大數(shù)據(jù)時代的到來，可以說各行各業(yè)的發(fā)展都離不開大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析工具讓企業(yè)能夠從數(shù)據(jù)倉庫獲得更直觀的信息，大數(shù)據(jù)也是企業(yè)的競爭優(yōu)勢之一。現(xiàn)在為了滿足各種需求，大數(shù)據(jù)分析工具可謂是速遍地開花。在大數(shù)據(jù)這一概念和業(yè)務戰(zhàn)略出現(xiàn)以來的這段時間，大數(shù)據(jù)分析工具不斷呈現(xiàn)，他們的作用各異，有為企業(yè)節(jié)省時間和金錢的，有能夠挖掘業(yè)務提高洞察力讓企業(yè)更快創(chuàng)收的等等。面對如此多的大數(shù)據(jù)分析工具我們應該如何選擇才能讓企業(yè)數(shù)據(jù)得到合理和有效的利用呢？

其中許多工具一開始就像最初的大數(shù)據(jù)軟件框架Hadoop那樣是開源項目，但后來商業(yè)公司迅速涌現(xiàn)，為開源產(chǎn)品提供新工具或商業(yè)支持和開發(fā)。從中進行遴選可能很困難，尤其是許多大數(shù)據(jù)工具用途單一，而你可以用大數(shù)據(jù)處理許多不同的任務，所以你的分析工具箱會塞得滿滿當當。本文我們列出了市面上主要的大數(shù)據(jù)分析工具市面上主要的大數(shù)據(jù)分析工具。

一、大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)存儲和管理，大數(shù)據(jù)完全始于數(shù)據(jù)存儲，也就是說始于大數(shù)據(jù)框架Hadoop。它是Apache基金會運行的一種開源軟件框架，用于在大眾化計算機集群上分布式存儲非常大的數(shù)據(jù)集。很顯然，由于大數(shù)據(jù)需要大量的信息，存儲至關重要。但除了存儲外，還需要某種方式將所有這些數(shù)據(jù)匯集成某種格式化/治理結構，從而獲得洞察力。因此，大數(shù)據(jù)存儲和管理是真正的基礎――離開了它，分析平臺一無是處。在一些情況下，這些解決方案還包括員工培訓。

這個領域的大玩家包括：

1、Cloudera

實際上是增加了一些額外服務的Hadoop，你會需要它，因為大數(shù)據(jù)不容易搞。Cloudera的服務團隊不僅可以幫助你構建大數(shù)據(jù)集群，還可以幫助培訓你的員工，更好地訪問數(shù)據(jù)。

2、MongoDB

MongoDB是最受歡迎的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫，因為它適用于管理經(jīng)常變化的數(shù)據(jù)：非結構化數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)常常是非結構化數(shù)據(jù)。

3、Talend

作為一家提供廣泛解決方案的公司，Talend的產(chǎn)品圍繞其集成平臺而建，該平臺集大數(shù)據(jù)、云、應用程序、實時數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)準備和主數(shù)據(jù)管理于一體。

二、大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)清理

當下，數(shù)據(jù)可能來自任何地方：移動、物聯(lián)網(wǎng)和社交媒體，數(shù)據(jù)清理顯得更為必要。并非所有這些數(shù)據(jù)都可以輕松“清理”以獲得洞察力，因此優(yōu)秀的數(shù)據(jù)清理工具極其重要。實際上，在未來幾年，預計經(jīng)過有效清理的數(shù)據(jù)會是可接受的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)與真正出色的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的競爭優(yōu)勢。

在你真正處理數(shù)據(jù)以獲取洞察力之前，需要清理和轉換數(shù)據(jù)，轉換成可遠程搜索的內容。大數(shù)據(jù)集往往是非結構化、無組織的，因此需要某種清理或轉換。

1、OpenRefine

OpenRefine是一款易于使用的開源工具，通過刪除重復項、空白字段及??其他錯誤來清理凌亂的數(shù)據(jù)。它是開源的，但有一個相當大的社區(qū)可提供幫助。

2、DataCleaner

與OpenRefine一樣，DataCleaner可將半結構化數(shù)據(jù)集轉換成數(shù)據(jù)可視化工具可以讀取的干凈可讀的數(shù)據(jù)集。該公司還提供數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)管理服務。

3、微軟Excel

說真的，Excel有其用途。你可以從各種數(shù)據(jù)源導入數(shù)據(jù)。Excel在手動數(shù)據(jù)輸入和復制/粘貼操作方面特別有用。它能消除重復項，查找和替換內容，檢查拼寫，還有用于轉換數(shù)據(jù)的許多公式。但Excel很快陷入困境，不適合龐大數(shù)據(jù)集。

三、大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)挖掘

一旦數(shù)據(jù)經(jīng)過清理和準備，你可以通過數(shù)據(jù)挖掘開始搜索數(shù)據(jù)了。這時你執(zhí)行這個實際的過程：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、做出決定和進行預測。數(shù)據(jù)挖掘是大數(shù)據(jù)流程的真正核心。數(shù)據(jù)挖掘解決方案通常底層很復雜，但竭力提供一種外觀漂亮、對用戶友好的用戶界面，說起來容易做起來難。數(shù)據(jù)挖掘工具面臨的另一個挑戰(zhàn)是：它們確實需要人來編制查詢，所以數(shù)據(jù)挖掘工具的好壞取決于使用它的專業(yè)人員。

1、RapidMiner

RapidMiner是一款易于使用的預測分析工具，有著對用戶友好的可視化界面，這意味著你沒必要編寫代碼即可運行分析產(chǎn)品。

2、IBM SPSS Modeler

IBM SPSS Modeler是一款包括五個數(shù)據(jù)挖掘產(chǎn)品的套件，面向企業(yè)級高級分析。另外IBM的服務和咨詢首屈一指。

3、Teradata

Teradata為數(shù)據(jù)倉庫、大數(shù)據(jù)和分析以及營銷等應用提供端到端解決方案。這一切意味著貴公司可以真正成為數(shù)據(jù)驅動的公司，另外還有商業(yè)服務、咨詢、培訓和支持。

四、大數(shù)據(jù)工具：數(shù)據(jù)可視化

數(shù)據(jù)可視化是指以一種可讀、實用的格式顯示你的數(shù)據(jù)。你可以查看圖表圖形以及直觀顯示數(shù)據(jù)的其他圖像。數(shù)據(jù)可視化既是一門科學，又是一門藝術。隨著大數(shù)據(jù)從有大批數(shù)據(jù)科學家支持的高管轉移到整個公司上下，眾多員工可以使用可視化工具極為重要。銷售代表、IT支持和中層管理，這些團隊個個都需要能夠理解數(shù)據(jù)，因此重點放在易用性上。然而，易于閱讀的可視化有時與來自深度特征集的數(shù)據(jù)讀出相沖突，這帶來了數(shù)據(jù)可視化工具面臨的主要挑戰(zhàn)之一。

1、Tableau

Tableau是該領域的領導者，其數(shù)據(jù)可視化工具專注于商業(yè)智能，無需懂得編程，即可創(chuàng)建各種地圖、圖表、圖形及更多可視化元素。它共有五款產(chǎn)品，一款名為Tableau Public的免費版供潛在客戶試用。

2、Silk

Silk是Tableau的簡單版，讓你可以通過地圖和圖表將數(shù)據(jù)可視化，無需任何編程。你在首次加載Silk時，它甚至會試著將數(shù)據(jù)可視化。它還讓用戶很容易在網(wǎng)上發(fā)布結果。

3、Chartio

Chartio使用自己的可視化查詢語言，只要點擊幾下鼠標即可創(chuàng)建功能強大的儀表板，無需懂得SQL或其他建模語言。它有別于其他工具的地方主要在于，你可以直接連接到數(shù)據(jù)庫，因此不需要數(shù)據(jù)倉庫。

4、BM Watson Analytics

IBM Watson Analytics結合了機器學習和人工智能，有助于提供智能數(shù)據(jù)科學助手，為業(yè)務分析員和數(shù)據(jù)科學家等擁有眾多數(shù)據(jù)科學技能的用戶扮演了向導。

以上我們介紹了大數(shù)據(jù)分析工具，想必您已經(jīng)有所了解，企業(yè)面對如此龐大而復雜的，他們有時候還需要專門設計的硬件和軟件工具進行處理，如果您想了解更多相關內容，請您及時關注中培偉業(yè)。