Para esta respuesta, he asumido que prefiere soluciones de código abierto a la visualización de big data . Esta suposición se basa en los detalles presupuestarios de su pregunta. Sin embargo, hay una exclusión de esto: a continuación agregaré una referencia a un producto comercial, que creo que podría ser beneficioso en su caso (siempre que pueda pagarlo). También supongo que las soluciones basadas en navegador son aceptables (incluso las preferiría, a menos que tenga requisitos contradictorios específicos).
Naturalmente, el primer candidato como solución a su problema consideraría la biblioteca JavaScript D3.js : http://d3js.org . Sin embargo, a pesar de la flexibilidad y otros beneficios , creo que esta solución es de muy bajo nivel .
Por lo tanto, le recomendaría que eche un vistazo a los siguientes proyectos de código abierto para la visualización de big data , que son lo suficientemente potentes y flexibles , pero funcionan a un nivel más alto de abstracción (algunos de ellos se basan en la base D3.js y a veces son denominado pila de visualización D3.js ).
- Bokeh : biblioteca de visualización interactiva basada en Python, que admite big data y transmisión de datos: http://bokeh.pydata.org
- Flot : biblioteca de visualización interactiva basada en JavaScript, centrada en jQuery: http://www.flotcharts.org
- NodeBox : sistema único de visualización rápida de datos (no basado en navegador, sino en varios idiomas y multiplataforma), basado en diseño generativo y programación funcional visual: https://www.nodebox.net
- Procesamiento : sistema completo de desarrollo de software con su propio lenguaje de programación, bibliotecas, complementos, etc., orientado al contenido visual: https://www.processing.org (permite ejecutar programas de procesamiento en un navegador a través de http: // processingjs. org )
- Crossfilter : biblioteca de visualización interactiva basada en JavaScript para Big Data por Square (visualización muy rápida de grandes conjuntos de datos multivariados): http://square.github.io/crossfilter
- bigvis : un paquete R para análisis exploratorio de big data (no es una biblioteca de visualización per se, pero podría ser útil para procesar grandes conjuntos de datos / agregación, suavizado / antes de la visualización, usando varias opciones de gráficos R): https://github.com / hadley / bigvis
- prefuse - Biblioteca de visualización interactiva basada en Java: http://prefuse.org
- Lumify : plataforma de integración, análisis y visualización de big data (característica interesante: admite Web semántica): http://lumify.io
Por separado, me gustaría mencionar dos proyectos de análisis y visualización de big data de código abierto , centrados en datos de gráficos / redes (con algún soporte para la transmisión de datos de ese tipo): Cytoscape y Gephi . Si está interesado en alguna otra, más específica ( los mapas de apoyo, etc.) o comerciales (niveles básicos gratuitos), proyectos y productos, por favor ver esta compilación impresionante , que disfruté comisarié para llegar a la lista principal arriba y analizado : http://blog.profitbricks.com/39-data-visualization-tools-for-big-data .
Finalmente, como prometí al principio, Zoomdata , un producto comercial, que pensé que querrías visitar : http://www.zoomdata.com . La razón por la que lo excluí de mi compilación de software de código abierto se debe a su soporte integrado para plataformas de big data . En particular, Zoomdata proporciona conectores de datos para Cloudera Impala, Amazon Redshift, MongoDB, Spark y Hadoop, además de motores de búsqueda, motores de bases de datos principales y transmisión de datos.
Descargo de responsabilidad: no estoy afiliado a Zoomdata en absoluto; me impresionó su gama de opciones de conectividad (que puede costarle mucho, pero ese es otro aspecto del análisis de este tema).