clc1 -
今天就我们用过的几款大数据分析工具简单总结一下，与大家分享。
1、Tableau
这个号称敏捷BI的扛把子，魔力象限常年位于领导者象限，界面清爽、功能确实很强大，实至名归。将数据拖入相关区域，自动出图，图形展示丰富，交互性较好。图形自定义功能强大，各种图形参数配置、自定义设置可以灵活设置，具备较强的数据处理和计算能力，可视化分析、交互式分析体验良好。确实是一款功能强大、全面的数据可视化分析工具。新版本也集成了很多高级分析功能，分析更强大。但是基于图表、仪表板、故事报告的逻辑，完成一个复杂的业务汇报，大量的图表、仪表板组合很费事。给领导汇报的PPT需要先一个个截图，然后再放到PPT里面。作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
2、PowerBI
PowerBI是盖茨大佬推出的工具，我们也兴奋的开始试用，确实完全不同于Tableau的操作逻辑，更符合我们普通数据分析小白的需求，操作和Excel、PPT类似，功能模块划分清晰，上手真的超级快，图形丰富度和灵活性也是很不错。但是说实话，毕竟刚推出，系统BUG很多，可视化分析的功能也比较简单。虽然有很多复杂的数据处理功能，但是那是需要有对Excel函数深入理解应用的基础的，所以要支持复杂的业务分析还需要一定基础。不过版本更新倒是很快，可以等等新版本。
3、Qlik
和Tableau齐名的数据可视化分析工具，QlikView在业界也享有很高的声誉。不过Qlik Seanse产品系列才在大陆市场有比较大的推广和应用。真的是一股清流，界面简洁、流程清晰、操作简单，交互性较好，真的是一款简单易用的BI工具。但是不支持深度的数据分析，图形计算和深度计算功能缺失，不能满足复杂的业务分析需求。
最后将视线聚焦国内，目前搜索排名和市场宣传比较好的也很多，永洪BI、帆软BI、BDP等。不过经过个人感觉整体宣传大于实际。
4、永洪BI
永洪BI功能方面应该是相对比较完善的，也是拖拽出图，有点类似Tableau的逻辑，不过功能与Tableau相比还是差的不是一点半点，但是操作难度居然比Tableau还难。预定义的分析功能比较丰富，图表功能和灵活性较大，但是操作的友好性不足。宣传拥有高级分析的数据挖掘功能，后来发现就集成了开源的几个算法，功能非常简单。而操作过程中大量的弹出框、难以理解含义的配置项，真的让人很晕。一个简单的堆积柱图，就研究了好久，看帮助、看视频才搞定。哎，只感叹功能藏得太深，不想给人用啊。
5、帆软BI
再说号称FBI的帆软BI，帆软报表很多国人都很熟悉，功能确实很不错，但是BI工具就真的一般般了。只能简单出图，配合报表工具使用，能让页面更好看，但是比起其他的可视化分析、BI工具，功能还是比较简单，分析的能力不足，功能还是比较简单。帆软名气确实很大，号称行业第一，但是主要在报表层面，而数据可视化分析方面就比较欠缺了。
6、Tempo
另一款工具，全名叫“Tempo大数据分析平台”，宣传比较少，2017年Gartner报告发布后无意中看到的。是一款BS的工具，申请试用也是费尽了波折啊，永洪是不想让人用，他直接不想卖的节奏。
第一次试用也是一脸懵逼，不知道该点那！不过抱着破罐子破摔的心态稍微点了几下之后，操作居然越来越流畅。也是拖拽式操作，数据可视化效果比较丰富，支持很多便捷计算，能满足常用的业务分析。最最惊喜的是它还支持可视化报告导出PPT，彻底解决了分析结果输出的问题。深入了解后，才发现他们的核心居然是“数据挖掘”，算法十分丰富，也是拖拽式操作，我一个文科的分析小白，居然跟着指导和说明做出了一个数据预测的挖掘流，简直不要太惊喜。掌握了Tempo的基本操作逻辑后，居然发现他的易用性真的很不错，功能完整性和丰富性也很好。
余辉 -
可以在百度搜下“数据分析软件”，就有一些比较适合的数据分析工具了。
Chen -
大数据分析会用到很多种工具，比如数仓工具、数据采集工具、数据建模工具、数据可视化工具、BI工具等等。现在亿信华辰的一站式数据分析平台，一个平台包含所有工具功能。亿信ABI融合了数据源适配、ETL数据处理、数据建模、数据分析、数据填报、工作流、门户、移动应用等核心功能粉。
以心消业 -
大数据是互联网发展的方向，大数据人才是未来的高薪贵族。随着大数据人才的供不应求，大数据人才的薪资待遇也在不断提升。大数据时代，中国IT环境也将面临重新洗牌，不仅仅是企业，更是程序员们转型可遇而不可求的机遇。综合以下是10家专门从事大数据构建或相关业务的企业所提供的应用程序，有需要的可以直接收藏了！
1. Domo
Omniture公司前首席执行官Josh James于2010年创立了Domo公司，为企业提供了一种方法，可以从不同来源、不同的孤岛中查看数据。它自动从电子表格、社交媒体、内部存储、数据库，基于云的应用程序，以及数据仓库中提取数据，并在可定制仪表板上显示信息。它以其易用性以及几乎任何人都可以建立和使用它而闻名，而不仅仅是数据科学家采用。它配备了许多预加载的图表和数据源设计，可以快速移动。
2. Teradata Database
从Teradata Database 15开始，该公司增加了Teradata统一数据架构等新的大数据功能，使企业能够跨多个系统访问和处理分析查询，其中包括从Hadoop导入和导出双向数据。它还添加了地理空间数据的3D显示和处理，以及增强的工作负载管理和系统可用性。支持AWS和Azure的基于云计算的版本称为Teradata Everywhere，它在基于公共云的数据和本地部署的数据之间提供了大规模的并行处理分析。
3. Hitachi Vantara
Hitachi Vantara的大数据产品是建立一些流行的开源工具基础上。Hitachi Vantara成立于2017年，是日立数据系统公司的存储和数据中心基础设施业务部门，是由Hitachi Insight集团物联网业务和日立Pentaho大数据业务组合成的一家合资公司。 Pentaho基于Apache Spark内存计算框架和Apache Kafka消息系统。Pentaho 8.0还增加了对Apache Knox Gateway的支持，以对用户进行身份验证，并强制访问大数据存储库的访问规则。它还增加了对依靠Docker容器构建分析应用程序的支持。
4. TIBCO公司的Statistica
TIBCO公司的Statistica是针对各种规模企业的预测分析软件，使用Hadoop技术对结构化和非结构化数据执行数据挖掘，解决物联网数据，能够在全球任何地方的设备和网关上部署分析，并支持数据库内分析来自Apache Hive、MySQL、Oracle、Teradata等平台的功能。它使用模板来设计完整的分析，因此只有较少的技术用户可以进行自己的分析，并且可以将模型从电脑导出到其他设备。
5. Panoply
Panoply公司依靠使用人工智能来销售所谓的智能云数据仓库，以消除转换、集成和管理数据所需的开发和编码。该公司声称，其智能云数据仓库实质上提供了数据管理即服务，能够在无需任何干预的情况下消费和处理高达1PB的数据。其机器学习算法可以检查来自任何数据源的数据，并对该数据执行查询和可视化。
6. IBM Watson Analytics
Watson Analytics是IBM公司的基于云计算的分析服务。当用户将数据上传到Watson时，它会根据数据分析向用户提供可帮助回答的问题，并立即提供关键数据可视化。它还可以进行简单分析、预测分析、智能数据发现，并提供各种自助服务仪表板。IBM公司还有另一种分析产品SPSS，可用于从数据中发现模式，并查找数据点之间的关联。
7. SAS Visual Analytics
Statistical Analysis System (SAS)创建于1976年，比大数据的创建还要早，就是为了处理大量数据。它可以从各种来源中挖掘、更改、管理和检索数据，并对所述数据执行统计分析，然后将其呈现在一系列方法中，如统计数据、图表等，或将数据写入其他文件。它支持所有类型的数据预测和分析要点，并附带预测工具来分析和预测流程。
8. Sisense商业智能软件
Sisense公司声称其提供了唯一的商业智能软件，使用户可以依靠从商品服务器硬件上的多个源进行来准备、分析和可视化复杂数据。Sisense的片上高性能数据引擎可以在一秒钟内完成对TB级数据的查询，并且为不同行业提供了一批模板。
9. Talend的大数据工作室
Talend一直专注于为Hadoop生成干净的原生代码，无需手动编写所有代码。它为各种大数据存储库提供接口，如Cloudera，MapR，Hortonworks和Amazon EMR。它近期添加了一个数据准备应用程序，可以让客户创建一个通用字典，并使用机器学习，自动执行数据清理过程，以便在更短的时间内为数据处理准备好数据。
10. Cloudera
Apache Hadoop公司是很受欢迎的提供商和支持者，它与戴尔、英特尔、甲骨文、SAS、德勤和凯捷等公司都有合作关系。它由五个主要应用程序组成：核心数据管理平台Cloudera Essentials，数据管理平台Cloudera Enterprise Data Hub，用于商业智能和基于SQL的分析的Cloudera Analytic DB; 高度可扩展的NoSQL数据库Cloudera Operational DB，以及Cloudera Data Science and Engineering，在Core Essentials平台上运行的数据处理、数据科学和机器学习。