़े डेटा के साथ संकलित किया जा सकता है।
R को तीन अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं- C, फोरट्रान और R में लिखा गया है। R के रूप में, प्रोग्रामिंग भाषा ओपन सोर्स सॉफ़्टवेयर वातावरण का समर्थन करती है, इसे कई डेटा खनिकों द्वारा पसंद किया जाता है जो डेटा विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय सॉफ़्टवेयर विकसित करते हैं। व्यापकता और उपयोग में आसानी ने हाल के दिनों में आर की लोकप्रियता में तेजी से वृद्धि की है।
आर-प्रोग्रामिंग ग्राफिकल और सांख्यिकीय तकनीक भी प्रदान करता है जिसमें गैर-रैखिक और रैखिक मॉडलिंग, क्लस्टरिंग, वर्गीकरण, समय-श्रृंखला विश्लेषण और पारंपरिक सांख्यिकीय परीक्षण शामिल हैं।
विशेषताएं:
- सहज डेटा प्रबंधन और उत्कृष्ट भंडारण सुविधा
- एक अलग ऑपरेटर प्रदान करता है जो सरणियों या आव्यूहों पर गणना कर सकता है
- विभिन्न बड़े डेटा उपकरणों का सुसंगत संग्रह प्रदान करता है जिनका उपयोग डेटा विश्लेषण के लिए किया जा सकता है
- आरेखीय सुविधाएं प्रदान करता है जो ऑन-स्क्रीन या हार्डकॉपी के रूप में प्रदर्शित होती है
प्रतिभा
Talend सबसे प्रमुख ओपन सोर्स बिग डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है जिसे डेटा-संचालित उद्यमों के लिए डिज़ाइन किया गया है। टैलेंड के उपयोगकर्ता किसी भी गति से कहीं भी जुड़ सकते हैं। टैलेंड की सबसे बड़ी खूबियों में से एक यह है कि इसमें बड़े पैमाने पर डेटा कनेक्ट करने की क्षमता है। यह 5 गुना अधिक तेज है और 1/5 लागत पर कार्य करता है।
टूल का उद्देश्य बड़े डेटा एकीकरण को सरल और स्वचालित करना है। टैलेंड का ग्राफिकल विजार्ड नेटिव कोड तैयार करता है। सॉफ्टवेयर मास्टर डेटा प्रबंधन, बड़े डेटा एकीकरण की भी अनुमति देता है और डेटा गुणवत्ता की पुष्टि करता है।
विशेषताएं:
- बड़े पैमाने के डेटा प्रोजेक्ट के लिए प्रोसेसिंग स्पीड बढ़ाता है
- बड़े डेटा के लिए ईएलटी और ईटीएल को सरल करता है
- MapReduce और Spark के माध्यम से सरल करता है। यह नेटिव कोड प्रदान करता है
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने का समर्थन करता है। यह बेहतर डेटा गुणवत्ता में परिणत होता है
- बिग डेटा प्रोजेक्ट्स को गति देने के लिए एजाइल DevOps
- सभी DevOps प्रक्रियाओं को सुगम बनाता है
NodeXL
NodeXL नेटवर्क और संबंधों का एक बुद्धिमान विश्लेषण सॉफ्टवेयर है। NodeXL अपनी सटीक गणनाओं के लिए जाना जाता है।
NodeXL एक ओपन सोर्स एनालिसिस और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसे डेटा का विश्लेषण करने के लिए सबसे प्रभावी टूल में से एक माना जाता है। इसमें उन्नत नेटवर्क मेट्रिक्स और ऑटोमेशन शामिल हैं। आप NodeXL के माध्यम से सोशल मीडिया नेटवर्क डेटा आयातकों को भी प्रबंधित कर सकते हैं।
NodeXL के उपयोग
एक्सेल में मौजूद यह टूल विभिन्न क्षेत्रों में आपकी मदद करता है:-
- डेटा प्रतिनिधित्व
- डेटा आयात
- ग्राफ़ विश्लेषण
- ग्राफ़ विज़ुअलाइज़ेशन
टूल माइक्रोसॉफ्ट 2016, 2013, 2010 और 2007 के साथ अच्छी तरह से एकीकृत है। यह खुद को एक वर्कबुक के रूप में प्रस्तुत करता है जिसमें विभिन्न वर्कशीट शामिल हैं। कार्यपत्रकों में अलग-अलग तत्व होते हैं जिन्हें किनारों और नोड्स जैसे ग्राफ़ संरचना में देखा जा सकता है। आप अलग-अलग ग्राफ़ फ़ॉर्मैट जैसे एज लिस्ट, ग्राफ़एमएल, यूसीआईनेट.डीएल, पजेक .नेट और आसन्न मैट्रिसेस आयात कर सकते हैं।
हालाँकि, NodeXL में, उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट समस्या के लिए अलग-अलग सीडिंग शर्तें होनी चाहिए।
सार्वजनिक झांकी
झांकी सार्वजनिक सॉफ्टवेयर सबसे अच्छे बड़े डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है जो एक ओपन सोर्स टूल है जो आपको किसी भी डेटा स्रोत- वेब-आधारित, माइक्रोसॉफ्ट एक्सेल या कॉर्पोरेट वेयरहाउस डेटा को जोड़ने की अनुमति देता है। टूल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डैशबोर्ड, मैप आदि बनाता है और वेब के माध्यम से रीयल टाइम अपडेट के साथ उनका समर्थन करता है। आप सोशल मीडिया पर या क्लाइंट के साथ अलग-अलग माध्यमों से विश्लेषण के परिणाम साझा कर सकते हैं। आप अंतिम परिणाम को विभिन्न प्रारूपों में डाउनलोड कर सकते हैं। झांकी का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, उपयोगकर्ताओं को एक व्यवस्थित डेटा स्रोत रखने की सलाह दी जाती है।
झांकी सार्वजनिक बड़े डेटा के साथ बहुत ही कुशल है, जो इसे कई उपयोगकर्ताओं के लिए एक निजी पसंदीदा बनाती है। इसके अलावा, कोई भी झांकी जनता के साथ बेहतर तरीके से डेटा का निरीक्षण और कल्पना कर सकता है।
झांकी एक आकर्षक सरल उपकरण में विज़ुअलाइज़ेशन को समायोजित करती है। सॉफ्टवेयर व्यवसाय में असाधारण रूप से कुशल है क्योंकि यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से अंतर्दृष्टि का संचार कर सकता है। झांकी में दृश्य आपको एक परिकल्पना की जांच करने में मदद करते हैं, एक जोखिम भरी सांख्यिकीय यात्रा में प्रवेश करने से पहले संक्षेप में अपने अंतर्ज्ञान की जांच करें और डेटा ब्राउज़ करें।
ओपनरिफाइन
OpenRefine एक डेटा क्लीनिंग टूल है जो आपको डेटा एनालिटिक्स के लिए डेटा को सुधारने की अनुमति देता है। इसे पहले Google परिशोधित के रूप में जाना जाता था।
OpenRefine डेटा की एक श्रृंखला पर कार्य करता है जिसमें कॉलम के नीचे सेल होते हैं (संरचना समान रूप से रिलेशनल डेटाबेस टेबल है)।
उपयोग करता है
- अव्यवस्थित डेटा की सफाई
- डेटा बदलना
- आप किसी वेब सेवा से डेटा प्राप्त कर सकते हैं और इसे डेटा सेट में जोड़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, उपकरण विभिन्न भौगोलिक निर्देशांकों के पतों को जियोकोड करने के लिए लाभान्वित हो सकता है
- आप विभिन्न वेबसाइटों से डेटा पार्स कर सकते हैं
हालांकि, बड़े डेटासेट के लिए OpenRefine का उपयोग न करने की अनुशंसा की जाती है।
पेंटाहो
पेंटाहो एक समाधान है जो आपको अपने संगठनात्मक डेटा से मूल्य निकालने में मदद करता है। यह बड़ा डेटा एनालिटिक्स टूल किसी भी डेटा को आसानी से तैयार और मिश्रित करता है। इसमें उपकरणों की एक विस्तृत श्रृंखला शामिल है जो सहजता से निर्धारण, कल्पना, जांच, रिपोर्ट और भविष्यवाणी कर सकते हैं। पेंटाहो खुला, एम्बेड करने योग्य और विस्तार योग्य है। टूल को यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि प्रत्येक उपयोगकर्ता चाहे वह डेवलपर हो या व्यावसायिक उपयोगकर्ता, डेटा को मूल्य में परिवर्तित कर सकता है।
नारंगी
ऑरेंज, खुला स्रोत डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन विशेषज्ञ उपकरण विशेषज्ञों और नौसिखियों दोनों के लिए अद्भुत काम करता है। यह एक ऑल-इन-वन एनालिटिक्स टूल है जो डेटा की कल्पना और विश्लेषण करने के लिए इंटरैक्टिव वर्कफ़्लो प्रदान करता है। इस टूल में एक बेहतरीन टूलबॉक्स जैसी विशेषताएं शामिल हैं जो इंटरैक्टिव वर्कफ़्लो डिज़ाइन करने के लिए कई तरह के टूल उपलब्ध कराता है।
इसके अलावा, पैकेज में विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन, स्कैटर प्लॉट, हीट मैप, नेटवर्क, डेंड्रोग्राम, ट्री और बार चार्ट शामिल हैं।
वीका
वीका एक अद्भुत ओपन सोर्स टूल है जिसका उपयोग आपके संगठन में बड़े डेटा एनालिटिक्स के लिए किया जा सकता है। उपकरण में डेटा खनन प्रक्रियाओं के लिए समर्पित विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम शामिल हैं। आप एल्गोरिदम को सीधे डेटा सेट पर लागू कर सकते हैं या उन्हें अपने जावा कोड के माध्यम से कॉल कर सकते हैं। यह टूल नए मशीन लर्निंग पैटर्न बनाने के लिए एकदम सही है क्योंकि यह पूरी तरह से JAVA में विकसित किया गया है। इसके अलावा, उपकरण विभिन्न डेटा माइनिंग कार्यों का समर्थन करता है।
भले ही आपने थोड़ी देर के लिए प्रोग्रामिंग नहीं की हो, वीका आपको डेटा साइंस की अवधारणाओं को समझने में मदद करता है। यह शाब्दिक रूप से प्रक्रिया को उन उपयोगकर्ताओं के लिए आसान बनाता है जिनके पास प्रोग्रामिंग में सीमित विशेषज्ञता है।
हमारी सूची यहाँ समाप्त होती है! ये सबसे अच्छे बड़े डेटा एनालिटिक्स टूल हैं जो आपके संगठन के लिए वरदान साबित हो सकते हैं। इन उपकरणों का उपयोग करके, डेटा को मूल्य में अनुवाद करते समय आपका संगठन कभी भी चुनौती नहीं देगा।