Để quá trình xử lý và phân tích dữ liệu diễn ra hiệu quả hơn, sự trợ giúp của các Big Data tools là rất cần thiết. Tuy nhiên khi lựa chọn bộ công cụ, bạn cần phải xem xét đến nhiều yếu tố. Chẳng hạn như kích thước bộ dữ liệu, giá của công cụ, công dụng, loại phân sẽ được thực hiện,…. Bài viết dưới đây Patternsfor PHP sẽ giới thiệu cho bạn top 10 công cụ được dùng phổ biến. Bên cạnh đó, cung cấp những tính năng và hiệu quả của mỗi công cụ để bạn có thể lựa chọn sao cho phù hợp nhất.
Công cụ Big Data tools là gì?
Big Data tools là công cụ dữ liệu lớn được các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu sử dụng để xử lý và phân tích hệ thống dữ liệu lớn. Họ sẽ sử dụng các công cụ phù hợp để thực hiện khai phá dữ liệu lớn. Cũng như bổ sung cho nền tảng hoặc hệ thống dữ liệu của họ.
Trên thị trường hiện nay, có một số công cụ Big Data có sẵn như Hadoop. Giúp lưu trữ và xử lý Big Data, Spark hỗ trợ việc tính toán trong bộ nhớ. Storm sẽ giúp bạn xử lý nhanh chóng những dữ liệu luồng. Mongo DB cung cấp khả năng đa nền tảng,…. Có thể thấy mỗi một công cụ đều có một chức năng riêng và có chung một nhiệm vụ chính là xử lý dữ liệu.
Phân tích & xử lý Big Data không phải là công việc dễ dàng. Để giải quyết được vần đề đó bạn cần một bộ công cụ Big Data hiệu quả tốt. Chúng không chỉ giúp xử lý dữ liệu mà còn hỗ trợ bạn tạo ra kết quả đáng nể.
Xem thêm: Top 10 Framework PHP tốt nhất hiện nay
Vai trò của Big Data tools đối với doanh nghiệp
Big Data tools là phần thiết yếu của hầu hết các tổ chức ngày nay. Giúp bạn có được kết quả cần thiết thông qua phân tích và xử lý dữ liệu:
- Giúp doanh nghiệp hiểu và nhắm đúng mục tiêu khách hàng: Dữ liệu thu thập được từ các công cụ Big Data đều đến từ nhiều nguồn khác nhau. Bao gồm cả lịch sử trình duyệt, mạng xã hội,… Giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi, sở thích, nhu cầu của khách hàng. Từ đó phân loại và lựa chọn đúng đối tượng khách hàng phù hợp với sản phẩm, dịch vụ.
- Định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Nhờ các công cụ Big Data mà thông tin, dữ liệu có thể thu thập dễ dàng. Giúp các doanh nghiệp có cái nhìn chi tiết về xu hướng & hành vi mới nhất của khách hàng. Từ đó, có thể định hướng cho chiến lược, kế hoạch mới nhất trong tương lai gần.
- Phòng chống an ninh, giảm thiểu rủi ro: Doanh nghiệp có thể sử dụng Big Data tools để thăm dò, phát hiện và ngăn chặn nguy cơ, rủi ro. Liên qua đến gian lận, xâm nhập hệ thống & đánh cắp thông tin.
- Tối ưu hóa giá cả: Việc định giá sản phẩm, dịch vụ luôn là vấn đề quan trọng và khó khăn với doanh nghiệp. Vậy nên bạn cần nghiên cứu rất kỹ để đưa ra mức giá phù hợp với nhu cầu khách hàng cũng như đối thủ cạnh tranh. Các công cụ Big Data sẽ hỗ trợ bạn trong công cuộc nghiên cứu, thu thập dữ liệu trở nên dễ dàng, nhanh chóng. Từ đó có thể định giá một cách chính xác, hiệu quả hơn.
Top 10+ Big Data tools phổ biến nhất 2023 bạn nên biết
Với sự tăng trưởng ngày một lớn của Big Data, thị trường xuất hiện hàng loạt công cụ khác nhau. Để hỗ trợ doanh nghiệp hoặc hỗ trợ việc học phân tích dữ liệu. Dưới đây là Top 10 Big Data tools phổ biến giúp giảm thiểu chi phí và làm tăng tốc độ phân tích, bạn nên biết:
Apache Hadoop
Apache Hadoop là một Big Data tools chuyên phân tích và xử lý dữ liệu được sử dụng phổ biến nhất. Đây là một bộ khung mã nguồn mở từ Apache và chạy trên phần cứng. Được dùng để lưu trữ quá trình đồng thời phân tích dữ liệu. Apache Hadoop được viết bằng ngôn ngữ Java. Cho phép xử lý dữ liệu song song khi hoạt động trên nhiều máy cùng lúc. Công cụ này sử dụng cấu trúc cụm, tức là một nhóm các hệ thống được kết nối qua mạng LAN.
Tia lửa Apache
Apache Spark được coi là sự kế thừa của Hadoop. Bởi công cụ này khắc phục được những nhược điểm của Hadoop. Khác với Hadoop, Spark hỗ trợ cả thời gian thực cũng như xử lý hàng loạt. Đây là một hệ thống phân cụm mục đích chung.
Apache Spark cũng hỗ trợ tính toán trong bộ nhớ, nhanh hơn 100 lần so với Hadoop. Thông qua việc giảm số lượng thao tác đọc/ ghi vào đĩa. Big Data tools này cung cấp sự linh hoạt hơn so với Hadoop. Vì công cụ này hoạt động với các loại kho dữ liệu khác nhau như là HDFS, OpenStack & Apache Cassandra.
Bão Apache
Apache Storm có thể tính toán phân tán mã nguồn mở với thời gian thực miễn phí. Thực hiện xử lý dữ liệu luồng một cách đáng tin cậy. So với Hadood, SBig Data tools này có nhiều ưu điểm hơn. Ưu điểm lớn nhất của nó nằm ở việc dễ triển khai. Có thể tương tác với bất kỳ loại ngôn ngữ lập trình nào.
Ngoài ra, Apache Storm còn đảm bảo việc xử lý từng bộ dữ liệu với tốc độ xử lý rất nhanh. Cùng một tiêu chuẩn có thể quan sát được là tới một triệu tuple mỗi giây trên mỗi nút.
Apache Cassandra
Apache Cassandra đó là một hệ cơ sở dữ liệu phân tán. Kết hợp những tinh túy của Google Bigtable và Amazon DynamoDB, sử dụng ngôn ngữ lập trình Java. Đây là một trong các Big Data tools về dữ liệu lớn & tốt nhất. Nó có thể chứa tất cả các loại tập dữ liệu cụ thể có cấu trúc, bán cấu trúc và thậm chí không có cấu trúc.
Apache Cassandra được thiết kế có thể chạy trong phần cứng giá rẻ. Cung cấp ghi throughput khá cao tầm 0.5ms, trong khi read throughput sẽ thấp hơn tầm 2.5ms.
Xem thêm: Nên sử dụng PHP hay WordPress để thiết kế website
MongoDB
MongoDB là công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở & cơ sở dữ liệu NoQuery đa nền tảng. Giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu nhanh chóng và thời gian thực để đưa ra quyết định. Đây được đánh giá là công cụ hoàn hảo cho những người muốn các giải pháp dự trên dữ liệu. MongoDB rất thân thiện với người dùng vì nó cung cấp cài đặt và bảo trì dễ hơn với chi phí tiết kiệm.
Big Data tools này được viết bằng C, C++ và JavaScript. Đây là một trong các cơ sở dữ liệu phổ biến nhất hiện nay cho Big Data. Tạo điều kiện thuận lợi cho công việc quản lý các dữ liệu phi cấu trúc. Hoặc các loại dữ liệu thay đổi thường xuyên.
Lập trình R
R Programming là một công cụ phân tích dữ liệu nguồn mở. Đồng thời cũng là Big Data tools phân tích thống kê toàn diện nhất. Đây là một công cụ phân tích dữ liệu đa mô hình cung cấp một môi trường phát triển năng động. Bạn có thể sử dụng R Programming để phân tích source code. Từ đó sẽ hiểu được chính xác cái cách mà nó vận hành.
Đặc biệt, bạn có thể thêm tính năng và sửa lỗi cho R Programming mà không cần chờ nhà phát hành ra bản vá. Công cụ này được tích hợp với các ngôn ngữ khác như C, C++, … Nó cho phép người dùng có thể tương tác với rất nhiều nguồn dữ liệu & các gói thống kê.
Kafka Big Data tools
Kafka là Big Data tools phân tích mã nguồn mở. Đã được đóng gói hoàn chỉnh với khả năng chịu lỗi cao và hệ thống tin nhắn nhanh. Vì tính đáng tin cậy của nó mà Kafka đang dần được thay thế cho hệ thống nhắn tin truyền thống. Sử dụng trong các hệ thống nhắn tin trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. Kafka có khả năng mở rộng ngang và chuyển giao dữ liệu đáng tin cậy. Đây chính là những ưu điểm tuyệt vời & quan trọng nhất.
Ngoài ra công cụ này còn có các tính năng hữu ích khác như theo dõi hoạt động của website, xử lý stream, tổng hợp log, thu thập dữ liệu,… Bạn có thể nâng cao khả năng phân tích dữ liệu của mình bằng cách tham gia khóa học Power BI của MDA.
RapidMiner
RapidMiner là một Big Data tools phân tích dữ liệu cung cấp một môi trường tích hợp. Để chuẩn bị những dữ liệu, học máy, học sâu, khai thác văn bản & phân tích dự đoán. Đây là một trong những công cụ phân tích mã nguồn mở hàng đầu cho khai thác dữ liệu. RapidMiner sử dụng ngôn ngữ lập trình Java, cung cấp một tùy chọn để kiểm tra xung quanh. Với một lượng lớn những toán tử tùy ý. Có thể lồng được các chi tiết trong những loại tệp XML.
Tableau Public
Tableau Public là một công cụ đơn giản và trực quan. Cung cấp nhiều insight thú vị thông qua quá trình trực quan hóa dữ liệu. Công cụ này hiện đang giới hạn hàng triệu hàng vì nó dễ sử dụng. Nó có mức giá mua cũng tốt hơn so với các công cụ khác trên thị trường.
Với Tableau Public, bạn có thể phát hành miễn phí bản tương tác dữ liệu trực quan hóa trên website mà không yêu cầu kỹ năng lập trình cao. Hình ảnh trực quan được xuất bản trên Big Data tools này có thể gắn vào blog hoặc chia sẻ qua Email & social.
Xem thêm: Top 10 trang web tự học PHP uy tín và phổ biến nhất hiện nay
OpenRefine
OpenRefine hay còn gọi là GoogleRefine. Đây là một Big Data tools làm sạch dữ liệu để phân tích, hoạt động trên một hàng dữ liệu. Công cụ này giúp dọn dẹp các dữ liệu lộn xộn, chuyển hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu. Từ các trang website và thêm dữ liệu vào tập dữ liệu bằng cách tìm từ các dịch vụ web. Tuy nhiên, OpenRefine cung có một số hạn chế mà bạn cần lưu ý. Khi sử dụng đó là không thích hợp cho bộ dữ liệu lớn. Hoạt động không thực sự tốt cho Big Data.
Trên đây là Top 10 Big Data tools được sử dụng phổ biến, không chỉ giúp bạn lưu trữ số lượng lớn dữ liệu. Nó còn giúp xử lý dữ liệu một cách nhanh chóng với kết quả tốt hơn. Hầu hết các công cụ này đều có sẵn trên thị trường. Bạn lựa chọn sao cho phù hợp với dự án và nhu cầu công việc của mình. Nếu các bạn muốn tìm hiểu thêm & học thêm về phân tích dữ liệu. Hãy tham khảo MDA đơn vị đào tạo Data Analyst hàng đầu hiện nay.