10가지 빅데이터 도구 및 소프트웨어(2025)

빅데이터 도구는 기업이 방대한 데이터 세트를 처리, 분석 및 활용하는 방식을 혁신합니다. 이러한 도구는 비용 효율성을 높이고 시간 관리를 최적화하여 가장 복잡한 데이터 분석 프로세스도 간소화합니다. 방대한 양의 구조화되고 구조화되지 않은 데이터를 원활하게 처리하여 전문가가 손쉽게 귀중한 통찰력을 추출할 수 있도록 지원합니다. 또한 실행 가능한 인텔리전스를 생성하는 데 중요한 역할을 하므로 오늘날의 데이터 중심 세계에서 경쟁 우위를 유지하는 데 없어서는 안 될 도구입니다.

80시간 이상 조사한 후, 저는 30개 이상의 최고의 빅데이터 도구를 탐색하고 무료 및 유료 옵션 모두에 대한 최고의 도구를 신중하게 선택했습니다. 저의 포괄적인 리뷰는 통찰력 있고 잘 조사된 정보를 제공하며, 주요 기능, 장단점을 강조합니다. 이 궁극적인 가이드는 빅데이터 요구 사항에 가장 적합한 선택을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 신뢰할 수 있고 독점적인 통찰력을 얻으려면 계속 읽어보세요. 자세히보기 ...

최고의 빅데이터 소프트웨어(Big Data Analytics Tools)

성함	무료 트라이얼	(링크)
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아파치 하둡	오픈 소스 프레임워크	더 알아보기
아파치 스톰	무료 오픈 소스 도구	더 알아보기
Cassandra	무료 오픈 소스 도구	더 알아보기
클라우 데라	5 일 무료 사용	더 알아보기

1) Zoho 분석

Zoho 분석 제가 데이터 분석을 위해 시도해 본 최고의 도구 중 하나입니다. 몇 분 만에 통찰력 있는 대시보드를 만들 수 있었고, 이는 추세를 파악하기에 완벽합니다. 제 리뷰에 따르면, AI 어시스턴트는 실행 가능한 보고서를 쉽게 얻을 수 있게 해주는 놀라운 기능입니다. 저는 특히 이 도구가 아무런 문제 없이 더 빠르게 작업할 수 있도록 돕는 방식이 마음에 들었습니다.

저는 Zoho Analytics가 클라우드나 온프레미스에 있는 방대한 데이터 세트를 원활하게 분석할 수 있는 인상적인 빅데이터 분석 도구라고 생각합니다. 비즈니스 애플리케이션, 파일, 오프라인 또는 클라우드 데이터베이스, 심지어 클라우드 드라이브 등 여러 데이터 소스에 연결할 수 있습니다. AI와 ML 기술의 도움으로 통찰력 있는 보고서와 비즈니스 대시보드를 만들 수 있습니다. 이 도구는 주문형으로 주요 비즈니스 지표를 제공하여 데이터 분석을 진정으로 효율적으로 만들어줍니다.

특징:

• 빅 데이터 분석: 저는 다양한 플랫폼에서 광범위한 데이터세트를 원활하게 처리하고 통찰력을 도출했습니다. 여기에는 관계형, NoSQL 및 클라우드 데이터베이스와 인기 있는 비즈니스 애플리케이션이 포함되었습니다.
• 시각적 분석 및 대시보드: 직관적인 드래그 앤 드롭 인터페이스를 활용하여 통찰력 있는 보고서와 대시보드를 만들었습니다. 데이터 양에 관계없이 IT 지원 없이도 이를 수행할 수 있었습니다.
• 다양한 보고 구성 요소: 저는 다양한 차트, 피벗 테이블, KPI 위젯, 표 형식 뷰를 사용했습니다. 이를 통해 포괄적인 보고서와 대시보드를 쉽게 구성할 수 있었습니다.
• 협력 분석: 동료들과 협력하여 보고서를 개발하는 것은 제 경험의 핵심 부분이었습니다. 통찰력을 효과적으로 공유함으로써 의사 결정 프로세스가 크게 향상되었습니다.
• 보고서 임베딩: 저는 보고서와 대시보드를 웹사이트, 블로그, 애플리케이션에 통합했습니다. 이를 통해 더 광범위한 청중이 더 쉽게 접근할 수 있게 되었습니다.
• 확장 가능한 개발 플랫폼: 저는 ISV와 개발자가 사용할 수 있는 강력한 개발 플랫폼을 활용했습니다. 그들은 보고 및 분석 기능을 비즈니스 애플리케이션에 원활하게 통합할 수 있었습니다.
• 높은 보안 성 : Zoho는 보안 암호화된 연결 지원을 포함한 엄격한 보안 관행을 제공합니다. 이를 통해 항상 내 민감한 데이터와 파일을 보호할 수 있었습니다.

가격:

• 가격: 월 $14.29부터 시작할 계획
• 무료 시험판: 15일 무료 평가판(신용카드 불필요)

Zoho 분석 방문

15일 무료 평가판(신용카드 불필요)

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2) 아파치 하둡

이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 아파치 하둡 는 훌륭한 빅데이터 프레임워크입니다. 저는 그것이 여러 컴퓨터에 작업을 나누어서 큰 데이터 세트를 처리할 수 있다는 것을 발견했습니다. 이것은 방대한 데이터 로드를 처리하는 기업에 최고의 선택이 됩니다. 제 경험상, 그것은 단일 서버에서 더 큰 머신 클러스터로 확장하는 데 가장 효과적인 도구 중 하나입니다. 그것은 빅데이터 처리에서 궁극적인 솔루션을 찾는 모든 사람에게 인상적인 옵션입니다.

특징:

• 분산 데이터 스토리지: 저는 Hadoop의 안정적인 분산 스토리지 시스템을 사용하여 여러 노드에 걸쳐 방대한 데이터 세트를 저장했습니다. 이 기능 덕분에 필요할 때마다 데이터가 안전하고 접근 가능했습니다.
• 확장 Archi강의: 이를 통해 리소스를 손쉽게 확장할 수 있었습니다. 노드를 더 추가하기만 하면 번거로움 없이 증가하는 데이터 수요를 충족할 수 있었습니다.
• 결함 허용: Hadoop은 저에게 마음의 평화를 제공했습니다. 데이터 중복성을 보장하고 노드 장애 시 자동 복구를 제공하여 예상치 못한 문제로부터 정보를 보호했습니다.
• 유연한 처리: 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 매끄럽게 처리했습니다. Hadoop의 다재다능한 프레임워크 덕분에 복잡함 없이 다양한 데이터 유형을 처리할 수 있었습니다.
• 오픈소스 커뮤니티 지원: 저는 오픈소스 플랫폼을 사용하여 혜택을 얻었습니다. 활기찬 커뮤니티는 지속적으로 기능을 개선하여 제가 도움이 필요할 때마다 귀중한 리소스와 지원을 제공했습니다.
• 데이터 지역성: 저에게 가장 눈에 띄는 특징 중 하나는 데이터 지역성이었습니다. MapReduce 구성 요소는 계산 논리를 실제 데이터에 가깝게 배치하여 네트워크 혼잡을 줄이고 전반적인 시스템 성능을 향상시켰습니다.
• 다중 NameNode 지원: Hadoop 3.0을 사용하면 여러 NameNode를 지원하는 이점을 누릴 수 있습니다. 이 기능은 장애 허용 범위를 극대화하고 두 개 이상의 대기 노드를 허용하여 중요한 배포 중에 높은 가용성을 보장합니다.

가격:

• 가격: Apache Hadoop은 완전히 무료이며 오픈 소스입니다. 소프트웨어 자체를 사용하는 데 라이선스 비용이나 비용이 없습니다.

링크를 다운로드 : https://hadoop.apache.org/releases.html

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3) 아파치 스톰

Apache Storm은 분산 시스템으로 실시간으로 데이터를 처리할 수 있게 해주었습니다. 특히 장애 발생 시에도 안정성을 보장하는 내결함성 설계가 마음에 듭니다. 연구하는 동안 복잡한 작업에 가장 적합한 빅데이터 도구 중 하나라는 것을 알게 되었습니다. 제 생각에 이 도구는 확장 가능하고 견고한 실시간 계산 기능이 필요한 사람들에게는 놀라운 도구입니다.

특징:

• 실시간 처리: 저는 실시간으로 데이터 스트림을 처리했습니다. 이 기능 덕분에 작업을 효과적으로 처리하고 변화하는 정보에 신속하게 대응할 수 있었습니다.
• 분산 시스템: 이 도구를 사용하면 여러 노드에 걸쳐 작업 부하를 분산할 수 있었습니다. 이 기능은 내 프로젝트에 높은 확장성과 안정성을 보장했습니다.
• 결함 허용: 저는 그것이 제공하는 강력한 내결함성을 높이 평가했습니다. 그것은 시스템 장애 중에도 중단 없는 처리를 보장하여 마음의 평화를 얻었습니다.
• 언어 지원 : 여러 프로그래밍 언어로 작업할 수 있었습니다. 이러한 다재다능함은 다양한 프로젝트를 다루고 다양한 요구 사항에 적응하는 데 매우 귀중했습니다.
• 짧은 지연 시간 : 사용 중에 놀라울 정도로 낮은 지연 시간을 발견했습니다. 이 특성은 즉각적인 데이터 처리와 반응성이 필요한 애플리케이션에 완벽했습니다.
• 높은 처리량: Apache Storm을 사용하는 동안 높은 처리량을 경험했습니다. 초당 수백만 개의 튜플을 처리할 수 있어서 대량의 수신 데이터를 처리하는 데 이상적이었습니다.
• 높은 확장 성: 저는 Apache Storm이 매우 확장성이 있다고 생각했습니다. 덕분에 클러스터에 노드를 쉽게 추가할 수 있었고, 이는 성능 저하 없이 증가하는 데이터 처리 수요를 수용하는 데 도움이 되었습니다.
• 스트림 처리 모델: 스트림 처리 모델은 저에게 직관적이었습니다. 스파우트와 볼트를 사용하여 토폴로지를 쉽게 정의할 수 있었고, 내 특정 요구 사항에 맞게 조정된 유연한 데이터 흐름 관리가 가능했습니다.

가격:

• 가격: Apache Storm은 완전히 무료이며 오픈 소스입니다. 소프트웨어 자체 사용에 대한 라이선스 비용이나 비용이 없습니다.

링크를 다운로드 : http://storm.apache.org/downloads.html

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4) Apache Cassandra

이 어플리케이션에는 XNUMXµm 및 XNUMXµm 파장에서 최대 XNUMXW의 평균 출력을 제공하는 Apache Cassandra 대규모 데이터를 처리하는 데 가장 인기 있는 도구 중 하나입니다. 특히 여러 데이터 센터에 걸친 복제를 지원하여 낮은 대기 시간을 보장하는 방식이 마음에 들었습니다. 여러 노드로 데이터를 복제하면 기업은 다운타임을 방지할 수 있습니다. 중단 시에도 데이터 손실을 감당할 수 없는 애플리케이션에 권장합니다. 제 생각에는 타사 지원 계약이 기업에 좋은 선택이 됩니다.

특징:

• 고가용성 및 내결함성: 덕분에 중단없는 운영이 가능해졌습니다. Cassandra'의 내결함성 설계. 여러 노드에 걸쳐 내 데이터를 원활하게 복제하여 중단 중에도 안심할 수 있습니다.
• 다운타임 없는 확장성: 이 도구를 사용하면 데이터베이스를 손쉽게 확장할 수 있었습니다. 시스템 성능에 영향을 미치지 않고 클러스터에 노드를 추가하여 성장을 원활하고 효율적으로 만들었습니다.
• 유연한 데이터 모델: Cassandra스키마 없는 디자인 덕분에 다양한 유형의 데이터를 쉽게 저장할 수 있었습니다. 복잡하지 않게 구조화된 데이터, 반구조화된 데이터, 구조화되지 않은 데이터를 처리할 수 있었습니다.
• 성능 최적화: 나는 효과적으로 쿼리 성능을 최적화했습니다. Cassandra. 이를 통해 데이터 복제 및 분할 전략을 제어할 수 있었고, 이를 통해 쿼리 응답 속도가 더 빨라졌습니다.
• 오픈소스 신뢰성: 저는 강력하고 커뮤니티에서 지원하는 오픈소스 플랫폼에서 큰 혜택을 얻었습니다. 이를 통해 활기찬 개발자 커뮤니티로부터 정기적인 업데이트와 지속적인 혁신을 받을 수 있었습니다.
• 조정 가능한 일관성: Cassandra 조정 가능한 일관성 수준을 제공했습니다. 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 일관성과 가용성 간의 적절한 균형을 선택하여 최적의 성능을 보장할 수 있었습니다.
• 다중 데이터 센터 지원: 저는 다중 데이터 센터 지원의 편리함을 경험했습니다. 이 기능을 통해 향상된 중복성과 더 낮은 지연 시간을 위해 다양한 지리적 위치에 애플리케이션을 배포할 수 있었습니다.
• 내장 데이터 압축: 내장된 데이터 압축 기능을 활용했습니다. 이를 통해 효율적인 운영에 필수적인 데이터에 빠르게 접근하면서 저장 공간을 크게 절약할 수 있었습니다.

가격:

• 가격: Apache Cassandra 오픈소스 도구로 무료입니다

링크를 다운로드 : https://cassandra.apache.org/

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5) 클라우데라

클라우 데라 평가 중에 빅데이터 작업을 쉽게 처리할 수 있는 훌륭한 방법으로 두드러졌습니다. 안전하고 확장 가능한 플랫폼에 액세스할 수 있어 환경 간 데이터 작업에 이상적입니다. 평가 과정에서 AWS에서 유연성을 목표로 하는 기업에 멀티 클라우드 지원이 도움이 된다는 것을 발견했습니다. Microsoft Azure및 Google Cloud.

특징:

• 종합적인 데이터 관리 플랫폼: 저는 Cloudera의 플랫폼이 복잡한 빅데이터 워크플로를 관리하기에 놀라운 선택이라고 생각했습니다. 다양한 데이터 소스를 원활하게 통합하여 데이터 관리 작업을 훨씬 더 효율적으로 만들었습니다.
• 효율적인 머신 러닝 기능: 이를 통해 머신 러닝 모델을 효과적으로 배포하고 훈련할 수 있었습니다. 이 기능은 의사 결정 프로세스를 향상시키는 귀중한 데이터 기반 통찰력을 제공했습니다.
• 통합 데이터 보안 및 거버넌스: 저는 민감한 데이터에 대한 중앙 집중식 제어를 제공하는 강력한 보안 기능을 높이 평가했습니다. 이를 통해 제 조직의 데이터가 잘 보호되고 규정을 준수할 수 있었습니다.
• 확장 가능한 데이터 통합: Cloudera는 저에게 대규모 데이터를 통합하고 처리할 수 있는 안정적인 방법을 제공했습니다. 인상적인 확장성 덕분에 성능 문제 없이 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있었습니다.
• 클라우드 및 온프레미스 유연성: 클라우드 또는 온프레미스 환경 중에서 선택할 수 있는 유연성 덕분에 내 요구 사항에 맞는 최고의 솔루션이었습니다. 조직의 요구 사항에 따라 배포를 쉽게 조정할 수 있었습니다.
• 실시간 데이터 시각화: Cloudera Data Visualization을 사용하여 빠르게 통찰력을 탐색하고 공유하는 것을 즐겼습니다. 대화형 대시보드를 구축할 수 있는 능력 덕분에 팀과 효과적으로 협업할 수 있었습니다.
• 간소화된 관찰성: Cloudera Observability는 배포를 자동으로 분석하고 관리하는 데 도움이 되었습니다. 이 기능은 비용 효율성을 극대화하고 성능을 향상시켜 리소스 활용에 대한 귀중한 통찰력을 제공했습니다.

가격:

• 가격: 가격 정보는 영업팀에 문의하세요.
• 무료 시험판: 5일 무료 체험 (체험 기간 연장 버튼을 사용하여 체험 기간을 5일 연장할 수 있습니다.)

링크를 다운로드 : https://www.cloudera.com/

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6) CouchDB

CouchDB 제가 테스트한 최고의 빅데이터 도구 중 하나입니다. JSON 기반 스토리지는 쉬운 액세스를 제공하는 최고 수준의 솔루션입니다. Java스크립트. 연구하는 동안, 저는 장애 허용 확장이 서버 간에 잘 작동한다는 것을 알아챘습니다. 복제 프로토콜은 데이터를 동기화하는 효율적인 방법을 제공했습니다. 여러 서버에서 논리적 데이터베이스 서버를 관리하는 데 추천합니다.

특징:

• 단일 노드 데이터베이스: I 발견 CouchDB 단일 노드 데이터베이스로 이상적입니다. 간단한 요구 사항이 있는 내 애플리케이션에 완벽하여 작게 시작해서 나중에 확장할 수 있었습니다.
• Cluster 지원 : 내 프로젝트에서 더 높은 용량이 요구되었을 때, CouchDB클러스터링 기능은 원활한 확장성을 제공했습니다. 저는 여러 서버에서 높은 가용성을 경험했는데, 이는 제 필요에 매우 중요했습니다.
• HTTP/JSON 호환성: 나는 어떻게 평가했는지 CouchDB 활용된 HTTP 및 JSON 형식. 이러한 호환성은 로드 밸런서와 같은 외부 도구와의 통합을 매우 간단하고 효율적으로 만들었습니다.
• 오프라인 첫 번째 데이터 Sync: CouchDB'의 고유한 복제 프로토콜은 오프라인 우선 데이터 동기화를 보장했습니다. 이 기능은 특히 신뢰할 수 없는 네트워크가 있는 지역에서 모바일 앱에 매우 귀중한 것으로 입증되었습니다.
• 신뢰할 수 있는 데이터 처리: CouchDB 충돌 방지 설계를 확신시켜 주었습니다. 클러스터의 중복 데이터 저장은 중단 없는 가용성을 보장하여 마음의 평화를 얻었습니다.
• 다양한 생태계: 나는 데이터를 원활하게 복제할 수 있었습니다. CouchDB 서버에서, 모바일과 웹 브라우저에서 PouchDB에서. 이러한 유연성은 내 프로젝트에 큰 이점이었습니다.
• 문서 버전 관리: 나는 그것을 발견했다 CouchDB'의 문서 버전 관리 기능을 통해 시간 경과에 따른 변경 사항을 추적할 수 있었습니다. 이 기능은 데이터 무결성을 유지하고 업데이트를 효과적으로 관리하는 데 필수적이었습니다.
• 내장된 보안 기능: 나는 찾았다 CouchDB'의 내장 보안 기능이 강력합니다. 이를 통해 사용자 인증을 설정하고 액세스 수준을 제어하여 데이터가 안전하게 유지되도록 할 수 있었습니다.
• 데이터 쿼리를 위한 MapReduce: 사용 CouchDB'의 MapReduce 기능은 내가 데이터를 쿼리하는 방식을 변화시켰습니다. 복잡한 쿼리를 효율적으로 만들 수 있었고, 데이터 세트에서 빠르게 통찰력을 추출할 수 있었습니다.

가격:

• 가격: CouchDB 오픈소스 데이터베이스로 무료로 사용 가능

링크를 다운로드 : http://couchdb.apache.org/

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7) 아파치 플링크

아파치 플 링크 는 제가 평가한 빅데이터 스트림 처리 도구 중 가장 효과적인 도구 중 하나입니다. 제 평가 내내 확장성, 신뢰성, 효율성이 입증되었습니다. 수천 개의 노드에서 스트리밍 데이터에서 최고 수준의 성능과 정확성이 필요한 모든 사람에게 추천합니다. 이 도구는 분산 애플리케이션에 적합합니다.

특징:

• 확장 가능한 데이터 처리: Apache Flink를 사용하면 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리할 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 일괄 작업과 스트리밍 작업을 모두 원활하게 지원하여 워크플로를 간소화했습니다.
• 짧은 지연 시간 : 그것은 나에게 거의 실시간 데이터 처리를 제공했습니다. 이 기능은 즉각적인 결과가 필요한 애플리케이션에 완벽했습니다.
• 유연한 API: Flink의 API를 통해 다음과 같은 작업을 수행할 수 있습니다. Java, Python, 그리고 Scala. 이러한 유연성 덕분에 저는 프로젝트 요구 사항에 쉽게 적응할 수 있었습니다..
• 상태 저장 스트림 처리: 나는 정밀하게 애플리케이션 상태를 관리할 수 있었습니다. 이를 통해 처리 작업 중에 내결함성과 일관성이 보장되었습니다.
• 고급 분석 지원: 복잡한 이벤트 기반 애플리케이션을 손쉽게 실행하는 데 도움이 되었습니다. 복잡함 없이 예측 분석을 수행할 수 있었습니다.
• 통합 스트림 및 일괄 처리: Flink가 단일 아키텍처에서 스트림과 일괄 처리를 통합한 방식이 마음에 들었습니다. 이 기능은 복잡성을 줄이고 애플리케이션의 성능을 개선했습니다.
• 이벤트 시간 처리: 저는 Flink의 이벤트 시간 처리 기능을 활용했습니다. 이를 통해 순서가 없는 이벤트를 효과적으로 처리하여 분석에서 정확한 결과를 보장할 수 있었습니다.

가격:

• 가격: Apache Flink는 Apache 라이선스에 따라 무료 오픈 소스 소프트웨어로 제공됩니다.

링크를 다운로드 : https://flink.apache.org/

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8) 알테어 래피드마이너

알테어 래피드마이너 최고의 오픈소스 데이터 분석 도구 중 가장 높은 평가를 받은 도구 중 하나입니다. 저는 그 기능을 분석했고 데이터 준비, 머신 러닝, 모델 배포를 처리하는 능력을 높이 평가했습니다. 덕분에 워크플로를 구축하고 예측 분석을 쉽게 수행할 수 있었습니다. 제 조사에 따르면, 이 도구는 데이터를 효율적으로 연결하고, 비즈니스 맥락을 추가하며, 통합을 위한 훌륭한 옵션을 제공합니다. 저는 이 도구를 분석 요구 사항에 필수적인 도구로 추천하고 싶습니다.

특징:

• 포괄적인 머신 러닝 기능: 저는 Altair RapidMiner가 광범위한 머신 러닝 도구를 제공한다는 것을 알게 되었습니다. 이를 통해 아무런 번거로움 없이 예측 모델을 쉽게 만들고 배포할 수 있었습니다.
• 원활한 데이터 준비: 저는 그것이 대규모 데이터 세트를 정리, 변환 및 구성하는 데 엄청나게 도움이 되었다고 생각합니다. 이러한 효율성은 더 원활한 워크플로를 보장했고 제 결과를 상당히 개선했습니다.
• 강력한 시각화 옵션: 저는 데이터 추세와 패턴을 효과적으로 시각화할 수 있었습니다. 이 능력은 제가 자신감과 용이함으로 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되었습니다.
• 확장 가능한 통합: 이 도구는 내 기존 시스템과 완벽하게 통합되었습니다. 이러한 유연성 덕분에 아무런 문제 없이 프로젝트를 확장할 수 있었습니다.
• 자동화된 워크플로우: 저는 수동 작업을 줄여주는 자동화된 프로세스를 감사히 여겼습니다. 이 기능 덕분에 빅데이터에서 통찰력을 분석하는 데 더 집중할 수 있었습니다.
• 사용자 친화적 인 인터페이스: 탐색을 쉽게 해주는 직관적인 인터페이스가 마음에 들었습니다. 복잡한 작업을 간소화하여 더 효율적이고 효과적으로 작업할 수 있었습니다.
• 협업 기능: 저는 팀과 통찰력을 공유하는 데 협업 도구가 매우 귀중하다는 것을 알았습니다. 이 기능은 더 나은 커뮤니케이션을 촉진하고 우리의 집단적 의사 결정 프로세스를 강화했습니다.
• 고급 분석 도구: 저는 Altair RapidMiner에서 제공되는 고급 분석 도구에 감명을 받았습니다. 이 도구는 데이터에 대한 더 깊은 통찰력을 제공하여 숨겨진 패턴과 추세를 손쉽게 발견할 수 있었습니다.

가격:

• 가격: 가격 세부 정보는 영업팀에 문의하세요.
• 무료 시험판: 30 일 무료 평가판

링크를 다운로드 : https://altair.com/altair-rapidminer

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9) 오픈리파인

상세 검색 열기 는 훌륭한 빅데이터 도구입니다. 저는 그 기능을 분석했고, 그것이 지저분한 데이터를 정리하고 유용한 형식으로 변환한다는 것을 발견했습니다. 이 도구는 웹 서비스와 외부 데이터 소스로 데이터 세트를 확장할 수 있게 했습니다. 저는 그것이 지저분한 데이터 세트를 개선하는 데 훌륭한 도구라고 자신 있게 말할 수 있습니다.

특징:

• 패싯팅: 패싯을 사용하여 대규모 데이터 세트를 빠르게 드릴할 수 있었습니다. 이를 통해 필터링된 뷰에 정확한 작업을 적용할 수 있어 데이터 분석이 훨씬 더 효율적이 되었습니다.
• Cluster노래 : 저는 클러스터링이 불일치를 수정하는 데 매우 유용하다는 것을 알았습니다. 강력한 휴리스틱을 사용하여 유사한 값을 병합하여 데이터 정리에 많은 시간과 노력을 절약했습니다.
• 화해: 이 기능은 신뢰할 수 있는 조정 서비스를 통해 내 데이터 세트를 외부 데이터베이스와 매치했습니다. 작업을 상당히 간소화하여 더 정확한 데이터 통합이 가능해졌습니다.
• 무한 실행 취소/다시 실행: 이전 상태로 되감기할 수 있는 기능이 마음에 들었습니다. 또한 최신 데이터 세트 버전에서 작업을 재생할 수 있어서 분석 중에 큰 유연성을 얻을 수 있었습니다.
• 개인 정보 : 내 컴퓨터에서 로컬로 정리하여 내 데이터가 안전하게 유지되도록 했습니다. 내 정보가 외부 클라우드 서비스에서 처리되지 않는다는 사실을 알고 안심했습니다.
• 데이터 변환: 데이터 구조를 쉽게 수정할 수 있는 데이터 변환 기능이 마음에 들었습니다. 이 기능을 사용하면 번거로움 없이 내 데이터 세트에 대량 변경 사항을 쉽게 적용할 수 있었습니다.
• 커스텀 스크립트: 저는 사용자 정의 스크립트를 사용하는 옵션이 매우 강력하다는 것을 알았습니다. 반복적인 작업을 자동화하여 생산성을 높이고 더 복잡한 데이터 조작을 허용할 수 있었습니다.
• 변경 사항 미리보기: 미리보기 변경 기능은 매우 귀중했습니다. 이를 통해 수정 사항이 데이터 세트에 어떤 영향을 미치는지 확인한 후 적용하여 모든 단계에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있었습니다.

가격:

• 가격: OpenRefine은 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 도구입니다.

링크를 다운로드 : https://openrefine.org/download.html

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10) 아파치 하이브

나는 평가했다 하이브 구조화된 데이터를 처리하는 능력 때문에. 이 빅데이터 소프트웨어 도구는 Hadoop에서 대규모 데이터 세트를 쿼리하는 데 이상적입니다. 특히 MapReduce 복잡성을 피하는 SQL과 유사한 언어가 마음에 들었습니다. 분석하는 동안 쿼리를 얼마나 효율적으로 관리하는지 알아챘습니다. Hive는 작업을 맵과 리듀스로 컴파일하여 구조화된 데이터 분석을 위한 가장 효과적인 솔루션이 되었습니다.

특징:

• SQL과 유사한 쿼리 언어: 데이터 모델링을 위해 SQL과 유사한 쿼리 언어를 사용하여 시스템과 상호 작용했습니다. 이를 통해 데이터를 효과적으로 관리하고 분석하는 것이 쉬워졌습니다.
• 맵과 리듀서 컴파일: 언어는 작업을 맵과 리듀서라는 두 가지 주요 구성 요소로 컴파일했습니다. 저는 이 구조가 제 데이터 처리 워크플로를 상당히 간소화했다는 것을 발견했습니다.
• 작업 정의 Java or Python: 나는 이러한 작업을 다음 중 하나를 사용하여 정의할 수 있었습니다. Java or Python이러한 유연성 덕분에 내가 가장 편안하게 느끼는 프로그래밍 언어로 작업할 수 있었습니다.
• 구조화된 데이터 관리: Hive가 구조화된 데이터를 관리하고 쿼리하기 위해 특별히 설계되었다는 것을 알게 되었습니다. 이 초점은 불필요한 복잡함 없이 데이터 세트를 효율적으로 처리하는 데 도움이 되었습니다.
• Map Reduce를 통한 간소화된 상호작용: Hive의 SQL에서 영감을 받은 언어는 저를 Map Reduce 프로그래밍의 복잡성에서 분리해 주었습니다. 이 기능은 제 데이터 쿼리를 훨씬 더 간단하고 사용자 친화적으로 만들었습니다.
• Java 데이터베이스 연결(JDBC) 인터페이스: 나는 ~을 활용했다 Java 내 애플리케이션을 원활하게 연결하기 위한 데이터베이스 연결(JDBC) 인터페이스. 이 통합은 데이터베이스와 손쉽게 상호 작용하는 내 능력을 향상시켰습니다.

가격:

• 가격: Apache Hive는 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 도구입니다.

링크를 다운로드 : https://hive.apache.org/

빅데이터 플랫폼이란?

빅데이터 플랫폼은 구조화되거나 구조화되지 않은 방대한 양의 데이터를 실시간 또는 일괄 처리로 관리, 처리 및 분석하도록 설계된 포괄적인 솔루션입니다. 고속, 다양성 및 볼륨과 같은 빅데이터와 관련된 과제를 처리하기 위해 다양한 도구, 프레임워크 및 기술을 통합합니다.

어떻게 최고의 빅데이터 도구를 선택했을까?

At Guru99, 우리는 신뢰성과 정확성을 우선시하며 모든 정보가 관련성 있고 객관적임을 보장합니다. 80시간 이상의 조사 끝에 저는 30개 이상의 최고의 빅 데이터 도구를 검토했습니다., 무료 및 유료 옵션을 모두 포함합니다. 이 포괄적인 가이드는 기능, 장단점을 강조하여 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 됩니다. 올바른 빅데이터 도구를 선택하는 것은 데이터 분석을 최적화하는 데 필수적입니다. 필요에 효과적으로 맞는 신뢰할 수 있는 선택을 하기 위해 고려해야 할 중요한 요소를 아래에서 확인하세요.

• 사용자 친근성: 팀의 학습 곡선을 최소화하는 직관적인 인터페이스를 갖춘 도구를 선택하세요.
• 목표 정의: 데이터 처리, 시각화, 저장 또는 실시간 분석 등 귀하의 구체적인 요구 사항을 파악합니다.
• 확장성: 사업이 성장함에 따라 증가하는 데이터 볼륨을 처리할 수 있는 도구를 선택하세요.
• 통합 용이성: 도구가 기존 시스템과 완벽하게 통합되고, 필요한 데이터 형식을 지원하는지 확인하세요.
• 보안 기능 : 도구가 민감한 정보를 보호하기 위해 강력한 데이터 암호화와 규제 표준 준수 기능을 제공하는지 확인하세요.
• 성능 및 속도: 고속 데이터 처리 기능을 제공하고 정확한 결과를 빠르게 제공하는 도구를 찾으세요.
• 비용 고려 사항: 무료 및 유료 옵션을 비교하여 예산에 맞고 필요 사항도 충족하는 옵션을 찾아보세요.
• 지원 및 커뮤니티: 문제 해결 및 업데이트를 위한 강력한 고객 지원과 활발한 사용자 커뮤니티를 갖춘 도구를 선택하세요.

평결 :

이 리뷰에서 여러분은 빅데이터를 위한 최고의 도구 몇 가지를 접했습니다. 여러분의 의사 결정을 돕기 위해, 저는 다음의 상위 3가지를 추천합니다:

• 👍 Zoho 분석 탁월한 시각화와 AI 기반 분석 기능을 갖춘 포괄적이고 사용자 친화적인 플랫폼을 제공하여 다양한 비즈니스 통찰력을 얻기 위한 이상적인 선택입니다.
• 아파치 하둡 분산 데이터 처리를 위한 강력하고 확장 가능한 프레임워크로, 대규모 분석 작업에 적합합니다.
• 아파치 스톰 강력한 실시간 처리 기능으로 지속적인 데이터 스트림을 관리하는 데 있어 안정성과 속도를 보장합니다.