7 công cụ và phần mềm Big Data cho năm 2023

Dữ liệu đã trở thành huyết mạch của các doanh nghiệp trên toàn cầu. Khi chúng ta định hướng đến năm 2023, khối lượng, sự đa dạng và tốc độ của dữ liệu tiếp tục bùng nổ, khiến các công cụ và phần mềm Big Data trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các giải pháp này cho phép các tổ chức không chỉ quản lý lượng dữ liệu tăng vọt chưa từng thấy này mà còn phân tích và tận dụng dữ liệu đó để có được thông tin chi tiết hữu ích và đưa ra quyết định sáng suốt.

1. Hadoop: Công cụ tốt nhất để xử lý dữ liệu quy mô lớn

Hadoop là một khung phần mềm nguồn mở do Apache phát triển để lưu trữ và xử lý khối lượng lớn dữ liệu trên các cụm máy tính. Nó sử dụng một hệ thống tệp phân tán, HDFS, chia tệp thành các khối lớn và phân phối chúng trên các nút trong một cụm, đảm bảo xử lý dữ liệu hiệu quả.

Cốt lõi của Hadoop, MapReduce, là một mô hình lập trình cho phép xử lý các tập dữ liệu lớn. Bằng cách tận dụng Hadoop, các tổ chức có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả, biến nó trở thành nền tảng chính trong lĩnh vực Big Data.

2. Apache Spark: Công cụ tốt nhất cho phân tích theo thời gian thực

Apache Spark là một hệ thống máy tính phân tán, nguồn mở được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu lớn. Nó cung cấp một giao diện để lập trình toàn bộ cụm với tính song song dữ liệu ẩn và khả năng chịu lỗi. Spark có thể xử lý cả phân tích theo cặp và theo thời gian thực, khác biệt với mô hình Hadoop MapReduce truyền thống.

Spark Core được bổ sung bởi một bộ thư viện cấp cao, mạnh mẽ có thể được sử dụng liền mạch trong cùng một ứng dụng. Các thư viện này bao gồm SparkSQL dành cho SQL và xử lý dữ liệu có cấu trúc, MLlib dành cho máy học, GraphX dành cho xử lý đồ thị và Spark Streaming.

Được thiết kế để có khả năng truy cập cao, Spark hỗ trợ lập trình bằng Java, Python, R và Scala, đồng thời bao gồm hơn 100 toán tử để chuyển đổi dữ liệu và các API khung dữ liệu quen thuộc để thao tác với dữ liệu bán cấu trúc.

3. Google BigQuery: Sản phẩm tốt nhất để xử lý dữ liệu trong Google Cloud

Google BigQuery là kho dữ liệu không có máy chủ, được quản lý hoàn toàn, cho phép thực hiện các truy vấn SQL siêu nhanh bằng cách sử dụng sức mạnh xử lý của cơ sở hạ tầng của Google. Nó cho phép bạn phân tích các tập dữ liệu lớn bằng cách chạy các truy vấn giống như SQL theo cách có khả năng mở rộng cao và tiết kiệm chi phí. BigQuery là duy nhất trong việc cung cấp khả năng học máy với BigQuery ML, phân tích không gian địa lý với BigQuery GIS và trí tuệ kinh doanh nâng cao với Công cụ BI của nó.

Công cụ này có thể nhập và xử lý dữ liệu theo thời gian thực, khiến nó trở nên lý tưởng cho các doanh nghiệp yêu cầu thông tin chi tiết tức thì. Việc tích hợp với các dịch vụ Google Cloud khiến nó trở thành lựa chọn phổ biến để xử lý dữ liệu trong hệ sinh thái Google Cloud.

4. Snowflake: Công cụ tốt nhất cho kho dữ liệu dựa trên đám mây

Snowflake là một nền tảng lưu trữ dữ liệu dựa trên đám mây tận dụng một kiến trúc độc đáo để cho phép lưu trữ và phân tích dữ liệu hiệu quả. Nó phân tách các tài nguyên lưu trữ và tính toán, cho phép người dùng mở rộng quy mô của từng tài nguyên một cách độc lập để tiết kiệm chi phí và cải thiện hiệu suất.

Snowflake hỗ trợ các định dạng dữ liệu có cấu trúc và bán cấu trúc, đồng thời sử dụng các truy vấn dựa trên SQL, giúp những người quen thuộc với SQL dễ dàng sử dụng. Các tính năng chính bao gồm sao chép không bản sao để sao chép dữ liệu nhanh chóng, Time Travel để truy cập dữ liệu lịch sử và Secure Data Sharing để chia sẻ dữ liệu trực tiếp trên các tài khoản Snowflake. Với Snowflake, các doanh nghiệp có thể lưu trữ, tích hợp và phân tích dữ liệu của họ một cách an toàn.

5. Tableau: Phần mềm tốt nhất để trực quan hóa dữ liệu

Tableau là một công cụ kinh doanh thông minh (Business Intelligence) và trực quan hóa dữ liệu hàng đầu cho phép người dùng phân tích và trình bày dữ liệu theo những cách hấp dẫn. Với giao diện trực quan và chức năng kéo và thả, Tableau đơn giản hóa quá trình tạo bảng điều khiển, biểu đồ và đồ thị tương tác. Nó cung cấp các tùy chọn kết nối dữ liệu phong phú, cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để phân tích theo thời gian thực.

Khả năng phân tích nâng cao của Tableau và thông tin chi tiết dựa trên AI cho phép người dùng khám phá các mẫu ẩn và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Các tính năng hợp tác của nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc chia sẻ và cộng tác giữa các nhóm, biến Tableau trở thành giải pháp phù hợp để trực quan hóa và phân tích dữ liệu hiệu quả.

6. Power BI: Phần mềm tốt nhất để phân tích chuyên sâu

Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu và thông tin kinh doanh mạnh mẽ do Microsoft cung cấp. Nó cho phép người dùng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chi tiết có ý nghĩa và tạo trực quan hóa, báo cáo và bảng điều khiển tương tác.

Power BI cung cấp giao diện thân thiện với người dùng với chức năng kéo và thả, giúp người dùng ở mọi cấp độ kỹ năng có thể truy cập được. Nó hỗ trợ các tính năng truyền phát, cộng tác và chia sẻ dữ liệu theo thời gian thực, cho phép các nhóm cộng tác trong việc phân tích dữ liệu và ra quyết định. Với khả năng tích hợp rộng rãi, Power BI tích hợp liền mạch với các sản phẩm và dịch vụ khác của Microsoft, cung cấp giải pháp toàn diện cho nhu cầu phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh.

7. Databricks: Công cụ tốt nhất cho cộng tác nhóm

Databricks là một nền tảng phân tích hợp nhất được thiết kế để đơn giản hóa và đẩy nhanh quá trình xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu. Nó kết hợp kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh trong một không gian làm việc hợp tác.

Databricks tận dụng sức mạnh của Apache Spark, một công cụ phân tích nguồn mở, để cung cấp khả năng xử lý và phân tích hiệu suất cao và có thể mở rộng cho các bộ dữ liệu lớn. Nó cung cấp giao diện thân thiện với người dùng, sổ ghi chép tương tác và các tính năng cộng tác, cho phép các nhóm làm việc cùng nhau trong các dự án, chia sẻ mã và thu được thông tin chuyên sâu có giá trị từ dữ liệu.

Databricks hỗ trợ nhiều loại nguồn dữ liệu, cung cấp khả năng phân tích nâng cao và tích hợp với các khung máy học phổ biến, biến nó thành một nền tảng toàn diện cho các nhiệm vụ kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu và kinh doanh thông minh.

Mong rằng với danh sách công cụ được liệt kê trên đây, các bạn sẽ có thêm nhiều sự lựa chọn trong năm 2023. Đừng quên đón xem các bài viết mới nhất sẽ được cập nhật tại BAC's Blog.

Nguồn tham khảo:

https://technologyadvice.com/

Nhu cầu đào tạo doanh nghiệp