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大数据&云计算2020年15个顶级数据分析软件( 二 )


此外 ， 数据可以被安排和重新安排 ， 并相对容易地创建层次结构 。 重要的是 ， 所有这些高级数据操作都可以由没有数据科学背景的员工完成 。 并且Tableau平台的功能足够强大 ， 足以为用户提供数据科学教育 。
优点：
?Tableau因其数据可视化而成为数据分析市场的领导者 。 随着被Salesforce公司所收购 ， 预计人工智能和机器学习的增强能力将继续快速增长 。
?非常适合从中小型企业到大型企业的各种规模的公司 。
?Tableau在线解决方案为多云环境提供了多种部署选项 。
缺点：
?一些用户希望提供更多扩展的管理和治理功能 。
(2)微软公司
关键见解：在Azure云平台的推动下 ， 微软公司成为混合云的领导者之一 。 该公司的Power BI平台受益于这一优势 。
该公司的相关软件产品以微软公司的经典方式帮助推广其Power BI分析工具 。 例如 ， Excel和Office 365中的提醒用户更多地采用Power BI分析工具 。 因此 ， 在这种内置广告与十分庞大的用户群推动下 ， Power BI可以称得上市场上最受欢迎的分析程序 。 这一点很重要 ， 因为庞大的用户群会促使产品不断升级 ， 而Power BI肯定会从中受益 。
更重要的是 ， 凭借雄厚的实力 ， 微软公司内置了令人印象深刻的人工智能和机器学习功能 ， 为增强分析提供了强大的支持 ， 这些增强的分析已成为数据分析领域的关键差异化因素 。 例如 ， 图像分析是由Power BI的人工智能功能集驱动的 。
这些人工智能和机器学习功能由内置于行业领先的Azure云平台中内置的Azure功能驱动 。
优点：
?顶级的人工智能和机器学习工具提供增强的数据分析 。
?在其庞大的用户群中备受推崇 。
?没有哪一家公司比微软公司拥有更广泛的软件产品组合 ， 而且Power BI从与这套详尽的工具集的互操作性中获益 。
缺点：
?Power BI的内部部署版本不提供云计算版本提供的功能 。
?用户必须在Microsoft Azure云中运行产品 ， 而不是许多用户使用的其他云平台 。
(3)Qlik公司
关键见解：如果用户寻求使用人工智能和机器学习来提高数据挖掘的质量 ， 则Qlik Sense是最佳选择 。
Qlik凭借其二十多年的行业优势 ， 在数据分析领域提供了引人注目的愿景 。 其中主要的是 ， 该公司在其Qlik Sense平台中内置了人工智能和机器学习的高级版本 。 而且 ， 它无需具备深厚的数据科学技能即可提供此功能 ， 因此销售代表和中级人员可以利用人工智能技术进行数据挖掘 。
同样重要的是：Qlik Sense与运行在哪一个云平台无关 ， 因此用户可以将数据分析工具部署到其多云基础设施中的任何云平台 。 或者 ， 他们可以在内部部署设施部署 ， 然后将应用程序接到云平台中 ， 以实现混合数据分析方法 。
优点：
?该公司的关联洞察功能有望部署认知应用程序来挖掘用户可能会错过的洞察 。
?在公共云、私有云或混合云中非常灵活和强大 。
?为数据科学家或只接受少数据科学培训的用户提供高级自助分析 。
缺点：
?尽管产品功能强大 ， 但其整体供应商形象却不如Microsoft甚至Tableau这样的行业巨头 。
(4)ThoughtSpot公司
关键见解：ThoughtSpot虽然不像某些数据分析软件供应商那样知名 ， 但它提供了下一代“搜索优先”工具 ， 使其在市场上获得领先地位 。
ThoughtSpot提供许多引人注目的功能 ， 特别是利用众包的基于人工智能的推荐系统 。 此外 ， 其查询选项的来源从像微软公司这样的传统提供商到像Snowflake这样的新手 。
令人关注的是 ， ThoughtSpot公司在竞争激烈的市场中具有优势的方面是其基于搜索的查询界面 。 用户可以通过键入或语音输入复杂的分析查询 ， ThoughtSpot平台使用增强的分析来提供洞察力 。 令人印象深刻的是 ， 它可以处理大量数据查询 ， 许多用户筛选大量的信息 。 从比较分析到异常检测 ， 所有这些都可以实现 ， 而无需软件代码 。 因此 ， 业务人员无需专家的帮助即可进行数据挖掘 。


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