2019大数据分析软件介绍 博客分类: 商业智能数据分析综合解决方案 大数据分析软件大数据分析数据分析数据可视化
大数据分析是什么?大数据分析软件有哪些?这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天,小编就来针对性地总结一下,什么是大数据分析,以及2019年主流的商业大数据分析软件。
一、大数据分析是什么
从各种各样类型的数据中,快速获得有价值信息的能力,就是大数据技术。
大数据最核心的价值就是在于对于海量数据进行存储和分析。物联网、云计算、移动互联网、车联网、手机、平板电脑、PC以及遍布地球各个角落的各种各样的传感器……我们每天能接触到数据海洋。
大数据分析的特点有以下几点:第一,数据体量巨大。从TB级别,跃升到PB级别。第二,数据类型繁多,包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三,价值密度低。以视频为例,连续不间断监控过程中,可能有用的数据仅仅有一两秒。第四,处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力,从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。
二、 2019年大数据分析软件
1..Apache Hadoop
Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。能够处理 PB 级数据。此外,Hadoop 依赖于社区服务器,因此它的成本比较低,任何人都可以使用。它处理速度非常快,并能够自动保存数据的多个副本。另外,带有用 Java 语言编写的框架,因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写,比如 C++。
2.Storm
Storm是*的开源软件,一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流,用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单,支持许多种编程语言,使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来,其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域:实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC、 ETL等。
3.Pentaho BI
Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品,它是一个以流程为中心的,面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来,方便商务智能应用的开发。它的出现,使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等,能够集成在一起,构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。
4.SPSS
SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势,既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等,又能在计算分析的同时输出图形,极高地提升工作效率。Excel 表格数据、文本格式数据均可以导入,节省了相当大的工作量。但它要求使用者懂统计学,理解一些分析模型;功能性弱于R,在数据可视化方面过于单调,较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS,选取可视化更强的分析工具。。
5.SAS
SAS相对SPSS其实功能更强大, SAS比较难学些,但如果掌握了SAS会更有价值,比如离散选择模型,抽样问题,正交实验设计等还是SAS比较好用,另外,SAS的学习材料比较多,也公开。SPSS用于市场研究较多,SAS银行金融和医学统计较多,有一些难度。
6.Tableau
Tableau是大数据可视化的市场领导者之一,在为大数据操作,深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表,和一些数据分析模型,可以快速的探索式数据分析,可以快速地做出动态交互图。
7.SmartBI
企业级商业智能应用平台,用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表,OLAP,各种业务报表,制作仪表盘,在移动终端上展示,有统一服务平台支持众多的管理维护功能。但是操作体验并不是很好,界面粗糙,
8.FineBI
目前国内大数据分析软件的佼佼者,可以参考IDC出的《2017年中国BI市场跟踪报告》。主打的是超大数据量性能和自助式分析2个特点,最高可以支撑20亿数据的秒级呈现,适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师,可以完全自主的进行探索式分析,软件在易用性和功能上做的都很不错,说实话,国内的BI行业由于起步较晚,能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言,FineIBI最大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队,强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。
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