15個國外頂級的大數據分析工具

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15個國外頂級的大數據分析工具

數據分析可以為用戶提供對其客戶,業務和行業的更深入了解。

有三大類數據分析可提供不同級別的洞察力

傳統商業智能(BI)
可提供傳統的周期性數據報告。

自助分析<br>使最終用戶能夠在IT提供的數據和工具的上下文中構建自己的分析。

嵌入式分析<br>在傳統業務應用程序(如HR系統,CRM或ERP)的範圍內提供商業智能。這些分析在用戶的正常工作流程中提供上下文敏感的決策支持。

四個方面為自助分析和BI構建堅實的基礎

  • 使自助分析計劃與組織目標保持一致,並捕捉有關可衡量且成功的用例
  • 讓業務用戶參與設計,開發和支持自助分析
  • 採用靈活輕鬆的數據治理方法,數據和分析治理模型要足夠靈活並具有可擴展性
  • 通過制定入職計劃保障企業自動化和標準化自助分析的業務實施

無論你需要什麼樣的洞察,這裡都有15個最好的大數據分析工具,可以幫助你。

15個國外頂級的大數據分析工具

1.Tableau

Tableau具有強大的功能和快速的洞察力。通過連接到許多不同的本地和基於雲的數據源,Tableau的直觀界面將數據源,準備,探索,分析和演示結合在一個簡化的工作流程中。

Tableau的靈活性使其非常適合上面討論的三種類型的分析。 Tableau Server可以輕鬆存儲周期性報告。高級用戶還可以使用高級自助服務的集成統計和地理空間功能。最後,Tableau使用JavaScript API和單點登錄功能等應用程序集成技術將Tableau分析無縫嵌入到常見的業務應用程序中。

名詞解釋
單點登錄(Single Sign On),簡稱為SSO,是目前比較流行的企業業務整合的解決方案之一。 SSO的定義是在多個應用系統中,用戶只需要登錄一次就可以訪問所有相互信任的應用系統。 (來自百度百科)

2.Looker

Looker致力於提供統一的數據環境和集中的數據治理,致力於成為數據分析者的可重用組件。使用提取/加載/轉換(ELT)方法,Looker使用戶能夠根據需要對數據進行建模和轉換。

Looker還具有專有的LookML語言,它以可視和可重用的方式利用SQL。可重用性概念擴展到Looker的Blocks組件,這些組件是可重用的數據連接,分析,可視化和分發實用程序。最後,Looker還能輕鬆集成流行的協作和工作流工具,如Jira,Slack和Segment。

3.Solver BI360

BI360提供現代化的動態報告,可與世界上許多最受歡迎的內部部署和基於雲的ERP系統進行開箱即用的集成。這款易於使用的報表編寫器提供Excel,Web和移動界面,並為財務專業人員提供強大財務和運營報表功能。

BI360還提供集成的預算編制工作流程和分析,包括行業特定的模板。另外BI360數據倉庫,可以將部分或全部事務數據源集成到一個可由業務用戶管理的BI數據庫中。現在,你可以存儲所有關鍵數據(無論是內部還是基於雲),並可用於整合報告,分析和儀表板。

Solver BI360可用於雲和內部部署。

4.Dataiku

Dataiku DSS將大部分數據分析生命週期整合到一個工具中。它使數據分析人員能夠獲取和準備數據,構建預測模型,與數據挖掘工具集成,為最終用戶開發可視化。 DSS的協作環境使不同的用戶能夠在DSS平台內協同工作並共享知識。

DSS專注於數據科學,傾向於提供深度分析用例,如流失分析,需求預測,欺詐檢測,空間分析和終身價值優化。

5.KNIME

KNIME是一個開源的企業級分析平台,專為數據科學家而設計。 KNIME的可視界麵包括從提取到呈現數據的所有節點,重點是統計模型。 KNIME與其他幾種數據科學工具集成,包括R,Python,Hadoop和H2O,以及許多結構化和非結構化數據類型。

KNIME支持前沿數據科學用例,例如社交媒體情緒分析,醫療索賠大綱檢測,市場購物籃分析和文本挖掘。

6.RapidMiner

RapidMiner強調快速洞察複雜的數據科學。其可視化界麵包括預構建的數據連接,工作流和機器學習組件。通過R和Python集成,RapidMiner可自動執行數據準備,模型選擇,預測建模和假設遊戲。該平台還通過結合開發和協作環境以及與Hadoop和Spark大數據平台的集成,加速“幕後”工作。

最後,RapidMiner獨特的自助服務方法利用機器學習從其250,000名開發人員社區收集洞察力,用於預測分析開發。其上下文相關的建議,自動參數選擇和調整可加速預測模型部署。

7.Pentaho

Pentaho強調物聯網數據收集和與其他數據源(如ERP和CRM系統)以及Hadoop和NoSQL等大數據工具的融合。其內置的IoT端點集成和獨特的元數據注入功能可加速多個來源的數據收集。 Pentaho的可視化功能包括基本報告和復雜的預測模型。

Pentaho主動接近嵌入式分析。除了投資REST API等集成組件外,Pentaho的全面培訓和項目管理方法還有助於確保客戶通過嵌入式分析獲得成功。

8.Talend

Talend的工具集旨在加速數據集成項目並加快實現價值的速度。作為一個開源工具,Talend附帶了一些連接Hadoop和Spark等大數據平台的嚮導。其集成的工具集和獨特的數據結構功能可實現業務用戶的自助數據準備。通過為了解數據業務上下文的用戶提供更輕鬆的數據準備,Talend消除了乾淨且可用數據的IT瓶頸,從而減少了合併數據源的時間。

9.DOMO

Domo專注於為技術含量較低的用戶提供快速洞察力。它具有500多個內置數據連接器和可視化數據準備界面,可加速數據採購和轉換。其強大的商業智能功能使可視化和社交評論能夠促進協作。 Domo還擁有原生移動設備支持,具有與桌面相同的分析,註釋和協作體驗。

Domo使用“Cards”或可部署的交互式可視化portlet簡化了遠程嵌入分析。這些組件使用JavaScript API和iframe與Web應用程序集成,並可以按唯一端點跟踪利用率。

10.Sisense

Sisense提供具有強大治理組件的端到端分析平台。它提供可視化數據源和準備環境,以及在給定度量超出可配置閾值時通知用戶的警報。 Sisense部署到內部部署,私有云或Sisense託管環境,並在用戶角色,對象和數據級別實現治理。

Sisense的嵌入式分析綜合方法包括JavaScript API和單點登錄等集成組件。但它還使用戶能夠自定義嵌入式可視化,為嵌入式分析添加自助服務維度。

11.Qlik

Qlik通過在數據採集和準備期間自動化數據發現和多個數據源之間的關係來強調速度。 Qlik的關聯引擎不是採用傳統的基於查詢的方法來獲取數據,而是自動分析來自所有入站源的數據,識別鏈接,並將此組合數據集呈現給用戶。由於Qlik的內存處理架構(包括壓縮二進制索引,邏輯推理和動態計算),多個並髮用戶可以快速探索大型和多樣化的數據集。

Qlik支持RESTful API以及HTML5和JavaScript。此支持支持Web,業務應用程序和移動平台集成,以實現企業級嵌入式分析。

12.MICROSTRATEGY

Microstrategy成立於1989年,是舊數據分析平台之一,具有人們對這種成熟工具集的期望。 Microstrategy連接到ERP和雲數據供應商等眾多企業資產,並與Android,iOS和Windows等多個常見用戶客戶端集成。它還提供各種常見服務,如警報,分發和安全性,並支持許多BI功能,如數據豐富,可視化和用戶管理。

Microstrategy通過使用端點遙測來管理用戶訪問來增強數據治理。通過收集位置,訪問,身份驗證,時間戳和授權數據,此功能可以幫助分析利用率並加強安全實踐。

13.Thoughtspot

Thoughtspot具有類似搜索引擎的界面和AI,使用戶能夠採用對話方式進行數據探索和分析。它的SpotIQ引擎可解析搜索請求,例如“按國家/地區劃分的2014年收入”,並生成一個引人注目的可視化圖像,顯示最不受歡迎的條形圖。

Thoughtspot平台通過可視化數據源和準備窗格,廣泛的內存處理,大數據環境的後端集群管理,集中的行級安全性以及內置的可嵌入組件,幫助公司快速部署這種獨特的分析方法。

14.BIRST

Birst專注於解決數據分析中最棘手的挑戰之一:建立對企業內許多不同來源的數據的信任。 Birst的用戶數據層自動獲取,映射和集成數據源,並為用戶提供統一的數據視圖。

其次,使用Birst的自適應用戶體驗,打破數據發現和儀表板之間的孤島,用戶可以訪問統一數據源,無需編碼或IT干預即可開發分析。

Birst支持分發到多個平台和其他分析工具,如R和Tableau。

15.Microsoft SQL Server Reporting Services

SQL Server Reporting Services(SSRS)是一種商業智能和報告工具,可與Microsoft數據管理堆棧,SQL Server管理服務和SQL Server Integration Services緊密集成。此工具集可實現從數據庫到商業智能環境的平穩過渡。 SSRS特別提供可視化創作環境,基本自助服務分析以及輸出報告和可視化的電子表格版本的能力。

SSRS和Microsoft數據管理堆棧是傳統BI的主力。它們是一個成熟的工具集,可以很好地處理重複報告和用戶輸入的參數。

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文章發自:

15個國外頂級的大數據分析工具-運營有道

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