Im Informationszeitalter sammeln Rechenzentren große Datenmengen. Die gesammelten Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie Finanztransaktionen, Kundeninteraktionen, sozialen Medien und vielen anderen Quellen und, was noch wichtiger ist, sammeln sich schneller an.
Daten können vielfältig und sensibel sein und erfordern die richtigen Werkzeuge, um sie aussagekräftig zu machen, da sie unbegrenztes Potenzial zur Modernisierung von Unternehmensstatistiken und -informationen haben und Leben verändern.
Big-Data-Tools und Data Scientists spielen in solchen Szenarien eine herausragende Rolle.
Eine so große Menge an unterschiedlichen Daten erschwert die Verarbeitung mit herkömmlichen Tools und Techniken wie Excel. Excel ist nicht wirklich eine Datenbank und hat ein Limit (65,536 Zeilen) zum Speichern von Daten.
Datenanalyse in Excel zeigt eine schlechte Datenintegrität. Auf lange Sicht haben in Excel gespeicherte Daten eine begrenzte Sicherheit und Compliance, sehr niedrig katastrophale Erholung Raten und keine richtige Versionskontrolle.
Um solch große und vielfältige Datensätze zu verarbeiten, wird ein einzigartiger Satz von Tools, sogenannte Datentools, benötigt, um wertvolle Informationen zu untersuchen, zu verarbeiten und zu extrahieren. Mit diesen Tools können Sie tief in Ihre Daten eindringen, um aussagekräftigere Erkenntnisse und Datenmuster zu finden.
Der Umgang mit solch komplexen Technologietools und Daten erfordert natürlich einzigartige Fähigkeiten, und deshalb spielt der Data Scientist bei Big Data eine entscheidende Rolle.
Die Bedeutung von Big-Data-Tools
Daten sind der Baustein jeder Organisation und werden verwendet, um wertvolle Informationen zu extrahieren, detaillierte Analysen durchzuführen, Chancen zu schaffen und neue Geschäftsmeilensteine und Visionen zu planen.
Täglich fallen immer mehr Daten an, die effizient und sicher gespeichert und bei Bedarf wieder abgerufen werden müssen. Die Größe, Vielfalt und schnelle Veränderung dieser Daten erfordert neue Big-Data-Tools, andere Speicher- und Analysemethoden.
Laut einer Studie soll der weltweite Big-Data-Markt bis 103 auf 2027 Milliarden US-Dollar wachsen, mehr als das Doppelte der Marktgröße, die 2018 erwartet wurde.
Die Herausforderungen der Branche von heute
Der Begriff „Big Data“ wird in letzter Zeit verwendet, um sich auf Datensätze zu beziehen, die so groß geworden sind, dass sie mit herkömmlichen Datenbankmanagementsystemen nur schwer zu verwenden sind (DBMS).
Die Datengröße nimmt ständig zu und reicht heute von mehreren zehn Terabyte (TB) bis hin zu vielen Petabyte (PB) in einem einzigen Datensatz. Die Größe dieser Datensätze übersteigt die Fähigkeit üblicher Software, im Laufe der Zeit zu verarbeiten, zu verwalten, zu durchsuchen, zu teilen und zu visualisieren.
Die Bildung von Big Data wird zu Folgendem führen:
- Qualitätsmanagement und Verbesserung
- Lieferketten- und Effizienzmanagement
- Kundeninformationen
- Datenanalyse und Entscheidungsfindung
- Risikomanagement und Betrugserkennung
In diesem Abschnitt sehen wir uns die besten an große Datenmengen Tools und wie Datenwissenschaftler diese Technologien verwenden, um sie zu filtern, zu analysieren, zu speichern und zu extrahieren, wenn Unternehmen eine tiefere Analyse wünschen, um ihr Geschäft zu verbessern und auszubauen.
Apache Hadoop
Apache Hadoop ist eine Open-Source-Java-Plattform, die große Datenmengen speichert und verarbeitet.
Hadoop funktioniert, indem es große Datensätze (von Terabyte bis Petabyte) abbildet, Aufgaben zwischen Clustern analysiert und diese in kleinere Blöcke (64 MB bis 128 MB) aufteilt, was zu einer schnelleren Datenverarbeitung führt.
Um Daten zu speichern und zu verarbeiten, werden Daten an den Hadoop-Cluster gesendet, HDFS (Hadoop Distributed File System) speichert Daten, MapReduce verarbeitet Daten und YARN (Yet another Resource Negotiator) teilt Aufgaben und weist Ressourcen zu.
Es eignet sich für Data Scientists, Entwickler und Analysten verschiedener Unternehmen und Organisationen für Forschung und Produktion.
Eigenschaften
- Datenreplikation: Mehrere Kopien des Blocks werden in verschiedenen Knoten gespeichert und dienen im Fehlerfall als Fehlertoleranz.
- Hoch skalierbar: Bietet vertikale und horizontale Skalierbarkeit
- Integration mit anderen Apache-Modellen, Cloudera und Hortonworks
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Rapidminer
Dieses schneller Bergmann Website behauptet, dass etwa 40,000 Unternehmen weltweit ihre Software verwenden, um den Umsatz zu steigern, Kosten zu senken und Risiken zu vermeiden.
Die Software wurde mehrfach ausgezeichnet: Gartner Vision Awards 2021 für Data Science und Maschinelles Lernen Plattformen, multimodale Predictive Analytics und Machine Learning-Lösungen von Forrester und Crowds benutzerfreundlichstem Machine Learning und Datenwissenschaft Plattform im Frühjahr G2-Bericht 2021.
Es ist eine End-to-End-Plattform für den wissenschaftlichen Lebenszyklus und ist nahtlos integriert und für die Erstellung von ML-Modellen (Maschinelles Lernen) optimiert. Es dokumentiert automatisch jeden Schritt der Vorbereitung, Modellierung und Validierung für volle Transparenz.
Es ist eine kostenpflichtige Software, die in drei Versionen erhältlich ist: Prep Data, Create and Validate und Deploy Model. Es steht sogar Bildungseinrichtungen kostenlos zur Verfügung, und RapidMiner wird von mehr als 4,000 Universitäten weltweit verwendet.
Eigenschaften
- Es überprüft Daten, um Muster zu erkennen und Qualitätsprobleme zu beheben
- Es verwendet einen codelosen Workflow-Designer mit mehr als 1500 Algorithmen
- Integration von Machine-Learning-Modellen in bestehende Geschäftsanwendungen
Tableau
Tableau bietet die Flexibilität, Plattformen visuell zu analysieren, Probleme zu lösen und Menschen und Organisationen zu stärken. Es basiert auf der VizQL-Technologie (visuelle Sprache für Datenbankabfragen), die Drag-and-Drop über eine intuitive Benutzeroberfläche in Datenabfragen umwandelt.
Tableau wurde 2019 von Salesforce übernommen. Es ermöglicht die Verknüpfung von Daten aus Quellen wie SQL-Datenbanken, Tabellenkalkulationen, oder Cloud-Anwendungen wie Google Analytics und Salesforce.
Benutzer können die Versionen Creator, Explorer und Viewer basierend auf geschäftlichen oder individuellen Vorlieben erwerben, da jede ihre eigenen Eigenschaften und Funktionen hat.
Es ist ideal für Analysten, Datenwissenschaftler, den Bildungssektor und Geschäftsanwender, um eine datengesteuerte Kultur zu implementieren, auszugleichen und anhand von Ergebnissen zu bewerten.
Eigenschaften
- Dashboards bieten einen vollständigen Überblick über Daten in Form von visuellen Elementen, Objekten und Text.
- Große Auswahl an Datendiagrammen: Histogramme, Balkendiagramme, Diagramme, Bewegungsdiagramme und vieles mehr
- Filterschutz auf Zeilenebene, um Daten sicher und stabil zu halten
- Seine Architektur bietet vorhersagbare Analysen und Prognosen
Lerntableau ist einfach.
Cloudera
Cloudera bietet eine sichere Plattform für Cloud und Rechenzentren für das Big-Data-Management. Es nutzt Datenanalysen und maschinelles Lernen, um komplexe Daten in klare, umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.
Cloudera bietet Lösungen und Tools für Private und Hybrid Clouds, Data Engineering, Data Flow, Data Storage, Data Science für Data Scientists und mehr.
Eine einheitliche Plattform und multifunktionale Analysen verbessern den datengesteuerten Erkenntnisprozess. Seine Datenwissenschaft bietet Konnektivität zu jedem System, das das Unternehmen verwendet, nicht nur zu Cloudera und Hortonworks (beide Unternehmen haben sich zusammengeschlossen).
Data Scientists verwalten ihre eigenen Aktivitäten wie Analyse, Planung, Überwachung und E-Mail-Benachrichtigungen über interaktive Data-Science-Arbeitsblätter. Standardmäßig handelt es sich um eine sicherheitskonforme Plattform, auf die Data Scientists zugreifen können Hadoop-Daten und führen Sie Spark aus Abfragen problemlos.
Die Plattform eignet sich für Data Engineers, Data Scientists und IT-Experten in verschiedenen Branchen wie Krankenhäusern, Finanzinstituten, Telekommunikation und vielen anderen.
Eigenschaften
- Unterstützt alle wichtigen privaten und öffentlichen Clouds, während die Data Science Workbench lokale Bereitstellungen unterstützt
- Automatisierte Datenkanäle wandeln Daten in nutzbare Formen um und integrieren sie mit anderen Quellen.
- Ein einheitlicher Workflow ermöglicht eine schnelle Modellerstellung, -schulung und -implementierung.
- Sichere Umgebung für Hadoop-Authentifizierung, Autorisierung und Verschlüsselung
Apache Hive
Apache Hive ist ein Open-Source-Projekt, das auf Apache Hadoop entwickelt wurde. Es ermöglicht das Lesen, Schreiben und Verwalten großer Datensätze, die in verschiedenen Repositorys verfügbar sind, und ermöglicht es Benutzern, ihre eigenen Funktionen für benutzerdefinierte Analysen zu kombinieren.
Hive ist für traditionelle Speicheraufgaben konzipiert und nicht für Online-Verarbeitungsaufgaben gedacht. Seine robusten Batch-Frames bieten Skalierbarkeit, Leistung, Skalierbarkeit und Fehlertoleranz.
Es eignet sich für die Datenextraktion, prädiktive Modellierung und die Indizierung von Dokumenten. Nicht für die Abfrage von Echtzeitdaten empfohlen, da dies zu Latenzen beim Abrufen von Ergebnissen führt.
Eigenschaften
- Unterstützt MapReduce-, Tez- und Spark-Computing-Engine
- Verarbeiten Sie riesige Datensätze, die mehrere Petabyte groß sind
- Sehr einfach zu programmieren im Vergleich zu Java
- Bietet Fehlertoleranz durch Speichern von Daten im verteilten Dateisystem von Apache Hadoop
Apache Storm
Dieses Sturm ist eine kostenlose Open-Source-Plattform zur Verarbeitung unbegrenzter Datenströme. Es bietet den kleinsten Satz von Verarbeitungseinheiten, die zur Entwicklung von Anwendungen verwendet werden, die sehr große Datenmengen in Echtzeit verarbeiten können.
Ein Sturm ist schnell genug, um eine Million Tupel pro Sekunde und Knoten zu verarbeiten, und er ist einfach zu bedienen.
Mit Apache Storm können Sie Ihrem Cluster weitere Knoten hinzufügen und die Anwendungsverarbeitungsleistung erhöhen. Die Verarbeitungskapazität kann durch Hinzufügen von Knoten verdoppelt werden, da die horizontale Skalierbarkeit beibehalten wird.
Datenwissenschaftler können Storm für DRPC (Distributed Remote Procedure Calls), Echtzeit-ETL-Analyse (Retrieval-Conversion-Load), kontinuierliche Berechnung, maschinelles Online-Lernen usw. verwenden. Es ist so eingerichtet, dass es die Echtzeit-Verarbeitungsanforderungen von Twitter erfüllt , Yahoo und Flipboard.
Eigenschaften
- Einfach zu verwenden mit jedem Programmiersprache
- Es ist in jedes Warteschlangensystem und jede Datenbank integriert.
- Storm verwendet Zookeeper, um Cluster zu verwalten und auf größere Clustergrößen zu skalieren
- Garantierter Datenschutz ersetzt verlorene Tupel, wenn etwas schief geht
Snowflake Data Science
Die größte Herausforderung für Data Scientists besteht darin, Daten aus verschiedenen Ressourcen aufzubereiten, da maximale Zeit für das Abrufen, Konsolidieren, Bereinigen und Vorbereiten von Daten aufgewendet wird. Es wird angesprochen von Schneeflocke.
Es bietet eine einzige Hochleistungsplattform, die den durch ETL (Load Transformation and Extraction) verursachten Ärger und die Verzögerung eliminiert. Es kann auch in die neuesten Tools und Bibliotheken für maschinelles Lernen (ML) wie Dask und Saturn Cloud integriert werden.
Snowflake bietet eine einzigartige Architektur dedizierter Compute-Cluster für jeden Workload, um solche High-Level-Computing-Aktivitäten durchzuführen, sodass es keine gemeinsame Ressourcennutzung zwischen Data Science- und BI-Workloads (Business Intelligence) gibt.
Es unterstützt Datentypen von strukturierten, halbstrukturierten (JSON, Avro, ORC, Parquet oder XML) und unstrukturierte Daten. Es verwendet eine Data-Lake-Strategie, um den Datenzugriff, die Leistung und die Sicherheit zu verbessern.
Datenwissenschaftler und Analysten verwenden Schneeflocken in verschiedenen Branchen, darunter Finanzen, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel, Gesundheit und Biowissenschaften, Technologie und der öffentliche Sektor.
Eigenschaften
- Hohe Datenkomprimierung zur Reduzierung der Speicherkosten
- Bietet Datenverschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung
- Schnelle Verarbeitungsmaschine mit geringer Betriebskomplexität
- Integriertes Datenprofiling mit Tabellen-, Diagramm- und Histogrammansichten
Datarobot
Datenroboter ist weltweit führend in der Cloud mit KI (Künstliche Intelligenz). Seine einzigartige Plattform wurde entwickelt, um alle Branchen zu bedienen, einschließlich Benutzern und verschiedenen Arten von Daten.
Das Unternehmen behauptet, dass die Software von einem Drittel der Fortune-50-Unternehmen verwendet wird und mehr als eine Billion Schätzungen in verschiedenen Branchen liefert.
Dataroabot verwendet automatisiertes maschinelles Lernen (ML) und wurde für Unternehmensdatenexperten entwickelt, um schnell genaue Prognosemodelle zu erstellen, anzupassen und bereitzustellen.
Es bietet Wissenschaftlern einfachen Zugriff auf viele der neuesten Algorithmen für maschinelles Lernen mit vollständiger Transparenz, um die Datenvorverarbeitung zu automatisieren. Die Software hat dedizierte R und . entwickelt Python Clients für Wissenschaftler zur Lösung komplexer Data-Science-Probleme.
Es hilft bei der Automatisierung von Datenqualitäts-, Feature-Engineering- und Implementierungsprozessen, um die Aktivitäten von Data Scientists zu vereinfachen. Es handelt sich um ein Premiumprodukt, der Preis ist auf Anfrage erhältlich.
Eigenschaften
- Erhöht den Geschäftswert in Bezug auf Rentabilität, Prognose vereinfacht
- Implementierungsprozesse und Automatisierung
- Unterstützt Algorithmen von Python, Spark, TensorFlow und anderen Quellen.
- Durch die API-Integration können Sie aus Hunderten von Modellen wählen
TensorFlow
TensorFlow ist eine auf Community-KI (künstliche Intelligenz) basierende Bibliothek, die Datenflussdiagramme verwendet, um Anwendungen für maschinelles Lernen (ML) zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Dies ermöglicht es Entwicklern, große geschichtete neuronale Netze zu erstellen.
Es umfasst drei Modelle – TensorFlow.js, TensorFlow Lite und TensorFlow Extended (TFX). Sein Javascript-Modus wird zum Trainieren und Bereitstellen von Modellen im Browser und gleichzeitig auf Node.js verwendet. Der Lite-Modus dient zum Bereitstellen von Modellen auf mobilen und eingebetteten Geräten, und das TFX-Modell dient zum Vorbereiten von Daten, Validieren und Bereitstellen von Modellen.
Aufgrund seiner robusten Plattform kann es unabhängig von der Programmiersprache auf Servern, Edge-Geräten oder im Web bereitgestellt werden.
TFX enthält Mechanismen zur Durchsetzung von ML-Pipelines, die aufsteigend sein können und robuste Gesamtleistungsaufgaben bieten. Die Data Engineering-Pipelines wie Kubeflow und Apache Airflow unterstützen TFX.
Die Tensorflow-Plattform ist für Anfänger geeignet. Fortgeschrittene und für Experten zum Trainieren a generatives kontradiktorisches Netzwerk Bilder von handgeschriebenen Ziffern mit Keras zu erzeugen.
Eigenschaften
- Kann ML-Modelle lokal, in der Cloud und im Browser und unabhängig von der Sprache bereitstellen
- Einfache Modellerstellung mit integrierten APIs für eine schnelle Modellwiederholung
- Seine verschiedenen Add-On-Bibliotheken und -Modelle unterstützen Forschungsaktivitäten zum Experimentieren
- Einfache Modellerstellung mit mehreren Abstraktionsebenen
Matplotlib
Matplotlib ist eine umfassende Community-Software zur Visualisierung animierter Daten und grafischer Grafiken für die Programmiersprache Python. Sein einzigartiges Design ist so strukturiert, dass mit wenigen Codezeilen ein visueller Datengraph generiert wird.
Es gibt verschiedene Anwendungen von Drittanbietern wie Zeichenprogramme, GUIs, Farbkarten, Animationen und vieles mehr, die für die Integration in Matplotlib entwickelt wurden.
Seine Funktionalität kann mit vielen Tools wie Basemap, Cartopy, GTK-Tools, Natgrid, Seaborn und anderen erweitert werden.
Zu seinen besten Funktionen gehört das Zeichnen von Diagrammen und Karten mit strukturierten und unstrukturierten Daten.
Bigml
Bigml ist eine gemeinsame und transparente Plattform für Ingenieure, Datenwissenschaftler, Entwickler und Analysten. Es führt eine End-to-End-Datentransformation in umsetzbare Modelle durch.
Es erstellt, experimentiert, automatisiert und verwaltet ml workflows, die zu intelligenten Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen beitragen.
Diese programmierbare ML-Plattform (Machine Learning) hilft bei der Sequenzierung, Zeitreihenvorhersage, Assoziationserkennung, Regression, Clusteranalyse und mehr.
Die vollständig verwaltbare Version mit einem und mehreren Mandanten und einer möglichen Bereitstellung für jeden Cloud-Anbieter macht es Unternehmen leicht, allen Zugriff auf Big Data zu gewähren.
Der Preis beginnt bei 30 US-Dollar und ist für kleine Datensätze und Bildungszwecke kostenlos und wird an über 600 Universitäten verwendet.
Aufgrund seiner robusten ML-Algorithmen eignet es sich in verschiedenen Branchen wie Pharma, Unterhaltung, Automobil, Luft- und Raumfahrt, Gesundheitswesen, IoT und vielen mehr.
Eigenschaften
- Automatisieren Sie zeitaufwändig und komplex workflows in einem einzigen API-Aufruf.
- Es kann große Datenmengen verarbeiten und parallele Aufgaben ausführen
- Die Bibliothek wird von gängigen Programmiersprachen wie Python, Node.js, Ruby, Java, Swift usw. unterstützt.
- Seine granularen Details erleichtern die Prüfung und behördliche Anforderungen
Apache Spark
Es ist eine der größten Open-Source-Engines, die von großen Unternehmen weit verbreitet ist. Spark wird laut Website von 80% der Fortune-500-Unternehmen verwendet. Es ist mit einzelnen Knoten und Clustern für Big Data und ML kompatibel.
Es basiert auf fortgeschrittenen SQL (Structured Query Language), um große Datenmengen zu unterstützen und mit strukturierten Tabellen und unstrukturierten Daten zu arbeiten.
Die Spark-Plattform ist bekannt für ihre Benutzerfreundlichkeit, große Community und Blitzgeschwindigkeit. Die Entwickler verwenden Spark, um Anwendungen zu erstellen und Abfragen in Java, Scala, Python, R und SQL auszuführen.
Eigenschaften
- Verarbeitet Daten sowohl im Batch als auch in Echtzeit
- Unterstützt große Datenmengen im Petabyte-Bereich ohne Downsampling
- Es macht es einfach, mehrere Bibliotheken wie SQL, MLib, Graphx und Stream in einem einzigen Workflow zu kombinieren.
- Funktioniert auf Hadoop YARN, Apache Mesos, Kubernetes, und sogar in der Cloud und hat Zugriff auf mehrere Datenquellen
Knime
Konstanzer Information Miner ist eine intuitive Open-Source-Plattform für Data-Science-Anwendungen. Ein Data Scientist und Analyst kann Visuals erstellen workflows ohne Codierung mit einfacher Drag-and-Drop-Funktionalität.
Die Serverversion ist eine Handelsplattform, die für die Automatisierung, das Data Science Management und die Managementanalyse verwendet wird. KNIME macht Datenwissenschaft workflows und wiederverwendbare Komponenten, die für jedermann zugänglich sind.
Eigenschaften
- Hochflexibel für die Datenintegration von Oracle, SQL, Hive und mehr
- Greifen Sie auf Daten aus mehreren Quellen wie SharePoint, Amazon Cloud, Salesforce, Twitter und mehr zu
- Die Verwendung von ml erfolgt in Form von Modellbildung, Leistungsoptimierung und Modellvalidierung.
- Dateneinblicke in Form von Visualisierung, Statistik, Verarbeitung und Berichterstattung
Welche Bedeutung haben die 5 V von Big Data?
Die 5 V von Big Data helfen Data Scientists, Big Data zu verstehen und zu analysieren, um mehr Erkenntnisse zu gewinnen. Es hilft auch, mehr Statistiken bereitzustellen, die für Unternehmen nützlich sind, um fundierte Entscheidungen zu treffen und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
Volumen: Big Data basiert auf dem Volumen. Das Quantenvolumen bestimmt, wie groß die Daten sind. Enthält normalerweise eine große Datenmenge in Terabyte, Petabyte usw. Basierend auf der Volumengröße planen Data Scientists verschiedene Tools und Integrationen für die Datensatzanalyse.
Geschwindigkeit: Die Geschwindigkeit der Datenerfassung ist entscheidend, da einige Unternehmen Dateninformationen in Echtzeit benötigen und andere Daten lieber in Paketen verarbeiten. Je schneller der Datenfluss, desto mehr Data Scientists können relevante Informationen auswerten und dem Unternehmen zur Verfügung stellen.
abwechslungsreich: Daten stammen aus verschiedenen Quellen und, was noch wichtiger ist, nicht in einem festen Format. Die Daten stehen in strukturierten (Datenbankformat), halbstrukturierten (XML/RDF) und unstrukturierten (Binärdaten) Formaten zur Verfügung. Basierend auf Datenstrukturen werden Big-Data-Tools verwendet, um Daten zu erstellen, zu organisieren, zu filtern und zu verarbeiten.
Richtigkeit: Die Datengenauigkeit und glaubwürdige Quellen definieren den Big-Data-Kontext. Der Datensatz stammt aus verschiedenen Quellen wie Computern, Netzwerkgeräten, Mobilgeräten, sozialen Medien usw. Dementsprechend müssen die Daten analysiert werden, um an ihr Ziel gesendet zu werden.
Wert: Schließlich, wie viel ist Big Data eines Unternehmens wert? Die Rolle des Datenwissenschaftlers besteht darin, Daten optimal zu nutzen, um zu zeigen, wie Dateneinblicke einen Mehrwert für ein Unternehmen schaffen können.
Fazit
Die obige Big-Data-Liste enthält die kostenpflichtigen Tools und Open-Source-Tools. Zu jedem Werkzeug werden kurze Informationen und Funktionen bereitgestellt. Wenn Sie beschreibende Informationen suchen, können Sie die entsprechenden Websites besuchen.
Die Unternehmen, die einen Wettbewerbsvorteil erzielen möchten, verwenden Big Data und verwandte Tools wie AI (künstliche Intelligenz), ML (maschinelles Lernen) und andere Technologien, um taktische Maßnahmen zu ergreifen, um Kundenservice verbessern, Forschung, Marketing, Zukunftsplanung usw.
Big-Data-Tools werden in den meisten Branchen verwendet, da kleine Produktivitätsänderungen zu erheblichen Einsparungen und großen Gewinnen führen können. Wir hoffen, dass Ihnen der obige Artikel einen Überblick über Big-Data-Tools und deren Bedeutung gegeben hat.
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