Strumenti Big Data: i 10 migliori da avere

I migliori strumenti Big Data per analizzare i dati, ognuno offre un vantaggio di specifico per chi vuole usare strumenti big data in azienda.

Oltre alle tendenze a cui guardare segnaliamo i 10 migliori strumenti Big Data del 2018 che potrebbero esservi utili, ognuno di loro offre un vantaggio di specifico per usare i big data in azienda. I big data sono stati un punto di svolta per le organizzazioni di tutti i settori. I Software Big Data aiutano le aziende a elaborare dati di grande complessità e dimensioni a una velocità e accuratezza che aiutano a prendere decisioni migliori. Se un’azienda deve setacciare e ordinare alcuni milioni di record per individuare un record difettoso che l’auditor sta chiedendo, allora la tecnologia dei big data può aiutarlo a indicizzare e cercare attraverso quei record in tempi record. Ci sono molti altri scenari in cui i big data possono stimolare il successo di un’azienda e aiutarla a rendere i suoi processi più fluidi ed efficienti.

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Big data analytics cos’è

La Big data analytics è definito come  il processo di raccolta e analisi di grandi volumi di dati per estrarre informazioni che possono essere anche nascoste, perché in una grande mole di dati possono non essere subito evidenti . Per questo nella Big data analytics diventa fondamentale l’utilizzo di software Big Data che sono in grado i estrapolare informazioni da grandi quantità di dati che cambiano velocemente. Gli strumenti Big Data associati al lavoro di un big data analyst possono evidenziare condizioni e trend di mercato, sviluppi del comportamento dei clienti, in questo modo offrendo a chi deve decidere degli strumenti che permettono di velocizzare le scelte e rendere più sicure rispetto alla concorrenza.

I big data sono un nuovo strumento che rende analizzabile molti comportamenti o trend di mercato scandagliando anche relazioni tra dati che non appaiono immediatamente. Si potrebbe dire che i big data rispondono a domande che ancora non abbiamo fatto. Oggi esistono diversi strumenti e software Big Data  per individuare modelli di comportamento nascosti e connessioni tra le diverse serie i dati. Qui trovate un elenco dei 10 migliori strumenti per i big data in grado di rispondere alle esigenze delle imprese

Strumenti Big Data : i 10 migliori

1) Kafka

Apache Kafka è uno strumento big data che consente di gestire grandi volumi di dati con un set hardware relativamente modesto. Viene utilizzato per creare funzionalità di messaggistica su abbonamento che consente il funzionamento della messaggistica asincrona sulla base di grandi quantità di dati. Può elaborare molti eventi al giorno (LinkedIn ha riferito che Kafka ha “ingerito” oltre un trilione di eventi al giorno) e processare tali dati in tempi velocissimi. Può generare messaggi per il consumo parallelo in modo fault-tolerant. Kafka è estremamente vantaggioso per le organizzazioni che vogliono mantenere grandi canali di messaggistica senza avere disporre del costoso hardware per poterlo fare, per questo è tra i migliori strumenti Big Data disponibili.

2) Cloudera

Cloudera è la prima azienda ad offrire una distribuzione Hadoop. L’idea di una distribuzione Hadoop è di far sì che un’azienda possa impostare e gestire facilmente i propri cluster Hadoop. Cloudera è uno strumento eccellente in questo senso in quanto offre una console completa che offre una visione approfondita dello stato di tutti i cluster Hadoop. Supporta anche la funzione Node Template e ciò significa che, per distribuire una particolare configurazione di nodo ripetuto, è possibile creare un modello e riutilizzarlo per creare più nodi, invece di doverlo riconfigurare dall’inizio. Cloudera è un player esperto in questa arena che ha costruito una solida reputazione per la sicurezza e la stabilità in tutte le installazioni Hadoop.

3) Splunk

Splunk è un potente strumento per l’aggregazione e l’analisi dei dati in grado di raccogliere grandi quantità di dati in tempo reale e generare informazioni dettagliate sotto forma di report e dashboard. Viene utilizzato per analizzare i big data generati dalla macchina (come registri, segnalazioni di errori, rapporti di stato, ecc.) Splunk è vantaggioso per le organizzazioni in quanto può essere utilizzato nelle aree di gestione delle applicazioni, sicurezza e conformità ai log dei dati di processo per arrivare a conoscere eventuali discrepanze e individuare le istanze di anomalie che possono essere utili ai fini della conformità.

4) ElasticSearch

Tra i 10 migliori strumenti big data includiamo ElasticSearch un potente motore di ricerca che consente a un sistema di indicizzare e trovare un file (di molti possibili formati) in tempo reale. ElasticSearch consente a un’organizzazione di impostare rapidamente funzionalità di ricerca rapida e affidabile per implementare la ricerca full-text, la ricerca con autocomplete, la ricerca fuzzy (in cui è possibile ottenere una corrispondenza approssimativa con le parole chiave) e anche la ricerca orientata al documento. L’ultimo ha un forte impatto sui costi degli studi legali in cui è necessario accedere a enormi quantità di documenti storici per generare rapidamente risultati di ricerca. ElasticSearch può anche funzionare su un sistema multi-tenant che rende molto conveniente l’impostazione per indirizzare gli utenti che lavorano su diverse installazioni o versioni dello stesso sistema master. Le organizzazioni possono anche sfruttare gli analizzatori linguistici, il controllo ortografico e la ricerca di sinonimi per perfezionare la propria esperienza di ricerca.

5) Flume

Il file system Hadoop è uno strumento eccellente per eseguire attività MapReduce per elaborare vaste quantità di dati per cui è nota la tecnologia dei big data. Ma per farlo funzionare, è necessario uno strumento di acquisizione dati in grado di raccogliere, aggregare e trasportare quel volume di dati nel file system. Apache Flume è uno strumento eccellente in questa categoria di strumenti big data. È vantaggioso per le organizzazioni in quanto possono ottenere diverse fonti di dati come e-mail, log da social media, traffico di rete interamente ingerito nel file system, in modo efficiente e affidabile. Flume mantiene anche automaticamente un flusso costante di dati tra le operazioni di ingestione e persistenti. Ciò significa che se i tuoi sistemi ingeriscono dati più velocemente di quanto viene inviato, i loro processi non verranno bloccati.

I migliori strumenti Big Data per il machine learning

6) Apache Spark

Apache Spark è una sorta di alternativa a Hadoop che è stata costruita su Hadoop Distributed File System (HDFS). Fa la stessa cosa di Hadoop, ma lo fa in modo leggermente diverso (inserendo i dati in Dataset distribuiti resilienti, per migliorarne l’accessibilità). Aiuta le aziende a eseguire lavori MapReduce più velocemente, aprendo così vie più potenti all’elaborazione dei dati in streaming. Questo ha un’applicazione diretta in aree come il rilevamento di frodi, i dati di trading, l’elaborazione dei log, ecc. Ciò aiuta anche un’organizzazione a eseguire processi di elaborazione di grafici più velocemente che aiutano nella pubblicità e nell’analisi dei social media, uno degli strumenti Big Data migliori oggi disponibile.

7) TensorFlow

TensorFlow è il famoso sistema di Intelligenza Artificiale di Google che aiuta a implementare la funzionalità di machine learning e a generare informazioni dai dati, con funzionalità AI. Un ottimo esempio di ciò è l’app Google Foto, in cui TensorFlow è stato utilizzato per rilevare automaticamente la posizione delle immagini e il contesto. TensorFlow può offrire molti vantaggi all’avanguardia alle organizzazioni in quanto può aiutarle a eseguire esperimenti su grandi dati su larga scala. Può essere impostato per trovare modelli nei dati e lo stesso algoritmo può quindi individuare modelli simili e azioni specifiche possono essere attivate sulla base di ciò. Ciò ha un impatto significativo sui programmi di fidelizzazione della clientela che possono essere preventivati per presentare punti o sconti in base al comportamento prevedibile del cliente.

8) Mist

Mentre Apache Spark è ottimo per eseguire molti lavori per elaborare rapidamente i dati, Mist serve ad eseguire e gestire diverse applicazioni Apache Spark in contemporanea. È importante in quanto, in pratica, una grande azienda raramente utilizza una singola configurazione di Apache Spark. Il vantaggio offerto da Mist qui è che il team di Big Data o il team di amministrazione IT possono configurare Spark per più reparti e sedi utilizzando Mist, tra gli strumenti Big Data è uno dei più adatti alle imprese di grandi dimensioni.

Strumenti i big data: visualizzazione

9) Qlik

Una volta che un grande sistema di dati ingerisce i dati che hai da offrirgli, è importante avere uno strumento che può generare approfondimenti su quei dati. Qlik consente alle aziende di analizzare i dati, sia che siano aggregati da più origini o da un’unica grande fonte. QlikView fornisce dashboard, statistiche, report e altre funzionalità di Management Information System per dare un senso a tutti i dati raccolti. Qlik supporta anche l’interfaccia mobile, il che significa che le sue app e dashboard sono accessibili anche in mobilità, questo lo rende uno dei più utilizzabili tra gli strumenti Big data.

10) Tableau (e Tableau Public)

Tableau supporta un’ampia varietà di opzioni e strumenti di reporting. È noto per le sue capacità di visualizzazione dei dati e per la possibilità di trascinare e rilasciare diversi elementi visivi per creare report visuali convincenti. Può funzionare anche con grandi quantità di dati e può elaborarli in modo efficiente per generare report e grafici bellissimi.

Tableau Public è la versione community di Tableau offerta gratuitamente. Sebbene possa fare praticamente tutto ciò che può fare Tableau aziendale, è limitata nella dimensione dei set di dati che può elaborare.

L’intera gamma strumenti  big data descritti sopra serve a fornire una gamma di funzionalità interessanti che rendono le aziende più agili, più efficienti e più accoglienti verso le mutevoli forze del mercato. Dato che il mercato promette solo di produrre sempre più dati per ogni aspetto di qualsiasi attività commerciale, sono i tool per i big data a mantenere la vera promessa di aiutare le aziende a dare un senso agli oceani sempre crescenti di dati. Poi serve anche la formazione e un buon corso sui big data non farebbe male.