大数据&云计算|2020年15个顶级数据分析软件( 四 )
(8)SAS公司
关键见解：一个完整的、开发良好的数据分析组合 ， 可以支持大型企业的所有数据挖掘过程 。
SAS公司在软件业务领域拥有数十年的经验 ， 它提供了一个完全成熟的程序 ， 可以满足数据科学家的苛刻查询 ， 对于受过较少培训的人员也可以使用 。 为顺应当前趋势 ， SAS公司升级了其增强的分析工具、如今 ， 使用机器学习、人工智能和自动化已成为分析客户的关键需求 。
SAS公司精心开发的产品组合可满足所有数据分析要求 。 其范围从复杂的模型构建到分析 ， 再到数据准备 ， 再到监视和管理数据趋势的能力 。 所有这些功能都在统一平台中提供 ， 并具有模型的交互式可视化功能 。 机器学习、人工智能和自动化均支持所有这些功能 。 为了帮助用户 ， 该平台输出机器驱动的预测 ， 这可以显著扩展查询过程 。
该公司的SAS Viya平台与时俱进 ， 利用微服务和云平台来提供更大的可扩展性和更灵活的性能 。
优点：
?广泛使用高级机器学习和人工智能工具来辅助人工驱动的查询 。
?统一的数据分析产品组合 ， 支持从准备到可视化的下一代数据挖掘的各个方面 。
?全球庞大的用户群 ， SAS公司雇佣了大量专家 。
缺点：
?一些用户认为该平台价格昂贵 。
(9)IBM公司
关键见解：IBM公司是行业中最有力的竞争者 ， 尤其是对于那些已经专注于IBM企业平台的用户而言 ， 数据产品之间的集成是值得注意的 。
IBM Cognos Analytics是一个平台 ， 结合了企业级托管和自驱动查询工作以及增强的分析和高级报告 。 作为一种改进 ， Cognos Analytics现在包括IBM Watson的许多功能 。 该平台可以生成自然语言处理 ， 以及令人印象深刻的自然语言生成 。 它还可以执行时间序列预测 ， 这是数据模型根据历史场景预测即将发生的事件的能力 。
具有前瞻性意义的是 ， Cognos旨在提供有关社交数据的见解 。 它还提供了通过人工智能功能辅助的数据准备 ， 可以节省大量的人工时间 。
为了尽可能多地服务于分析客户 ， IBM公司提供了许多云计算和多云使用选项 ， 从IBM公司的公共云到任何其他云领导者 。 当然 ， 内部部署也是可能的 。
优点：
?Watson的强大功能已内置在Cognos的高级工具集中 。
?IBM数据组合的互补元素之间的互操作性已得到很好的考虑 。
?跨云平台和内部部署的广泛部署选项 。
缺点：
?该平台适合已经利用IBM产品套件的客户 。
(10)SAP公司
关键见解：具有增强分析功能的强大功能使此数据分析工具成为最有力的竞争者 。
SAP Analytics Cloud的一项引人注目的功能是将多种分析功能集成到一个统一的解决方案 。 这包括高级预测分析和计划功能以及核心分析 。 此外 ， 该公司在增强分析方面拥有重要的业绩记录 。 完善该平台的是自然语言处理和自然语言生成 ， 也就是说 ， 分析指标实际上已转换为自然对话语言 。
为了协助由开放式探索驱动的数据挖掘 ， SAP Analytics Cloud执行“假设分析”处理 。 为了加快流程(这是一项主要优势) ， SAP解决方案还提供了一个预编写的模板、模型和趋势线故事的菜单 ， 以使流程前进 ， 而无需在每个工作阶段都花费更多的时间 。
完成这些功能并与上面提到的广泛集成保持一致 ， SAP Analytics Cloud与SAP Data Warehouse云平台相关联 。
优点：
?完全集成的产品组合在一个解决方案中提供了基本完整的分析功能 。
?API菜单可实现与嵌入式解决方案的连接 。
?其云原生多租户方法与当今的关键新兴技术保持一致 。
缺点：
?对于那些寻求内部部署解决方案的组织 ， SAP Analytics Cloud并不适合 。
其他市场领导者：数据分析软件
(11)Information Builders公司
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