Le volume de data disponibles a augmenté au fil du temps, car différents outils intelligents et orientés data, tels que les systèmes d’IA et les appareils IoT, se développent. Les experts affirment que nous produisons près de 2,5 trillions d’octets de data par jour.  

Les organisations peinent à gérer leurs data et à trouver un mode de stockage efficace. Celles-ci doivent être exploitées pour être utiles, ce qui demande des efforts. Il faut beaucoup de temps pour créer des data propres, utiles au client et structurées, et ainsi permettre une analyse de grande valeur. C’est là que les outils de big data interviennent. Ils permettent d’extraire et de gérer efficacement des data très volumineuses à partir d’un grand nombre d’ensembles de data et de traiter ces data complexes dans un format structuré.

Cet article vous sera utile pour comprendre le big data et les principaux facteurs à garder à l’esprit lors du choix d’outils dédiés. Vous découvrirez également certains des outils de big data les plus appréciés sur le marché.

Qu’est-ce que le big data ?

Le big data est un ensemble de data extrêmement volumineux qui évolue de manière exponentielle au fil du temps. Le format de ces data peut être non structuré, semi-structuré ou structuré. Aucun système classique de gestion de data ne permet de les stocker ou de les traiter efficacement en raison de leur complexité et du volume.

Les définitions du big data ne manquent pas, mais la plupart d’entre elles sont axées sur l’idée des « 5 V ». Voyons de quoi il s’agit :

• Volume : il est essentiel de tenir compte du volume de data. Il vous faudra analyser de nombreuses data non structurées à faible densité. Certaines entreprises peuvent avoir quelques dizaines de gigaoctets à des centaines de pétaoctets de big data.
• Variété : la variété correspond aux nombreuses formes de data disponibles. Les formats de data traditionnels avaient une structure claire et s’intégraient facilement à une database relationnelle. De nouveaux types de data non structurées sont apparus suite à l’expansion du big data. Ces formats de data non structurés et semi-structurés, tels que le texte, l’audio et la vidéo, doivent faire l’objet d’un traitement préalable supplémentaire afin d’en déduire le sens et d’obtenir des metadata.
• Vitesse : il s’agit de la vitesse de réception et d’utilisation des data afin de prendre des décisions. La plupart du temps, les data sont stockées dans la mémoire et non pas écrites sur le disque. Certains appareils intelligents connectés à l’internet ont besoin d’une analyse et d’une réactivité immédiate, car ils fonctionnent en temps réel ou presque.
• Véracité : compte tenu du volume, de la diversité et de la rapidité qu’offre le big data, les modèles construits sur les data seront dépourvus de véritable valeur sans cet attribut. La véracité désigne la qualité des data produites après traitement ainsi que la crédibilité des data d’origine. Le système devrait réduire les effets des biais, des anomalies ou des incohérences des data, ainsi que la duplication, entre autres choses.
• Valeur : dans le domaine des affaires, la valeur est le V le plus important des cinq (Volume, Vitesse, Variété, Véracité et Valeur). La production quotidienne d’informations est vaste, mais les entreprises peuvent s’appuyer sur d’autres moyens que la collecte de data pour en tirer un sens. Les organisations utilisent de nombreux outils de big data, car ils facilitent l’agrégation et le stockage des data et l’obtention d’informations à partir de data brutes qui pourraient constituer un avantage concurrentiel pour les entreprises.

Quels sont les outils de big data ?

Même si le big data présente des avantages évidents pour de nombreuses entreprises, 63 % des employés, selon Sigma Computing, affirment que les délais d’obtention d’informations sont trop longs avec leurs solutions. La capacité à obtenir des connaissances data avant qu’elles ne deviennent obsolètes est peut-être le principal problème de bon nombre d’entreprises.

L’analyse et le traitement des big data sont des tâches difficiles. Il convient d’avoir un ensemble complet d’outils qui vous aident non seulement à accomplir ces tâches, mais aussi à obtenir des résultats significatifs. Les outils de big data permettent de gérer et d’extraire des informations de nombreux ensembles de data. L’association du big data et d’une analyse puissante simplifie les tâches liées à l’activité de l’entreprise. Il est alors facile de gérer vos data grâce aux outils de big data.

Principaux facteurs pour évaluer les outils de big data

Une gamme variée d’outils et de technologies de big data est actuellement disponible sur le marché. Ils améliorent la gestion du temps et la rentabilité des tâches qui nécessitent d’analyser les data. Toutefois, il est parfois difficile de choisir l’outil de big data le mieux adapté au cas d’utilisation de votre entreprise. Pour vous aider, nous avons rassemblé quelques facteurs essentiels qui orienteront votre choix en matière d’outil de big data.

• Cas d’utilisation et objectifs de l’organisation : votre outil de big data doit répondre aux objectifs actuels et à long terme de l’entreprise, comme toute autre ressource informatique. Dressez une liste des principaux objectifs de votre entreprise et des résultats commerciaux visés. Répartissez ensuite vos objectifs commerciaux en objectifs analytiques quantitatifs. Pour finir, choisissez des outils de big data qui vous donnent accès à des data et à des fonctions de rapports qui vous aideront à atteindre vos objectifs commerciaux.

• Tarification : vous devez bien connaître tous les coûts liés à l’outil de big data pour lequel vous pensez opter avant de l’acheter. Ils peuvent inclure les frais d’adhésion, les coûts de croissance, le coût de la formation de vos employés à l’outil, etc. Renseignez-vous sur les détails de la tarification avant d’acheter, car les différents outils et technologies de big data ont plusieurs modèles tarifaires.

• Interface simple d’utilisation : il arrive que vos équipes data consacrent plus de temps à l’amélioration, à la mise en œuvre et à l’exploitation des modèles d’analyse si elles passent moins de temps à configurer les connecteurs qui relient les systèmes d’analyse aux sources de data et aux logiciels d’entreprise. Les outils de big data doivent s’adapter à de nombreux utilisateurs. L’intégration des connecteurs et l’interprétation des questions et rapports doivent être simples, même pour les membres du personnel non technique.

• Assistance à l’intégration : déterminez si une solution autonome ou intégrée serait idéale afin de choisir l’outil de big data le mieux adapté à votre entreprise. Même si les solutions autonomes vous offrent de nombreux choix, celles qui sont intégrées vous donnent accès aux analyses grâce aux applications que votre personnel utilise déjà régulièrement. Optez plutôt pour des outils dotés de nombreux connecteurs afin de relier les sources de data et les destinations.

• Évolutivité : l’apprentissage automatique et les modèles prédictifs doivent souvent produire des résultats de manière rapide et rentable. Les outils de big data doivent donc offrir un haut degré d’évolutivité afin d’ingérer des data et travailler avec de très gros ensembles de data en production sans engager des dépenses excessives en matériel ou en services cloud. Les outils de big data hébergés sur le cloud, comme Fivetran, sont très évolutifs.  Ils aident les start-ups à acquérir un avantage concurrentiel et à faire face aux périodes d’expansion rapide. Vous accédez donc plus rapidement aux data et vous utilisez l’analyse pour accélérer la prise de décisions.

• Gouvernance data et sécurité : les big data avec lesquelles vous travaillez contiennent parfois des data sensibles, comme des informations personnelles identifiables et de santé protégées qui doivent respecter les réglementations en matière de confidentialité. Les outils de big data doivent donc comporter des fonctions de gouvernance data qui aident les entreprises à mettre en œuvre des normes de data internes et à respecter les obligations réglementaires en matière de sécurité et de confidentialité des data. Par exemple, certains outils permettent désormais d’anonymiser les data ; les équipes data peuvent ainsi créer des modèles basés sur des informations personnelles conformément à des réglementations telles que le RGPD et le CCPA.

Les 15 meilleurs outils de big data

Maintenant que vous savez ce qu’est le big data et pourquoi vous avez besoin d’outils dédiés, voyons les meilleurs outils en la matière disponibles sur le marché.

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1) Fivetran

Doté d’un pipeline sans maintenance qui garantit une livraison rapide des data de la source au datawarehouse, l’outil ETL de big data sur le cloud Fivetran rationalise et simplifie le processus d’analyse des data. Il permet aux utilisateurs d’accélérer l’analyse et de réduire le délai d’obtention des informations sans avoir recours à une ingénierie compliquée, ce qui renforce l’efficacité de la prise de décisions orientée data.

Tarification : essai gratuit de 14 jours. Prise en charge d’un modèle tarifaire basé sur la consommation. Fivetran propose désormais un forfait gratuit doté des fonctionnalités standard et offrant jusqu’à 500 000 Monthly Active Rows.

Principales fonctionnalités de Fivetran

• L’outil prend en charge plus de 300 connecteurs prédéfinis pour de célèbres sources de data telles que Facebook, SalesForce et Microsoft Azure.
• Des modèles de data prédéfinis simplifient l’exportation et la transformation de data.
• Vous pouvez utiliser des plateformes de développement, des clients API, des bibliothèques d’exemples de code et d’autres ressources afin d’améliorer les performances de votre pipeline Fivetran.
• Plus de 1 million de synchronisations quotidiennes pour une disponibilité de 99,9 %.
• Expérience de migration de data totalement contrôlée et automatisée. Mises à jour automatisées, normalisation et contrôle de la dérive des schémas.
• Fivetran respecte l’ensemble des principales exigences actuelles en matière de sécurité et de confidentialité, telles que les audits SOC 2, le HIPAA, la norme ISO 27001, le RGPD et le CCPA.

2) Apache Hadoop

Apache Hadoop sert à gérer les big data et les systèmes de fichiers en cluster. Le programme MapReduce traite les gros ensembles de data. LinkedIn, Twitter, Intel, Microsoft, Facebook et d’autres entreprises de renom utilisent Apache Hadoop. L’outil est doté de quatre éléments : Hadoop Distributed File System (HDFS), Yet Another Resource Negotiator (YARN), MapReduce et Hadoop Common.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Hadoop

• L’outil s’appuie sur un système cluster pour un traitement efficace et parallèle des data.
• D’un serveur à de nombreux ordinateurs, il traite des data structurées et non.
• Hadoop offre également un support entre plusieurs plateformes à ses utilisateurs.
• Il accélère l’accès grâce à HDFS (Hadoop Distributed File System).
• Il est très flexible et simple à mettre en œuvre avec JSON et MySQL.
• L’outil offre une grande évolutivité, car il peut disperser un volume important de data en éléments gérables.

3) Apache Spark

Le cadre Apache Spark sert lui aussi à gérer les data et à effectuer différentes activités à grande échelle. Il est également utilisé pour traiter les data sur plusieurs machines. Les analystes de data l’utilisent fréquemment, car il comporte des API intuitives qui simplifient l’extraction de pétaoctets de data. Des entreprises telles que Netflix, Yahoo, eBay, etc. utilisent Spark.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Spark

• La plateforme Hadoop vous permet de mettre en œuvre des tâches par lots et en temps réel.
• Il est intéressant d’exécuter une application dans un cluster Hadoop, car elle peut fonctionner jusqu’à 100 fois plus vite en mémoire et 10 fois plus vite sur disque.
• S’intègre à Hadoop et utilise les data Hadoop existantes.
• L’outil est doté d’API Java, Scala et Python.
• Il fonctionne individuellement ou en cluster sur Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes et le cloud.
• Spark est capable de traiter les data en mémoire, ce qui est beaucoup plus rapide que le traitement sur disque que propose MapReduce.
• Spark s’intègre également à HDFS, OpenStack et Apache Cassandra dans les environnements cloud et locaux, ce qui renforce la flexibilité des opérations de big data de votre entreprise.

4) Apache Kafka

Le cadre Apache Kafka permet de stocker, de lire et d’analyser les data de streaming. Kafka conserve les flux de data, après avoir extrait ceux du système, jusqu’à ce qu’ils soient nécessaires ailleurs. De nombreuses entreprises, dont plus de 80 % du classement Fortune 100, utilisent Kafka. Uber, Box, Goldman Sachs, Airbnb, Cloudflare, Intuit, etc. en font partie.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Kafka

• L’outil fonctionne dans un environnement distribué et communique avec d’autres machines et applications à l’aide du protocole réseau TCP fiable.
• Les data sont réparties sur plusieurs serveurs grâce au modèle de journal partitionné de Kafka, ce qui lui confère une capacité supérieure à celle d’un seul serveur.
• Le cluster Kafka gère les défaillances du maître et de la database. Il peut également redémarrer le serveur de manière indépendante.
• Kafka gère les traitements de data en temps réel de toutes les tailles jusqu’à la programmation du flux de data.
• Cette méthode de surveillance des data opérationnelles est efficace. Cet outil vous permet de recueillir des informations en temps réel à partir de nombreuses plates-formes, de les organiser en flux consolidés et de les surveiller à l’aide de métriques.

5) Apache Storm

Le logiciel de big data open-source Apache Storm prend en charge les protocoles à base JSON. Le système de traitement en temps réel et tolérant aux pannes dont il est doté fonctionne avec la majorité des langages de programmation. Yahoo, Groupon, Alibaba et The Weather Channel sont des exemples de clients célèbres d’Apache Storm.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Storm

• Quelques secondes lui suffisent pour gérer plus d’un million de tâches sur le nœud.
• Il dispose d’outils et de technologies de big data qui s’appuient sur des calculs simultanés sur un groupe d’ordinateurs.
• La topologie Apache Storm fonctionne jusqu’à ce que l’utilisateur l’éteigne ou qu’un problème technique inattendu survienne.
• Elle est compatible avec JVM (Java Virtual Machine).
• Cet outil convient également aux moyennes et grandes entreprises, car il s’agit d’un logiciel open-source, polyvalent et fiable.
• Sa latence est faible. Apache Storm assure le traitement des data, même si certains messages sont manqués ou si des nœuds de cluster tombent en panne.
• L’outil est adapté à de nombreux cas d’utilisation, notamment l’apprentissage automatique, le RPC distribué, l’analyse en temps réel, le traitement des journaux et l’ETL.

6) Apache Cassandra

Aujourd’hui, de nombreuses entreprises utilisent la database Apache Cassandra pour gérer efficacement des quantités considérables de data. Un système de gestion de database distribué gère des data très volumineuses sur plusieurs serveurs. Des entreprises telles que Netflix, Twitter, Apple, Cisco, etc. l’ont adopté.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Cassandra

• Il n’y a pas de point de défaillance unique car les data sont dupliquées sur de nombreux nœuds. Les data enregistrées sur d’autres nœuds restent utilisables, même en cas de dysfonctionnement d’un nœud.
• Il est également possible de répliquer les data dans différents centres dédiés. Les utilisateurs peuvent donc récupérer les data dans d’autres centres dédiés si elles sont perdues ou endommagées ailleurs.
• Le langage de requête est simple : il est aisé de passer d’une database relationnelle à Cassandra.
• La solution est dotée de fonctionnalités de sécurité intégrées, notamment des capacités de sauvegarde et de récupération des data.
• Actuellement, Cassandra est fréquemment utilisé dans les applications réelles de l’IdO où des flux de data considérables provenant de gadgets et de capteurs sont générés.

7) Apache Hive

Apache Hive est une infrastructure de datawarehouse SQL qui permet aux utilisateurs de lire, d’écrire et de gérer des pétaoctets de data. Facebook l’a développée, puis Apache l’a prise sous son aile et l’a faite progresser et l’a entretenue depuis lors.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’Apache Hive

• Cassandra s’exécute sur Hadoop, traite les data structurées et est utilisé pour la synthèse et l’analyse des data.
• Apache Hive traite de très gros volumes de data à l’aide de HQL (Hive Query Language), un langage comparable à SQL, qui est converti en tâches MapReduce.
• L’outil est compatible avec des applications client créées dans tous les langages : Python, Java, PHP, Ruby et C++.
• Hive Metastore(HMS) sert généralement à stocker les metadata, ce qui réduit considérablement le temps consacré à la vérification sémantique.
• Le partitionnement et le regroupement de Hive améliorent la performance des requêtes.
• Cet outil d’ETL puissant prend en charge le traitement analytique en ligne.
• Hive offre un support dans le cadre des fonctions définies par l’utilisateur afin de répondre à des cas d’utilisation que les fonctions intégrées ne gèrent pas.

8) Zoho Analytics

Vous pouvez rapidement et facilement créer des visualisations de data étonnantes, effectuer les analyser visuellement et trouver des informations cachées grâce à  Zoho Analytics. Des entreprises telles que Hyundai, Suzuki, IKEA, HP, etc. ont opté pour cette solution. Cette application comporte de nombreuses images prédéfinies qui vous aideront à commencer rapidement.

Tarification : essai gratuit de 15 jours et quatre forfaits.

Principales fonctionnalités de Zoho Analytics

• Ils permettent une analyse transparente des data avec des informations exceptionnelles de bout en bout grâce à des connecteurs simples, des algorithmes prédéfinis et des mélanges de data intelligents.
• Ces outils facilitent également la surveillance des paramètres importants de l’entreprise, l’évaluation des tendances historiques, le repérage des anomalies et la découverte des informations cachées.
• Ils convertissent de très gros fichiers de data brutes en rapports et tableaux de bord utiles.
• Des API robustes d’importation et d’intégration de data sont disponibles, ce qui permet de créer rapidement un connecteur personnalisé.
• Fournissez à vos clients des rapports complets grâce à une interface simple de type « glisser-déposer ».

9) Cloudera

La technologie de big data Cloudera est actuellement l’une des plu s rapides et des plus sûres. Cette édition open-source d’Apache Hadoop était à l’origine destinée aux déploiements de niveau entreprise. Extrayez facilement des data de n’importe quel environnement grâce à cette plateforme.

Tarification : plusieurs modèles tarifaires sont proposés et différents frais sur l’unité de calcul Cloudera (CCU) sont utilisés.

Principales fonctionnalités de Cloudera

• Grâce à ces outils, les entreprises disposent d’une analyse en libre-service permettant d’évaluer les data au sein d’environnements hybrides et multi-cloud.
• Vous pouvez gérer et déployer Cloudera Enterprise sur AWS, Azure et Google Cloud Platform.
• Le transfert est facilité entre différents clouds, notamment privés tels qu’OpenShift.
• Ces outils fournissent en libre-service des solutions intégrées et multifonctionnelles pour la centralisation et l’analyse des data.

• Il arrive que l’outil mette automatiquement à l’échelle les charges de travail et les ressources à la hausse ou à la baisse afin de renforcer l’efficacité et de réduire les dépenses.
• Grâce à Cloudera Data Visualization, les clients modélisent les data dans le datawarehouse virtuel sans modifier les structures ou les tables de data sous-jacentes.

10) RapidMiner

L’objectif de RapidMiner est de fournir aux spécialistes des data de tous niveaux les outils nécessaires à la création rapide de prototypes de modèles data et à l’exécution des algorithmes d’apprentissage automatique sans qu’aucune connaissance en matière de codage ne soit nécessaire. Grâce à sa conception visuelle axée sur les processus, l’outil combine tous les éléments de l’accès aux data et de leur extraction, de la préparation à la modélisation prédictive.

Tarification : la version gratuite comprend un processeur logique et 10 000 lignes de data. Une licence pédagogique gratuite est également fournie. Il convient de demander les autres tarifs pour les connaître.

Principales fonctionnalités de RapidMiner

• Les utilisateurs accèdent à plus de 40 types de fichiers différents par le biais d’URL.
• Ils ont également accès à des ressources de stockage cloud telles qu’AWS et Dropbox.
• Afin de simplifier l’analyse, Rapid Miner propose d’afficher visuellement de nombreux résultats au fil du temps.
• La solution RapidMiner a été créée à l’aide de Java et il est facile de la connecter à d’autres applications Java.
• Elle est également dotée de modules Python et Java modifiables avec du code.
• Elle offre le confort d’outils et d’algorithmes de pointe dans le domaine de la science des data.

11) OpenRefine

OpenRefine, anciennement Google Refine, est un célèbre outil de data open-source. Il s’agit de l’un des outils de big data les plus robustes, utilisé dans le cadre du nettoyage et de la transformation des data. Il permet de traiter de grands ensembles de data en toute simplicité. Il permet également d’ajouter d’autres data et services Web.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités d’OpenRefine

• Le langage d’expression Refine permet d’effectuer des calculs complexes sur les data.
• Les utilisateurs parcourent rapidement de grands ensembles de data.
• La solution exécute des transformations de cellules et gère des cellules de tableau avec différentes valeurs de data.
• Elle fonctionne avec des data externes et des services Web étendus.
• OpenRefine assure en permanence la confidentialité de vos data privées sur votre machine, et vous pouvez également les partager avec d’autres membres de l’équipe.

12) Kylin

Apache Kylin est une plateforme d’analyse de data volumineuses et de datawarehouse distribué. Elle est dotée d’un moteur de traitement destiné à l’analyse Web qui prend en charge de très gros volumes de data. La plate-forme évolue facilement afin de gérer d’énormes charges de data, car elle est construite sur d’autres technologies Apache, telles que Hadoop, Hive, Parquet et Spark.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités de Kylin

• Kylin est doté d’une interface ANSI SQL pour l’analyse multidimensionnelle de grosses quantités de data.
• L’outil est doté de solutions d’informatique décisionnelle telles que Tableau, Microsoft Power BI, etc.
• Kylin prend en charge les interfaces JDBC, ODBC et RestAPI qui permettent de se connecter à toutes les applications SQL.
• Il est possible de développer des interfaces utilisateur sur le noyau Kylin.
• L’outil s’appuie sur le pré-calcul et devance l’exécution SQL ; il est donc plus rapide que le SQL traditionnel sur Hadoop.

13) Samza

Le système de traitement des flux distribués Apache Samza a été créé par LinkedIn et est actuellement un projet open-source dirigé par Apache. Grâce à Samza, les utilisateurs développent des applications capables de traiter en temps réel des data issues de sources telles que HDFS et Kafka. De nombreuses entreprises utilisent cet outil, notamment Redfin, Slack et LinkedIn, pour ne citer qu’elles.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités de Samza

• Outre la prise en charge d’un déploiement autonome, le système fonctionne également sur Hadoop YARN ou Kubernetes.
• Il gère des téraoctets de data afin de les traiter rapidement avec une latence minimale et un grand débit.
• Vous pouvez transférer ou redémarrer un ou plusieurs conteneurs de vos applications en cluster d’un hôte à l’autre à l’aide de l’API de placement de conteneurs sans avoir à relancer votre application.
• Intégration « built-in » d’Hadoop, de Kafka et d’autres plateformes de data.
• Fonctionnalités de tolérance aux pannes destinées à faciliter la reprise rapide du système en cas de défaillance
• Le système draine des pipelines favorisant les mises à jour de schémas intermédiaires incompatibles

14) Lumify

La plateforme open-source Lumify utilisée pour la fusion, l’analyse et la visualisation de big data simplifie la génération d’informations précieuses. Grâce à ses diverses capacités analytiques, elle aide les utilisateurs à trouver des connexions et à explorer les relations au niveau de leurs data.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités de Lumify

• Il est utilisé pour les mises en page automatiques destinées aux représentations graphiques en 2D et en 3D.
• Voici d’autres exemples de fonctionnalités : analyse des liens entre les objets du graphique, analyse multimédia et collaboration en temps réel via différents projets ou espaces de travail.
• L’outil comprend des capacités spécifiques de traitement d’ingestion et d’interface pour le contenu textuel, les photos et les vidéos.
• La fonction « Espaces » vous permet d’organiser votre travail en plusieurs projets ou espaces dédiés.
• L’infrastructure de Lumify permet d’intégrer de nouveaux outils analytiques qui surveilleront les modifications et soutiendront les analystes
• Lumify intègre n’importe quel système de cartographie compatible avec les couches ouvertes, comme Google Maps ou ESRI (Environmental Systems Research Institute, Inc.) dans le cadre de l’analyse géospatiale.

15) Trino

Grâce à Trino (anciennement PrestoSQL), les entreprises de toutes tailles et de tous niveaux d’adoption du cloud bénéficient d’un accès accéléré à l’ensemble de leurs data. Des dizaines de milliers d’entreprises, dont LinkedIn, Netflix, Slack, Comcast, AWS, Myntra, Razorpay et bien d’autres utilisent actuellement cet outil. Trino a été conçu pour interroger des data à partir de HDFS. L’outil exécute de manière native des requêtes dans Hadoop et d’autres référentiels de data, et les utilisateurs peuvent ensuite interroger les data quel que soit leur emplacement de stockage.

Tarification : gratuit

Principales fonctionnalités de Trino

• Prenant en charge SQL, l’outil est utilisé pour stocker les data, les analyser et les agréger, ainsi que pour générer des rapports.
• Il est conçu pour les requêtes par lots et les analyses ad hoc.
• Il comporte une interface simple dotée de systèmes d’informatique décisionnelle comme Tableau, Power BI, etc.
• Grâce à sa conception flexible, Trino analyse simultanément plusieurs sources de data.
• Le stockage et le computing ne dépendent pas l’un de l’autre et peuvent évoluer séparément.
• Trino utilise des méthodes éprouvées et de pointe pour le traitement distribué des requêtes, telles que la génération de bytecode Java, le traitement parallèle en mémoire, l’exécution en pipeline à travers les nœuds du cluster, etc.

Conclusion

Dans les années à venir, les outils de big data resteront omniprésents sur le marché dans la plupart des secteurs d’activité et sur les marchés de toutes les tailles. De nombreuses solutions sont actuellement disponibles sur le marché ; tout ce dont vous avez besoin, c’est d’une stratégie appropriée et de l’outil adéquat.

Dans cet article détaillé, nous avons vu la majorité des aspects du big data, notamment la manière dont il est utilisé, les outils de big data bien connus, gratuits et payants, ainsi que les facteurs à garder à l’esprit pour choisir un outil de big data adapté.  Avant d’acheter l’édition commerciale d’un outil de traitement de data volumineux, il est généralement conseillé d’essayer la version d’essai et, dans la mesure du possible, d’échanger avec des utilisateurs pour connaître leur avis.

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