2022年顶级数据分析工具和软件

怀家会
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数据分析工具和软件提供对广泛业务事件的深入洞察。哪些数据分析和大数据得到有效使用,它们可以推动更快、更好的决策。这提供了显着的竞争优势并促进了数字化转型。

显然,使用数据分析软件进行数据挖掘是业务成功的核心。当然,使用最佳的数据挖掘技术会产生很大的不同。然而,大数据的数量、种类和速度不断增长,这使得这项任务比以往任何时候都更具挑战性。一些公司聘请数据分析师和商业智能专业人员;其他有一个数据科学家团队帮助他们解码各种数据源。总之,拥有正确的数据分析软件工具是解决方案的一部分;拥有熟练的大数据专家同样重要。

与大多数软件一样,选择正确的数据分析平台至关重要。确保数据分析软件与其他数据源连接并交互至关重要。这对于监控您的边缘计算部署和云提供商至关重要。同样,监控整个企业和供应链的动态数据也越来越重要。

数据分析软件的特点和优势是什么?

一流的大数据分析解决方案提供了许多特性和功能,可用于理解各个级别的数据。这些包括实时可视化、机器学习和人工智能功能,在某些情况下,还包括数字双胞胎。它们是数据科学家、数据分析师和其他商业智能专业人员使用的强大工具。随着组织寻求构建更广泛和更复杂的数据框架,了解数据解决方案所提供的确切内容至关重要。

如何选择数据分析工具

顶级数据分析工具和软件

IBM

微软

微策略

Qlik

树液

SAS

第六感

图片

思想点

泰伯克

其他市场领导者:数据分析工具

供应商比较图表:顶级数据分析软件

您如何选择数据分析软件?

选择一个数据分析平台不是胆小的人的工作。有许多因素、特性和框架需要考虑。以下三个关键步骤将指导您做出正确的决定:

分析您的需求——着眼于您的特定员工。该过程首先评估您的组织的数据需求是什么以及它有什么目标。看看谁将使用数据很重要——例如,业务线用户与数据科学家;您预计该平台的使用范围有多广?对于数据分析师团队来说,它是否需要足够强大?此外,了解构建模型和洞察需要哪些数据源,以及需要哪些类型的分析:数据可视化、统计分析、预测分析或其他专业需求。

审查供应商——考虑可扩展性。了解大数据分析解决方案能否有效管理数据并始终如一地交付预期结果至关重要。还有可扩展性的问题。随着供应链和业务合作伙伴关系的扩大,数据分析工具和商业智能应用程序必须具备从新来源获取数据、有效处理这些数据并产生可操作信息和结果的能力。您需要数据仓库吗?数据仓库有助于组织、准备和数据挖掘您的数据源——它是高级商业智能解决方案不可或缺的一部分。

选择一个解决方案——理解转换是困难的。更换平台既昂贵又异常复杂。因此,重要的是在第一次尝试时将您的组织的需求与正确的解决方案提供商相匹配;值得提前做更多的功课。选择供应商的关键因素包括速度、性能、用户界面 (UI) 和可用性 (UX)、灵活性、可扩展性、安全性、供应商的路线图以及供应商对支持的承诺。请特别注意供应商的服务水平协议(SLA)。最后,前期价格在总拥有成本 (TCO) 中并不那么重要。

顶级数据分析工具和软件

以下是 10 家顶级大数据分析软件提供商:

IBM

IBM 徽标

关键见解:蓝色巨人提供广泛的数据分析解决方案和工具。但是,Cognos Analytics with Watson 在通过数据可视化提供洞察力方面处于领先地位。它利用 Watson AI 和机器学习引擎来混合数据并提供广泛而深入的见解。该平台提供自然语言处理和上下文预测,包括预测分析。它还包括与社交媒体平台的集成。

优点

强大的临时报告工具。

通过 Watson 平台实现高级 AI。

适用于业务线用户以及数据科学家。

强大的合规性和安全性功能,包括单点登录和对象级安全性。

提供本地和云选项。

缺点

更适合现有的 IBM 客户;该平台可能难以与外部数据工具集成。

分析仪表板和报告功能面向专业用户。

占用大量资源的大占地面积。

微软

微软徽标

关键见解: Power BI 是针对Azure 云优化的分析软件平台。它通过高度可扩展的自助服务模型提供丰富的数据可视化。该平台通过将 Power BI 与其他 Microsoft Power Platform 产品以及 Microsoft 365、Dynamics 365、Azure 和数百个其他应用程序连接起来,支持端到端业务解决方案。它被 Gartner 和 Forrester 评为领导者。

优点

AI 和 ML 的顶级性能平台。

强大的数据摄取引擎和数据管理功能。

卓越的数据可视化。

庞大的用户群转化为频繁的更新和强大的社区支持。

缺点

难以与非 Microsoft 工具和应用程序一起使用。

可以有一个陡峭的学习曲线。

不适合某些移动平台和设备。

高级层很贵。

微策略

MicroStrategy 徽标

关键见解:供应商将其 BI 和分析平台作为一种嵌入“无处不在的智能”的方式。它连接了 200 多个数据源(包括 Snowflake 等顶级平台),以实现 PC 和 Mac 的实时可视化。它支持基于位置的分析,并提供可用于复杂深入分析的自助仪表板。

优点

强大的引擎通过一组强大的 API 与大多数主要数据平台集成。

对移动设备的强大支持。

该平台内置了可靠的安全功能。

适用于金融、医疗保健、零售、科技和政府等垂直行业的专业模板和工具。

缺点

界面可能具有挑战性。

非结构化数据可能难以集成。

用户群没有其他供应商那么大。

Qlik

Qlik 徽标

关键见解:作为 BI 和数据分析领域的长期供应商,Qlik 提供价格适中的解决方案 Qlik Sense,可在本地或云中提供强大的功能。它将现有数据库和数据源联系在一起,并提供可跨不同组、部门和职能使用的自助可视化和报告。该平台结合了人工智能和机器学习来提供主动智能。

优点

该平台提供了强大的仪表板和易于使用的工具。

高度可扩展和灵活的分析功能。

能够处理大量数据。

支持多云基础架构;包括强大的治理功能。

与众多其他数据工具集成,包括 Tableau 和 Power BI。

缺点

可能需要自定义和第三方扩展。

缺乏一些关键的报告和导出功能。

较低的供应商形象和较小的用户群意味着基于社区的支持较少。

树液

SAP 徽标

关键见解: SAP 在企业应用领域的存在使其成为已经在供应商平台上的组织的不错选择。SAP Analytics Cloud 提供具有高级预测分析和规划功能的简化解决方案。它提供强大的自助可视化和模拟工具、实时洞察力以及与众多外部数据源的集成。

优点

提供云原生平台。

强大的仪表板可提供对数据的广泛而深入的洞察。

支持多种类型的分析,包括可视化、预测分析、增强分析和统计分析。

提供强大的 AI 和 ML 功能。

缺点

可能很复杂且难以设置。

没有本地解决方案。

昂贵,特别是对于中小型组织。

对在台式机和移动设备上运行的外部应用程序的支持有限。

SAS

SAS 数据分析软件徽标

关键见解:作为数据分析软件领域的先驱,SAS 提供了一个复杂的数据分析框架。这包括满足不同要求的众多应用程序。其可视化分析解决方案是最先进的解决方案之一,提供复杂的仪表板、低代码框架和 AI/ML。它连接到众多数据源,执行交互式数据发现并适应增强分析、支持聊天的分析、位置分析等等。

优点

快速高效的数据处理,包括强大的 AI 和 ML 能力。

用于构建移动应用程序的灵活低代码环境。

强大的安全、管理和治理功能。

拖放界面易于使用。

灵活且高度可扩展。

庞大的用户群。

缺点

潜在的昂贵且难以学习。

一些用户希望扩展定制能力。

安装和初始设置可能很困难。

第六感

六个标志

关键见解:供应商的数据分析能力是最复杂的,该解决方案主要是为数据科学家、分析师和高级业务用户设计的。自助式云平台连接云和本地数据,并包含 AI 和 ML 等高级功能。它结合了低代码和无代码工具,并支持多种类型的输出,包括预测分析和可视化。

优点

强大的 API 和强大的数据发现能力。

具有拖放功能的快速性能和直观界面。

高度可定制。

高度评价的客户支持。

缺点

更适合高级用户。可能难以设置、学习和使用。

昂贵的

图片

画面徽标

关键见解:广受欢迎的数据分析解决方案现已成为 Salesforce 的一部分,可实时提供出色且高度交互的可视化仪表板。它连接到广泛的数据源,巧妙地处理发现和数据摄取,并利用 AI 和 ML 提供易于使用的解决方案,该解决方案非常适合业务线用户,但对于数据科学家来说足够复杂。毫不奇怪,尽管该解决方案适用于各行各业的不同任务,但人们非常关注 CRM。

优点

强大且高度灵活的框架可生成出色的仪表板和可视化。

非常直观的用户界面。

庞大的用户群转化为强大的社区支持。

与 Salesforce CRM 的出色集成。

缺点

昂贵,特别是对于较小的组织。

一些用户对客户服务和支持的投诉。

缺乏与 AWS S3 的直接集成。

思想点

思想点徽标

关键见解:供应商专注于一种称为“搜索和人工智能驱动分析”的方法。基于云的解决方案提供了一个吸引人的数据前端。它提供了强大的工具,用于通过 API 和 AI/ML 发现、摄取、连接和管理数据。ThoughtSpot 使用低代码开发人员友好的平台将搜索和洞察驱动的操作嵌入到应用程序中。它支持非技术用户并提供单一的事实来源,具有强大的安全性和治理能力。

优点

支持多种数据类型,提供多种灵活的报表模板。

强大的类似 Google 的搜索引擎和随附的 AI/ML 支持复杂的自然语言查询和问题。

提供丰富而灵活的可视化。

非技术用户的理想选择。

缺点

性能可能会滞后于非常大的数据集。

一些用户抱怨缺乏教程和客户支持。

缺乏一些多租户/多云功能和支持。

泰伯克

TibcoSpotfire 徽标

关键见解: Tibco 在 BI 和分析领域享有盛誉。Spotfire 通过 NLQ 驱动的搜索、人工智能驱动的推荐和直接操作提供实时数据可视化。它支持本地和云框架,具有强大且高度可扩展的分析引擎。结果是身临其境的仪表板、预测分析、地理位置分析和流分析。Spotfire Mods 允许组织构建自定义分析应用程序。

优点

包括 60 多个内置连接器,并通过客户 API 支持几乎所有数据类型。

强大的 AI 引擎动态生成推荐的可视化。

可以很好地处理非常大的数据集。

通过 python 和 R 提供紧密的编码集成。

缺点

用户界面不是特别直观,并且有时缺少拖放功能。

定制可能很困难。

用户社区比竞争对手小。

数据分析工具:其他市场领导者

Google 提供了一个免费的数据可视化工具,可与 JavaScript 一起使用以生成演示文稿和报告。

开放文本

OpenText 提供了多种工具,用于在包括金融、汽车、医疗保健和能源在内的各种垂直行业中生成数据洞察。

出现

该供应商旨在从会议室到车间提供有意义的数据洞察。它专注于预先构建的行业和特定于角色的内容和指标。

一个房子

“BI for All”框架是 Domo 解决方案的核心。它支持强大的数据集成、BI 和分析、智能应用程序和嵌入式分析。

佐霍

自助服务工具通过直观的仪表板提供强大的可视化。强大的连接器将多种数据类型和格式汇集在一起​​。

很多

该平台在高度可扩展的平台内处理 ETL 和反向 ETL 功能。它提供了强大的合规性和安全功能。

免费的开源数据分析解决方案提供数据集成、建模和可视化功能。

中心点

CRM 数据平台专注于营销和客户洞察。它具有吸引人的界面和强大的分析工具。

快速矿工

高级分析平台利用机器学习和人工智能来生成各种数据洞察力,包括预测分析。

黄鳍金枪鱼

该供应商专注于吸引人的仪表板以促进数字故事讲述。该解决方案包含强大的自然语言功能。

数据分析软件工具:供应商比较图

数据分析工具

优点

缺点

IBM Cognos 分析

适用于 IBM 客户的高级可视化工具

面向 IBM 环境

Microsoft Power BI

与 Microsoft 产品相关的广泛功能,包括 Azure

不适合与非 Microsoft 应用程序和产品一起使用

MicroStrategy 平台

连接数据的绝佳选择

昂贵,界面可能具有挑战性

Qlik 感觉

强大的多功能平台,具有强大的 AI 和 ML

缺乏其他领先解决方案中的一些高级功能

SAP 分析云

面向 SAP 用户的强大 BI 和分析功能

昂贵的

SAS 可视化分析

复杂的 BI 和分析,具有出色的 AI 和 ML

对于非技术用户来说可能具有挑战性

思感平台

具有强大 API 和顶级性能的高级特性和功能

昂贵的。更适合高级用户

图片

出色的 UI 和 UX,与 Salesforce/CRM 深度集成

可能很贵

思想点

高级人工智能和自然语言搜索提供强大的分析能力

性能可能会滞后于非常大的数据集

TIBCO Spotfire

高度灵活的平台,非常适合数据科学家和高级用户

界面可能具有挑战性,特别是对于非技术用户

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