2020年15个优秀数据分析软件
发布时间：2024-03-31 点击：117
企业采用优秀数据分析软件开展业务可以获得巨大的竞争优势，尤其是当这些数据工具更多地使用增强分析时。
数据分析软件使企业能够分析大量数据，以获得巨大的竞争优势。数据分析软件能够挖掘跟踪从当前销售到历史库存的各种业务活动的数据，并根据数据科学家的建议进行处理。
许多相关技术允许分析软件创建其结果。这些工具主要包括数据仓库工具、etl工具，以及现在更常见的云计算工具。这些工具可提供数据洞察力，其中包括预测分析、商业智能(通常与数据分析可互换使用的术语)以及结构化和非结构化数据。
随着分析工具的发展，它们越来越多地使用人工智能和机器学习技术。机器学习和人工智能技术可以为“增强分析”提供支持，这意味着由于采用这些先进技术，数据查询结果具有更深的深度和更多的细节。
数据查询的结果可以使用精心设计的可视化仪表板显示在数据分析软件中，通常使用一系列颜色编码的图表和图形来说明业务趋势线。这些仪表板可以根据输入参数进行定制。它们也可以随着时间的推移进行调整，以产生更具体、更集中的表现形式。
这些数据的实时可视化现在成为大多数企业的关键导航设备。许多因素推动着数据分析软件市场的增长。总而言之：没有数据分析软件的洞察，当今几乎没有一家企业能够有效竞争。
如何选择优秀的数据分析软件
了解数据分析软件市场发展趋势的人都认为选择数据分析软件解决方案很复杂。这之所以复杂，是因为数据分析软件随着时间的推移变得越来越复杂。企业必须根据其软件和各种复杂的分析工具来衡量，才能很好地适应各种复杂的it数据。
1.增强分析
使用人工智能和机器学习提供所谓的增强分析是业界最热门的话题，大多数供应商都声称提供了某种形式的增强分析工具。但是，对于用户而言，要真正了解人工智能和机器学习工具是很难的。研究这个问题的销售代表需要得到明确的解释，为此更加关注人工智能和机器学习用例。
2.用户类型
使用这个应用程序的企业员工对数据科学有多了解?用户是数据科学家，还是企业的销售代表?企业将采用一些数据分析软件工具的其中一种。
3.与现有数据系统互操作
企业选择与数据仓库和etl工具不兼容的数据分析解决方案往往会适得其反。此外，它是否可与企业的数据库和存储基础设施一起使用?这可能需要试运行。
4.可扩展性
数据分析解决方案很难被取代。因为这是事实，所以选择随时间的推移而增长的解决方案至关重要。也就是说，是否会基于大数据集处理更多的查询?此外在未来的几年里，这家供应商能提供下一代的功能吗?
5. 招募专家
有些解决方案有完整的用户社区，因此招募专家是一项相对简单且成本低廉的任务。其他的解决方案也很先进，但是招募不到经验丰富的专业人士。考虑到招聘数据科学家成本高昂，企业不想让招募工作变得比原来更难。
6.与供应商合作
数十年来，数据分析领域的一些供应商已经家喻户晓。然而鉴于该行业的利润丰厚，最近几年已经出现了一些新进入者。这些新供应商很可能是一个可行的选择，即使他们的解决方案没有良好的记录。他们愿意在培训和价格方面与企业合作吗?这或许比传统的供应商更重要。
优秀数据分析软件供应商
(1)tableau公司
关键见解：即使在市场领导者中，tableau公司也是数据分析软件市场上的优秀供应商。该公司于2019年被salesforce公司收购。
由于其数据可视化的深度和质量，tableau公司建立了庞大而热情的用户基础。该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名，允许用户将它们组合在一起，然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘。
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可以称得上市场上很受欢迎的分析程序。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：
优秀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是优秀选择。
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。
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
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数据分析软件使企业能够分析大量数据，以获得巨大的竞争优势。数据分析软件能够挖掘跟踪从当前销售到历史库存的各种业务活动的数据，并根据数据科学家的建议进行处理。
许多相关技术允许分析软件创建其结果。这些工具主要包括数据仓库工具、etl工具，以及现在更常见的云计算工具。这些工具可提供数据洞察力，其中包括预测分析、商业智能(通常与数据分析可互换使用的术语)以及结构化和非结构化数据。
随着分析工具的发展，它们越来越多地使用人工智能和机器学习技术。机器学习和人工智能技术可以为“增强分析”提供支持，这意味着由于采用这些先进技术，数据查询结果具有更深的深度和更多的细节。
数据查询的结果可以使用精心设计的可视化仪表板显示在数据分析软件中，通常使用一系列颜色编码的图表和图形来说明业务趋势线。这些仪表板可以根据输入参数进行定制。它们也可以随着时间的推移进行调整，以产生更具体、更集中的表现形式。
这些数据的实时可视化现在成为大多数企业的关键导航设备。许多因素推动着数据分析软件市场的增长。总而言之：没有数据分析软件的洞察，当今几乎没有一家企业能够有效竞争。
如何选择优秀的数据分析软件
了解数据分析软件市场发展趋势的人都认为选择数据分析软件解决方案很复杂。这之所以复杂，是因为数据分析软件随着时间的推移变得越来越复杂。企业必须根据其软件和各种复杂的分析工具来衡量，才能很好地适应各种复杂的it数据。
1.增强分析
使用人工智能和机器学习提供所谓的增强分析是业界最热门的话题，大多数供应商都声称提供了某种形式的增强分析工具。但是，对于用户而言，要真正了解人工智能和机器学习工具是很难的。研究这个问题的销售代表需要得到明确的解释，为此更加关注人工智能和机器学习用例。
2.用户类型
使用这个应用程序的企业员工对数据科学有多了解?用户是数据科学家，还是企业的销售代表?企业将采用一些数据分析软件工具的其中一种。
3.与现有数据系统互操作
企业选择与数据仓库和etl工具不兼容的数据分析解决方案往往会适得其反。此外，它是否可与企业的数据库和存储基础设施一起使用?这可能需要试运行。
4.可扩展性
数据分析解决方案很难被取代。因为这是事实，所以选择随时间的推移而增长的解决方案至关重要。也就是说，是否会基于大数据集处理更多的查询?此外在未来的几年里，这家供应商能提供下一代的功能吗?
5. 招募专家
有些解决方案有完整的用户社区，因此招募专家是一项相对简单且成本低廉的任务。其他的解决方案也很先进，但是招募不到经验丰富的专业人士。考虑到招聘数据科学家成本高昂，企业不想让招募工作变得比原来更难。
6.与供应商合作
数十年来，数据分析领域的一些供应商已经家喻户晓。然而鉴于该行业的利润丰厚，最近几年已经出现了一些新进入者。这些新供应商很可能是一个可行的选择，即使他们的解决方案没有良好的记录。他们愿意在培训和价格方面与企业合作吗?这或许比传统的供应商更重要。
优秀数据分析软件供应商
(1)tableau公司
关键见解：即使在市场领导者中，tableau公司也是数据分析软件市场上的优秀供应商。该公司于2019年被salesforce公司收购。
由于其数据可视化的深度和质量，tableau公司建立了庞大而热情的用户基础。该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名，允许用户将它们组合在一起，然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘。
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可以称得上市场上很受欢迎的分析程序。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：
优秀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是优秀选择。
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。
优点：
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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
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