10 Alat dan Perangkat Lunak Big Data (2025)

Alat Big Data merevolusi cara bisnis menangani, menganalisis, dan memanfaatkan kumpulan data yang besar. Alat ini meningkatkan efisiensi biaya dan mengoptimalkan manajemen waktu, menyederhanakan bahkan proses analisis data yang paling rumit. Dengan memproses data terstruktur dan tidak terstruktur dalam jumlah besar secara lancar, alat ini memberdayakan para profesional untuk mengekstrak wawasan berharga dengan mudah. ​​Selain itu, alat ini memainkan peran penting dalam menghasilkan intelijen yang dapat ditindaklanjuti, sehingga sangat diperlukan untuk mempertahankan keunggulan kompetitif di dunia yang digerakkan oleh data saat ini.

Setelah menghabiskan lebih dari 80 jam untuk meneliti, saya telah menjelajahi 30+ Alat Big Data Terbaik dan dengan cermat memilih alat-alat terbaik untuk opsi gratis dan berbayar. Ulasan komprehensif saya menawarkan informasi yang mendalam dan diteliti dengan baik, yang menyoroti fitur-fitur utama, pro dan kontra. Panduan utama ini dapat membantu Anda membuat pilihan terbaik untuk kebutuhan big data Anda. Teruslah membaca untuk wawasan tepercaya dan eksklusif. Baca lebih banyak…

Perangkat Lunak Big Data Terbaik (Alat Analisis Big Data)

Nama	Uji Coba Gratis	Link
👍 Zoho Analytics	Uji Coba Gratis 15 Hari (Tidak memerlukan kartu kredit)	Pelajari Lebih Lanjut
Apache Hadoop	Kerangka kerja sumber terbuka	Pelajari Lebih Lanjut
Badai Apache	Alat gratis dan sumber terbuka	Pelajari Lebih Lanjut
Cassandra	Alat gratis dan sumber terbuka	Pelajari Lebih Lanjut
Cloudera	Uji Coba Gratis 5 Hari	Pelajari Lebih Lanjut

1) Analisis Zoho

Analisis Zoho adalah salah satu alat terbaik yang pernah saya coba untuk analisis data. Alat ini memungkinkan saya membuat dasbor yang informatif dalam hitungan menit, yang sangat cocok untuk melihat tren. Menurut ulasan saya, asisten AI adalah fitur luar biasa yang memudahkan untuk mendapatkan laporan yang dapat ditindaklanjuti. Saya sangat menyukai bagaimana alat ini membantu Anda bekerja lebih cepat tanpa komplikasi apa pun.

Saya merasa Zoho Analytics merupakan alat analisis big data yang mengesankan yang memungkinkan saya menganalisis kumpulan data besar dengan lancar, baik di cloud maupun di lokasi. Saya dapat menghubungkannya ke berbagai sumber data, termasuk aplikasi bisnis, file, database offline atau cloud, dan bahkan drive cloud. Alat ini memungkinkan saya membuat laporan yang mendalam dan dasbor bisnis dengan bantuan teknologi AI dan ML. Alat ini memberi saya metrik bisnis utama sesuai permintaan, yang membuat analisis data benar-benar efisien.

Fitur:

• Analisis Data Besar: Saya memproses dan memperoleh wawasan dari kumpulan data ekstensif di berbagai platform dengan lancar. Ini termasuk basis data relasional, NoSQL, dan cloud, serta aplikasi bisnis populer.
• Analisis Visual dan Dashboarding: Dengan memanfaatkan antarmuka drag-and-drop yang intuitif, saya membuat laporan dan dasbor yang informatif. Saya dapat melakukan ini tanpa memandang volume data dan tanpa memerlukan bantuan TI.
• Komponen Pelaporan yang Beragam: Saya menggunakan berbagai macam diagram, tabel pivot, widget KPI, dan tampilan tabular. Hal ini memungkinkan saya untuk membuat laporan dan dasbor yang komprehensif dengan mudah.
• Analisis Kolaboratif: Berkolaborasi dengan rekan kerja untuk mengembangkan laporan merupakan bagian penting dari pengalaman saya. Berbagi wawasan secara efektif meningkatkan proses pengambilan keputusan kami secara signifikan.
• Penyematan Laporan: Saya mengintegrasikan laporan dan dasbor ke dalam situs web, blog, dan aplikasi. Dengan demikian, laporan dan dasbor menjadi lebih mudah diakses oleh khalayak yang lebih luas.
• Platform Pengembangan yang Dapat Diperluas: Saya memanfaatkan platform pengembangan yang tangguh yang memungkinkan ISV dan pengembang. Mereka dapat menggabungkan kemampuan pelaporan dan analisis ke dalam aplikasi bisnis mereka dengan lancar.
• Keamanan Tinggi: Zoho hadir dengan praktik keamanan yang ketat, termasuk dukungan untuk koneksi terenkripsi yang aman. Ini memastikan perlindungan data dan file sensitif saya setiap saat.

Harga:

• Harga: Rencanakan untuk mulai dari $14.29 per bulan
• Percobaan gratis: Uji Coba Gratis 15 Hari (Tidak memerlukan kartu kredit)

Kunjungi Zoho Analytics

Uji Coba Gratis 15 Hari (Tidak memerlukan kartu kredit)

---

2) Apache Hadoop

Apache Hadoop adalah kerangka kerja big data yang sangat baik. Saya menemukan bahwa kerangka kerja ini memungkinkan Anda untuk memproses kumpulan data besar dengan membagi tugas di banyak komputer. Hal ini menjadikannya pilihan utama bagi bisnis yang menangani beban data yang sangat besar. Menurut pengalaman saya, ini adalah salah satu alat yang paling efektif untuk melakukan penskalaan dari server tunggal ke kluster mesin yang lebih besar. Ini adalah pilihan yang mengesankan bagi siapa pun yang mencari solusi terbaik dalam pemrosesan big data.

Fitur:

• Penyimpanan Data Terdistribusi: Saya menyimpan kumpulan data besar di beberapa node menggunakan sistem penyimpanan terdistribusi Hadoop yang andal. Kemampuan ini memastikan data saya aman dan dapat diakses kapan pun saya membutuhkannya.
• scalable Architekstur: Hal ini memungkinkan saya untuk meningkatkan skala sumber daya dengan mudah. ​​Dengan hanya menambahkan lebih banyak node, saya dapat memenuhi permintaan data yang terus meningkat tanpa kesulitan.
• Toleransi kesalahan: Hadoop memberi saya ketenangan pikiran. Hadoop memastikan redundansi data dan menawarkan pemulihan otomatis dari kegagalan node, yang melindungi informasi saya dari masalah yang tidak terduga.
• Pemrosesan Fleksibel: Saya memproses data terstruktur dan tak terstruktur dengan lancar. Berkat kerangka kerja Hadoop yang serbaguna, saya dapat menangani berbagai jenis data tanpa kesulitan apa pun.
• Dukungan Komunitas Open-Source: Saya diuntungkan dengan penggunaan platform sumber terbuka. Komunitas yang aktif terus meningkatkan kemampuannya, menyediakan sumber daya dan dukungan yang berharga bagi saya setiap kali saya membutuhkan bantuan.
• Lokalitas Data: Salah satu fitur yang menonjol bagi saya adalah lokalitas data. Komponen MapReduce menempatkan logika perhitungan dekat dengan data aktual, yang mengurangi kemacetan jaringan dan meningkatkan kinerja sistem secara keseluruhan.
• Dukungan untuk Beberapa NameNode: Dengan Hadoop 3.0, saya menikmati manfaat dukungan untuk beberapa NameNode. Fitur ini memaksimalkan toleransi kesalahan dan memungkinkan dua atau lebih node Siaga, memastikan ketersediaan tinggi selama penerapan kritis.

Harga:

• Harga: Apache Hadoop sepenuhnya gratis dan bersumber terbuka. Tidak ada biaya lisensi atau biaya lain untuk menggunakan perangkat lunak itu sendiri.

Download link: https://hadoop.apache.org/releases.html

---

3) Badai Apache

Apache Storm memungkinkan saya memproses data secara real-time dengan sistem terdistribusinya. Saya sangat menghargai desainnya yang toleran terhadap kesalahan, yang memastikan keandalan bahkan selama kegagalan. Selama penelitian saya, saya menemukan bahwa ini adalah salah satu alat big data terbaik untuk tugas-tugas yang kompleks. Menurut pendapat saya, alat ini luar biasa bagi mereka yang membutuhkan kemampuan komputasi real-time yang dapat diskalakan dan tangguh.

Fitur:

• Pemrosesan Waktu Nyata: Saya memproses aliran data secara real-time. Kemampuan ini memungkinkan saya menangani tugas secara efektif dan merespons perubahan informasi dengan cepat.
• Sistem Terdistribusi: Alat ini memungkinkan saya untuk mendistribusikan beban kerja ke beberapa node. Fitur ini memastikan skalabilitas dan keandalan yang tinggi untuk proyek saya.
• Toleransi kesalahan: Saya menghargai toleransi kesalahan yang kuat yang ditawarkannya. Ia memastikan pemrosesan tanpa gangguan, bahkan saat terjadi kegagalan sistem, yang membuat saya merasa tenang.
• Dukungan Bahasa: Hal ini memungkinkan saya untuk bekerja dengan berbagai bahasa pemrograman. Fleksibilitas ini sangat berharga untuk menangani berbagai proyek dan beradaptasi dengan berbagai persyaratan.
• Latensi Rendah: Saya perhatikan latensinya yang sangat rendah saat digunakan. Karakteristik ini sangat cocok untuk aplikasi yang memerlukan pemrosesan data dan respons cepat.
• Throughput Tinggi: Saya mengalami throughput tinggi saat menggunakan Apache Storm. Ini memungkinkan saya memproses jutaan tuple per detik, sehingga ideal untuk menangani data masuk dalam jumlah besar.
• Skalabilitas tinggi: Saya merasa Apache Storm sangat scalable. Apache Storm memungkinkan saya menambahkan lebih banyak node ke cluster dengan mudah, yang membantu mengakomodasi peningkatan permintaan pemrosesan data tanpa mengorbankan kinerja.
• Model Pemrosesan Aliran: Model pemrosesan aliran bersifat intuitif bagi saya. Saya dapat dengan mudah menentukan topologi menggunakan spout dan baut, yang memungkinkan manajemen aliran data yang fleksibel yang disesuaikan dengan kebutuhan spesifik saya.

Harga:

• Harga: Apache Storm sepenuhnya gratis dan bersumber terbuka. Tidak ada biaya lisensi atau biaya lain untuk menggunakan perangkat lunak itu sendiri.

Download link: http://storm.apache.org/downloads.html

---

4) Apache Cassandra

Apache Cassandra adalah salah satu alat paling populer yang saya ulas untuk menangani data berskala besar. Saya sangat menyukai bagaimana alat ini mendukung replikasi di beberapa pusat data, yang membantu Anda memastikan latensi rendah. Replikasi data ke beberapa node memungkinkan bisnis untuk mencegah waktu henti. Saya merekomendasikannya untuk aplikasi yang tidak mampu menanggung kehilangan data, bahkan jika terjadi pemadaman. Menurut pendapat saya, kontrak dukungan pihak ketiga menjadikannya pilihan yang bagus untuk bisnis.

Fitur:

• Ketersediaan Tinggi dan Toleransi Kesalahan: Saya memastikan operasi tidak terganggu berkat CassandraDesain yang toleran terhadap kesalahan. Desain ini mereplikasi data saya dengan lancar di beberapa node, sehingga memberikan ketenangan pikiran saat terjadi pemadaman listrik.
• Skalabilitas Tanpa Waktu Henti: Alat ini memungkinkan saya untuk meningkatkan skala basis data saya dengan mudah. ​​Saya menambahkan node ke kluster tanpa memengaruhi kinerja sistem, sehingga pertumbuhan menjadi lancar dan efisien.
• Model Data Fleksibel: CassandraDesain tanpa skema memudahkan saya menyimpan berbagai jenis data. Saya dapat menangani data terstruktur, semi-terstruktur, dan tak terstruktur tanpa kerumitan.
• Optimasi Kinerja: Saya mengoptimalkan kinerja kueri secara efektif dengan CassandraIni memungkinkan saya mengendalikan replikasi data dan strategi partisi, yang menghasilkan respons kueri yang lebih cepat.
• Keandalan Sumber Terbuka: Saya sangat diuntungkan dari platform open-source yang tangguh dan didukung komunitas. Ini memastikan saya menerima pembaruan rutin dan inovasi berkelanjutan dari komunitas pengembang yang aktif.
• Konsistensi yang Dapat Disesuaikan: Cassandra menawarkan saya tingkat konsistensi yang dapat disesuaikan. Saya dapat memilih keseimbangan yang tepat antara konsistensi dan ketersediaan berdasarkan kebutuhan spesifik aplikasi saya, yang memastikan kinerja yang optimal.
• Dukungan Multi-Pusat Data: Saya merasakan kemudahan dukungan multi-pusat data. Fitur ini memungkinkan saya untuk menyebarkan aplikasi saya di berbagai lokasi geografis untuk meningkatkan redundansi dan menurunkan latensi.
• Kompresi Data Terintegrasi: Saya memanfaatkan fitur kompresi data bawaan. Fitur ini membantu saya menghemat ruang penyimpanan secara signifikan sekaligus menjaga akses cepat ke data saya, yang penting untuk operasi yang efisien.

Harga:

• Harga: Apache Cassandra gratis sebagai alat sumber terbuka

Download link: https://cassandra.apache.org/

---

5) Cloudera

Cloudera menonjol selama evaluasi saya sebagai cara hebat untuk menangani tugas big data dengan mudah. ​​Saya dapat mengakses platformnya yang aman dan terukur, yang membuatnya ideal untuk operasi data lintas lingkungan. Selama penilaian saya, saya menemukan bahwa dukungan multi-cloud-nya membantu bisnis yang menginginkan fleksibilitas di AWS, Microsoft Azure, dan Google Cloud.

Fitur:

• Platform Manajemen Data Komprehensif: Saya merasa platform Cloudera merupakan pilihan yang fenomenal untuk mengelola alur kerja big data yang kompleks. Platform ini mengintegrasikan berbagai sumber data dengan lancar, sehingga tugas pengelolaan data saya menjadi jauh lebih efisien.
• Kemampuan Pembelajaran Mesin yang Efisien: Hal ini memungkinkan saya untuk menerapkan dan melatih model pembelajaran mesin secara efektif. Kemampuan ini memberi saya wawasan berbasis data yang berharga yang meningkatkan proses pengambilan keputusan saya.
• Keamanan dan Tata Kelola Data Terpadu: Saya menghargai fitur keamanan tangguh yang menyediakan kontrol terpusat atas data sensitif. Ini memastikan bahwa data organisasi saya terlindungi dengan baik dan mematuhi peraturan.
• Integrasi Data yang Dapat Diskalakan: Cloudera menawarkan cara yang andal untuk mengintegrasikan dan memproses data berskala besar. Skalabilitasnya yang mengesankan berarti saya dapat menangani peningkatan volume data tanpa masalah kinerja.
• Fleksibilitas Cloud dan Lokal: Fleksibilitas untuk memilih antara lingkungan cloud atau lokal menjadikannya solusi terbaik untuk kebutuhan saya. Saya dapat dengan mudah menyesuaikan penerapan berdasarkan persyaratan organisasi saya.
• Visualisasi Data Waktu Nyata: Saya senang menggunakan Cloudera Data Visualization untuk mengeksplorasi dan berbagi wawasan dengan cepat. Kemampuan untuk membuat dasbor interaktif memungkinkan saya untuk berkolaborasi secara efektif dengan tim saya.
• Pengamatan yang Disederhanakan: Cloudera Observability membantu saya menganalisis dan mengelola penerapan secara otomatis. Fitur ini memaksimalkan efisiensi biaya dan meningkatkan kinerja, memberikan wawasan berharga tentang pemanfaatan sumber daya.

Harga:

• Harga: Hubungi tim penjualan untuk rincian harga
• Percobaan gratis: Uji coba gratis 5 hari (Anda dapat memperpanjang uji coba selama 5 hari menggunakan tombol Perpanjang Uji Coba.)

Download link: https://www.cloudera.com/

---

6) CouchDB

CouchDB adalah salah satu alat big data terbaik yang pernah saya uji. Penyimpanan berbasis JSON-nya adalah solusi terbaik yang menyediakan akses mudah melalui JavaSkrip. Selama penelitian saya, saya melihat bahwa penskalaan toleransi kesalahan berfungsi dengan baik di seluruh server. Protokol replikasi menawarkan cara yang efisien untuk menyinkronkan data. Saya merekomendasikannya untuk mengelola server basis data logis di beberapa server.

Fitur:

• Basis Data Node Tunggal: Saya menemukan CouchDB ideal sebagai basis data simpul tunggal. Sempurna untuk aplikasi saya dengan persyaratan yang mudah, memungkinkan saya untuk memulai dari yang kecil dan mengembangkannya nanti.
• Cluster Dukungan: Ketika proyek saya membutuhkan kapasitas yang lebih tinggi, CouchDBFitur pengelompokan menyediakan skalabilitas yang lancar. Saya mengalami ketersediaan tinggi di beberapa server, yang sangat penting untuk kebutuhan saya.
• Kompatibilitas HTTP/JSON: Saya menghargai caranya CouchDB memanfaatkan format HTTP dan JSON. Kompatibilitas ini membuat integrasi dengan alat eksternal, seperti penyeimbang beban, menjadi sangat mudah dan efisien.
• Data Pertama Offline Sync: CouchDBProtokol Replikasi unik memastikan sinkronisasi data offline terlebih dahulu. Fitur ini terbukti sangat berharga untuk aplikasi seluler saya, terutama di area dengan jaringan yang tidak dapat diandalkan.
• Penanganan Data yang Andal: CouchDB meyakinkan saya akan desainnya yang tahan benturan. Penyimpanan data redundan dalam kluster menjamin ketersediaan tanpa gangguan, yang membuat saya tenang.
• Ekosistem Serbaguna: Saya bisa mereplikasi data dengan lancar antara CouchDB di server dan PouchDB di ponsel dan peramban web. Fleksibilitas ini merupakan keuntungan yang signifikan bagi proyek saya.
• Pembuatan Versi Dokumen:Saya menemukan bahwa CouchDBFitur pembuatan versi dokumen memungkinkan saya melacak perubahan dari waktu ke waktu. Kemampuan ini penting untuk menjaga integritas data dan mengelola pembaruan secara efektif.
• Fitur Keamanan Bawaan:Saya menemukan CouchDBFitur keamanan bawaannya tangguh. Fitur ini memungkinkan saya mengatur autentikasi pengguna dan mengontrol tingkat akses, memastikan data saya tetap aman.
• MapReduce untuk Kueri Data: Menggunakan CouchDBKemampuan MapReduce mengubah cara saya mengkueri data. Saya dapat membuat kueri kompleks secara efisien, sehingga saya dapat mengekstrak wawasan dari kumpulan data saya dengan cepat.

Harga:

• Harga: CouchDB adalah database sumber terbuka, gratis untuk digunakan

Download link: http://couchdb.apache.org/

---

7) Apache Flink

Flash Apache adalah salah satu alat paling efektif yang saya evaluasi untuk pemrosesan aliran data besar. Sepanjang penilaian saya, alat ini terbukti dapat diskalakan, andal, dan efisien. Saya merekomendasikannya bagi siapa pun yang membutuhkan kinerja dan akurasi terbaik dalam mengalirkan data di ribuan node. Alat ini luar biasa untuk aplikasi terdistribusi.

Fitur:

• Pemrosesan Data yang Dapat Diskalakan: Saya menemukan bahwa Apache Flink memungkinkan saya memproses kumpulan data berskala besar secara efisien. Ia mendukung operasi batch dan streaming dengan lancar, yang menyederhanakan alur kerja saya.
• Latensi Rendah: Perangkat lunak ini memberi saya pemrosesan data hampir secara real-time. Kemampuan ini membuatnya sempurna untuk aplikasi yang membutuhkan hasil langsung.
• API Fleksibel: API Flink memungkinkan saya bekerja di Java, Python, dan Scala. Fleksibilitas ini memungkinkan saya untuk beradaptasi dengan kebutuhan proyek saya dengan mudah.
• Pemrosesan aliran berstatus: Saya dapat mengelola status aplikasi dengan presisi. Hal ini memastikan toleransi kesalahan dan konsistensi selama tugas pemrosesan saya.
• Dukungan Analisis Lanjutan: Ini membantu saya menjalankan aplikasi berbasis peristiwa yang kompleks dengan mudah. ​​Saya dapat melakukan analisis prediktif tanpa komplikasi.
• Pemrosesan Aliran dan Batch Terpadu: Saya menghargai bagaimana Flink menyatukan pemrosesan aliran dan batch di bawah satu arsitektur. Fitur ini mengurangi kompleksitas dan meningkatkan kinerja aplikasi saya.
• Pemrosesan Waktu Acara: Saya memanfaatkan kemampuan pemrosesan waktu kejadian Flink. Hal ini memungkinkan saya menangani kejadian yang tidak berurutan secara efektif, memastikan hasil yang akurat dalam analisis saya.

Harga:

• Harga: Apache Flink tersedia sebagai perangkat lunak sumber terbuka gratis di bawah Lisensi Apache

Download link: https://flink.apache.org/

---

8) Penambang Cepat Altair

Altair RapidMiner adalah salah satu alat dengan peringkat teratas di antara alat analisis data sumber terbuka terbaik. Saya menganalisis fitur-fiturnya dan menghargai kemampuannya dalam menangani persiapan data, pembelajaran mesin, dan penerapan model. Alat ini memungkinkan saya membangun alur kerja dan melakukan analisis prediktif dengan mudah. ​​Berdasarkan penelitian saya, alat ini menghubungkan data secara efisien, menambahkan konteks bisnis, dan menawarkan opsi integrasi yang hebat. Saya akan merekomendasikannya sebagai alat penting untuk kebutuhan analisis.

Fitur:

• Kemampuan Pembelajaran Mesin yang Komprehensif: Saya menemukan bahwa Altair RapidMiner menawarkan berbagai alat pembelajaran mesin. Hal ini memudahkan saya untuk membuat dan menerapkan model prediktif tanpa kesulitan apa pun.
• Persiapan Data yang Lancar: Saya merasa sangat terbantu dalam membersihkan, mengubah, dan mengatur kumpulan data besar. Efisiensi ini memastikan alur kerja yang lebih lancar dan meningkatkan hasil secara signifikan.
• Opsi Visualisasi yang Kuat: Saya mampu memvisualisasikan tren dan pola data secara efektif. Kemampuan ini membantu saya membuat keputusan yang tepat dengan percaya diri dan mudah.
• Integrasi yang Skalabel: Alat ini terintegrasi dengan sistem saya yang sudah ada. Fleksibilitas ini memungkinkan saya untuk meningkatkan skala proyek saya tanpa kesulitan apa pun.
• Alur Kerja Otomatis: Saya menghargai proses otomatis yang mengurangi tugas manual saya. Fitur ini memungkinkan saya untuk lebih fokus menganalisis wawasan dari big data.
• User-Friendly Interface: Saya menyukai antarmuka intuitif yang memudahkan navigasi. Antarmuka ini menyederhanakan tugas-tugas yang rumit, sehingga saya dapat bekerja lebih efisien dan efektif.
• Fitur Kolaborasi: Saya merasa alat kolaborasi sangat berguna untuk berbagi wawasan dengan tim saya. Fitur ini mendorong komunikasi yang lebih baik dan menyempurnakan proses pengambilan keputusan kolektif kami.
• Alat Analisis Tingkat Lanjut: Saya terkesan dengan alat analisis canggih yang tersedia di Altair RapidMiner. Alat tersebut memberikan wawasan yang lebih mendalam tentang data, sehingga saya dapat mengungkap pola dan tren tersembunyi dengan mudah.

Harga:

• Harga: Hubungi tim penjualan untuk rincian harga
• Percobaan gratis: Uji Coba Gratis 30 Hari

Download link: https://altair.com/altair-rapidminer

---

9) Perbaikan terbuka

Buka Perbaiki adalah alat big data yang luar biasa. Saya menganalisis fitur-fiturnya dan menemukan bahwa alat ini membersihkan data yang berantakan dan mengubahnya menjadi format yang berguna. Alat ini memungkinkan untuk memperluas kumpulan data dengan layanan web dan sumber data eksternal. Saya dapat dengan yakin mengatakan bahwa ini adalah alat yang hebat untuk memperbaiki kumpulan data yang berantakan.

Fitur:

• Pembagian: Saya dapat menelusuri kumpulan data besar dengan cepat menggunakan aspek. Hal ini memungkinkan saya menerapkan operasi yang tepat ke tampilan yang difilter, sehingga analisis data menjadi jauh lebih efisien.
• Clustering: Saya merasa pengelompokan sangat membantu dalam memperbaiki ketidakkonsistenan. Pengelompokan menggabungkan nilai-nilai serupa menggunakan heuristik yang canggih, yang menghemat banyak waktu dan tenaga saya dalam pembersihan data.
• Rekonsiliasi: Fitur ini mencocokkan kumpulan data saya dengan basis data eksternal melalui layanan rekonsiliasi yang andal. Fitur ini menyederhanakan pekerjaan saya secara signifikan, memungkinkan integrasi data yang lebih akurat.
• Batalkan/Ulangi Tanpa Batas: Saya menghargai kemampuan untuk memutar kembali ke kondisi sebelumnya. Saya juga dapat memutar ulang operasi pada versi kumpulan data yang lebih baru, yang memberi saya fleksibilitas yang besar selama analisis.
• Privasi: Ia memastikan data saya tetap aman dengan membersihkannya secara lokal di komputer saya. Saya merasa tenang karena mengetahui informasi saya tidak diproses di layanan cloud eksternal.
• Transformasi Data: Saya menyukai kemampuan transformasi data yang memungkinkan saya memodifikasi struktur data dengan mudah. ​​Fitur ini memudahkan penerapan perubahan massal di seluruh kumpulan data saya tanpa kesulitan.
• Skrip Kustom: Saya merasa opsi untuk menggunakan skrip khusus sangatlah hebat. Ini memungkinkan saya untuk mengotomatiskan tugas-tugas yang berulang, meningkatkan produktivitas saya, dan memungkinkan manipulasi data yang lebih kompleks.
• Pratinjau Perubahan: Fitur pratinjau perubahan sangat berguna. Fitur ini memungkinkan saya melihat bagaimana modifikasi akan memengaruhi kumpulan data saya sebelum menerapkannya, memastikan saya membuat keputusan yang tepat di setiap langkah.

Harga:

• Harga: OpenRefine adalah alat sumber terbuka, gratis untuk digunakan

Download link: https://openrefine.org/download.html

---

10) Apache Hive

saya mengevaluasi Sarang lebah karena kemampuannya dalam memproses data terstruktur. Peranti lunak big data ini ideal untuk melakukan kueri pada kumpulan data besar di Hadoop. Saya sangat menyukai bahasanya yang mirip SQL yang menghindari kerumitan MapReduce. Selama analisis, saya melihat betapa efisiennya ia mengelola kueri. Hive mengompilasi tugasnya menjadi map dan reduce, menjadikannya solusi paling efektif untuk analisis data terstruktur.

Fitur:

• Bahasa Kueri Mirip SQL: Saya berinteraksi dengan sistem menggunakan bahasa kueri mirip SQL untuk pemodelan data. Hal ini memudahkan pengelolaan dan analisis data saya secara efektif.
• Kompilasi Peta dan Reduser: Bahasa ini mengkompilasi tugas menjadi dua komponen utama: map dan reducer. Saya menemukan bahwa struktur ini menyederhanakan alur kerja pemrosesan data saya secara signifikan.
• Definisi Tugas dalam Java or Python:Saya dapat mendefinisikan tugas-tugas ini menggunakan Java or PythonFleksibilitas ini memungkinkan saya bekerja dalam bahasa pemrograman yang paling saya kuasai.
• Manajemen Data Terstruktur: Saya menemukan bahwa Hive secara khusus dirancang untuk mengelola dan meminta data terstruktur. Fokus ini membantu saya menangani kumpulan data secara efisien tanpa komplikasi yang tidak perlu.
• Interaksi Sederhana dengan Map Reduce: Bahasa pemrograman Hive yang terinspirasi dari SQL membantu saya mengatasi kerumitan pemrograman Map Reduce. Fitur ini membuat proses pencarian data saya menjadi jauh lebih mudah dan ramah pengguna.
• Java Antarmuka Konektivitas Basis Data (JDBC):Saya memanfaatkan Java Antarmuka Konektivitas Basis Data (JDBC) untuk menghubungkan aplikasi saya dengan lancar. Integrasi ini meningkatkan kemampuan saya untuk berinteraksi dengan basis data dengan mudah.

Harga:

• Harga: Apache Hive adalah alat sumber terbuka, gratis untuk digunakan

Download link: https://hive.apache.org/

Apa itu Platform Big Data?

Platform big data adalah solusi komprehensif yang dirancang untuk mengelola, memproses, dan menganalisis data dalam jumlah besar, baik yang terstruktur maupun tidak terstruktur, dalam pemrosesan waktu nyata atau batch. Platform ini mengintegrasikan berbagai alat, kerangka kerja, dan teknologi untuk menangani tantangan yang terkait dengan big data, seperti kecepatan tinggi, variasi, dan volume.

Bagaimana Kami Memilih Alat Big Data Terbaik?

At Guru99, kami mengutamakan kredibilitas dan akurasi, memastikan semua informasi relevan dan objektif. Setelah 80+ jam penelitian, saya telah mengulas 30+ Alat Big Data Terbaik, yang mencakup opsi gratis dan berbayar. Panduan komprehensif ini menyoroti fitur, kelebihan, dan kekurangan, membantu Anda membuat keputusan yang tepat. Memilih alat Big Data yang tepat sangat penting untuk mengoptimalkan analisis data. Lihat faktor-faktor penting di bawah ini yang perlu dipertimbangkan untuk membuat pilihan yang andal dan sesuai dengan kebutuhan Anda secara efektif.

• Keramahan Pengguna: Pilih alat dengan antarmuka intuitif yang meminimalkan kurva pembelajaran bagi tim Anda.
• Tentukan Tujuan Anda: Pahami kebutuhan spesifik Anda, seperti pemrosesan data, visualisasi, penyimpanan, atau analisis waktu nyata.
• Skalabilitas: Pilih alat yang dapat menangani peningkatan volume data seiring pertumbuhan bisnis Anda.
• Kemudahan Integrasi: Pastikan alat tersebut terintegrasi secara mulus dengan sistem yang ada dan mendukung format data yang diperlukan.
• Fitur keamanan: Pastikan alat tersebut menyediakan enkripsi data yang kuat dan kepatuhan terhadap standar peraturan untuk melindungi informasi sensitif.
• Performa dan Kecepatan: Carilah alat yang menawarkan pemrosesan data berkecepatan tinggi dan memberikan hasil akurat dengan cepat.
• Pertimbangan Biaya: Bandingkan opsi gratis dan berbayar untuk menemukan opsi yang sesuai dengan anggaran sekaligus memenuhi kebutuhan Anda.
• Dukungan dan Komunitas: Pilih alat dengan dukungan pelanggan yang kuat dan komunitas pengguna yang aktif untuk pemecahan masalah dan pembaruan.

Putusan:

Dalam ulasan ini, Anda telah menemukan beberapa alat terbaik untuk big data. Untuk membantu Anda dalam pengambilan keputusan, saya akan merekomendasikan 3 pilihan utama berikut:

• 👍 Zoho Analytics menyediakan platform yang komprehensif dan mudah digunakan dengan visualisasi luar biasa serta analisis berbasis AI, menjadikannya pilihan ideal untuk beragam wawasan bisnis.
• Apache Hadoop menonjol sebagai kerangka kerja yang kuat dan terukur untuk pemrosesan data terdistribusi, sempurna untuk tugas analitis skala besar.
• Badai Apache mengesankan dengan kemampuan pemrosesan real-time yang canggih, memastikan keandalan dan kecepatan dalam mengelola aliran data berkelanjutan.