Pour cette réponse, j'ai supposé que vous préférez les solutions open source à la visualisation du Big Data . Cette hypothèse est basée sur les détails budgétaires de votre question. Cependant, il y a une exclusion à cela - ci-dessous, j'ajouterai une référence à un produit commercial, qui je pense pourrait être bénéfique dans votre cas (à condition que vous puissiez vous le permettre). Je suppose également que les solutions basées sur un navigateur sont acceptables (je les préférerais même, sauf si vous avez des exigences contradictoires spécifiques).
Naturellement, le premier candidat comme solution à votre problème, je considérerais la bibliothèque JavaScript D3.js : http://d3js.org . Cependant, malgré la flexibilité et d'autres avantages , je pense que cette solution est trop faible .
Par conséquent, je vous recommande de jeter un coup d'œil aux projets open source suivants pour la visualisation de Big Data , qui sont suffisamment puissants et flexibles , mais fonctionnent à un niveau d'abstraction plus élevé (certains d'entre eux sont basés sur la fondation D3.js et sont parfois appelé pile de visualisation D3.js ).
- Bokeh - Bibliothèque de visualisation interactive basée sur Python, qui prend en charge les données volumineuses et en continu: http://bokeh.pydata.org
- Flot - bibliothèque de visualisation interactive basée sur JavaScript, axée sur jQuery: http://www.flotcharts.org
- NodeBox - système unique de visualisation rapide des données (pas basé sur un navigateur, mais multi-langue et multi-plateforme), basé sur une conception générative et une programmation fonctionnelle visuelle: https://www.nodebox.net
- Traitement - système de développement logiciel complet avec son propre langage de programmation, bibliothèques, plug-ins, etc., orienté vers le contenu visuel: https://www.processing.org (permet d'exécuter des programmes de traitement dans un navigateur via http: // processingjs. org )
- Crossfilter - Bibliothèque de visualisation interactive basée sur JavaScript pour le Big Data par Square (visualisation très rapide de grands ensembles de données multivariés): http://square.github.io/crossfilter
- bigvis - un package R pour l'analyse exploratoire des mégadonnées (pas une bibliothèque de visualisation en soi, mais pourrait être utile pour traiter de grands ensembles de données / agréger, lisser / avant la visualisation, en utilisant diverses options graphiques R): https://github.com / hadley / bigvis
- prefuse - bibliothèque de visualisation interactive basée sur Java: http://prefuse.org
- Lumify - plateforme d' intégration, d'analyse et de visualisation de Big Data (fonctionnalité intéressante: prend en charge le Web sémantique): http://lumify.io
Séparément, je voudrais mentionner deux projets open source d' analyse et de visualisation de Big Data , axés sur les données de graphique / réseau (avec un certain support pour la diffusion de données de ce type): Cytoscape et Gephi . Si vous êtes intéressé par d'autres projets et produits plus spécifiques ( support des cartes , etc.) ou commerciaux (niveaux gratuits de base), veuillez consulter cette compilation impressionnante , que j'ai soigneusement organisée pour dresser la liste principale ci-dessus et analysée : http://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data .
Enfin, comme je l'avais promis au début, Zoomdata - un produit commercial, que je pensais que vous pourriez vouloir consulter: http://www.zoomdata.com . La raison pour laquelle je l'ai exclu de ma compilation de logiciels open source est due à sa prise en charge intégrée des plates-formes de Big Data . En particulier, Zoomdata fournit des connecteurs de données pour Cloudera Impala, Amazon Redshift, MongoDB, Spark et Hadoop, ainsi que des moteurs de recherche, des principaux moteurs de base de données et des données en streaming.
Avertissement: je n'ai aucune affiliation avec Zoomdata que ce soit - j'ai été simplement impressionné par leur gamme d'options de connectivité (qui pourrait vous coûter très cher, mais c'est un autre aspect de l'analyse de ce sujet).