ビッグデータ解析に最適なツール10選

 2020.09.01  ヤマトクレジットファイナンス株式会社

ビッグデータ解析を始めるのであれば、目的に応じたツールを選ぶことがとても大切です。現在、ビッグデータの扱いに特化したツールは非常に多く、どのツールを導入するかによって効果が大きく変わります。本記事では、ビッグデータ解析に役立つツールを紹介しますので、選定時の参考にしていただければ幸いです。

BI(ビジネス・インテリジェンス)ツール

ビッグデータ解析に特化した製品といえばBIツールです。これは収集したデータを自動的に解析して、ユーザーが希望する状態で「ダッシュボード」と呼ばれる画面に必要な情報を表示してくるものです。

BIが意味するのは「ビジネスへの利活用のために、体系的に整理した知識の集合体」であり、かつBIでは分析の専門家ではなく、一般従業員が自らビッグデータ解析を行い、日常のビジネスへ役立てることに重点を置いています。そのため、専門知識や技術が無くてもビッグデータを扱えるのが特徴です。

Power BI

マイクロソフト社が開発したBIツールです。Excelとシームレスに接続するため、普段使い慣れたインターフェースで解析できるのが特徴です。カスタマイズ性の高いダッシュボードによって、独自に情報を整理できます。

Tableau

豊富なビッグデータ解析チャートとモデルを組み合わせ、効率よくデータを解析してレポートを表示してくれます。OLAP分析と呼ばれる手法を得意としており、デザイン性の優れたデータチャートをわずか数秒で完成させられるのが特徴です。

FineReport

ドラッグ&ドロップで独自のダッシュボードを設計できるため、作業工程の削減に貢献します。Java製のBIツールなので、各主業務システムと容易に連携できるのも大きな特徴です。

データ可視化ツール

さまざまなチャートとビジュアライゼーションにより、収集したビッグデータを可視化するためのツールです。ヒートマップなど特別な可視化方法を備えているツールも多く、目的に応じたデータ可視化方法を選択することで解析プロセスを大幅に効率化できます。

Qlik

BIユーザーを対象にした世界最大級の調査において、ビジュアル分析などの部門でNo.1を獲得したツールです。様々なチャートでデータを可視化するだけでなく、データ管理からカスタムプリのビルドまで幅広い機能を備えています。

BI360

簡単な操作性によって任意に集計軸でビッグデータを参照し、レポーティング、予算管理、経営ダッシュボード、倉庫管理データなどを中小企業向けに提供します。多機能で共有機能・分析機能に長けているため、ビジネスの深いところまで解析できるのが特徴です。

Webスクレイピングツール

Webスレイピングとは、Webサイトから任意の情報を取得するための技術です。一般的にはPythonなどのプログラミング言語を使用しますが、そうした技術が無くても利用できるのがWebスクレイピングツールです。Webはビッグデータの宝庫であり、可能な限り必要なデータを集めることでビッグデータ解析が促進されます。

Octoparse

どんなWebサイトのデータも手軽に抽出できる無料のWebスレイピングツールです。プログラミング技術が無くてもダウンロード後、マウスクリックだけで簡単にデータを抽出できます。データ収集のためのテンプレートも用意されているので、ターゲットページのURLと検索キーワードなどを入力するだけでさまざまなデータが抽出されます。

Content Grabber

企業向けのWebスレイピングツールです。ほぼすべてのWeb使サイトからコンテンツデータを抽出して、ExcelやXML、CSV、ほとんどのデータベースに任意の形式で構造化データとして保存できます。ただし、高度なプログラミング技術を有する人に適したツールです。

Import.io

URLを入力するだけでデータ収集が行え、クラウドベースなのでソフトウェアダウンロード等が不要なWebスレイピングツールです。毎週・毎日・毎時のスレイピング作業をスケジュールできるため、業務効率にも最適です。

データマイング用プログラミング言語

ビッグデータを解析し、特定のパターンやルールを発見するのがデータマイニングと呼ばれる解析手法です。このデータマイニングとしておすすめするプログラミング言語が、PythonとRです。

Python

ビッグデータ解析、機械学習の分野でよく使われています。コードがシンプルに完結するため、読みやすく整理しやすいプログラムが作れます。また、チャートライブラリであるmatplotlibを使えば、2D・3Dのグラフチャートやアニメーションなどが簡単に作成できます。

R

統計分析に特化したプログラミング言語です。高度なグラフ化機能が特徴であり、グラフチャートを作成するための標準関数が多数用意されています。いかがでしょうか?ビッグデータ解析へ取り組む際には、まずこれらのツールから自社の目的に沿ったものを選び、実際に使ってみてから導入すべき製品を判断してみてください。

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