10 công cụ phân tích Big Data tối ưu nhất hiện nay

Phân tích Big Data phổ biến trong các ngành công nghiệp thương mại, giúp các nhà khoa học và nhà nghiên cứu đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn và để xác minh các lý thuyết, mô hình và giả thuyết.

Có 10 công cụ phân tích Big Data tối ưu với những hạn chế và cách thức sử dụng

10 công cụ phân tích Big Data

Tableau Public – 10 công cụ phân tích Big Data tối ưu

Đây là một công cụ đơn giản và trực quan, cung cấp những insight thú vị thông qua trực quan hóa dữ liệu.

Tableau Public giới hạn hàng triệu hàng, vì nó dễ sử dụng và mức giá mua cũng tốt hơn những công cụ khác trên thị trường phân tích Big Data. Với hình ảnh trực quan của Tableau, bạn có thể kiểm tra một giả thuyết, khám phá dữ liệu và kiểm tra chéo những insight của bạn.

Ứng dụng của Tableau Public

• Bạn có thể phát hành miễn phí bản tương tác dữ liệu trực quan hóa trên web.
• Không yêu cầu kỹ năng lập trình
• Hình ảnh trực quan được xuất bản lên Tableau Public có thể gắn vào blog. Ngoài ra các trang web có thể được chia sẻ qua Email và mạng xã hội. Nội dung được chia sẻ có thể được tạo sẵn để tải xuống. Điều này làm nó trở thành công cụ phân tích Big Data tốt nhất.

Hạn chế của Tableau Public

• Tất cả dữ liệu là công khai và rất ít phạm vi hạn chế truy cập.
• Giới hạn kích thước dữ liệu
• Không thể kết nối với R
• Cách thức duy nhất để đọc là nguồn OData, Excel hoặc txt.

OpenRefine

Trước đây thường được gọi là GoogleRefine, phần mềm làm sạch dữ liệu, giúp làm sạch dữ liệu để phân tích. Nó hoạt động trên một hàng dữ liệu. Ngoài ra, có các ô dưới các cột, khá giống với các bảng cơ sở dữ liệu quan hệ.

Ứng dụng OpenRefine

• Dọn dẹp các dữ liệu lộn xộn
• Chuyển hóa dữ liệu
• Phân tích dữ liệu từ các trang Web

Thêm các dữ liệu vào tập dữ liệu bằng cách tìm từ các dịch vụ web. Chẳng hạn, OpenRefine có thể sử dụng cho các địa chỉ mã hóa hợp lý theo tọa độ địa lý.

Hạn chế của OpenRefine

• Open Refine không thích hợp cho bộ dữ liệu lớn.
• Refine không hoạt động thực sự tốt cho Big Data

KNIME

KNIME giúp bạn thao tác, phân tích và mô hình hóa dữ liệu thông qua lập trình trực quan. Nó được sử dụng để tích hợp các thành phần khác nhau để khai thác dữ liệu Data Mining và Machine Learning.

Ứng dụng KNIME

• Không cần viết mã khóa, nhưng thay vào đó, bạn phải thả và kéo các điểm kết nối giữa các hoạt động. 
• Công cụ phân tích này hỗ trợ các ngôn ngữ lập trình. 

Trên thực tế, các công cụ phân tích như thế này có thể được mở rộng để chạy dữ liệu hóa học, khai thác văn bản, python và R.

Hạn chế của KNIME

• Trực quan hóa dữ liệu kém.

RapidMiner

RapidMiner cung cấp các thủ tục Machine learning và Data Mining bao gồm dữ liệu trực quan hóa, quy trình, mô hình thống kê và phân tích dự đoán. RapidMinder được viết bằng Java nhanh chóng được chấp nhận như một công cụ phân tích dữ liệu lớn.  

Cách sử dụng RapidMiner

• RapidMiner cung cấp một môi trường tích hợp để phân tích kinh doanh và phân tích dự đoán.
• Cùng với các ứng dụng thương mại và kinh doanh, RapidMiner được sử dụng để phát triển ứng dụng.

Hạn chế của RapidMiner

• RapidMiner có các ràng buộc về kích thước đối với số lượng hàng. 
• Đối với RapidMiner bạn cần nhiều tài nguyên phần cứng hơn so với ODM và SAS.

Google Fusion Tables 

Khi nói đến các công cụ dữ liệu, chúng ta có phiên bản Google Spreadsheets tốt hơn. Một công cụ đáng kinh ngạc dùng để phân tích dữ liệu, lập bản đồ và trực quan hóa Big Data. Ngoài ra, Google Fusion Tables có thể thêm công cụ vào phân tích kinh doanh. Đây cũng là một công cụ phân tích Big Data tốt nhất. 

Ứng dụng Google Fusion Tables

• Trực quan hóa dữ liệu bảng online lớn hớn
• Lọc và tóm tắt trên hàng trăm ngàn hàng.
• Kết hợp các bảng với dữ liệu khác trên Web
• Bạn có thể hợp nhất hai hoặc ba bảng để tạo sự trực quan hóa các bộ dữ liệu.
• Bạn có thể tạo một bản đồ trong vài phút.

Hạn chế của Google Fusion Table

• Chỉ 100.000 hàng dữ liệu đầu tiên trong một bảng được đưa vào kết quả truy vấn hoặc ánh xạ
• Tổng kích thước của dữ liệu được gửi trong một lệnh gọi API không thể nhiều hơn 1MB NodeXL

NodeXL 

Đây là phần mềm trực quan hóa và phân tích các mối quan hệ. NodeXL cung cấp các tính toán chính xác. Nó là một phần mềm miễn phí (không chuyên nghiệp), phân tích mạng lưới nguồn mở và phần mềm trực quan hóa.

NodeXL là một trong những công cụ thống kê để phân tích dữ liệu tốt nhất, bao gồm các số liệu mạng tiên tiến. Thêm vào đó, NodeXL truy cập các nhà tiếp nhận mạng xã hội và tự động hóa.

Đây là một trong những công cụ phân tích dữ liệu trong Excel giúp các lĩnh vực sau:

• Nhập dữ liệu
• Trực quan hóa đồ thị
• Phân tích đồ thị
• Trình bày dữ liệu 

Phần mềm này có thể nhập các định dạng đồ thị khác nhau. Các ma trận kề như vậy, Pajek .net, UCINet .dl, GraphML và các dạng khác.

Wolfram Alpha 

Nó là một công cụ tri thức tính toán hoặc công cụ trả lời được thành lập bởi Stephen Wolfram.

Ứng dụng Wolfram Alpha

• Tiện ích bổ sung cho Apple Siri
• Cung cấp phản hồi chi tiết cho các tìm kiếm kỹ thuật và giải quyết các vấn đề tính toán.
• Giúp người dùng doanh nghiệp với các biểu đồ thông tin và đồ thị. Và giúp tạo ra tổng quan chủ đề, thông tin hàng hóa và lịch sử giá cao.

Google Search Operators

Đây là một nguồn tài nguyên mạnh mẽ giúp lọc kết quả của Google để có được thông tin hữu ích và có liên quan nhất.

Ứng dụng Google Search Operators

• Lọc kết quả tìm kiếm của Google nhanh hơn
• Công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ của Google có thể giúp khám phá thông tin mới.

Daitaku DSS

Đây là một nền tảng phần mềm Data Science kết hợp, giúp  xây dựng, nguyên mẫu, khám phá. Mặc dù, nó cung cấp các sản phẩm dữ liệu của riêng họ hiệu quả hơn.

Ứng dụng Daitaku DSS: Các công cụ phân tích dữ liệu của Dataiku DSS cung cấp giao diện trực quan tương tác, thông qua việc xây dựng, nhấp và trỏ hoặc sử dụng các ngôn ngữ như SQL.

Solver

• Công cụ bổ trợ cho Microsoft Office Excel, có sẵn khi cài đặt Microsoft và Excel
• Đây là công cụ lập trình và tối ưu hóa tuyến tính trong Excel
• Cho phép đặt các ràng buộc. Đó là công cụ tối ưu hóa tiên tiến giúp giải quyết vấn đề nhanh chóng.

Ứng dụng Solver:

• các giá trị cuối cùng được tìm thấy bởi Solver là một giải pháp cho mối quan hệ và quyết định.
• Nó sử dụng nhiều phương pháp khác nhau, từ tối ưu hóa phi tuyến. Và cũng lập trình tuyến tính cho các thuật toán tiến hóa và di truyền, để tìm giải pháp.

Xem thêm: Top 8 công cụ Big Data bạn nên biết

Nguồn: data-flair.training