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大数据&云计算|2020年15个顶级数据分析软件


企业采用顶级数据分析软件开展业务可以获得巨大的竞争优势 ， 尤其是当这些数据工具更多地使用增强分析时 。
数据分析软件使企业能够分析大量数据 ， 以获得巨大的竞争优势 。 数据分析软件能够挖掘跟踪从当前销售到历史库存的各种业务活动的数据 ， 并根据数据科学家的建议进行处理 。
许多相关技术允许分析软件创建其结果 。 这些工具主要包括数据仓库工具、ETL工具 ， 以及现在更常见的云计算工具 。 这些工具可提供数据洞察力 ， 其中包括预测分析、商业智能(通常与数据分析可互换使用的术语)以及结构化和非结构化数据 。
随着分析工具的发展 ， 它们越来越多地使用人工智能和机器学习技术 。 机器学习和人工智能技术可以为“增强分析”提供支持 ， 这意味着由于采用这些先进技术 ， 数据查询结果具有更深的深度和更多的细节 。
数据查询的结果可以使用精心设计的可视化仪表板显示在数据分析软件中 ， 通常使用一系列颜色编码的图表和图形来说明业务趋势线 。 这些仪表板可以根据输入参数进行定制 。 它们也可以随着时间的推移进行调整 ， 以产生更具体、更集中的表现形式 。

这些数据的实时可视化现在成为大多数企业的关键导航设备 。 许多因素推动着数据分析软件市场的增长 。 总而言之：没有数据分析软件的洞察 ， 当今几乎没有一家企业能够有效竞争 。
如何选择最佳的数据分析软件
了解数据分析软件市场发展趋势的人都认为选择数据分析软件解决方案很复杂 。 这之所以复杂 ， 是因为数据分析软件随着时间的推移变得越来越复杂 。 企业必须根据其软件和各种复杂的分析工具来衡量 ， 才能很好地适应各种复杂的IT数据 。
1.增强分析
使用人工智能和机器学习提供所谓的增强分析是业界最热门的话题 ， 大多数供应商都声称提供了某种形式的增强分析工具 。 但是 ， 对于用户而言 ， 要真正了解人工智能和机器学习工具是很难的 。 研究这个问题的销售代表需要得到明确的解释 ， 为此更加关注人工智能和机器学习用例 。
2.用户类型
使用这个应用程序的企业员工对数据科学有多了解?用户是数据科学家 ， 还是企业的销售代表?企业将采用一些数据分析软件工具的其中一种 。
3.与现有数据系统互操作
企业选择与数据仓库和ETL工具不兼容的数据分析解决方案往往会适得其反 。 此外 ， 它是否可与企业的数据库和存储基础设施一起使用?这可能需要试运行 。
4.可扩展性

数据分析解决方案很难被取代 。 因为这是事实 ， 所以选择随时间的推移而增长的解决方案至关重要 。 也就是说 ， 是否会基于大数据集处理更多的查询?此外在未来的几年里 ， 这家供应商能提供下一代的功能吗?
5. 招募专家
有些解决方案有完整的用户社区 ， 因此招募专家是一项相对简单且成本低廉的任务 。 其他的解决方案也很先进 ， 但是招募不到经验丰富的专业人士 。 考虑到招聘数据科学家成本高昂 ， 企业不想让招募工作变得比原来更难 。
6.与供应商合作
数十年来 ， 数据分析领域的一些供应商已经家喻户晓 。 然而鉴于该行业的利润丰厚 ， 最近几年已经出现了一些新进入者 。 这些新供应商很可能是一个可行的选择 ， 即使他们的解决方案没有良好的记录 。 他们愿意在培训和价格方面与企业合作吗?这或许比传统的供应商更重要 。
顶级数据分析软件供应商
(1)Tableau公司
关键见解：即使在市场领导者中 ， Tableau公司也是数据分析软件市场上的顶级供应商 。 该公司于2019年被Salesforce公司收购 。
由于其数据可视化的深度和质量 ， Tableau公司建立了庞大而热情的用户基础 。 该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名 ， 允许用户将它们组合在一起 ， 然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘 。


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