가장 인기 있는 10가지 빅 데이터 분석 도구
기술의 발전 속도와 함께 성장함에 따라 데이터 추적에 대한 요구도 빠르게 증가하고 있습니다. 오늘날 전 세계적으로 거의 250경 바이트 의 데이터가 생성되고 있으며 해당 데이터가 적절한 구조로 분리되기 전까지는 쓸모가 없습니다. 오늘날 시장에서 의미 있는 데이터를 수집하여 비즈니스의 일관성을 유지하는 것이 기업에게 중요해졌습니다. 이를 위해서는 올바른 데이터 분석 도구 와 전문 데이터 분석가 만 있으면 엄청난 양의 원시 데이터를 분리하여 회사는 올바른 접근 방식을 취할 수 있습니다.
오늘날 시장에는 수백 가지의 데이터 분석 도구가 있지만 올바른 도구를 선택하는 것은 비즈니스를 올바른 방향으로 이끌기 위한 비즈니스 요구 사항, 목표 및 다양성 에 따라 달라집니다. 이제 빅데이터 분야 상위 10개 분석 도구를 확인해 보겠습니다 .
1. APACHE Hadoop
빅데이터를 저장하고 처리하는 데 사용되는 Java 기반 오픈 소스 플랫폼입니다. 이는 시스템이 데이터를 효율적으로 처리하고 데이터를 병렬로 실행할 수 있도록 하는 클러스터 시스템을 기반으로 구축되었습니다. 하나의 서버에서 여러 컴퓨터로 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터를 모두 처리할 수 있습니다. Hadoop은 또한 사용자에게 크로스 플랫폼 지원을 제공합니다. 오늘날 최고의 빅 데이터 분석 도구 이며 Amazon, Microsoft, IBM 등과 같은 많은 기술 대기업에서 널리 사용됩니다.
아파치 하둡의 특징:
- 무료로 사용할 수 있으며 기업을 위한 효율적인 스토리지 솔루션을 제공합니다.
- HDFS(Hadoop 분산 파일 시스템)를 통해 빠른 액세스를 제공합니다.
- 유연성이 뛰어나며 MySQL 및 JSON으로 쉽게 구현할 수 있습니다.
- 많은 양의 데이터를 작은 세그먼트에 배포할 수 있으므로 확장성이 뛰어납니다.
- JBOD 또는 여러 디스크와 같은 소형 상용 하드웨어에서 작동합니다.
2. Casandra
APACHE Cassandra는 대량의 데이터를 가져오는 데 사용되는 오픈 소스 NoSQL 분산 데이터베이스입니다. 이는 데이터 분석을 위한 가장 널리 사용되는 도구 중 하나 이며 속도와 성능을 저하시키지 않으면서 높은 확장성과 가용성으로 인해 많은 기술 회사에서 칭찬을 받았습니다. 매초 수천 건의 작업을 수행할 수 있으며 가동 중지 시간이 거의 없이 페타바이트 규모의 리소스를 처리할 수 있습니다. 2008년에 Facebook에서 만들어 공개적으로 게시되었습니다.
APACHE 카산드라의 특징:
- 데이터 저장 유연성: 모든 형태의 데이터(예: 구조화, 비구조화, 반구조화)를 지원하며 사용자가 필요에 따라 변경할 수 있습니다.
- 데이터 분산 시스템: 여러 데이터 센터에 데이터를 복제하여 데이터를 쉽게 배포할 수 있습니다.
- 빠른 처리: Cassandra는 효율적인 상용 하드웨어에서 실행되도록 설계되었으며 빠른 저장 및 데이터 처리도 제공합니다.
- 내결함성(Fault-tolerance): 노드 하나에 장애가 발생하면 지체 없이 교체됩니다.
3. Qubole
기계 학습의 임시 분석을 사용하여 체인의 가치에 있는 데이터를 가져오는 데 도움이 되는 오픈 소스 빅 데이터 도구입니다. Qubole은 데이터 파이프라인 이동에 필요한 시간과 노력을 줄여 엔드투엔드 서비스를 제공하는 데이터 레이크 플랫폼입니다. AWS, Azure, Google Cloud 등 멀티 클라우드 서비스를 구성할 수 있습니다. 게다가 클라우드 컴퓨팅 비용을 50% 절감하는 데도 도움이 됩니다.
큐볼레의 특징:
- ETL 프로세스 지원: 기업은 여러 소스의 데이터를 한 곳으로 마이그레이션 할 수 있습니다 .
- Real-time Insight: 사용자의 시스템을 모니터링하고 실시간 통찰력을 볼 수 있습니다.
- 예측 분석: Qubole은 기업이 더 많은 인수를 목표로 적절한 조치를 취할 수 있도록 예측 분석을 제공합니다.
- 고급 보안 시스템: Qubole은 클라우드에서 사용자의 데이터를 보호하기 위해 고급 보안 시스템을 사용하고 향후 침해를 방지합니다. 게다가 잠재적인 위협으로부터 클라우드 데이터를 암호화할 수도 있습니다.
4. Xplenty
최소한의 코드를 사용하여 데이터 파이프라인을 구축하기 위한 데이터 분석 도구입니다. 영업, 마케팅, 지원을 위한 광범위한 솔루션을 제공합니다. 대화형 그래픽 인터페이스의 도움으로 ETL , ELT 등에 대한 솔루션을 제공합니다. Xplenty 사용의 가장 좋은 점은 하드웨어 및 소프트웨어에 대한 투자가 적고 이메일, 채팅, 전화 및 가상 회의를 통한 지원을 제공한다는 것입니다 . Xplenty는 클라우드를 통해 분석용 데이터를 처리하고 모든 데이터를 함께 분리하는 플랫폼입니다.
Xplenty의 특징:
- Rest API: 사용자는 Rest API를 구현하여 무엇이든 할 수 있습니다.
- 유연성: 데이터를 데이터베이스, 창고 및 Salesforce로 전송하고 가져올 수 있습니다.
- 데이터 보안: SSL/TSL 암호화를 제공하며 플랫폼은 정기적으로 알고리즘과 인증서를 확인할 수 있습니다.
- 배포: 클라우드와 사내 모두에 통합 앱을 제공하고 클라우드를 통해 앱을 통합하는 배포를 지원합니다.
5. Spark
APACHE Spark는 데이터를 처리하고 대규모로 수많은 작업을 수행하는 데 사용되는 또 다른 프레임워크입니다. 또한 배포 도구를 사용하여 여러 컴퓨터를 통해 데이터를 처리하는 데 사용됩니다. 이는 쉬운 데이터 가져오기 방법을 제공하는 사용하기 쉬운 API를 제공하고 멀티 페타바이트의 데이터 도 처리할 수 있기 때문에 데이터 분석가들 사이에서 널리 사용됩니다. 최근 스파크는 100테라바이트의 데이터를 단 23분 만에 처리해 종전 하둡 세계 기록 (71분)을 깨는 기록을 세웠다 . 이것이 바로 거대 기술 대기업들이 현재 스파크로 전환하고 있으며 오늘날 ML 및 AI에 매우 적합한 이유입니다.
APACHE 스파크의 특징:
- 사용 용이성: 사용자가 선호하는 언어로 실행할 수 있습니다. (JAVA, 파이썬 등)
- 실시간 처리: Spark는 Spark Streaming을 통해 실시간 스트리밍을 처리할 수 있습니다.
- 유연성: Mesos, Kubernetes 또는 클라우드에서 실행할 수 있습니다.
6. Mongo DB
2010년에 각광을 받은 무료 오픈소스 플랫폼이자 대용량 데이터를 저장하는 데 사용되는 문서 중심(NoSQL) 데이터베이스 입니다. 저장을 위해 컬렉션과 문서를 사용하며 문서는 Mongo DB 의 기본 단위로 간주되는 키-값 쌍으로 구성됩니다 . Python, Jscript 및 Ruby와 같은 다중 프로그래밍 언어를 사용할 수 있기 때문에 개발자들 사이에서 매우 인기가 있습니다.
몽고DB의 특징:
- C++로 작성: 스키마가 없는 DB이며 내부에 다양한 문서를 보관할 수 있습니다.
- 스택 단순화: mongo의 도움으로 사용자는 스택에 방해 없이 파일을 쉽게 저장할 수 있습니다.
- 마스터-슬레이브 복제 : 마스터로부터 데이터를 쓰거나 읽을 수 있으며 백업을 위해 다시 호출할 수 있습니다.
7. Apache Storm
Storm은 특히 소규모 회사에서 데이터 분석에 사용되는 강력하고 사용자 친화적인 도구입니다. Storm의 가장 좋은 점은 언어 장벽(프로그래밍)이 없으며 어느 언어든 지원할 수 있다는 것입니다. 내결함성과 수평 확장 방식으로 대용량 데이터 풀을 처리 하도록 설계되었습니다 . 실시간 데이터 처리에 관해 이야기할 때 Storm은 분산형 실시간 빅 데이터 처리 시스템으로 인해 차트를 선도하고 있으며, 이로 인해 오늘날 많은 거대 기술 기업이 시스템에서 APACHE Storm을 사용하고 있습니다. 가장 주목할만한 이름으로는 Twitter, Zendesk, NaviSite 등이 있습니다.
폭풍의 특징:
- 데이터 처리: 노드 연결이 끊어져도 Storm이 데이터를 처리합니다.
- 높은 확장성: 부하가 증가하더라도 성능의 추진력을 유지합니다.
- 빠름: APACHE Storm의 속도는 완벽하며 단일 노드에서 100바이트의 메시지를 최대 100만 개까지 처리할 수 있습니다.
8. SAS
오늘날 이는 데이터 분석가가 사용하는 통계 모델링을 생성하는 최고의 도구 중 하나입니다. SAS를 사용하면 데이터 과학자는 다양한 소스의 다양한 변형 데이터를 마이닝, 관리, 추출 또는 업데이트할 수 있습니다. 통계 분석 시스템(SAS)을 사용하면 사용자는 모든 형식(SAS 테이블 또는 Excel 워크시트)의 데이터에 액세스할 수 있습니다. 그 외에도 SAS Viya 라는 비즈니스 분석을 위한 클라우드 플랫폼을 제공 하고 AI 및 ML에 대한 강력한 이해를 얻기 위해 새로운 도구와 제품을 출시했습니다.
SAS의 특징:
- 유연한 프로그래밍 언어: 배우기 쉬운 구문을 제공하며 프로그래머가 아닌 사람에게도 적합한 방대한 라이브러리를 갖추고 있습니다.
- 방대한 데이터 형식: SQL을 포함하는 많은 프로그래밍 언어를 지원하고 모든 형식의 데이터를 읽을 수 있는 기능을 제공합니다.
- 암호화: SAS/SECURE 라는 기능으로 엔드투엔드 보안을 제공합니다 .
9. Data Pine
Datapine은 BI에 사용되는 분석기로 2012년(독일 베를린)에 설립되었습니다. 단기간에 많은 국가에서 많은 인기를 얻었으며 주로 데이터 추출(면밀한 모니터링을 위해 데이터를 가져오는 중소기업용)에 사용됩니다. 향상된 UI 디자인 덕분에 누구나 자신의 요구 사항에 따라 데이터를 방문하고 확인할 수 있으며 월 $249부터 시작하는 4가지 가격대로 제공됩니다. 기능, 산업, 플랫폼별로 대시보드를 제공합니다.
데이터파인의 특징:
- 자동화: 수동 추적을 줄이기 위해 datapine은 다양한 AI 보조 도구와 BI 도구를 제공합니다.
- 예측 도구: datapine은 과거 및 현재 데이터를 사용하여 예측/예측 분석을 제공하고 미래 결과를 도출합니다.
- 추가 기능: 직관적인 위젯, 시각적 분석 및 검색, 임시 보고 등도 제공합니다 .
10. Rapid Miner
데이터 분석에 사용되는 완전 자동화된 시각적 작업 흐름 설계 도구입니다. 이는 코드가 없는 플랫폼이며 사용자는 데이터를 분리하기 위해 코드를 작성할 필요가 없습니다. 오늘날 교육 기술, 교육, 연구 등 많은 산업에서 많이 사용되고 있습니다. 오픈 소스 플랫폼이지만 10000개의 데이터 행과 단일 논리 프로세서를 추가하는 데 한계가 있습니다 . Rapid Miner의 도움으로 ML 모델을 웹이나 모바일에 쉽게 배포할 수 있습니다(사용자 인터페이스가 실시간 수치를 수집할 준비가 된 경우에만).
래피드 마이너의 특징:
- 접근성: 사용자는 URL을 통해 40가지 이상의 파일 유형(SAS, ARFF 등)에 액세스할 수 있습니다.
- 스토리지: 사용자는 AWS, 드롭박스 등 클라우드 스토리지 시설에 접근할 수 있습니다.
- 데이터 검증: 신속한 마이너를 사용하면 더 나은 평가를 위해 기록의 여러 결과를 시각적으로 표시할 수 있습니다.
결론
빅데이터는 지난 몇 년 동안 각광을 받아 왔으며 앞으로도 모든 시장 규모와 거의 모든 부문에서 시장을 지배할 것입니다.빅 데이터에 대한 수요는엄청난 속도로 급증하고 있으며 오늘날 시장에는 풍부한 도구가 나와 있습니다. 필요한 것은 올바른 접근 방식과프로젝트 요구 사항에 따라 최고의 데이터 분석 도구를