2020年15个优秀数据分析软件
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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。 优点： 搜索界面可轻松查询复杂的问题，并利用人工智能分析数十亿条数据行。 成立于2012年的成长型公司，该公司已将企业分析的浪潮推向了分析行业的利基市场。 由于具有扩展和处理越来越大的查询负载的能力而广受好评。 缺点： 如果没有某些供应商提供的大量产品，用户将需要携带自己的相关工具，例如数据准备应用程序。 (5)MicroStrategy公司 关键见解：通过将各种竞争平台连接到一个统一系统中，MicroStrategy采取了大胆的行动构想企业分析的基础。 在竞争激烈的数据分析市场中，每个供应商都试图领先于其他供应商，MicroStrategy寻求将它们整合在一起。其平台包括API连接器，这些连接器在使用MicroStrategy作为统一层的同时可以加入竞争的平台。组织采用一种相关技术，将来自基于浏览器的系统(例如客户关系管理和企业资源计划以及竞争性分析软件)的所有业务内容连接起来，然后将其提供为易于使用的分析仪表板。 一旦用户将鼠标移到链接上，数据就会显示出来，在工作日提供比较新的实时数据洞察力。 此外，可以编写代码的用户可以利用MicroStrategy快速插入或更新来自移动或全球互联网的各种数据源。这种来自多个来源的简单更新融入了MicroStategy的“连接器”策略，在数据分析领域广受好评。 优点： MicroStrategy的超智能连接技术是一项创新技术，可能会在未来几年中巩固其领先地位。 平台的稳定性备受推崇，几乎没有错误或停机问题。 缺点： 在数据分析市场上没有很高的知名度。 (6)Sisense公司 关键见解：这是一个具有前瞻性的复杂平台，非常适合持续复杂的数据处理，这非常适合高级用户，而不是未经培训的人员。 很明显，Sisense公司致力于建立一个前瞻性的数据分析平台。该公司重新构想然后在很大程度上重建了其平台，以利用云原生基础设施的优势。 这些优势包括出色的可扩展性。Sisense与容器技术一起大规模驱动云原生应用程序。随着数据需求的增长，随着云平台变得更快、更灵活，该平台肯定会在未来几年保持增长。 为了提高速度和性能，Sisense公司的ElastiCube使用了自己的缓存引擎，该引擎部署了芯片和内存数据处理。Elasticube增强了平台的增强数据准备功能。此外，Sisense公司收购了Periscope Data，以增强其上层数据处理功能。 优点： 对云原生应用程序的强大支持。 专有的缓存引擎可提高速度。 能够处理各种困难的企业分析工作负载。 缺点： 针对高级用户，尤其是数据科学家，而不是现成的业务查询。 (7)TIBCO公司 关键见解：具有机器学习增强数据分析功能的可靠平台，适用于企业数据科学家或训练有素的员工。 在一个很少有数据静止的世界中，从流分析中获得真正的洞察力可以提供主要的竞争优势。这是TIBCO的优势之一。该公司的流分析工具提供了运行中的数据挖掘，并从中获取趋势知识。 此外，TIBCO Spotfire还拥有先进的增强分析功能，由机器学习驱动，并具有自然语言用户界面。这种机器学习功能已经成为数据分析领域的关键必备功能之一。 为了提供更丰富的产品组合，Spotfire提供了数据准备工具和数据可视化工具，用户可以通过这些工具和可视化工具进一步了解情况。所有这些加在一起就形成了一个稳定、健壮的数据分析平台，适用于企业或所谓的公民数据科学家。 优点： 因其直观的用户界面而广受好评。 完善的、功能丰富的数据分析软件平台。 包括大型拖放分析功能菜单，以加快数据挖掘速度。 缺点： TIBCO的用户并不多，因为该供应商的知名度低于某些分析领导者。 (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公司是行业中很有力的竞争者，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很有力的竞争者。 （编辑：济源站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
