Las 8 mejores herramientas y software de análisis de big data (2024)

Software de análisis de big data Se utiliza ampliamente para proporcionar análisis significativos de un gran conjunto de datos. Estas herramientas analíticas de software ayudan a encontrar las tendencias actuales del mercado, las preferencias de los clientes y otra información. Una gran cantidad de datos es muy difícil de procesar en las bases de datos tradicionales. Por eso es necesario utilizar herramientas de big data y gestionar el enorme tamaño de los datos con mucha facilidad.

Con más de 80 horas de investigación exhaustiva sobre las 27 mejores herramientas de análisis de big data, he elaborado una lista imprescindible de opciones gratuitas y de pago. Esta reseña creíble e imparcial ofrece una descripción detallada de las características, los pros y los contras, y los precios, que pueden ayudarte a elegir la herramienta perfecta. Para obtener información exclusiva y confiable, asegúrate de leer el artículo completo.
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Primera opción
Analítica de Zoho

Zoho Analytics es una herramienta que proporciona análisis visual y paneles. Le permite conectar múltiples fuentes de datos, incluidas aplicaciones comerciales, bases de datos, unidades en la nube y más.

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Mejores herramientas de análisis de Big Data: ¡Las mejores opciones!

Nombre Plataformas compatibles Prueba Gratuita Enlace
👍 Zoho Análisis Windows, IOS y Android Prueba gratuita de 15 días (no se requiere tarjeta de crédito) MÁS INFORMACIÓN
Talend Windows, Catalina, Mojave Versión básica gratuita MÁS INFORMACIÓN
Microsoft HDInsight Android, iOS, Linux, macOS Crédito gratuito de $200 para usar en 30 días MÁS INFORMACIÓN
Spark Windows, Linux, Mac OS Gratis MÁS INFORMACIÓN
Plotly WindowsIOS, macOS, Android Versión básica gratuita MÁS INFORMACIÓN

Las mejores herramientas de análisis de big data

1) Analítica de Zoho

Analítica de Zoho Me facilitó el análisis de Big Data. Valoro especialmente su análisis visual y sus paneles de control, que me permitieron trabajar de manera eficiente. Conecté varias fuentes de datos, incluidas aplicaciones empresariales, bases de datos y unidades en la nube, lo que me ayudó a organizar mis hallazgos.

#1 Selección superior
Analítica de Zoho
5.0

Integración: Zendesk, Jira, Salesforce, HubSpot, Mailchimpancé y Eventbrite

Informes en tiempo real: Si

Plataformas compatibles: Windows, IOS y Android

Prueba gratis: Prueba gratuita de 15 días (no se requiere tarjeta de crédito)

Visite Zoho Analytics

Zoho Analytics es una herramienta de primer nivel que te ayuda a analizar datos en profundidad y, al mismo tiempo, ofrece opciones de revisión colaborativa. Descubrí que incorporar informes en sitios web, blogs o aplicaciones es una excelente manera de compartir información sobre los datos sin problemas. Con su chat en vivo, correo electrónico y soporte de formularios en línea, es una excelente opción para las empresas. Puedes probar Zoho Analytics con una prueba gratuita de 15 días, sin necesidad de proporcionar una tarjeta de crédito.

Ventajas

  • Interfaz de arrastrar y soltar fácil de usar
  • Puedo crear paneles de control que combinen perfectamente con mi marca.
  • La sincronización de datos en tiempo real mejora la precisión
  • Opciones de precios flexibles para adaptarse a distintos tamaños de empresas.

Contras

  • Funciones limitadas en la versión gratuita
  • Al principio encontré la interfaz de usuario un poco desordenada.

Precios:

  • Precio: Plan desde $14.32 por mes.
  • Prueba gratis: Prueba gratuita de 15 días, no se requiere tarjeta de crédito

Visite Zoho Analytics

Prueba gratuita de 15 días (no se requiere tarjeta de crédito)


2) talenda

Talend es un increíble software de análisis de big data que simplifica el proceso de integración de big data. Pude optimizar mis flujos de trabajo utilizando su asistente gráfico para generar código nativo de manera eficiente. Durante mi revisión, descubrí que administra datos maestros con facilidad y realiza controles de calidad de datos de manera efectiva. Talend es una opción superior para abordar desafíos complejos de integración de datos.

Talend

Talend Big Data Platform acelera la obtención de valor para proyectos de big data al simplificar los procesos ETL y ELT. Descubrí que genera código nativo para MapReduce y Spark, lo que lo hace ideal para DevOps ágiles. Ofrece una calidad de datos más inteligente con aprendizaje automático, lo que agiliza los flujos de trabajo de DevOps. Talend es ideal para equipos que buscan acelerar proyectos de big data con opciones de soporte como chat en vivo y correo electrónico. Mi consejo es probar la versión básica gratuita.

Ventajas

  • Capacidades integrales de integración de datos
  • Soluciones escalables para empresas de distintos tamaños
  • Valoro el manejo fluido de proyectos de big data

Contras

  • Falta de documentación detallada.
  • El soporte premium puede resultar costoso para organizaciones más pequeñas.

Precios:

  • Precio: Comuníquese con el vendedor para obtener detalles sobre los precios.
  • Prueba gratis: Prueba Talend Cloud gratis durante 14 días

Download Link: https://www.talend.com/products/talend-open-studio/


3) Microsoft HDInsight

Azure HDInsight me impresionó con su capacidad para soportar Spark y servicios en la nube Hadoop. Al evaluar sus ofertas, me di cuenta de que ofrece una combinación de primera categoría de servicios estándar y premium, que son excelentes para diferentes necesidades comerciales. Según mi revisión, los clústeres a gran escala Azure Las ofertas de HDInsight son increíbles para administrar grandes cantidades de datos, garantizando un alto rendimiento.

Microsoft HDInsight

Azure HDInsight es una solución increíble que ofrece análisis confiables con un contrato de nivel de servicio líder en la industria. Descubrí que proporciona seguridad y monitoreo de nivel empresarial, lo que ayuda a proteger los activos de datos y extender la seguridad local a la nube. Es perfecto para desarrolladores y científicos, ya que permite la integración con las principales aplicaciones de productividad. Recomiendo implementar Hadoop en la nube, evitando la necesidad de costos iniciales de hardware. De hecho, el crédito gratuito de $200 para una prueba de 30 días es una excelente manera de comenzar.

Ventajas

  • Perfecta integración con otros Azure servicios en la nube
  • Ofrece alta disponibilidad y sólidas funciones de recuperación ante desastres.
  • Análisis en tiempo real para necesidades de procesamiento de datos a gran escala
  • Me permitió administrar fácilmente grandes grupos de datos.

Contras

  • Los precios pueden resultar caros con un uso elevado
  • La configuración inicial puede ser compleja para los nuevos usuarios.

Precios:

  • Precio: Solicite una cotización y obtenga respuestas a sus preguntas sobre precios.
  • Prueba gratis: Crédito gratuito de $200 para usar en 30 días

Enlace de descarga: https://azure.microsoft.com/en-in/products/hdinsight


4) Spark

APACHE Spark es una notable herramienta de análisis de big data de código abierto que he probado exhaustivamente. Proporciona más de 80 operadores de alto nivel, lo que me permitió crear aplicaciones paralelas de manera rápida y sencilla. De hecho, es excelente para manejar grandes conjuntos de datos y lo recomiendo para organizaciones que necesitan un rendimiento de primer nivel.

Spark

APACHE Spark Me ayudó a lograr un rendimiento hasta 100 veces más rápido en la memoria y diez veces más rápido en el disco al ejecutar aplicaciones en un clúster Hadoop. Durante el período de mi evaluación, me gustó especialmente su capacidad para admitir análisis sofisticados e integración perfecta con los datos Hadoop existentes. Es ideal para desarrolladores con API integradas en Java, Escala o PythonSe ofrece soporte por correo electrónico y una versión gratuita.

Ventajas

  • Soporta varios lenguajes de programación
  • Maneja fácilmente análisis de big data
  • Se integra bien con Hadoop
  • Considero que el soporte de la comunidad es muy útil.

Contras

  • Consume importantes recursos de memoria
  • Instalación y configuración complejas

Precios:

  • Prueba gratis: APACHE Spark está disponible como software gratuito y de código abierto bajo la licencia Apache.

Enlace de descarga: https://spark.apache.org/downloads.html


5) Trama

PlotlyEn mi opinión, Plotly es una de las mejores herramientas de análisis de big data. Me permitió crear gráficos interactivos fácilmente, lo que es perfecto para proyectos basados ​​en datos. A lo largo de mi evaluación, me gustó la forma en que te ayuda a organizar big data en información visual clara. Te sugiero que uses Plotly si estás buscando una forma ideal de manejar grandes conjuntos de datos.

Plotly

Plotly me ayudó a transformar los datos en gráficos impresionantes y visualmente atractivos. Ofrece una procedencia de datos detallada, lo que lo hace ideal para industrias que requieren auditoría. Me gustó especialmente el alojamiento de archivos públicos ilimitados a través del plan comunitario gratuito. Se puede acceder al soporte por correo electrónico y mediante un formulario en línea, y la versión básica gratuita es una excelente manera de comenzar.

Ventajas

  • Visualizaciones interactivas de alta calidad
  • Soporta múltiples lenguajes de programación
  • Ampliable con varios complementos
  • Me encanta la capacidad de transmisión de datos en tiempo real.

Contras

  • Personalización limitada sin codificación
  • Puede ser lento con conjuntos de datos muy grandes

Precios:

  • Precio: Comuníquese con el vendedor para obtener detalles sobre los precios.
  • Prueba gratis: Versión básica gratuita

Enlace de descarga: https://plotly.com/


6) Apache SAMOA

Apache SAMOA es una herramienta de análisis de big data que analicé y resultó ser excelente para respaldar el desarrollo de nuevos algoritmos de aprendizaje automático. Los algoritmos distribuidos que ofrece son perfectos para abordar desafíos comunes de minería de datos. Según mi reseña, esta herramienta es una excelente opción para profesionales que necesitan soluciones escalables. Si está buscando una de las formas más fáciles de mejorar su flujo de trabajo de datos, le recomendaría probar Apache SAMOA.

Apache SAMOA

Apache SAMOA ofrece una arquitectura conectable notable que se ejecuta de manera eficiente en varios DSPE. Pude acceder a soporte por correo electrónico, lo que me ayudó a resolver problemas rápidamente. El período de prueba gratuito es una excelente manera de comenzar y evaluar sus funciones.

Ventajas

  • Marco de aprendizaje automático de transmisión distribuida
  • Admite múltiples DSPE subyacentes
  • Permite algoritmos de aprendizaje automático escalables
  • Aprecio su flexibilidad en todas las plataformas.

Contras

  • Requiere experiencia en sistemas distribuidos.
  • Los problemas de depuración pueden ser un desafío

Precios:

  • Prueba gratis: Apache SAMOA es completamente gratuito y de código abierto. No existen costos ni tarifas de licencia por el uso del software.

Enlace de descarga: https://incubator.apache.org/projects/samoa.html


7) Programación R

R es una excelente opción para el análisis de big data. Durante mi investigación, descubrí que R me permitía ejecutar una amplia gama de pruebas estadísticas con facilidad. Me ayudó a descubrir información que de otro modo estaría oculta en grandes conjuntos de datos. Recomiendo esta herramienta a cualquiera que desee analizar datos complejos.

Programación R

R me ayudó a resolver problemas complejos de manejo de datos con sus eficaces soluciones de almacenamiento. Pude acceder a varios operadores que facilitan los cálculos matriciales. El conjunto completo de herramientas de big data es excelente para el análisis avanzado, mientras que las capacidades gráficas me permitieron visualizar los datos con claridad en la pantalla o impresos.

Ventajas

  • Amplia biblioteca de herramientas estadísticas
  • Altamente personalizable para el análisis de datos.
  • Me encantan sus potentes capacidades de visualización.
  • Se integra bien con otras herramientas de datos.

Contras

  • Uso intensivo de memoria para grandes conjuntos de datos
  • Requiere conocimientos de codificación

Precios:

  • Prueba gratis: R en sí es gratuito y de código abierto.

Enlace de descarga: https://www.r-project.org/


8) IBM Modelador de SPSS

IBM Modelador de SPSS es una plataforma de análisis de big data fenomenal. Analicé diferentes funciones y noté que proporciona modelos predictivos que brindan información a equipos, individuos, sistemas y empresas enteras. Descubrí que es una de las mejores herramientas, con algoritmos avanzados que simplifican el análisis. Puede ser útil para cualquiera que busque soluciones de datos eficientes.

IBM Modelador de SPSS

IBM SPSS Modeler tiene como objetivo ayudar a los usuarios a descubrir información y resolver problemas más rápidamente mediante el análisis de datos estructurados y no estructurados. Pude acceder a sus intuitivos sistemas de análisis de datos, lo que hace que el aprendizaje sea sencillo para todos. Puede seleccionar opciones de implementación locales, en la nube o híbridas, lo que brinda flexibilidad para satisfacer diversas necesidades.

Ventajas

  • Capacidades integrales de análisis predictivo
  • Interfaz fácil de usar para no programadores
  • Escalable para uso empresarial
  • Considero que la función de preparación automática de datos es muy útil.

Contras

  • Licencias costosas
  • Requiere importantes recursos del sistema

Precios:

  • Precio: Plan desde $499 por mes.
  • Prueba gratis: Prueba de 30 días disponible.

Enlace de descarga: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing

¿Qué es Big Data?

Big Data es una colección de datos de un volumen enorme, pero que crece exponencialmente con el tiempo. Se trata de datos de un tamaño y una complejidad tan grandes que ninguna de las herramientas de gestión de datos tradicionales puede almacenarlos o procesarlos de manera eficiente. El big data también es un conjunto de datos, pero de un tamaño enorme.

¿Qué son las herramientas de Big Data?

Las herramientas que se utilizan para almacenar y analizar una gran cantidad de conjuntos de datos y procesar estos datos complejos se conocen como herramientas de big data. Una gran cantidad de datos es muy difícil de procesar en bases de datos tradicionales. Por eso podemos utilizar herramientas de big data y gestionar nuestro enorme tamaño de datos con mucha facilidad.

¿Cómo elegimos las herramientas de análisis de Big Data?

Elija la mejor herramienta de análisis de big data

At Guru99Nos dedicamos a la credibilidad, enfocándonos en información precisa, relevante y objetiva para brindar recursos confiables que respondan sus preguntas. Más de 80 horas de investigación en más de 27 Las mejores herramientas de análisis de big dataHemos elaborado una lista de opciones gratuitas y de pago que no te puedes perder. Nuestra revisión imparcial ofrece descripciones detalladas de las características, los pros y los contras, y los precios para ayudarte a elegir la herramienta perfecta. Seleccionar la herramienta de análisis de big data adecuada es esencial para que las empresas aprovechen los datos de manera eficaz, así que ten en cuenta los factores que se alinean con tus necesidades. Así es como determinamos las mejores herramientas.

  • Escalabilidad: Consideramos herramientas que nos permitan manejar volúmenes de datos crecientes de manera eficiente.
  • Facilidad de integración: Es importante elegir herramientas que se integren bien con los sistemas existentes.
  • Rentabilidad: Nuestro objetivo era encontrar soluciones que ofrecieran el mejor valor para nuestra inversión.
  • Interfaz amigable: Las herramientas con interfaces intuitivas ayudan a los equipos a trabajar de forma más eficaz.
  • Actuación: El procesamiento de alta velocidad es esencial para obtener información oportuna.
  • Seguridad: Prestamos atención a las herramientas que ofrecen funciones sólidas de protección de datos.
  • Soporte y comunidad: Las herramientas con comunidades activas y fuerte soporte son excelentes opciones.
  • Personalización: La capacidad de adaptar la herramienta a nuestras necesidades es una excelente manera de mejorar el rendimiento.
  • Análisis en tiempo real: Consideramos herramientas que nos permitan procesar datos en tiempo real.
  • Compatibilidad: Es esencial seleccionar herramientas que sean compatibles con diversas fuentes de datos.
  • Visualización de datos: Las herramientas que nos ayudan a visualizar datos de manera efectiva son útiles para comprender la información.

Veredicto

Al analizar grandes volúmenes de datos, es fundamental elegir herramientas que sean fiables, fáciles de usar y personalizables. He analizado una variedad de soluciones y puedes consultar mi veredicto para obtener más información sobre qué herramientas podrían adaptarse mejor a tus necesidades. Tomar la decisión correcta puede agilizar tus procesos y resolver problemas complejos relacionados con los datos de manera eficiente.

  • Analítica de Zoho Ofrece capacidades notables para el análisis visual y la creación de paneles de control, lo que permite a los usuarios conectarse a varias fuentes de datos y resolver problemas de visualización de datos sin problemas.
  • Talend es una solución robusta que simplifica la integración de datos y la gestión de la calidad, ofreciendo características personalizables que la convierten en una opción superior para operaciones de datos complejas.
  • Microsoft HDInsight ofrece una solución integral basada en la nube, proporcionando una plataforma segura y confiable para ejecutar cargas de trabajo de big data escalables y garantizar un manejo seguro de los datos.

Mejores herramientas de análisis de Big Data: ¡Las mejores opciones!

Nombre Plataformas compatibles Prueba Gratuita Enlace
👍 Zoho Análisis Windows, IOS y Android Prueba gratuita de 15 días (no se requiere tarjeta de crédito) MÁS INFORMACIÓN
Talend Windows, Catalina, Mojave Versión básica gratuita MÁS INFORMACIÓN
Microsoft HDInsight Android, iOS, Linux, macOS Crédito gratuito de $200 para usar en 30 días MÁS INFORMACIÓN
Spark Windows, Linux, Mac OS Gratis MÁS INFORMACIÓN
Plotly WindowsIOS, macOS, Android Versión básica gratuita MÁS INFORMACIÓN
Primera opción
Analítica de Zoho

Zoho Analytics es una herramienta que proporciona análisis visual y paneles. Le permite conectar múltiples fuentes de datos, incluidas aplicaciones comerciales, bases de datos, unidades en la nube y más.

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