एक बिग डेटा एनालिटिक्स टूल डेटा सेट में अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। डेटा विभिन्न बिग डेटा क्लस्टर से एकत्र किया जाता है। यह टूल व्यवसाय को डेटा ट्रेंड समझने, पैटर्न और उनकी जटिलताएं बनाने, और डेटा को समझने योग्य डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में बदलने में सहायता करता है।
बिग 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 ऑनलाइन कई डेटा एनालिटिक्स टूल उपलब्ध हैं, यह लेख आपको अंतर्दृष्टि प्राप्त करने और सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल चुनने में मदद करेगा।
2022 के शीर्ष 10 बिग डेटा एनालिटिक्स टूल
हम आपके सामने किसी भी व्यवसाय के लिए 10 सर्वश्रेष्ठ और शक्तिशाली बिग डेटा एनालिटिक्स टूल प्रस्तुत कर रहे हैं, चाहे वह बड़ा हो या छोटा। पढ़ें!
KNIME
KNIME (Konstanz Information Miner) जनवरी 2004 में विकसित किया गया था। इस टूल को Konstanz विश्वविद्यालय के कुछ सॉफ्टवेयर इंजीनियरों द्वारा डिजाइन किया गया था। यह एक ओपन सोर्स (मुफ्त) बिग डेटा एनालिटिक्स टूल है जो आपको विज़ुअल 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 के सूची में शामिल होने 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 गतिविधियों के बीच जुड़े बिंदुओं को बस ड्रैग एंड ड्रॉप कर सकते हैं। बिग डेटा एनालिटिक्स टूल विभिन्न प्रोग्रामिंग भाषाओं का समर्थन करता है। आप केमिस्ट्री डेटा, Python, R और टेक्स्ट माइनिंग का विश्लेषण करने के लिए टूल की कार्यक्षमता का विस्तार भी कर सकते हैं।
हालांकि, जब डेटा को विज़ुअलाइज़ करने की बात आती है, तो टूल की अपनी सीमाएं हैं।
निष्कर्ष 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 रेडी-टू-एक्सेक्यूट उदाहरण पा सकते हैं। फिर, इसमें एकीकृत टूल और उन्नत एल्गोरिदम का एक शस्त्रागार है जो डेटा वैज्ञानिक के लिए उपयोगी हो सकता है।
Spark
Apache Spark सूची में एक और बेहतरीन बिग डेटा विश्लेषण टूल है जो समानांतर ऐप्स डिजाइन करने में सहायता के लिए 80 से अधिक हाई-एंड ऑपरेटर प्रदान करता है। Spark का उपयोग विभिन्न संगठनों द्वारा बड़े डेटासेट का विश्लेषण करने के लिए किया जाता है।
शक्तिशाली प्रोसेसिंग इंजन Spark को बड़े पैमाने पर डेटा को तेजी से प्रोसेस करने की अनुमति देता है। इसमें Hadoop क्लस्टर में ऐप्स को मेमोरी में 100x तेज और डिस्क पर 10x तेज चलाने की क्षमता है। टूल पूरी तरह से डेटा साइंस पर आधारित है, जो इसे डेटा साइंस को सहजता से समर्थन करने की क्षमता देता है। KNIME की तरह, Spark मशीन लर्निंग और डेटा पाइपलाइन मॉडल विकास के लिए भी उपयोगी है।
Spark में MLib नामक एक लाइब्रेरी है जो मशीन एल्गोरिदम का एक गतिशील समूह प्रदान करती है। इन एल्गोरिदम का उपयोग डेटा साइंस के लिए किया जा सकता है जैसे क्लस्टरिंग, फ़िल्टरिंग, सहयोगी, रिग्रेशन, क्लासिफिकेशन आदि।
अंत में, Apache Spark
- Hadoop क्लस्टर में सॉफ्टवेयर निष्पादित करने में मदद करता है
- बिजली की तेज प्रोसेसिंग प्रदान करता है
- जटिल विश्लेषण का समर्थन करता है
- Hadoop और इसके मौजूदा डेटा को समायोजित करता है
- Python, Scala या Java में अंतर्निहित API प्रदान करता है
R-प्रोग्रामिंग
R डेटा मॉडलिंग और आंकड़ों के लिए व्यापक रूप से उपयोग किए जाने वाले सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है। R आपके डेटा को आसानी से संभाल सकता है और इसे विभिन्न तरीकों से प्रदर्शित कर सकता है। यह कई मायनों में SAS से श्रेष्ठ हो गया है जैसे परिणाम, प्रदर्शन और डेटा की क्षमता। R संकलित करता है और MacOS, Windows और UNIX जैसे विभिन्न प्लेटफॉर्म का समर्थन करता है। इसमें 11,556 पैकेज हैं जो उचित रूप से वर्गीकृत हैं। R उपयोगकर्ता की आवश्यकता के अनुसार पैकेज को स्वचालित रूप से सेट करने के लिए सॉफ्टवेयर भी प्रदान करता है। फिर, इसे बिग डेटा के साथ संकलित किया जा सकता है।
R तीन अलग-अलग प्रोग्रामिंग भाषाओं - C, Fortran और R में लिखा गया है। चूंकि R, प्रोग्रामिंग भाषा ओपन सोर्स सॉफ्टवेयर वातावरण का समर्थन करती है, इसलिए यह कई डेटा माइनर्स द्वारा पसंद की जाती है जो डेटा विश्लेषण के लिए सांख्यिकीय सॉफ्टवेयर विकसित करते हैं। विस्तारशीलता और उपयोग में आसानी ने हाल के दिनों में R की लोकप्रियता को तेजी से बढ़ाया है।
R-प्रोग्रामिंग ग्राफिकल और सांख्यिकीय तकनीक भी प्रदान करता है जिसमें नॉन-लीनियर और लीनियर मॉडलिंग, क्लस्टरिंग, क्लासिफिकेशन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, और पारंपरिक सांख्यिकीय परीक्षण शामिल हैं।
विशेषताएं:
- आसान डेटा हैंडलिंग और उत्कृष्ट स्टोरेज सुविधा
- एक अलग ऑपरेटर प्रदान करता है जो सरणियों या मैट्रिक्स पर गणना कर सकता है
- विभिन्न बिग डेटा टूल का एक सुसंगत संग्रह प्रदान करता है जिनका उपयोग डेटा विश्लेषण के लिए किया जा सकता है
- ग्राफिकल सुविधाएं प्रदान करता है जो ऑन-स्क्रीन या हार्डकॉपी के रूप में प्रदर्शित होती हैं
Talend
Talend डेटा-संचालित उद्यमों के लिए डिज़ाइन किए गए अग्रणी ओपन सोर्स बिग डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है। Talend के उपयोगकर्ता किसी भी गति से हर जगह कनेक्ट कर सकते हैं। Talend के सबसे बड़े गुणों में से एक यह है कि इसमें बड़े डेटा पैमाने पर कनेक्ट करने की क्षमता है। यह 5 गुना अधिक तेज है और कार्य को 1/5वें लागत पर करता है।
टूल का उद्देश्य बिग डेटा एकीकरण को सरल और स्वचालित करना है। Talend का ग्राफिकल विजार्ड नेटिव कोड उत्पन्न करता है। सॉफ्टवेयर मास्टर डेटा प्रबंधन, बिग डेटा एकीकरण की भी अनुमति देता है और डेटा गुणवत्ता को सत्यापित करता है।
विशेषताएं:
- बड़े पैमाने के डेटा प्रोजेक्ट्स के लिए प्रोसेसिंग गति बढ़ाता है
- बिग डेटा के लिए ELT और ETL को सरल बनाता है
- MapReduce और Spark के माध्यम से सरल बनाता है। यह नेटिव कोड प्रदान करता है
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन लर्निंग का समर्थन करता है। इसके परिणामस्वरूप स्मार्ट डेटा गुणवत्ता प्राप्त होती है
- बिग डेटा प्रोजेक्ट्स को गति देने के लिए Agile DevOps
- सभी DevOps प्रक्रियाओं की सुविधा प्रदान करता है
NodeXL
NodeXL नेटवर्क और संबंधों का एक बुद्धिमान विश्लेषण सॉफ्टवेयर है। NodeXL अपने सटीक गणनाओं के लिए जाना जाता है।
NodeXL एक ओपन सोर्स विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन टूल है जिसे डेटा विश्लेषण के लिए सबसे प्रभावी टूल में से एक माना जाता है। इसमें उन्नत नेटवर्क मेट्रिक्स और स्वचालन शामिल हैं। आप NodeXL के माध्यम से सोशल मीडिया नेटवर्क डेटा आयातकर्ताओं को भी प्रबंधित कर सकते हैं।
NodeXL के उपयोग
यह टूल जो Excel में है, विभिन्न क्षेत्रों में आपकी मदद करता है: -
- डेटा प्रतिनिधित्व
- डेटा आयात
- ग्राफ विश्लेषण
- ग्राफ विज़ुअलाइज़ेशन
टूल Microsoft 2016, 2013, 2010, और 2007 के साथ अच्छी तरह से एकीकृत होता है। यह खुद को एक वर्कबुक के रूप में प्रस्तुत करता है जिसमें विभिन्न वर्कशीट शामिल हैं। वर्कशीट में विभिन्न तत्व होते हैं जिन्हें ग्राफ संरचना में देखा जा सकता है जैसे एज और नोड्स। आप एज लिस्ट, GraphML, UCINet.dl, Pajek .net और एडजेंसी मैट्रिक्स जैसे विभिन्न ग्राफ फॉर्मेट आयात कर सकते हैं।
हालांकि, NodeXL में, उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट समस्या के लिए अलग-अलग सीडिंग टर्म्स का उपयोग करना चाहिए।
Tableau Public
Tableau Public सॉफ्टवेयर सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल में से एक है, एक ओपन सोर्स टूल जो आपको किसी भी डेटा स्रोत से जुड़ने की अनुमति देता है - वेब-आधारित, Microsoft Excel या कॉर्पोरेट वेयरहाउस डेटा। टूल डेटा विज़ुअलाइज़ेशन, डैशबोर्ड, मैप आदि बनाता है और वेब के माध्यम से रीयल-टाइम अपडेट के साथ उनका समर्थन करता है। आप विश्लेषण परिणामों को सोशल मीडिया पर या विभिन्न माध्यमों से तुरंत क्लाइंट के साथ साझा कर सकते हैं। आप अंतिम परिणाम को विभिन्न प्रारूपों में डाउनलोड कर सकते हैं। Tableau Public का अधिकतम लाभ उठाने के लिए, उपयोगकर्ताओं को एक व्यवस्थित डेटा स्रोत रखने की सिफारिश की जाती है।
Tableau Public बिग डेटा के साथ बहुत कुशल है, जो इसे कई उपयोगकर्ताओं के लिए व्यक्तिगत पसंदीदा बनाता है। इसके अलावा, Tableau Public के साथ डेटा का निरीक्षण और विज़ुअलाइज़ेशन बेहतर तरीके से किया जा सकता है।
Tableau विज़ुअलाइज़ेशन को एक आकर्षक सरल टूल में समायोजित करता है। सॉफ्टवेयर व्यवसाय में असाधारण रूप से कुशल है क्योंकि यह डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के माध्यम से अंतर्दृष्टि संप्रेषित कर सकता है। Tableau में विज़ुअल्स आपको एक परिकल्पना की जांच करने, अपने अंतर्ज्ञान को संक्षेप में जांचने और जोखिम भरी सांख्यिकीय यात्रा में प्रवेश करने से पहले डेटा ब्राउज़ करने में सहायता करते हैं।
OpenRefine
OpenRefine एक डेटा क्लीनिंग टूल है जो आपको डेटा एनालिटिक्स के लिए डेटा को सुधारने की अनुमति देता है। इसे पहले Google Refine के नाम से जाना जाता था।
OpenRefine डेटा की एक श्रृंखला पर कार्य करता है जिनके नीचे कॉलम में सेल होते हैं (संरचना रिलेशनल डेटाबेस टेबल के समान है)।
उपयोग
- अव्यवस्थित डेटा की सफाई
- डेटा परिवर्तित करना
- आप किसी वेब सेवा से डेटा प्राप्त कर सकते हैं और इसे डेटा सेट में जोड़ सकते हैं। उदाहरण के लिए, टूल को विभिन्न भौगोलिक निर्देशांकों पर पते को जियोकोडिंग के लिए लाभान्वित किया जा सकता है
- आप विभिन्न वेबसाइटों से डेटा पार्स कर सकते हैं
हालांकि, बड़े डेटासेट के लिए OpenRefine का उपयोग न करने की सिफारिश की जाती है।
Pentaho
Pentaho एक समाधान है जो आपको अपने संगठनात्मक डेटा से मूल्य निकालने में मदद करता है। यह बिग डेटा एनालिटिक्स टूल बस किसी भी डेटा को तैयार और मिश्रित करता है। इसमें टूल की एक विस्तृत श्रृंखला होती है जो सहजता से निर्धारित, विज़ुअलाइज़, जांच, रिपोर्ट और भविष्यवाणी कर सकती है। Pentaho खुला, एम्बेडेबल और विस्तार योग्य है। टूल यह सुनिश्चित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है कि प्रत्येक उपयोगकर्ता चाहे डेवलपर हो या व्यावसायिक उपयोगकर्ता, डेटा को मूल्य में बदल सकता है।
Orange
Orange, ओपन सोर्स डेटा विश्लेषण और विज़ुअलाइज़ेशन विशेषज्ञ टूल विशेषज्ञों और नौसिखियों दोनों के लिए अद्भुत काम करता है। यह एक ऑल-इन-वन एनालिटिक्स टूल है जो डेटा को विज़ुअलाइज़ और विश्लेषण करने के लिए इंटरैक्टिव वर्कफ्लो प्रदान करता है। टूल में एक बेहतरीन टूलबॉक्स जैसी विशेषताएं शामिल हैं जो इंटरैक्टिव वर्कफ्लो डिजाइन करने के लिए टूल की एक विस्तृत श्रृंखला प्रदान करता है।
इसके अलावा, पैकेज में विभिन्न विज़ुअलाइज़ेशन, स्कैटर प्लॉट, हीट मैप, नेटवर्क, डेंड्रोग्राम, ट्री और बार चार्ट शामिल हैं।
Weka
Weka एक अद्भुत ओपन सोर्स टूल है जिसका उपयोग आपके संगठन में बिग डेटा एनालिटिक्स के लिए किया जा सकता है। टूल में डेटा माइनिंग प्रक्रियाओं के लिए समर्पित विभिन्न मशीन लर्निंग एल्गोरिदम हैं। आप एल्गोरिदम को सीधे डेटा सेट पर लागू कर सकते हैं या अपने JAVA कोड के माध्यम से उन्हें कॉल कर सकते हैं। टूल नए मशीन लर्निंग पैटर्न बनाने के लिए एकदम सही है क्योंकि यह पूरी तरह से JAVA में विकसित है। इसके अलावा, टूल विभिन्न डेटा माइनिंग कार्यों का समर्थन करता है।
यहां तक कि अगर आपने कुछ समय से प्रोग्रामिंग नहीं की है, तो Weka आपको डेटा साइंस की अवधारणाओं को समझने में मदद करता है। यह उन उपयोगकर्ताओं के लिए प्रक्रिया को एकदम आसान बना देता है जिनके पास प्रोग्रामिंग में सीमित विशेषज्ञता है।
हमारी सूची यहीं समाप्त होती है! ये सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल हैं जो आपके संगठन के लिए वरदान साबित हो सकते हैं। इन टूल्स का उपयोग करके, आपका संगठन डेटा को मूल्य में बदलने में कभी चुनौती का सामना नहीं करेगा।
