大数据&云计算|2020年15个顶级数据分析软件( 三 )
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 , 在工作日提供最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 , 这非常适合高级用户 , 而不是未经培训的人员 。
很明显 , Sisense公司致力于建立一个前瞻性的数据分析平台 。 该公司重新构想然后在很大程度上重建了其平台 , 以利用云原生基础设施的优势 。
这些优势包括出色的可扩展性 。 Sisense与容器技术一起大规模驱动云原生应用程序 。 随着数据需求的增长 , 随着云平台变得更快、更灵活 , 该平台肯定会在未来几年保持增长 。
为了提高速度和性能 , Sisense公司的ElastiCube使用了自己的缓存引擎 , 该引擎部署了芯片和内存数据处理 。 Elasticube增强了平台的增强数据准备功能 。 此外 , Sisense公司收购了Periscope Data , 以增强其上层数据处理功能 。
优点:
?对云原生应用程序的强大支持 。
?专有的缓存引擎可提高速度 。
?能够处理各种困难的企业分析工作负载 。
缺点:
?针对高级用户 , 尤其是数据科学家 , 而不是现成的业务查询 。
(7)TIBCO公司
关键见解:具有机器学习增强数据分析功能的可靠平台 , 适用于企业数据科学家或训练有素的员工 。
在一个很少有数据静止的世界中 , 从流分析中获得真正的洞察力可以提供主要的竞争优势 。 这是TIBCO的优势之一 。 该公司的流分析工具提供了运行中的数据挖掘 , 并从中获取趋势知识 。
此外 , TIBCO Spotfire还拥有先进的增强分析功能 , 由机器学习驱动 , 并具有自然语言用户界面 。 这种机器学习功能已经成为数据分析领域的关键必备功能之一 。
为了提供更丰富的产品组合 , Spotfire提供了数据准备工具和数据可视化工具 , 用户可以通过这些工具和可视化工具进一步了解情况 。 所有这些加在一起就形成了一个稳定、健壮的数据分析平台 , 适用于企业或所谓的公民数据科学家 。
优点:
?因其直观的用户界面而广受好评 。
?完善的、功能丰富的数据分析软件平台 。
?包括大型拖放分析功能菜单 , 以加快数据挖掘速度 。
缺点:
?TIBCO的用户并不多 , 因为该供应商的知名度低于某些分析领导者 。
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