Big Data Tools – 12 Anbieter im Vergleich

Der Anbieter Knime spezialisiert sich bei der Entwicklung auf Data Science und Big Data Tools. Dabei liegt die Konzentration auf einfachen, intuitiven Umgebungen von Unternehmen, in denen riesige Datenmengen transferiert werden.

Die Big Data Tools führen alle Daten zusammen, modellieren sowie visualisieren diese und führen so eine Analyse durch, die wertvolle Erkenntnisse für das Unternehmen liefert. Die Analyse-Plattform von Knime ist kostenlos und arbeitet unter Open-Source-Lizenz, was zum Vorteil hat, den gesamten Code jederzeit frei einsehen zu können. Dies führt wiederum zu einem hohen Maß an Transparenz bei der Nutzung des Big Data Tools.

Das Big Data Tool Apache Hadoop ist ein kostenloses Framework der Apache Software Foundation, das auf dem von Google entwickelten Algorithmus MapReduce basiert. Das Tool Hadoop arbeitet unter Open-Source-Lizenz, was bedeutet, dass der Quellcode frei eingesehen werden kann, was wiederum für ein hohes Maß an Transparenz sorgt.

Die Anwendung Hadoop ermöglicht Unternehmen das Entwickeln von Software, die skalierbar ist und dabei mithilfe aufwändiger Rechenprozesse ein riesiges Datenvolumen gleichzeitig verarbeiten kann. Der Vorteil ist das Verteilen der großen Datenmengen, wie zum Beispiel der Daten von Kunden, auf mehrere Rechner über Cluster. Dabei verlässt sich Apache Hadoop nicht auf die Hardware, sondern erkennt eigenständig Fehler in der Software selbst.

Die Lösung von Apache Hadoop wird unter anderem von großen Unternehmen wie Facebook, AOL, IBM oder Yahoo genutzt.

Spark ist ein weiteres Big Data Tool aus dem Hause Apache beziehungsweise des Anbieters Apache Software Foundation. Es bietet Unternehmen eine umfangreiche Lösung zur Verarbeitung riesiger Datenmengen sowie fürs Data Streaming, Analyse von Daten, die Graph Verarbeitung und maschinelles Lernen.

Die Software verarbeitet das gesamte Datenvolumen (zum Beispiel bestehend aus Daten von Kunden) möglichst im Arbeitsspeicher, um die Speicherung auf einer lokalen Festplatte zu vermeiden. Der entscheidende Vorteil hierbei ist die extrem schnelle Verarbeitung der Daten durch die Aufteilung auf mehrere Cluster, sodass die Daten einfacher und schneller für die Datenanalyse zur Verfügung stehen.

Die Lösung bietet Unternehmen zahlreiche unterschiedliche Algorithmen fürs maschinelle Lernen, ermöglicht zudem das sogenannte Deep Learning, ist für große ETL-Prozesse sowie Datenintegration geeignet und unterstützt Data Streaming.

Apache Storm gehört zu den Big Data Tools, die unter Open-Source-Lizenz kostenlos genutzt werden können. Der Quellcode der Anwendung kann daher von jedem eingesehen werden, was für ein hohes Maß an Transparenz sorgt.

Das Big Data Tool ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen (auch aus verschiedenen Datenquellen) einfach sowie zuverlässig zu verarbeiten und kann im Zuge dessen mit jeder gängigen Programmiersprache genutzt werden. Apache Storm kommt mit zahlreichen Anwendungsfällen wie zum Beispiel maschinellem Lernen, Echtzeit-Datenanalysen oder kontinuierlichen Berechnungen daher und schafft es, in einem Benchmark ein Datenvolumen von über einer Million Tupel pro Knoten und Sekunde zu verarbeiten. Das Tool lässt sich im Übrigen problemlos in bereits bestehende Technologien des eigenen Unternehmens integrieren.

Cloudera ist ein Big Data Tool, das Unternehmen hilft, riesige Datenmengen zwischen mehreren Rechenzentren hin und her zu bewegen. So besteht das Tool aus einer hybriden Plattform, die es ermöglicht, das gesamte Datenvolumen aus Kundendaten und Anwendungen bidirektional zu steuern. Die gesamten Daten werden hierbei zwischen allen Ursprungs- und Zielorten sicher transferiert, während die Lösung von Cloudera vollständig skalierbar ist und mit dem eigenen Unternehmen problemlos mitwächst.

Das Big Data Tool von Cloudera kann zudem sowohl die Cloud- als auch die lokale Umgebung des Unternehmens erfassen und liefert diverse Datenanalysen. Dabei werden die Analysen automatisiert in Echtzeit erstellt, was zum Vorteil hat, bei Problemen umgehend reagieren zu können. Darüber hinaus lässt sich Cloudera auf unterschiedliche Strukturierungen übertragen.

DataRobot besteht aus einer Sammlung zahlreicher einzelner Anwendungen und Big Data Tools. Diese unterstützen Unternehmen bei der Verarbeitung riesiger Datenmengen und setzen dabei vor allem auf künstliche Intelligenz sowie maschinelles Lernen.

Die Cloud-basierte Anwendung hilft darüber hinaus besonders die KI-Datenbestände an nur einem Ort zu finden, zu verwalten und zu verteilen, während das System im Zuge dessen zahlreiche verschiedene Datenquellen anzapft. Die Lösung von DataRobot durchsucht zudem alle Daten (wie etwa Daten von Kunden) und visualisiert diese, um neue Muster zu erkennen beziehungsweise Erkenntnisse zur Analyse zu gewinnen.

Lumify ist ein Big Data Tool, das Unternehmen bei der Datenanalyse, Visualisierung und Verarbeitung großer Mengen an Daten unterstützt. Im Zuge dessen bietet es sowohl eine 2D- als auch eine 3D-Visualisierung in Form von Diagrammen und liefert hierfür unzählige automatisierte Vorlagen.

Über die speziellen Schnittstellen ermöglicht die Lösung die Verarbeitung und Analyse von Text-, Video- sowie Bilddateien, während es vollständig skalierbar ist und somit jederzeit mit dem Unternehmen mitwächst. Lumify läuft unter Open-Source-Lizenz und erlaubt den vollständigen Einblick in den Code. Diese Transparenz schafft besonderes Vertrauen bei der Nutzung des Big Data Tools.

MongoDB richtet sich mit seinem Big Data Tool speziell an Unternehmen in der Softwareentwicklung. Es bietet eine Anwendungsdatenplattform, die es erlaubt, riesige Mengen an Daten gleichzeitig zu verarbeiten und diese an einem gemeinsamen Ort zu transferieren, zu durchsuchen sowie eine Datenanalyse zu starten.

Der Anbieter verspricht mit seinem Big Data Tool eine Beschleunigung der Markteinführung von Produkten um das Drei- bis Fünffache und eine vollständige Skalierbarkeit der Plattform, damit alle Prozesse mit den Ansprüchen des Unternehmens mitwachsen können.

Die Lösung liefert darüber hinaus eine integrierte Sammlung verschiedener Cloud-Datenbankdienste, mithilfe derer zahlreiche unterschiedliche Anwendungsfälle wie zum Beispiel Transaktionen, Analysen, Visualisierungen oder Suchen realisiert werden können.

Qubole ist ein Big Data Tool, das eine offene Data Lake Plattform bietet, die unter anderem auf maschinelles Lernen, Streaming und Ad-hoc-Analysen setzt. Die Plattform erlaubt den schnellen Zugriff auf Daten und Strukturen im Petabyte-Bereich und richtet sich damit speziell an Datenwissenschaftler:innen, Datenanalyst:innen und Dateningenieur:innen sowie Administrator:innen in diesem Bereich.

Im Zuge dessen ermöglicht Qubole die vollständig automatisierte Installation, Wartung und Konfiguration von zahlreichen Engines beziehungsweise Lösungen unter Open-Source-Lizenz. Das sogenannte Autoscaling sowie das Spot Buying in Echtzeit helfen darüber hinaus, die Rechenkosten eines Unternehmens massiv zu senken.

Das Big Data Tool RapidMiner ist auch unter dem ehemaligen Namen YALE (Yet Another Learning Environment) bekannt. Es ermöglicht Unternehmen die Nutzung visueller Workflows als sogenannte Single Source of Truth und hilft im Zuge dessen etwaige Schwachstellen beziehungsweise Lücken zwischen der Data Science und eingebetteten Coding-Notebooks zu beheben.

Die vollständige Automatisierung der Anwendung sowie einfache Drag-and-Drop-Workflows ermöglichen auch den Zugang für Beteiligte ohne Programmierkenntnisse und steigern so gezielt die Produktivität. Dabei sind auch benutzerdefinierte Lösungen möglich, während das Big Data Tool problemlos in bereits vorhandene Prozesse des Unternehmens integriert werden kann.

Das Big Data Tool Snowflake für Data Science ermöglicht Unternehmen die einfache Verarbeitung riesiger Datenmengen zur Modellierung im bevorzugten Framework. Im Gegensatz zu normalen Data Warehouses und Data Lakes arbeitet die Lösung von Snowflake sehr viel schneller.

Ein besonderer Vorteil der Anwendung ist die Möglichkeit, die Datenintegration nahtlos in vorhandene Bibliotheken und Lösungen (auch anderer Anbieter) durchführen zu können sowie die problemlose Skalierbarkeit durch fast unbegrenzte Rechenressourcen.

Die Software ist in der Lage, eine fast unbegrenzte Datenmenge, egal welcher Strukturierung, zu speichern und produziert dabei für Unternehmen kaum Aufwand bezüglich Verwaltung oder Kosten.

Das Big Data Tool Talend ist eine Lösung für Unternehmen zur einheitlichen Datenintegration und Verwaltung von großen Mengen an Daten. Das von Tausenden namhafter Hersteller wie zum Beispiel Toyota, Lenovo oder Domino’s genutzte Tool bietet eine sogenannte Low-Code-Plattform, die es ermöglicht, große Volumen an Daten gleichzeitig sowie vereinheitlicht zu speichern, zu verwalten und zu transferieren.

Talend wurde speziell für Multicloud-, Cloud- und Hybrid-Umgebungen entwickelt und soll unter anderem dabei helfen, aktiv Kosten zu senken und Kundenbindungen zu fördern. Die Plattform kann über eine Demo komplett kostenlos getestet werden. Wer mehr möchte, kann über das Kontaktformular eine individuelle Lösung vereinbaren – auch speziell nur hinsichtlich der Big Data Plattform.