8 सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल और सॉफ़्टवेयर (2025)
प्रफुल्ल रणदिवे
बिग डेटा एनालिटिक्स सॉफ्टवेयर डेटा के एक बड़े सेट का सार्थक विश्लेषण प्रदान करने में व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है। ये सॉफ़्टवेयर विश्लेषणात्मक उपकरण वर्तमान बाज़ार के रुझान, ग्राहक वरीयताओं और अन्य जानकारी को खोजने में मदद करते हैं। पारंपरिक डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना बहुत मुश्किल है। इसलिए बड़े डेटा टूल का उपयोग करें और विशाल डेटा आकार को बहुत आसानी से प्रबंधित करें।
80+ सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल पर 27+ घंटे से अधिक गहन शोध के साथ, मैंने मुफ़्त और सशुल्क दोनों विकल्पों की एक अवश्य देखी जाने वाली सूची तैयार की है। यह विश्वसनीय और निष्पक्ष समीक्षा सुविधाओं, फायदे और नुकसान और मूल्य निर्धारण का विस्तृत अवलोकन प्रदान करती है, जो आपको सही टूल चुनने में मदद कर सकती है। अनन्य और विश्वसनीय जानकारी के लिए, पूरा लेख अवश्य पढ़ें। अधिक पढ़ें…
ज़ोहो एनालिटिक्स एक ऐसा टूल है जो विज़ुअल एनालिसिस और डैशबोर्डिंग प्रदान करता है। यह आपको व्यावसायिक अनुप्रयोगों, डेटाबेस, क्लाउड ड्राइव और बहुत कुछ सहित कई डेटा स्रोतों को जोड़ने की अनुमति देता है।
सर्वश्रेष्ठ बिग डेटा एनालिटिक्स टूल: शीर्ष चयन!
| नाम | समर्थित प्लेटफ़ॉर्म | नि: शुल्क परीक्षण | संपर्क |
|---|---|---|---|
👍 ज़ोहो एनालिटिक्स |
Windows, आईओएस और Android | 15-दिन का निःशुल्क परीक्षण (क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं) | और पढ़ें |
 दो मिनट की रिपोर्ट |
वेब-आधारित, Windows, macOS | 14- दिन नि: शुल्क परीक्षण | और पढ़ें |
 Talend |
Windows, कैटालिना, मोजावे | निःशुल्क बुनियादी संस्करण | और पढ़ें |
 Microsoft एचडीइनसाइट |
Android, आईओएस, लिनक्स, macOS | 200 दिनों में उपयोग करने के लिए निःशुल्क $30 क्रेडिट | और पढ़ें |
 Spark |
Windows, लिनक्स, मैकओएस | मुक्त | और पढ़ें |
1) ज़ोहो एनालिटिक्स
ज़ोहो एनालिटिक्स बिग डेटा एनालिटिक्स को मेरे लिए आसान बना दिया। मैं विशेष रूप से इसके विज़ुअल विश्लेषण और डैशबोर्डिंग की सराहना करता हूं, जिससे मुझे कुशलतापूर्वक काम करने में मदद मिली। मैंने व्यावसायिक अनुप्रयोगों, डेटाबेस और क्लाउड ड्राइव सहित विभिन्न डेटा स्रोतों को जोड़ा, जिससे मुझे अपने निष्कर्षों को व्यवस्थित करने में मदद मिली।
एकता: Zendesk, जीरा, सेल्सफोर्स, हबस्पॉट, Mailचिम्प, और इवेंटब्राइट
रीयल-टाइम रिपोर्टिंग: हाँ
समर्थित प्लेटफ़ॉर्म: Windows, आईओएस और Android
मुफ्त आज़माइश: 15 दिन का निःशुल्क परीक्षण (क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं)
ज़ोहो एनालिटिक्स एक बेहतरीन टूल है जो आपको डेटा का गहन विश्लेषण करने में मदद करता है, साथ ही सहयोगी समीक्षा विकल्प भी प्रदान करता है। मैंने पाया कि वेबसाइट, ब्लॉग या एप्लिकेशन में रिपोर्ट एम्बेड करना डेटा अंतर्दृष्टि को सहजता से साझा करने का एक शानदार तरीका है। इसके लाइव चैट, ईमेल और ऑनलाइन फ़ॉर्म समर्थन के साथ, यह व्यवसायों के लिए एक बेहतरीन विकल्प है। आप क्रेडिट कार्ड प्रदान किए बिना, 15-दिन के निःशुल्क परीक्षण के साथ ज़ोहो एनालिटिक्स आज़मा सकते हैं।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: योजना 14.32 डॉलर प्रति माह से शुरू होती है।
- मुफ्त आज़माइश: 15 दिन का निःशुल्क परीक्षण, किसी क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं
15-दिन का निःशुल्क परीक्षण (क्रेडिट कार्ड की आवश्यकता नहीं)
2) टैलेंड
Talend यह एक अद्भुत बिग डेटा एनालिटिक्स सॉफ़्टवेयर है जो बिग डेटा एकीकरण की प्रक्रिया को सरल बनाता है। मैं अपने वर्कफ़्लो को इसके ग्राफ़िकल विज़ार्ड का उपयोग करके कुशलतापूर्वक मूल कोड बनाने में सक्षम था। अपनी समीक्षा के दौरान, मैंने पाया कि यह आसानी से मास्टर डेटा का प्रबंधन करता है और डेटा गुणवत्ता जाँच को प्रभावी ढंग से करता है। टैलेंड जटिल डेटा एकीकरण चुनौतियों से निपटने के लिए एक बेहतर विकल्प है।
टैलेंड बिग डेटा प्लेटफ़ॉर्म ETL और ELT प्रक्रियाओं को सरल बनाकर बड़े डेटा प्रोजेक्ट के लिए मूल्य निर्धारण के समय को तेज़ करता है। मैंने पाया कि यह MapReduce और के लिए मूल कोड उत्पन्न करता है Spark, जो इसे चुस्त DevOps के लिए आदर्श बनाता है। यह मशीन लर्निंग के साथ बेहतर डेटा गुणवत्ता प्रदान करता है, DevOps वर्कफ़्लो को सुव्यवस्थित करता है। टैलेंड उन टीमों के लिए बहुत बढ़िया है जो लाइव चैट और ईमेल जैसे समर्थन विकल्पों के साथ बड़े डेटा प्रोजेक्ट को गति देना चाहते हैं। मेरी सलाह है कि मुफ़्त मूल संस्करण आज़माएँ।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: मूल्य निर्धारण विवरण के लिए विक्रय व्यक्ति से संपर्क करें।
- मुफ्त आज़माइश: 14 दिनों के लिए टैलेंड क्लाउड को निःशुल्क आज़माएँ
लिंक डाउनलोड करें: https://www.talend.com/products/talend-open-studio/
3) Microsoft एचडीइनसाइट
Azure एचडीइनसाइट मुझे इसकी सहायता करने की क्षमता ने प्रभावित किया Spark और Hadoop क्लाउड सेवाएँ। जब मैंने इसकी पेशकशों का मूल्यांकन किया, तो मुझे एहसास हुआ कि यह मानक और प्रीमियम सेवाओं का एक शीर्ष-रेटेड संयोजन प्रदान करता है, जो विभिन्न व्यावसायिक आवश्यकताओं के लिए बहुत बढ़िया हैं। मेरी समीक्षा के अनुसार, बड़े पैमाने के क्लस्टर Azure एचडीइनसाइट की पेशकश बड़ी मात्रा में डेटा के प्रबंधन के लिए बहुत बढ़िया है, जो उच्च प्रदर्शन सुनिश्चित करती है।
Azure HDInsight एक अद्भुत समाधान है जो उद्योग-अग्रणी SLA के साथ विश्वसनीय विश्लेषण प्रदान करता है। मैंने पाया कि यह एंटरप्राइज़-ग्रेड सुरक्षा और निगरानी प्रदान करता है, जो डेटा परिसंपत्तियों की सुरक्षा करने और ऑन-प्रिमाइसेस सुरक्षा को क्लाउड तक विस्तारित करने में मदद करता है। यह डेवलपर्स और वैज्ञानिकों के लिए एकदम सही है, जो अग्रणी उत्पादकता अनुप्रयोगों के साथ एकीकरण की अनुमति देता है। मैं क्लाउड में Hadoop को तैनात करने की सलाह देता हूं, जिससे अप-फ्रंट हार्डवेयर लागतों की आवश्यकता से बचा जा सके। वास्तव में, 200-दिन के परीक्षण के लिए मुफ़्त $30 क्रेडिट आरंभ करने का एक शानदार तरीका है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: मूल्य निर्धारण उद्धरण का अनुरोध करें और अपने मूल्य निर्धारण प्रश्नों के उत्तर प्राप्त करें।
- मुफ्त आज़माइश: 200 दिनों में उपयोग करने के लिए निःशुल्क $30 क्रेडिट
डाउनलोड लिंक: https://azure.microsoft.com/en-in/products/hdinsight
4) Spark
अपाचे Spark यह एक उल्लेखनीय ओपन सोर्स बिग डेटा एनालिटिक्स टूल है जिसका मैंने गहन परीक्षण किया है। यह 80 से अधिक उच्च-स्तरीय ऑपरेटर प्रदान करता है, जिससे मुझे समानांतर ऐप जल्दी और आसानी से बनाने में मदद मिली। वास्तव में, यह बड़े डेटासेट को संभालने के लिए बहुत बढ़िया है, और मैं इसे उन संगठनों के लिए सुझाता हूँ जिन्हें शीर्ष प्रदर्शन की आवश्यकता है।
अपाचे Spark Hadoop क्लस्टर में एप्लिकेशन चलाते समय मेमोरी में 100 गुना तक और डिस्क पर दस गुना तक तेज़ प्रदर्शन प्राप्त करने में मेरी मदद की। मेरे मूल्यांकन की अवधि के दौरान, मुझे विशेष रूप से परिष्कृत विश्लेषण और मौजूदा Hadoop डेटा के साथ सहज एकीकरण का समर्थन करने की इसकी क्षमता पसंद आई। यह बिल्ट-इन API वाले डेवलपर्स के लिए बहुत बढ़िया है Java, स्काला, या Pythonईमेल समर्थन और एक निःशुल्क संस्करण उपलब्ध है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मुफ्त आज़माइश: अपाचे Spark अपाचे लाइसेंस के तहत एक निःशुल्क, ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर के रूप में उपलब्ध है।
डाउनलोड लिंक: https://spark.apache.org/downloads.html
5) प्लॉटली
Plotlyमेरी राय में, यह शीर्ष पायदान के बड़े डेटा विश्लेषण उपकरण में से एक है। इसने मुझे आसानी से इंटरैक्टिव चार्ट बनाने की अनुमति दी, जो डेटा-संचालित परियोजनाओं के लिए एकदम सही है। मेरे मूल्यांकन के दौरान, मुझे यह पसंद आया कि यह आपको बड़े डेटा को स्पष्ट दृश्य अंतर्दृष्टि में व्यवस्थित करने में कैसे मदद करता है। यदि आप बड़े डेटासेट को संभालने के लिए एक आदर्श तरीके की तलाश कर रहे हैं, तो मैं प्लॉटली का उपयोग करने का सुझाव देता हूं।
प्लॉटली ने मुझे डेटा को प्रभावशाली और आकर्षक ग्राफिक्स में बदलने में मदद की। यह बारीक-बारीक डेटा प्रोवेंस प्रदान करता है, जो इसे उन उद्योगों के लिए आदर्श बनाता है जिन्हें ऑडिटिंग की आवश्यकता होती है। मुझे विशेष रूप से मुफ़्त सामुदायिक योजना के माध्यम से असीमित सार्वजनिक फ़ाइल होस्टिंग पसंद आई। ईमेल और ऑनलाइन फ़ॉर्म के माध्यम से सहायता उपलब्ध है, और मुफ़्त मूल संस्करण शुरू करने का एक शानदार तरीका है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: मूल्य निर्धारण विवरण के लिए विक्रय व्यक्ति से संपर्क करें।
- मुफ्त आज़माइश: निःशुल्क बुनियादी संस्करण
डाउनलोड लिंक: https://plotly.com/
6) अपाचे समोआ
अपाचे समोआ यह एक बड़ा डेटा विश्लेषण उपकरण है जिसका मैंने विश्लेषण किया, और यह नए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम के विकास का समर्थन करने में अद्भुत था। इसके द्वारा प्रदान किए जाने वाले वितरित एल्गोरिदम सामान्य डेटा माइनिंग चुनौतियों को संबोधित करने के लिए एकदम सही हैं। मेरी समीक्षा के अनुसार, यह उपकरण उन पेशेवरों के लिए एक शीर्ष विकल्प है जिन्हें स्केलेबल समाधान की आवश्यकता है। यदि आप अपने डेटा वर्कफ़्लो को बेहतर बनाने के सबसे आसान तरीकों में से एक की तलाश कर रहे हैं, तो मैं Apache SAMOA को आज़माने की सलाह दूंगा।
अपाचे SAMOA एक उल्लेखनीय प्लगेबल आर्किटेक्चर प्रदान करता है जो विभिन्न DSPE में कुशलतापूर्वक चलता है। मैं ईमेल सहायता तक पहुँचने में सक्षम था, जिससे मुझे समस्याओं को जल्दी से हल करने में मदद मिली। निःशुल्क परीक्षण अवधि आरंभ करने और इसकी विशेषताओं का मूल्यांकन करने का एक शानदार तरीका है।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मुफ्त आज़माइश: अपाचे SAMOA पूरी तरह से मुफ़्त और ओपन-सोर्स है। सॉफ़्टवेयर का उपयोग करने के लिए कोई लाइसेंसिंग शुल्क या लागत नहीं है।
डाउनलोड लिंक: https://incubator.apache.org/projects/samoa.html
7) आर-प्रोग्रामिंग
R बड़े डेटा विश्लेषण के लिए यह एक बेहतरीन विकल्प है। अपने शोध के दौरान, मैंने पाया कि R की मदद से मैं आसानी से कई तरह के सांख्यिकीय परीक्षण कर सकता हूँ। इसने मुझे उन जानकारियों को खोजने में मदद की जो अन्यथा बड़े डेटासेट में छिपी होती हैं। मैं इस टूल को उन सभी लोगों के लिए सुझाता हूँ जो जटिल डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं।
आर ने अपने प्रभावी भंडारण समाधानों के साथ जटिल डेटा हैंडलिंग समस्याओं को हल करने में मेरी मदद की। मैं विभिन्न ऑपरेटरों तक पहुँच सकता था जो मैट्रिक्स गणनाओं को आसान बनाते हैं। बड़े डेटा टूल का व्यापक सूट उन्नत विश्लेषण के लिए बहुत अच्छा है, जबकि ग्राफ़िकल क्षमताओं ने मुझे स्क्रीन पर या प्रिंट में स्पष्ट रूप से डेटा को देखने की अनुमति दी।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मुफ्त आज़माइश: आर स्वयं मुफ़्त और ओपन-सोर्स है
डाउनलोड लिंक: https://www.r-project.org/
8) IBM एसपीएसएस मॉडलर
IBM एसपीएसएस मॉडलर यह एक असाधारण बड़ा डेटा एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म है। मैंने अलग-अलग विशेषताओं को देखा और पाया कि यह पूर्वानुमानित मॉडल प्रदान करता है जो टीमों, व्यक्तियों, प्रणालियों और संपूर्ण उद्यमों को अंतर्दृष्टि प्रदान करता है। मैंने पाया कि यह सबसे अच्छे उपकरणों में से एक है, जिसमें उन्नत एल्गोरिदम हैं जो विश्लेषण को सरल बनाते हैं। यह कुशल डेटा समाधान की तलाश करने वाले किसी भी व्यक्ति के लिए मददगार हो सकता है।
IBM SPSS मॉडलर का उद्देश्य संरचित और असंरचित डेटा का विश्लेषण करके उपयोगकर्ताओं को अंतर्दृष्टि खोजने और समस्याओं को तेज़ी से हल करने में मदद करना है। मैं इसके सहज डेटा विश्लेषण सिस्टम तक पहुँच सकता हूँ, जिससे सभी के लिए सीखना आसान हो जाता है। आप ऑन-प्रिमाइसेस, क्लाउड या हाइब्रिड परिनियोजन विकल्पों का चयन कर सकते हैं, जो विभिन्न आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए लचीलापन प्रदान करते हैं।
फ़ायदे
नुकसान
मूल्य निर्धारण:
- मूल्य: योजना 499 डॉलर प्रति माह से शुरू होती है।
- मुफ्त आज़माइश: 30 दिन का परीक्षण उपलब्ध है.
डाउनलोड लिंक: https://www.ibm.com/products/spss-modeler/pricing
बिग डेटा क्या है?
बड़ा डेटा डेटा का एक संग्रह है जो मात्रा में बहुत बड़ा है, फिर भी समय के साथ तेजी से बढ़ रहा है। यह इतना बड़ा आकार और जटिलता वाला डेटा है कि कोई भी पारंपरिक डेटा प्रबंधन उपकरण इसे संग्रहीत या कुशलतापूर्वक संसाधित नहीं कर सकता है। बड़ा डेटा भी एक डेटा है लेकिन बहुत बड़ा आकार है।
बिग डेटा टूल्स क्या है?
बड़ी संख्या में डेटा सेट को संग्रहीत करने और उनका विश्लेषण करने तथा इन जटिल डेटा को संसाधित करने के लिए उपयोग किए जाने वाले टूल को बिग डेटा टूल के रूप में जाना जाता है। पारंपरिक डेटाबेस में बड़ी मात्रा में डेटा को संसाधित करना बहुत मुश्किल होता है। इसलिए हम बिग डेटा टूल का उपयोग कर सकते हैं और अपने विशाल आकार के डेटा को बहुत आसानी से प्रबंधित कर सकते हैं।
हमने बिग डेटा एनालिटिक्स टूल्स का चयन कैसे किया?
At Guru99हम विश्वसनीयता के लिए समर्पित हैं, आपके सवालों का जवाब देने वाले विश्वसनीय संसाधन प्रदान करने के लिए सटीक, प्रासंगिक और वस्तुनिष्ठ जानकारी पर ध्यान केंद्रित करते हैं। 80+ घंटे का शोध 27 से अधिक पर शीर्ष बड़े डेटा विश्लेषण उपकरणहमने मुफ़्त और सशुल्क विकल्पों की एक ज़रूरी सूची तैयार की है। हमारी निष्पक्ष समीक्षा आपको सही टूल चुनने में मदद करने के लिए सुविधाओं, फायदे और नुकसान और मूल्य निर्धारण का विस्तृत अवलोकन प्रदान करती है। डेटा का प्रभावी ढंग से लाभ उठाने वाले व्यवसायों के लिए सही बिग डेटा एनालिटिक्स टूल का चयन करना आवश्यक है, इसलिए अपनी ज़रूरतों के साथ संरेखित कारकों पर विचार करें। यहाँ बताया गया है कि हमने सबसे अच्छे टूल कैसे निर्धारित किए।
- अनुमापकता: हमने ऐसे उपकरणों पर विचार किया जो हमें बढ़ते हुए डेटा वॉल्यूम को कुशलतापूर्वक संभालने में सक्षम बनाते हैं।
- एकीकरण में आसानी: ऐसे उपकरणों का चयन करना महत्वपूर्ण है जो मौजूदा प्रणालियों के साथ अच्छी तरह एकीकृत हो सकें।
- लागत प्रभावशीलता: हमारा लक्ष्य ऐसे समाधान ढूंढना था जो हमारे निवेश के लिए सर्वोत्तम मूल्य प्रदान करें।
- उपभोक्ता - अनुकूल इंटरफ़ेस: सहज ज्ञान युक्त इंटरफेस वाले उपकरण टीमों को अधिक प्रभावी ढंग से काम करने में मदद करते हैं।
- प्रदर्शन: समय पर जानकारी के लिए उच्च गति प्रसंस्करण आवश्यक है।
- सुरक्षा: हमने उन उपकरणों पर ध्यान दिया जो मजबूत डेटा सुरक्षा सुविधाएं प्रदान करते हैं।
- समर्थन और समुदाय: सक्रिय समुदाय और मजबूत समर्थन वाले उपकरण बेहतरीन विकल्प हैं।
- अनुकूलन: अपनी आवश्यकताओं के अनुरूप उपकरण को तैयार करने की क्षमता, प्रदर्शन को बढ़ाने का एक शानदार तरीका है।
- रीयल-टाइम एनालिटिक्स: हमने ऐसे उपकरणों पर विचार किया जो हमें वास्तविक समय में डेटा को संसाधित करने की अनुमति देते हैं।
- संगतता: ऐसे उपकरणों का चयन करना आवश्यक है जो विभिन्न डेटा स्रोतों के साथ संगत हों।
- डेटा विज़ुअलाइज़ेशन: डेटा को प्रभावी ढंग से विज़ुअलाइज़ करने में मदद करने वाले उपकरण अंतर्दृष्टि को समझने में सहायक होते हैं।
निर्णय
बड़े डेटा का विश्लेषण करते समय, ऐसे उपकरण चुनना महत्वपूर्ण है जो विश्वसनीय, उपयोगकर्ता के अनुकूल और अनुकूलन योग्य हों। मैंने कई समाधानों की समीक्षा की है, और आप अधिक जानकारी के लिए मेरे फैसले की जांच कर सकते हैं कि कौन से उपकरण आपकी आवश्यकताओं के लिए सबसे उपयुक्त हो सकते हैं। सही विकल्प चुनने से आपकी प्रक्रियाएँ सुव्यवस्थित हो सकती हैं और जटिल डेटा समस्याओं को कुशलतापूर्वक हल किया जा सकता है।
- ज़ोहो एनालिटिक्स दृश्य विश्लेषण और डैशबोर्डिंग के लिए उल्लेखनीय क्षमताएं प्रदान करता है, जिससे उपयोगकर्ता विभिन्न डेटा स्रोतों से जुड़ सकते हैं और डेटा विज़ुअलाइज़ेशन समस्याओं को सहजता से हल कर सकते हैं।
- Talend यह एक मजबूत समाधान है जो डेटा एकीकरण और गुणवत्ता प्रबंधन को सरल बनाता है, तथा अनुकूलन योग्य सुविधाएं प्रदान करता है जो इसे जटिल डेटा संचालनों के लिए एक बेहतर विकल्प बनाती हैं।
- Microsoft एचडीइनसाइट एक व्यापक क्लाउड-आधारित समाधान प्रदान करता है, जो स्केलेबल बड़े डेटा वर्कलोड को चलाने और सुरक्षित डेटा हैंडलिंग सुनिश्चित करने के लिए एक सुरक्षित और विश्वसनीय मंच प्रदान करता है।
ज़ोहो एनालिटिक्स एक ऐसा टूल है जो विज़ुअल एनालिसिस और डैशबोर्डिंग प्रदान करता है। यह आपको व्यावसायिक अनुप्रयोगों, डेटाबेस, क्लाउड ड्राइव और बहुत कुछ सहित कई डेटा स्रोतों को जोड़ने की अनुमति देता है।
