Durch die Ausweitung verschiedener datengesteuerter und intelligenter Tools wie KI-Systeme und IoT-Geräte ist die Menge der verfügbaren Daten im Laufe der Zeit gestiegen. Experten zufolge produzieren wir jeden Tag etwa 2,5 Quintillionen Bytes an Daten.  

Unternehmen haben Schwierigkeiten, mit ihren Daten Schritt zu halten und herauszufinden, wie sie sie effizient speichern können. Damit Daten nützlich sind, müssen sie genutzt werden, und das erfordert Aufwand. Es erfordert einen erheblichen Zeitaufwand, saubere Daten zu erstellen, die für den Kunden nützlich und so strukturiert sind, dass sie eine aufschlussreiche Analyse ermöglichen. Hier kommen die Big-Data-Tools ins Spiel. Big-Data-Tools helfen bei der effizienten Extraktion und Verwaltung riesiger Datenmengen aus einer großen Anzahl von Datensätzen und bei der Verarbeitung dieser komplexen Daten in einem strukturierten Format.

Dieser Artikel hilft Ihnen, Big Data zu verstehen und die wichtigsten Faktoren bei der Auswahl von Big-Data-Tools zu berücksichtigen. Sie werden auch einige der beliebtesten Big-Data-Tools auf dem Markt kennenlernen.

Was ist Big Data?

Big Data ist eine Sammlung von Daten, die ein enormes Volumen hat und mit der Zeit exponentiell wächst. Diese Daten können in einem unstrukturierten, halbstrukturierten oder strukturierten Format präsentiert werden. Aufgrund der Komplexität und des Umfangs dieser Daten kann kein herkömmliches Datenverwaltungssystem diese Daten effektiv speichern oder verarbeiten.

Big Data hat viele Definitionen, aber die meisten von ihnen drehen sich um die Idee der „5 Vs“. Diese wollen wir im Folgenden untersuchen:

• Volumen: Es ist von entscheidender Bedeutung, das Datenvolumen zu berücksichtigen. Sie werden viele unstrukturierte Daten mit geringer Dichte analysieren müssen. Für bestimmte Unternehmen kann die Menge an Big Data von einigen Dutzend Gigabytes bis zu Hunderten von Petabytes reichen.
• Varietät: Varietät bedeutet, dass viele Arten von Daten zur Verfügung stehen. Traditionelle Datenformate hatten eine klare Struktur und ließen sich leicht in eine relationale Datenbank einfügen. Durch die Ausweitung von Big Data haben sich neue Arten von unstrukturierten Daten entwickelt. Diese unstrukturierten und halbstrukturierten Datenformate, wie z. B. Text, Audio und Video, erfordern eine weitere Vorverarbeitung, um Bedeutung abzuleiten und Metadaten bereitzustellen.
• Geschwindigkeit: Dies meint die Geschwindigkeit, mit der Daten empfangen und zur Entscheidungsfindung verwendet werden. Die meiste Zeit werden die Daten in den Speicher gestreamt und nicht auf die Festplatte geschrieben. Einige mit dem Internet verbundene intelligente Geräte erfordern Echtzeitanalysen und Reaktionsfähigkeit, da sie in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit arbeiten.
• Wahrhaftigkeit: Angesichts des Volumens, der Vielfalt und der Geschwindigkeit, die Big Data bietet, sind die auf den Daten aufgebauten Modelle ohne dieses Attribut nicht wirklich von Wert. Wahrhaftigkeit meint die Qualität der nach der Verarbeitung erzeugten Daten sowie die Glaubwürdigkeit der ursprünglichen Daten. Das System sollte unter anderem die Auswirkungen von Datenverzerrungen, Anomalien oder Inkonsistenzen und Doppelarbeit verringern.
• Wert: In der Geschäftswelt ist der Wert von allerhöchster Wichtigkeit. Die tägliche Informationsproduktion ist enorm, aber das Sammeln von Daten ist nicht die einzige Möglichkeit für Unternehmen, sie sinnvoll zu nutzen. Unternehmen setzen eine Vielzahl von Big-Data-Tools ein, weil sie bei der Datenaggregation und -speicherung helfen und Erkenntnisse aus Rohdaten liefern, die Unternehmen einen Wettbewerbsvorteil verschaffen könnten.

Was sind Big-Data-Tools?

Trotz der Tatsache, dass Big Data für viele Unternehmen offensichtliche Vorteile bietet, behaupten 63 % der Mitarbeiter laut Sigma Computing, dass ihre Lösungen nicht schnell genug Erkenntnisse liefern. Die Fähigkeit, Dateneinblicke zu erhalten, bevor sie veraltet sind, könnte für viele Unternehmen das größte Problem darstellen.

Die Analyse und Verarbeitung von Big Data ist eine schwierige Aufgabe. Diese Aufgaben erfordern eine umfassende Sammlung von Instrumenten, die nicht nur bei der Lösung dieser Aufgaben helfen, sondern auch sinnvolle Ergebnisse liefern können. Um Informationen aus einer großen Anzahl von Datensätzen zu verarbeiten und zu extrahieren, werden Big-Data-Tools eingesetzt. Wenn Sie Big Data mit leistungsstarken Analysen kombinieren, können Sie geschäftsbezogene Aufgaben mühelos erfüllen. So wird die Verwaltung Ihrer Daten mit Hilfe von Big-Data-Tools zum Kinderspiel.

Schlüsselfaktoren zur Bewertung von Big-Data-Tools

Eine Vielzahl von Big-Data-Tools und -Technologien ist derzeit auf dem Markt. Sie verbessern das Zeitmanagement und die Kosteneffizienz bei Aufgaben der Datenanalyse. Die Auswahl des richtigen Big-Data-Tools für Ihr Unternehmen kann jedoch eine Herausforderung sein. Um Ihnen zu helfen, haben wir einige kritische Faktoren zusammengestellt, die Ihnen die Entscheidung für ein Big Data Tool erleichtern werden.

• Anwendungsfall im Unternehmen und Ziele: Ihr Big-Data-Tool sollte in der Lage sein, sowohl die aktuellen als auch die langfristigen Unternehmensziele zu erfüllen, genau wie jede andere IT-Anlage. Erstellen Sie eine Liste mit den wichtigsten Zielen Ihres Unternehmens und den angestrebten Geschäftsergebnissen. Unterteilen Sie dann Ihre Geschäftsziele in quantitative Analyseziele. Und nicht zuletzt sollten Sie Big-Data-Tools auswählen, die Ihnen Zugang zu Daten und Reporting-Funktionen bieten, die Sie beim Erreichen Ihrer Geschäftsziele unterstützen.

• Preisgestaltung: Bevor Sie sich für ein Big-Data-Tool entscheiden, müssen Sie sich umfassend über alle damit verbundenen Kosten informieren. Diese Kosten können Mitgliedsbeiträge, Wachstumskosten, die Kosten für die Schulung Ihrer Mitarbeiter im Umgang mit dem Tool und andere Ausgaben umfassen. Sie sollten sich über die Preisgestaltung informieren, bevor Sie sich zum Kauf verpflichten, da verschiedene Big-Data-Tools und -Technologien unterschiedliche Preismodelle haben.

• Einfach zu bedienendes Interface: Ihre Datenteams können mehr Zeit auf die Verbesserung, die Implementierung und den Betrieb von Analysemodellen aufwenden, wenn sie weniger Zeit mit der Konfiguration von Konnektoren verbringen, die Analysesysteme mit Datenquellen und Unternehmenssoftware verbinden. Big-Data-Tools müssen an eine Vielzahl von Nutzern angepasst werden können. Die Konnektoren sollten leicht zu integrieren und die Ausgaben und Berichte auch für nicht-technische Mitarbeiter einfach zu interpretieren sein.

• Integrationsunterstützung: Um das ideale Big-Data-Tool für Ihr Unternehmen auszuwählen, müssen Sie entscheiden, ob eine eigenständige oder eine integrierte Lösung am besten geeignet ist. Während Sie mit Einzellösungen eine breite Palette von Möglichkeiten haben, können Sie mit integrierten Lösungen über Anwendungen, die Ihre Mitarbeiter bereits kennen, auf Analysen zugreifen. Bevorzugen Sie außerdem Tools, die eine breite Palette von Konnektoren für die Verbindung mit Datenquellen und Destinations bieten.

• Skalierbarkeit: Maschinelles Lernen und Vorhersagemodelle müssen häufig zeitnah und kostengünstig Ergebnisse liefern. Big-Data-Tools müssen daher ein hohes Maß an Skalierbarkeit für die Aufnahme von Daten und die Arbeit mit riesigen Datensätzen in der Produktion bieten, ohne dass dabei übermäßige Kosten für Hardware oder Cloud-Dienste anfallen. In der Cloud gehostete Big-Data-Tools wie Fivetran sind recht skalierbar.  Diese Instrumente helfen Start-ups, sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen und Phasen schneller Expansion zu überstehen. So können Sie schneller auf Daten zugreifen und Analysen für schnellere Entscheidungen nutzen.

• Data Governance und Sicherheit: Die Big Data, mit denen Sie arbeiten, können sensible Daten enthalten, z. B. personenbezogene Daten und geschützte Gesundheitsdaten, die den Datenschutzbestimmungen entsprechen müssen. Daher müssen Big-Data-Tools Data-Governance-Funktionen enthalten, die Unternehmen bei der Umsetzung interner Datenstandards und der Einhaltung gesetzlicher Verpflichtungen in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz unterstützen. So bieten bestimmte Tools inzwischen die Möglichkeit, Daten zu anonymisieren, so dass Datenteams Modelle auf der Grundlage personenbezogener Daten in Übereinstimmung mit Vorschriften wie der GDPR/DSGVO und CCPA erstellen können.

Die 15 wichtigsten Big-Data-Tools

Nun, da Sie verstanden haben, was Big Data ist und warum Sie Big-Data-Tools benötigen, sehen wir uns die besten auf dem Markt erhältlichen Big-Data-Tools näher an.

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1) Fivetran

Mit einer wartungsfreien Pipeline, die eine schnelle Datenlieferung von der Quelle zum Data Warehouse garantiert, ist Fivetran ein Cloud-natives Big-Data-ETL-Tool, das den Datenanalyseprozess optimiert und vereinfacht. Es ermöglicht es den Nutzern, Analysen zu beschleunigen und die Zeit bis zum Erreichen von Erkenntnissen zu verkürzen, ohne komplizierte Technik einzusetzen, und fördert so eine effektivere datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Preisgestaltung: Angebot einer 14-tägigen kostenlosen Trials. Unterstützt ein verbrauchsbasiertes Preismodell. Fivetran bietet jetzt auch ein kostenloses Abonnement an, das die Standardfunktionen des Abonnements umfasst und bis zu 500.000 monthly active rows erlaubt.

Schlüsselmerkmale von Fivetran

• Unterstützt mehr als 300 vorgefertigte Konnektoren für bekannte Datenquellen wie Facebook, Salesforce und Microsoft Azure.
• Datenexport und -transformation werden durch vorgefertigte Datenmodelle vereinfacht.
• Um die Leistung Ihrer Fivetran-Pipeline zu verbessern, können Sie Entwicklungsplattformen, API-Clients, Codebeispielbibliotheken und andere Ressourcen nutzen.
• Mehr als 1 Million tägliche Synchronisationen mit 99,9 % Betriebszeit.
• Bietet eine vollständig kontrollierte und automatisierte Datenmigration. Bietet automatische Aktualisierungen, Normalisierung und Kontrolle des Schema Drift
• Die wichtigsten Sicherheits- und Datenschutzanforderungen von heute, wie SOC 2 Audits, HIPAA, ISO 27001, GDPR/DSGVO und CCPA, werden von Fivetran erfüllt.

2) Apache Hadoop

Apache Hadoop wird für den Umgang mit Big Data und geclusterten Dateisystemen verwendet. Große Datensätze werden mit dem MapReduce-Programm verarbeitet. LinkedIn, Twitter, Intel, Microsoft, Facebook und andere bekannte Unternehmen setzen Apache Hadoop ein. Es umfasst 4 Hauptkomponenten: Hadoop Distributed File System (HDFS), Yet Another Resource Negotiator (YARN), MapReduce und Hadoop Common.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Hadoop

• Es basiert auf einem Clustersystem, das eine effiziente und parallele Datenverarbeitung ermöglicht.
• Von einem Server bis hin zu mehreren Computern können sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten verarbeitet werden.
• Außerdem bietet Hadoop seinen Nutzern plattformübergreifende Unterstützung.
• Bietet schnellen Zugriff über HDFS (Hadoop Distributed File System).
• Hoch flexibel und einfach zu implementieren mit JSON und MySQL.
• Hohe Skalierbarkeit, da es eine große Datenmenge in überschaubare Komponenten aufteilen kann.

3) Apache Spark

Ein weiteres Framework, das für die Verarbeitung von Daten und die Durchführung mehrerer Aktivitäten im großen Maßstab verwendet wird, ist Apache Spark. Es wird auch verwendet, um Daten über mehrere Rechner hinweg zu verarbeiten. Es wird häufig von Datenanalysten verwendet, da es über einfache APIs verfügt, die das Abrufen von Petabytes an Daten erleichtern. Spark wurde bereits von Unternehmen wie Netflix, Yahoo, eBay und vielen anderen genutzt.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Spark

• Auf der Hadoop-Plattform können Sie Batch- und Echtzeitaufgaben implementieren.
• Die Ausführung einer Anwendung in einem Hadoop-Cluster ist wertvoll, da sie im Speicher bis zu 100-mal schneller und auf der Festplatte bis zu 10-mal schneller ausgeführt werden kann.
• Kann in Hadoop integriert werden und vorhandene Hadoop-Daten nutzen.
• Es verfügt über integrierte Java-, Scala- und Python-APIs.
• Es kann einzeln oder in einem Cluster auf Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes und in der Cloud betrieben werden.
• Spark bietet eine In-Memory-Datenverarbeitung, die weitaus schneller ist als die von MapReduce genutzte Disk-Verarbeitung.
• Darüber hinaus lässt sich Spark mit HDFS, OpenStack und Apache Cassandra sowohl in der Cloud als auch in lokalen Umgebungen integrieren, wodurch die Big-Data-Operationen Ihres Unternehmens noch flexibler werden.

4) Apache Kafka

Apache Kafka ist ein Framework zum Speichern, Lesen und Analysieren von Streaming-Daten. Durch die Trennung von Datenströmen und Systemen speichert Kafka die Datenströme, bis sie an anderer Stelle benötigt werden. Zahlreiche Unternehmen, darunter mehr als 80 % der Fortune-100-Unternehmen, verwenden Kafka. Dazu gehören Uber, Box, Goldman Sachs, Airbnb, Cloudflare, Intuit und andere Unternehmen.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Kafka

• Es arbeitet in einer verteilten Umgebung und kommuniziert mit anderen Rechnern und Anwendungen über das zuverlässige TCP-Netzwerkprotokoll.
• Daten werden dank des partitionierten Protokollmodells von Kafka auf mehrere Server verteilt, was eine Skalierung über die Kapazität eines einzelnen Servers hinaus ermöglicht.
• Ausfälle des Masters und der Datenbank können vom Kafka-Cluster aufgefangen werden. Er ist in der Lage, den Server selbstständig neu zu starten.
• Kafka kann jede Größe von Echtzeit-Datenverarbeitung bis hin zur Datenflussprogrammierung verarbeiten.
• Es handelt sich um eine wirksame Methode zur Überwachung von Betriebsdaten. Es ermöglicht es Ihnen, Informationen in Echtzeit von zahlreichen Plattformen zu sammeln, sie in konsolidierten Feeds zu organisieren und sie anhand von Metriken zu überwachen.

5) Apache Storm

Apache Storm ist eine Open-Source-Big-Data-Software, die JSON-basierte Protokolle unterstützt. Das fehlertolerante Echtzeit-Verarbeitungssystem funktioniert mit fast allen Programmiersprachen. Zu den bekannten Kunden von Apache Storm gehören unter anderem Yahoo, Groupon, Alibaba und The Weather Channel.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Storm

• In Sekundenschnelle kann es mehr als eine Million Aufträge auf dem Knoten verarbeiten.
• Es verfügt über Big-Data-Tools und -Technologien, die gleichzeitige Berechnungen über eine Gruppe von Computern hinweg nutzen.
• Die Apache-Storm-Topologie funktioniert so lange, bis der Benutzer sie ausschaltet oder ein unerwartetes technisches Problem auftritt.
• Es kann auf der JVM (Java Virtual Machine) arbeiten.
• Es kann von mittleren und großen Unternehmen eingesetzt werden, da es quelloffen, vielseitig und zuverlässig ist.
• Es hat eine geringe Latenzzeit. Apache Storm stellt die Datenverarbeitung auch dann sicher, wenn Nachrichten fehlen oder Clusterknoten ausfallen.
• Unterstützt eine Vielzahl von Anwendungsfällen, darunter maschinelles Lernen, verteilte RPC, Echtzeitanalysen, Protokollverarbeitung und ETL.

6) Apache Cassandra

Heutzutage nutzen zahlreiche Unternehmen die Apache Cassandra-Datenbank, um große Datenmengen effektiv zu verwalten. Ein verteiltes Datenbankmanagementsystem wird zur Verwaltung riesiger Datenmengen auf mehreren Servern eingesetzt. Es wird von Unternehmen wie Netflix, Twitter, Apple, Cisco und vielen anderen genutzt.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Cassandra

• Es gibt keinen einzigen Ausfallpunkt, da die Daten über zahlreiche Knoten hinweg dupliziert werden. Die auf anderen Knoten gespeicherten Daten sind auch dann noch verwendbar, wenn ein Knoten ausfällt.
• Darüber hinaus können die Daten in verschiedenen Rechenzentren repliziert werden. So können Daten aus anderen Rechenzentren wiederhergestellt werden, wenn sie in anderen verloren gegangen oder beschädigt worden sind.
• Es bietet eine einfache Abfragesprache, so dass der Wechsel von einer relationalen Datenbank zu Cassandra keine Probleme bereitet.
• Es enthält eingebaute Sicherheitsfunktionen, einschließlich Datensicherungs- und Wiederherstellungsfunktionen.
• Heutzutage wird Cassandra häufig in realen IoT-Anwendungen eingesetzt, bei denen massive Datenströme von Geräten und Sensoren erzeugt werden.

7) Apache Hive

Apache Hive ist eine Data-Warehouse-Infrastruktur, die auf SQL basiert und Benutzern das Lesen, Schreiben und Verwalten von Petabytes an Daten ermöglicht. Ursprünglich wurde es von Facebook entwickelt, aber Apache nahm es unter seine Fittiche und hat es seitdem weiterentwickelt und gepflegt.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Apache Hive

• Läuft auf Hadoop und verarbeitet strukturierte Daten und wird für die Datenzusammenfassung und -analyse verwendet.
• Apache Hive verarbeitet riesige Datenmengen mit Hilfe von HQL (Hive Query Language), einer mit SQL vergleichbaren Sprache, die in MapReduce-Jobs umgesetzt wird.
• Ermöglicht die Erstellung von Client-Anwendungen in jeder Sprache – Python, Java, PHP, Ruby und C++.
• Für die Speicherung der Metadaten wird in der Regel der Hive Metastore (HMS) verwendet, wodurch sich der Zeitaufwand für die semantische Prüfung erheblich verringert.
• Die Leistung von Abfragen wird durch Hive Partitioning und Bucketing verbessert.
• Es ist ein leistungsfähiges ETL-Tool, das die analytische Online-Verarbeitung unterstützt.
• Es bietet Unterstützung für benutzerdefinierte Funktionen, um Anwendungsfälle zu berücksichtigen, die von den integrierten Funktionen nicht abgedeckt werden.

8) Zoho Analytics

Mit Hilfe von  Zoho Analytics können Sie schnell und einfach erstaunliche Datenvisualisierungen erstellen, visuelle Datenanalysen durchführen und verborgene Erkenntnisse finden. Große Unternehmen wie Hyundai, Suzuki, IKEA, HP und andere verlassen sich darauf. Um Ihnen einen schnellen Einstieg zu ermöglichen, enthält diese Anwendung eine Vielzahl von vorgefertigten Bildern.

Preisgestaltung: Bietet eine 15-tägige kostenlose Testversion und 4 Preismodelle.

Schlüsselmerkmale von Zoho Analytics

• Es bietet eine nahtlose Analyse der Daten mit außergewöhnlichen End-to-End-Einblicken durch einfache Konnektoren, vorgefertigte Algorithmen und intelligente Datenvermischung.
• Hilft bei der Überwachung wichtiger Unternehmenskennzahlen, der Auswertung historischer Trends, dem Erkennen von Anomalien und der Aufdeckung verborgener Erkenntnisse.
• Konvertiert riesige Rohdatendateien in nützliche Berichte und Dashboards.
• Es stehen robuste Datenimport- und Integrations-APIs zur Verfügung, die eine schnelle Entwicklung eines benutzerdefinierten Konnektors ermöglichen.
• Sie können Ihren Kunden dank einer einfachen Drag & Drop-Oberfläche umfassende Berichte zur Verfügung stellen.

9) Cloudera

Cloudera ist eine der schnellsten und sichersten Big-Data-Technologien, die derzeit verfügbar sind. Ursprünglich wurde es als Open-Source-Version von Apache Hadoop entwickelt, die auf den Einsatz in Unternehmen ausgerichtet ist. Mit dieser flexiblen Plattform können Sie ganz einfach Daten aus jeder Umgebung extrahieren.

Preisgestaltung: Bietet verschiedene Preismodelle und Gebühren für die verwendete Cloudera Compute Unit (CCU) an.

Schlüsselmerkmale von Cloudera

• Ermöglicht es Unternehmen, Self-Service-Analysen zur Auswertung der Daten in hybriden und Multi-Cloud-Umgebungen zu nutzen.
• Sie können Cloudera Enterprise auf AWS, Azure und Google Cloud Platform verwalten und bereitstellen.
• Einfache Übertragbarkeit zwischen verschiedenen Clouds, einschließlich privater Optionen wie OpenShift.
• Ermöglicht die Selbstbedienung integrierter, multifunktionaler Lösungen für die Zentralisierung und Analyse von Daten.

• Um die Effizienz zu steigern und Kosten zu senken, können Arbeitslasten und Ressourcen automatisch nach oben oder unten skaliert werden.
• Ohne die zugrunde liegenden Datenstrukturen oder Tabellen zu verändern, ermöglicht Cloudera Data Visualization es seinen Kunden, Daten im virtuellen Data Warehouse zu modellieren.

10) RapidMiner

RapidMiner soll Datenspezialisten aller Qualifikationsstufen die Möglichkeit geben, Datenmodelle schnell zu prototypisieren und Algorithmen des maschinellen Lernens auszuführen, ohne über Programmierkenntnisse zu verfügen. Durch ein prozessorientiertes visuelles Design kombiniert es alles vom Datenzugriff und der Datengewinnung bis hin zur Aufbereitung und prädiktiven Modellierung.

Preisgestaltung: Die kostenlose Version enthält 1 logischen Prozessor und 10.000 Datenzeilen. Eine kostenlose Bildungslizenz ist ebenfalls erhältlich. Andere Preisoptionen müssen angefragt werden.

Schlüsselmerkmale von RapidMiner

• Benutzer können über URLs auf mehr als 40 verschiedene Dateitypen zugreifen.
• Nutzern steht der Zugang zu Cloud-Speicherressourcen wie AWS und Dropbox zur Verfügung.
• Zur leichteren Analyse bietet Rapid Miner eine visuelle Darstellung zahlreicher Ergebnisse im Zeitverlauf.
• RapidMiner wurde mit Java erstellt und kann problemlos mit anderen Java-basierten Anwendungen verbunden werden.
• Es gibt auch Python- und Java-Module, die mit Code verändert werden können.
• Bietet den Komfort modernster Data-Science-Tools und -Algorithmen.

11) OpenRefine

OpenRefine, früher bekannt als Google Refine, ist ein bekanntes Open-Source-Datenwerkzeug. Es ist eines der robusten Big-Data-Tools, das für die Datenbereinigung und -umwandlung verwendet wird. Große Datenmengen können problemlos verarbeitet werden. Es ermöglicht auch die Hinzufügung anderer Daten und Webdienste.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von OpenRefine

• Komplexe Datenberechnungen sind mit der Refine Expression Language möglich.
• Benutzer können große Datenmengen schnell erforschen.
• Es führt Zelltransformationen durch und verwaltet Tabellenzellen mit unterschiedlichen Datenwerten.
• Es arbeitet mit externen Daten und erweiterten Webdiensten.
• Die Daten werden von OpenRefine immer auf Ihrem Rechner privat gehalten, und Sie können sie auch mit anderen Teammitgliedern teilen.

12) Kylin

Apache Kylin ist eine große Datenanalyse- und verteilte Data-Warehouse-Plattform. Es bietet eine Verarbeitungsmaschine für Webanalysen, die sehr große Datenmengen verarbeiten kann. Es kann mühelos skaliert werden, um enorme Datenmengen zu verwalten, da es auf anderen Apache-Technologien wie Hadoop, Hive, Parquet und Spark aufbaut.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Kylin

• Für die multidimensionale Analyse großer Datenmengen bietet Kylin eine ANSI-SQL-Schnittstelle.
• Es lässt sich mit BI-Lösungen wie Tableau, Microsoft Power BI und anderen integrieren.
• Kylin unterstützt JDBC-, ODBC- und RestAPI-Schnittstellen, die eine Verbindung zu jeder SQL-Anwendung ermöglichen.
• Fähigkeit zur Entwicklung von Benutzeroberflächen auf der Grundlage des Kylin-Kerns.
• Es nutzt die Vorberechnung, um einen Vorsprung bei der SQL-Ausführung zu erhalten, wodurch es schneller als herkömmliches SQL auf Hadoop ist.

13) Samza

Ein verteiltes Stream-Processing-System namens Apache Samza wurde von LinkedIn entwickelt und ist derzeit ein von Apache geleitetes Open-Source-Projekt. Mit Samza können Benutzer Anwendungen entwickeln, die Daten aus Quellen wie HDFS und Kafka in Echtzeit verarbeiten können. Es wird von zahlreichen Unternehmen genutzt, darunter Redfin, Slack und LinkedIn, um nur einige zu nennen.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Samza

• Neben dem Standalone-Einsatz kann das System auch auf Hadoop YARN oder Kubernetes aufgesetzt werden.
• Verarbeitet Terabytes an Daten für eine schnelle Datenverarbeitung mit minimaler Latenzzeit und hohem Durchsatz.
• Sie können einen oder mehrere Container Ihrer clusterbasierten Anwendungen mithilfe der Container Placements API von einem Host auf einen anderen übertragen oder neu starten, ohne Ihre Anwendung neu starten zu müssen.
• Eingebaute Integration von Hadoop, Kafka und anderen Datenplattformen.
• Fehlertolerante Funktionen, die eine schnelle Wiederherstellung bei Systemausfällen erleichtern sollen.
• Unterstützt die Möglichkeit, Pipelines zu entleeren, um inkompatible Zwischenschemaaktualisierungen zu ermöglichen.

14) Lumify

Lumify ist eine Open-Source-Plattform für die Fusion, Analyse und Visualisierung von Big Data, die die Gewinnung wertvoller Erkenntnisse erleichtert. Durch eine Vielzahl von Analysefunktionen hilft es den Nutzern, Zusammenhänge zu finden und Beziehungen in ihren Daten zu erforschen.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Lumify

• Es ermöglicht automatische Layouts sowohl für 2D- als auch für 3D-Diagrammdarstellungen.
• Verknüpfungsanalyse zwischen Diagrammobjekten, Multimedia-Analyse und Echtzeit-Zusammenarbeit über mehrere Projekte oder Arbeitsbereiche sind einige der weiteren Funktionen.
• Für Textinhalte, Fotos und Videos umfasst es spezielle Ingest-Verarbeitungs- und Schnittstellenfunktionen.
• Mit der Funktion „Räume“ können Sie Ihre Arbeit in mehrere Projekte oder Arbeitsbereiche einteilen.
• Die Infrastruktur von Lumify ermöglicht die Integration neuer Analysetools, die Änderungen überwachen und Analysten unterstützen.
• Für die raumbezogene Analyse ermöglicht Lumify die Einbindung beliebiger, mit offenen Ebenen kompatibler Kartensysteme wie Google Maps oder ESRI (Environmental Systems Research Institute, Inc.).

15) Trino

Mit Trino (ehemals PrestoSQL) können Unternehmen jeder Größe und jeder Stufe der Cloud-Nutzung von einem schnelleren Zugriff auf alle ihre Daten profitieren. Trino wird derzeit von Zehntausenden von Unternehmen genutzt, darunter LinkedIn, Netflix, Slack, Comcast, AWS, Myntra, Razorpay und viele andere. Trino war ursprünglich für die Abfrage von Daten aus dem HDFS gedacht. Es führt nativ Abfragen in Hadoop und anderen Daten-Repositorys aus, so dass Benutzer Daten unabhängig vom Speicherort abfragen können.

Preisgestaltung: Kostenlos

Schlüsselmerkmale von Trino

• Unterstützt SQL, das im Data Warehousing und in der Analyse für die Datenanalyse, die Datenaggregation und die Berichterstellung verwendet wird.
• Gestaltet für umfangreiche Batch-Abfragen und Ad-hoc-Analysen.
• Einfache Schnittstelle zu BI-Systemen wie Tableau, Power BI usw.
• Das flexible Design von Trino ermöglicht die gleichzeitige Analyse vieler Datenquellen.
• Speicher und Rechenleistung sind unabhängig voneinander und können separat skaliert werden.
• Trino verwendet sowohl etablierte als auch innovative Methoden für die verteilte Abfrageverarbeitung, wie z. B. Java-Bytecode-Generierung, parallele Verarbeitung im Speicher, Pipeline-Ausführung über Cluster-Knoten und vieles mehr.

Fazit

In den kommenden Jahren werden Big-Data-Tools ihre Marktdominanz in fast allen Branchen und Marktgrößen beibehalten. Auf dem Markt gibt es bereits zahlreiche Lösungen; alles, was Sie brauchen, ist die richtige Strategie und das richtige Werkzeug für diese Aufgabe.

Dieser ausführliche Artikel behandelt fast alle Aspekte von Big Data, einschließlich seiner Verwendung, bekannter kostenloser und kostenpflichtiger Big-Data-Tools und wichtiger Faktoren für die Auswahl des richtigen Big-Data-Tools.  Vor dem Kauf einer kommerziellen Version eines großen Datenverarbeitungsprogramms empfiehlt es sich in der Regel, zunächst die Testversion auszuprobieren und, wenn möglich, mit aktuellen Nutzern zu sprechen, um deren Bewertungen einzuholen.

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