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数据也以不同的格式存在，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。大数据分析是一个用于提取有意义的见解的过程，例如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。大数据分析提供了各种优势——它可以用于更好的决策、防止欺诈活动等等。
Talend用于数据集成和管理。Talend 是面向数据驱动型企业的领先开源集成软件提供商。我们的客户可以随时随地以任何速度连接。从地面到云，从批处理到流式传输、数据或应用程序集成，Talend 以大数据规模连接，速度提高 5 倍，成本降低 1/5。 Pentaho解决了阻碍您的组织从所有数据中获取价值的障碍。该平台简化了任何数据的准备和混合，并包含一系列工具，可轻松分析、可视化、探索、报告和预测。Pentaho 开放、可嵌入和可扩展，其架构旨在确保团队中的每个成员——从开发人员到业务用户——都可以轻松地将数据转化为价值 Apache Storm是一个跨平台的分布式流处理和容错实时计算框架。它是免费和开源的。风暴的开发者包括 Backtype 和 Twitter。它是用 Clojure 和Java编写的。 Xplenty以集成和处理数据以在云上进行分析而闻名。它拥有直观的图形界面和具有高度可扩展性和弹性的云平台。此数据分析工具不投资硬件、软件或相关人员来转换原始数据。Xplenty 广泛用于营销、销售、支持和开发人员领域。 Microsoft Azure，原名Windows Azure，是微软处理的公有云计算平台。它提供一系列服务，包括计算、分析、存储和网络。 Zoho Analytics是一个 BI 和数据分析软件平台，可帮助其用户直观地分析数据、创建可视化并更好地深入了解原始数据。 Splice Machine是一个横向扩展的 SQL 循环数据库管理系统 (RDBMS)。它结合了 ACID 事务、内存分析和数据库内机器学习。 Qlik Sense已被公认为最可靠的数据可视化和数据分析工具之一。该工具专注于数据集成、数据素养和数据分析，以充分利用数据。Qlik Sense 受到全球数千家公司的信赖。这个数据分析工具时不时地提出创新的进步。 KNIME是一个免费的开源数据分析工具，它可以完成从清理和收集数据到让每个人都可以访问的所有工作。KNIME 在市场上以部署数据科学工作流程而闻名。此数据分析工具的最佳功能之一是您无需具备先前的编程知识即可获得洞察力。 对于许多不同的人来说， Splunk是一个很好的选择。它可以处理小型、中型和大型企业数据以及公共管理和非营利组织。 Power BI是Microsoft 的另一个强大的业务分析解决方案。Power BI提供三个版本——桌面版、专业版和高级版。桌面版对用户免费；但是，Pro 和 Premium 是定价版本。 Alteryx是公司可以用来发现和分析数据的一种工具。不仅如此——这个数据分析工具通过大规模部署和共享分析来帮助找到更深入的洞察力。使用 Alteryx，可以将用户、工作流、数据资产等集中管理到流程中。 Apache Kafka是一个分布式流媒体平台，用于容错存储。Kafka主要用于构建实时流数据管道和适应数据流的应用程序。它结合了消息传递、存储和流处理，允许存储和分析历史数据和实时数据 IBM Watson是一种人工智能增强型数据科学解决方案，使员工能够利用专有数据的力量，释放其潜力，并以新的方式应用从中获得的见解。它为生命周期管理、数据应用程序、API 和以行业为中心的专业化提供各种可定制的模块. OpenRefine（前身为 Google Refine）是处理杂乱数据的强大工具：清理它，将其从一种格式转换为另一种格式，并使用 Web 服务和外部数据对其进行扩展。OpenRefine 可以帮助您轻松探索大型数据集。 Qubole数据服务是一个独立的、包罗万象的大数据平台，从您的使用中自行管理、学习和优化。这让数据团队可以专注于业务成果，而不是管理平台。 Tableau是一种用于[url=https:///emerging-business-intelligence-tools/]商业智能[/url]和分析的软件解决方案，它提供各种集成产品，帮助世界上最大的组织可视化和理解他们的数据。 SAMOA代表可扩展的高级大规模在线分析。它是一个用于大数据流挖掘和机器学习的开源平台。 SAS Visual Analytics可以轻松分析和分享公司对其数据所需的强大洞察力类型。对于需要简单用户界面并且不介意为便利付费的人来说，这是更好的选择之一。 该软件在创建数据的可视化显示和表示方面非常出色。企业可以使用它们在不同的会议上展示他们的分析，并帮助不同的部门了解它们是如何联系在一起的。 28. SiSense SiSense是一个很好的选择，很多经验丰富的商业智能 (BI) 工具用户都接受它，因为它具有如此多的综合功能。这是满足您几乎所有需求的绝佳选择。 Plotly是可用的最具视觉吸引力的数据分析工具之一。它是一种基于云的数据科学和解释解决方案，允许您以可以与网络上任何地方交互的方式以图形方式修改、合成和分发您的信息。 ThoughtSpot是提供下一代搜索的数据分析工具之一。该工具拥有众多引人注目的功能，尤其是在基于 AI 的推荐系统方面。此外，此功能还具有利用众包的潜力。 Lumify是一个免费的开源工具，用于大数据融合/集成、分析和可视化。 Datawrapper是一个用于数据可视化的开源大数据分析工具。它使用户能够轻松地生成清晰、准确和嵌入的图表。它广泛用于世界各地的新闻编辑室。 HCatalog是一个开源大数据分析工具，允许专家对大规模数据集进行交互式分析。Drill 由 Apache 开发，旨在扩展 10,000 多台服务器，并在几秒钟内处理 PB 级数据和数百万条记录。它支持大量文件系统和数据库，例如 MongoDB、HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage 等。 Elasticsearch是开源的企业搜索引擎，基于 Java 开发并在 Apache 的许可下发布。它的最佳功能之一在于支持具有超快速搜索功能的数据发现应用程序。 Azure Databricks是一个统一的大数据分析平台，通过与 Apache Spark 的集成为企业提供数据管理、机器学习和数据科学。它与大量数据源集成，从各种来源中提取数据，进行转换，然后通过可视化进行分析。除了设置 ETL 流程外，它还使企业能够创建用于预测分析、预测和未来规划的数据模型。 Airflow是一个开源 Python 框架，允许为大数据管道创作、调度和监控复杂的数据源任务。与“配置即代码”的DevOps口号相一致，它允许开发人员编排工作流并以编程方式处理执行依赖关系，例如作业重试和警报。通过使用有向无环图 (DAG)，开发人员可以根据需要使用多步工作流自定义管道流程。他们可以随时运行部分工作流程，即使任务正在实时更新。 Domo是一个基于云的业务管理套件，可加速各种规模企业的数字化转型。它执行微观和宏观层面的分析，为团队提供对其业务指标的深入洞察，并更智能、更快地解决问题。 Apache Drill一种开源大数据分析工具，允许专家对大规模数据集进行交互式分析。Drill 由 Apache 开发，旨在扩展 10,000 多台服务器，并在几秒钟内处理 PB 级数据和数百万条记录。它支持大量文件系统和数据库，例如 MongoDB、HDFS、Amazon S3、Google Cloud Storage 等。 Orange是面向新手和专家的开源数据可视化和数据分析，并提供带有大型工具箱的交互式工作流来创建交互式工作流来分析和可视化数据。Orange 包含不同的可视化，从散点图、条形图、树到树状图、网络和热图。 Weka是一款开源软件，是用于数据挖掘任务的机器学习算法的集合。这些算法既可以直接应用于数据集，也可以从您自己的 JAVA 代码中调用。它也非常适合开发新的机器学习方案，因为它完全用JAVA 编程语言实现，并且支持几个标准的数据挖掘任务。 NodeXL是一个关系和网络的数据可视化和分析软件。NodeXL 提供精确的计算。它是一个免费（不是专业版）和开源的网络分析和可视化软件。它是用于数据分析的最佳统计工具之一，包括高级网络指标、访问社交媒体网络数据导入器和自动化。 Gephi也是一个在 NetBeans 平台上用 Java 编写的开源网络分析和可视化软件包。想想你看到的代表linkedin 或Facebook 连接的巨大友谊地图。Gelphi 通过提供精确的计算更进一步。 Adverity是一个灵活的端到端营销分析平台，使营销人员能够在单一视图中跟踪营销绩效，并毫不费力地实时发现新见解。 Dataddo是一个无编码、基于云的 ETL 平台，将灵活性放在首位 - 具有广泛的连接器以及选择您自己的指标和属性的能力，Dataddo 使创建稳定的数据管道变得简单而快速。 Solver专注于提供世界一流的财务报告、预算和分析，通过按钮访问所有数据源，从而推动公司范围内的盈利能力。Solver 提供 BI360，可用于云和本地部署，专注于四个关键分析领域。 Skytree是一款出色的数据分析工具。它允许用户和数据科学家非常快速地创建极其准确的模型。他们的预测机器学习模型非常直观，使实验和数据操作变得非常容易。 Google Fusion 表格是用于数据分析、大型数据集可视化和映射的出色工具。毫不奇怪，谷歌令人难以置信的地图软件在将该工具推上榜单的过程中发挥了重要作用。以这张地图为例，我制作这张地图是为了查看墨西哥湾的石油生产平台。 Infogram提供超过 35 个交互式图表和 500 多个地图，以帮助您精美地可视化您的数据。创建各种图表，包括柱形图、条形图、饼图或词云。您甚至可以将地图添加到您的信息图或报告中，以真正打动您的听众。 |
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