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Top 7 des outils Big Data analytiques pour votre entreprise

Les analyses Big Data peuvent se révéler très utiles pour votre entreprise, notamment pour booster les ventes, comprendre la clientèle et améliorer la gestion interne. Cependant, pour convertir les données en informations exploitables, il est nécessaire de s’équiper de meilleurs outils analytiques. Voici une sélection de 7 outils Big Data pour votre Data Scientist et votre entreprise. 

Top 7 des outils Big Data

Hadoop

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Créé par Apache, Hadoop est un framework logiciel open source facilitant le traitement distribué de très larges ensembles de données au travers de centaines de serveurs opérant parallèlement. De nombreuses entreprises utilisent Hadoop depuis bien longtemps pour trier et analyser le Big Data. Ce framework repose sur des modèles de programmation simples pour assurer le traitement des données et les rendre disponibles sur des machines locales.

Storm

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Storm est un autre produit développé par Apache. Il s’agit d’un système de traitement Big Data en temps réel open source. Il peut être utilisé aussi bien par les petites et les grandes entreprises. Storm est adapté à tous les langages de programmation, et permet de traiter des données même si un nœud connecté du cluster ne fonctionne plus ou si les messages sont perdus. Storm est également parfait pour le RPC distribué et le Machine Learning en ligne. Il s’agit d’un bon choix parmi les outils Big Data car il s’intègre aux technologies existantes. 

Hadoop MapReduce

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Hadoop MapReduce est un modèle de programmation et un framework logiciel permettant de créer des applications de traitement de données. Développé à l’origine par Google, MapReduce autorise le traitement rapide et parallèle de larges ensembles de données sur des clusters de nœuds

Ce framework a deux fonctions principales. D’abord, la fonction de mapping permettant de séparer les données à traiter. Deuxièmement, la fonction de réduction permettant d’analyser les données.

Cassandra

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Apache Cassandra est une base de données NoSQL hautement scalable. Elle est capable de surveiller de larges ensembles de données répartis sur divers clusters de serveurs et sur le Cloud. Initialement développée par Facebook pour répondre à un besoin d’une base de données suffisamment puissante pour la fonction de recherche inbox. Désormais, cet outil Big Data est utilisé par de nombreuses entreprises disposant de larges ensembles de données comme Netflix, eBay, Twitter et Reddit.

OpenRefine

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OpenRefine est un outil open source conçu pour les données désordonnées. Cet outil permet de nettoyer rapidement des ensembles de données et de les transformer dans un format exploitable. Même les utilisateurs sans compétences techniques peuvent se servir de cette solution. OpenRefine permet également de créer instantanément des liens entre les ensembles de données.

Rapidminer

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Rapidminer est un outil open source capable de prendre en charge des données non structurées, tels que des fichiers texte, des logs de trafic et des images. Concrètement, cet outil est une plateforme de science des données reposant sur la programmation visuelle pour les opérations. Des fonctions comme la manipulation, l’analyse, la création de modèles, et l’intégration rapide dans les processus de business processes comptent parmi les avantages de Rapidminer.

MongoDB

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MongoDB est une base de données NoSQL open source très utilisée pour ses hautes performances, sa disponibilité élevée et sa scalabilité. Elle est appropriée pour le traitement Big Data grâce à ses fonctionnalités et adaptée à des langages de programmation comme JavaScript, Ruby et Python. MongoDB est facile à installer, à configurer, à maintenir et à utiliser.

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