2020年15個(gè)優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析軟件

企業(yè)采用優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析軟件開展業(yè)務(wù)可以獲得巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，尤其是當(dāng)這些數(shù)據(jù)工具更多地使用增強(qiáng)分析時(shí)。

數(shù)據(jù)分析軟件使企業(yè)能夠分析大量數(shù)據(jù)，以獲得巨大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。數(shù)據(jù)分析軟件能夠挖掘跟蹤從當(dāng)前銷售到歷史庫(kù)存的各種業(yè)務(wù)活動(dòng)的數(shù)據(jù)，并根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家的建議進(jìn)行處理。

許多相關(guān)技術(shù)允許分析軟件創(chuàng)建其結(jié)果。這些工具主要包括數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)工具、ETL工具，以及現(xiàn)在更常見的云計(jì)算工具。這些工具可提供數(shù)據(jù)洞察力，其中包括預(yù)測(cè)分析、商業(yè)智能(通常與數(shù)據(jù)分析可互換使用的術(shù)語(yǔ))以及結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

隨著分析工具的發(fā)展，它們?cè)絹?lái)越多地使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)可以為“增強(qiáng)分析”提供支持，這意味著由于采用這些先進(jìn)技術(shù)，數(shù)據(jù)查詢結(jié)果具有更深的深度和更多的細(xì)節(jié)。

數(shù)據(jù)查詢的結(jié)果可以使用精心設(shè)計(jì)的可視化儀表板顯示在數(shù)據(jù)分析軟件中，通常使用一系列顏色編碼的圖表和圖形來(lái)說明業(yè)務(wù)趨勢(shì)線。這些儀表板可以根據(jù)輸入?yún)?shù)進(jìn)行定制。它們也可以隨著時(shí)間的推移進(jìn)行調(diào)整，以產(chǎn)生更具體、更集中的表現(xiàn)形式。

這些數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)可視化現(xiàn)在成為大多數(shù)企業(yè)的關(guān)鍵導(dǎo)航設(shè)備。許多因素推動(dòng)著數(shù)據(jù)分析軟件市場(chǎng)的增長(zhǎng)?？偠灾簺]有數(shù)據(jù)分析軟件的洞察，當(dāng)今幾乎沒有一家企業(yè)能夠有效競(jìng)爭(zhēng)。

如何選擇優(yōu)秀的數(shù)據(jù)分析軟件

了解數(shù)據(jù)分析軟件市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)的人都認(rèn)為選擇數(shù)據(jù)分析軟件解決方案很復(fù)雜。這之所以復(fù)雜，是因?yàn)閿?shù)據(jù)分析軟件隨著時(shí)間的推移變得越來(lái)越復(fù)雜。企業(yè)必須根據(jù)其軟件和各種復(fù)雜的分析工具來(lái)衡量，才能很好地適應(yīng)各種復(fù)雜的IT數(shù)據(jù)。

1.增強(qiáng)分析

使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)提供所謂的增強(qiáng)分析是業(yè)界最熱門的話題，大多數(shù)供應(yīng)商都聲稱提供了某種形式的增強(qiáng)分析工具。但是，對(duì)于用戶而言，要真正了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具是很難的。研究這個(gè)問題的銷售代表需要得到明確的解釋，為此更加關(guān)注人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)用例。

2.用戶類型

使用這個(gè)應(yīng)用程序的企業(yè)員工對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)有多了解?用戶是數(shù)據(jù)科學(xué)家，還是企業(yè)的銷售代表?企業(yè)將采用一些數(shù)據(jù)分析軟件工具的其中一種。

3.與現(xiàn)有數(shù)據(jù)系統(tǒng)互操作

企業(yè)選擇與數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和ETL工具不兼容的數(shù)據(jù)分析解決方案往往會(huì)適得其反。此外，它是否可與企業(yè)的數(shù)據(jù)庫(kù)和存儲(chǔ)基礎(chǔ)設(shè)施一起使用?這可能需要試運(yùn)行。

4.可擴(kuò)展性

數(shù)據(jù)分析解決方案很難被取代。因?yàn)檫@是事實(shí)，所以選擇隨時(shí)間的推移而增長(zhǎng)的解決方案至關(guān)重要。也就是說，是否會(huì)基于大數(shù)據(jù)集處理更多的查詢?此外在未來(lái)的幾年里，這家供應(yīng)商能提供下一代的功能嗎?

5. 招募專家

有些解決方案有完整的用戶社區(qū)，因此招募專家是一項(xiàng)相對(duì)簡(jiǎn)單且成本低廉的任務(wù)。其他的解決方案也很先進(jìn)，但是招募不到經(jīng)驗(yàn)豐富的專業(yè)人士。考慮到招聘數(shù)據(jù)科學(xué)家成本高昂，企業(yè)不想讓招募工作變得比原來(lái)更難。

6.與供應(yīng)商合作

數(shù)十年來(lái)，數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一些供應(yīng)商已經(jīng)家喻戶曉。然而鑒于該行業(yè)的利潤(rùn)豐厚，最近幾年已經(jīng)出現(xiàn)了一些新進(jìn)入者。這些新供應(yīng)商很可能是一個(gè)可行的選擇，即使他們的解決方案沒有良好的記錄。他們?cè)敢庠谂嘤?xùn)和價(jià)格方面與企業(yè)合作嗎?這或許比傳統(tǒng)的供應(yīng)商更重要。

優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析軟件供應(yīng)商

(1)Tableau公司

關(guān)鍵見解：即使在市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者中，Tableau公司也是數(shù)據(jù)分析軟件市場(chǎng)上的優(yōu)秀供應(yīng)商。該公司于2019年被Salesforce公司收購(gòu)。

由于其數(shù)據(jù)可視化的深度和質(zhì)量，Tableau公司建立了龐大而熱情的用戶基礎(chǔ)。該公司的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)以收集多個(gè)數(shù)據(jù)輸入而聞名，允許用戶將它們組合在一起，然后提供儀表板顯示來(lái)增強(qiáng)可視數(shù)據(jù)挖掘。

此外，數(shù)據(jù)可以被安排和重新安排，并相對(duì)容易地創(chuàng)建層次結(jié)構(gòu)。重要的是，所有這些高級(jí)數(shù)據(jù)操作都可以由沒有數(shù)據(jù)科學(xué)背景的員工完成。并且Tableau平臺(tái)的功能足夠強(qiáng)大，足以為用戶提供數(shù)據(jù)科學(xué)教育。

優(yōu)點(diǎn)：

Tableau因其數(shù)據(jù)可視化而成為數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者。隨著被Salesforce公司所收購(gòu)，預(yù)計(jì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的增強(qiáng)能力將繼續(xù)快速增長(zhǎng)。 非常適合從中小型企業(yè)到大型企業(yè)的各種規(guī)模的公司。 Tableau在線解決方案為多云環(huán)境提供了多種部署選項(xiàng)。

缺點(diǎn)：

一些用戶希望提供更多擴(kuò)展的管理和治理功能。

(2)微軟公司

關(guān)鍵見解：在Azure云平臺(tái)的推動(dòng)下，微軟公司成為混合云的領(lǐng)導(dǎo)者之一。該公司的Power BI平臺(tái)受益于這一優(yōu)勢(shì)。

該公司的相關(guān)軟件產(chǎn)品以微軟公司的經(jīng)典方式幫助推廣其Power BI分析工具。例如，Excel和Office 365中的提醒用戶更多地采用Power BI分析工具。因此，在這種內(nèi)置廣告與十分龐大的用戶群推動(dòng)下，Power BI可以稱得上市場(chǎng)上很受歡迎的分析程序。這一點(diǎn)很重要，因?yàn)辇嫶蟮挠脩羧簳?huì)促使產(chǎn)品不斷升級(jí)，而Power BI肯定會(huì)從中受益。

更重要的是，憑借雄厚的實(shí)力，微軟公司內(nèi)置了令人印象深刻的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能，為增強(qiáng)分析提供了強(qiáng)大的支持，這些增強(qiáng)的分析已成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的關(guān)鍵差異化因素。例如，圖像分析是由Power BI的人工智能功能集驅(qū)動(dòng)的。

這些人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能由內(nèi)置于行業(yè)領(lǐng)先的Azure云平臺(tái)中內(nèi)置的Azure功能驅(qū)動(dòng)。

優(yōu)點(diǎn)：

優(yōu)秀的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)工具提供增強(qiáng)的數(shù)據(jù)分析。 在其龐大的用戶群中備受推崇。 沒有哪一家公司比微軟公司擁有更廣泛的軟件產(chǎn)品組合，而且Power BI從與這套詳盡的工具集的互操作性中獲益。

缺點(diǎn)：

Power BI的內(nèi)部部署版本不提供云計(jì)算版本提供的功能。 用戶必須在Microsoft Azure云中運(yùn)行產(chǎn)品，而不是許多用戶使用的其他云平臺(tái)。

(3)Qlik公司

關(guān)鍵見解：如果用戶尋求使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)提高數(shù)據(jù)挖掘的質(zhì)量，則Qlik Sense是優(yōu)秀選擇。

Qlik憑借其二十多年的行業(yè)優(yōu)勢(shì)，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域提供了引人注目的愿景。其中主要的是，該公司在其Qlik Sense平臺(tái)中內(nèi)置了人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的高級(jí)版本。而且，它無(wú)需具備深厚的數(shù)據(jù)科學(xué)技能即可提供此功能，因此銷售代表和中級(jí)人員可以利用人工智能技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

同樣重要的是：Qlik Sense與運(yùn)行在哪一個(gè)云平臺(tái)無(wú)關(guān)，因此用戶可以將數(shù)據(jù)分析工具部署到其多云基礎(chǔ)設(shè)施中的任何云平臺(tái)?；蛘撸麄兛梢栽趦?nèi)部部署設(shè)施部署，然后將應(yīng)用程序接到云平臺(tái)中，以實(shí)現(xiàn)混合數(shù)據(jù)分析方法。

優(yōu)點(diǎn)：

該公司的關(guān)聯(lián)洞察功能有望部署認(rèn)知應(yīng)用程序來(lái)挖掘用戶可能會(huì)錯(cuò)過的洞察。 在公共云、私有云或混合云中非常靈活和強(qiáng)大。 為數(shù)據(jù)科學(xué)家或只接受少數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)的用戶提供高級(jí)自助分析。

缺點(diǎn)：

盡管產(chǎn)品功能強(qiáng)大，但其整體供應(yīng)商形象卻不如Microsoft甚至Tableau這樣的行業(yè)巨頭。

(4)ThoughtSpot公司

關(guān)鍵見解：ThoughtSpot雖然不像某些數(shù)據(jù)分析軟件供應(yīng)商那樣知名，但它提供了下一代“搜索優(yōu)先”工具，使其在市場(chǎng)上獲得領(lǐng)先地位。

ThoughtSpot提供許多引人注目的功能，特別是利用眾包的基于人工智能的推薦系統(tǒng)。此外，其查詢選項(xiàng)的來(lái)源從像微軟公司這樣的傳統(tǒng)提供商到像Snowflake這樣的新手。

令人關(guān)注的是，ThoughtSpot公司在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中具有優(yōu)勢(shì)的方面是其基于搜索的查詢界面。用戶可以通過鍵入或語(yǔ)音輸入復(fù)雜的分析查詢，ThoughtSpot平臺(tái)使用增強(qiáng)的分析來(lái)提供洞察力。令人印象深刻的是，它可以處理大量數(shù)據(jù)查詢，許多用戶篩選大量的信息。從比較分析到異常檢測(cè)，所有這些都可以實(shí)現(xiàn)，而無(wú)需軟件代碼。因此，業(yè)務(wù)人員無(wú)需專家的幫助即可進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

優(yōu)點(diǎn)：

搜索界面可輕松查詢復(fù)雜的問題，并利用人工智能分析數(shù)十億條數(shù)據(jù)行。 成立于2012年的成長(zhǎng)型公司，該公司已將企業(yè)分析的浪潮推向了分析行業(yè)的利基市場(chǎng)。 由于具有擴(kuò)展和處理越來(lái)越大的查詢負(fù)載的能力而廣受好評(píng)。

缺點(diǎn)：

如果沒有某些供應(yīng)商提供的大量產(chǎn)品，用戶將需要攜帶自己的相關(guān)工具，例如數(shù)據(jù)準(zhǔn)備應(yīng)用程序。

(5)MicroStrategy公司

關(guān)鍵見解：通過將各種競(jìng)爭(zhēng)平臺(tái)連接到一個(gè)統(tǒng)一系統(tǒng)中，MicroStrategy采取了大膽的行動(dòng)構(gòu)想企業(yè)分析的基礎(chǔ)。

在競(jìng)爭(zhēng)激烈的數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)中，每個(gè)供應(yīng)商都試圖領(lǐng)先于其他供應(yīng)商，MicroStrategy尋求將它們整合在一起。其平臺(tái)包括API連接器，這些連接器在使用MicroStrategy作為統(tǒng)一層的同時(shí)可以加入競(jìng)爭(zhēng)的平臺(tái)。組織采用一種相關(guān)技術(shù)，將來(lái)自基于瀏覽器的系統(tǒng)(例如客戶關(guān)系管理和企業(yè)資源計(jì)劃以及競(jìng)爭(zhēng)性分析軟件)的所有業(yè)務(wù)內(nèi)容連接起來(lái)，然后將其提供為易于使用的分析儀表板。

一旦用戶將鼠標(biāo)移到鏈接上，數(shù)據(jù)就會(huì)顯示出來(lái)，在工作日提供比較新的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察力。

此外，可以編寫代碼的用戶可以利用MicroStrategy快速插入或更新來(lái)自移動(dòng)或全球互聯(lián)網(wǎng)的各種數(shù)據(jù)源。這種來(lái)自多個(gè)來(lái)源的簡(jiǎn)單更新融入了MicroStategy的“連接器”策略，在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域廣受好評(píng)。

優(yōu)點(diǎn)：

MicroStrategy的超智能連接技術(shù)是一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)，可能會(huì)在未來(lái)幾年中鞏固其領(lǐng)先地位。 平臺(tái)的穩(wěn)定性備受推崇，幾乎沒有錯(cuò)誤或停機(jī)問題。

缺點(diǎn)：

在數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)上沒有很高的知名度。

(6)Sisense公司

關(guān)鍵見解：這是一個(gè)具有前瞻性的復(fù)雜平臺(tái)，非常適合持續(xù)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理，這非常適合高級(jí)用戶，而不是未經(jīng)培訓(xùn)的人員。

很明顯，Sisense公司致力于建立一個(gè)前瞻性的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)。該公司重新構(gòu)想然后在很大程度上重建了其平臺(tái)，以利用云原生基礎(chǔ)設(shè)施的優(yōu)勢(shì)。

這些優(yōu)勢(shì)包括出色的可擴(kuò)展性。Sisense與容器技術(shù)一起大規(guī)模驅(qū)動(dòng)云原生應(yīng)用程序。隨著數(shù)據(jù)需求的增長(zhǎng)，隨著云平臺(tái)變得更快、更靈活，該平臺(tái)肯定會(huì)在未來(lái)幾年保持增長(zhǎng)。

為了提高速度和性能，Sisense公司的ElastiCube使用了自己的緩存引擎，該引擎部署了芯片和內(nèi)存數(shù)據(jù)處理。Elasticube增強(qiáng)了平臺(tái)的增強(qiáng)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備功能。此外，Sisense公司收購(gòu)了Periscope Data，以增強(qiáng)其上層數(shù)據(jù)處理功能。

優(yōu)點(diǎn)：

對(duì)云原生應(yīng)用程序的強(qiáng)大支持。 專有的緩存引擎可提高速度。 能夠處理各種困難的企業(yè)分析工作負(fù)載。

缺點(diǎn)：

針對(duì)高級(jí)用戶，尤其是數(shù)據(jù)科學(xué)家，而不是現(xiàn)成的業(yè)務(wù)查詢。

(7)TIBCO公司

關(guān)鍵見解：具有機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析功能的可靠平臺(tái)，適用于企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家或訓(xùn)練有素的員工。

在一個(gè)很少有數(shù)據(jù)靜止的世界中，從流分析中獲得真正的洞察力可以提供主要的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。這是TIBCO的優(yōu)勢(shì)之一。該公司的流分析工具提供了運(yùn)行中的數(shù)據(jù)挖掘，并從中獲取趨勢(shì)知識(shí)。

此外，TIBCO Spotfire還擁有先進(jìn)的增強(qiáng)分析功能，由機(jī)器學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)，并具有自然語(yǔ)言用戶界面。這種機(jī)器學(xué)習(xí)功能已經(jīng)成為數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的關(guān)鍵必備功能之一。

為了提供更豐富的產(chǎn)品組合，Spotfire提供了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備工具和數(shù)據(jù)可視化工具，用戶可以通過這些工具和可視化工具進(jìn)一步了解情況。所有這些加在一起就形成了一個(gè)穩(wěn)定、健壯的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，適用于企業(yè)或所謂的公民數(shù)據(jù)科學(xué)家。

優(yōu)點(diǎn)：

因其直觀的用戶界面而廣受好評(píng)。 完善的、功能豐富的數(shù)據(jù)分析軟件平臺(tái)。 包括大型拖放分析功能菜單，以加快數(shù)據(jù)挖掘速度。

缺點(diǎn)：

TIBCO的用戶并不多，因?yàn)樵摴?yīng)商的知名度低于某些分析領(lǐng)導(dǎo)者。

(8)SAS公司

關(guān)鍵見解：一個(gè)完整的、開發(fā)良好的數(shù)據(jù)分析組合，可以支持大型企業(yè)的所有數(shù)據(jù)挖掘過程。

SAS公司在軟件業(yè)務(wù)領(lǐng)域擁有數(shù)十年的經(jīng)驗(yàn)，它提供了一個(gè)完全成熟的程序，可以滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家的苛刻查詢，對(duì)于受過較少培訓(xùn)的人員也可以使用。為順應(yīng)當(dāng)前趨勢(shì)，SAS公司升級(jí)了其增強(qiáng)的分析工具、如今，使用機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和自動(dòng)化已成為分析客戶的關(guān)鍵需求。

SAS公司精心開發(fā)的產(chǎn)品組合可滿足所有數(shù)據(jù)分析要求。其范圍從復(fù)雜的模型構(gòu)建到分析，再到數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，再到監(jiān)視和管理數(shù)據(jù)趨勢(shì)的能力。所有這些功能都在統(tǒng)一平臺(tái)中提供，并具有模型的交互式可視化功能。機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能和自動(dòng)化均支持所有這些功能。為了幫助用戶，該平臺(tái)輸出機(jī)器驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)，這可以顯著擴(kuò)展查詢過程。

該公司的SAS Viya平臺(tái)與時(shí)俱進(jìn)，利用微服務(wù)和云平臺(tái)來(lái)提供更大的可擴(kuò)展性和更靈活的性能。

優(yōu)點(diǎn)：

廣泛使用高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工具來(lái)輔助人工驅(qū)動(dòng)的查詢。 統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品組合，支持從準(zhǔn)備到可視化的下一代數(shù)據(jù)挖掘的各個(gè)方面。 全球龐大的用戶群，SAS公司雇傭了大量專家。

缺點(diǎn)：

一些用戶認(rèn)為該平臺(tái)價(jià)格昂貴。

(9)IBM公司

關(guān)鍵見解：IBM公司是行業(yè)中很有力的競(jìng)爭(zhēng)者，尤其是對(duì)于那些已經(jīng)專注于IBM企業(yè)平臺(tái)的用戶而言，數(shù)據(jù)產(chǎn)品之間的集成是值得注意的。

IBM Cognos Analytics是一個(gè)平臺(tái)，結(jié)合了企業(yè)級(jí)托管和自驅(qū)動(dòng)查詢工作以及增強(qiáng)的分析和高級(jí)報(bào)告。作為一種改進(jìn)，Cognos Analytics現(xiàn)在包括IBM Watson的許多功能。該平臺(tái)可以生成自然語(yǔ)言處理，以及令人印象深刻的自然語(yǔ)言生成。它還可以執(zhí)行時(shí)間序列預(yù)測(cè)，這是數(shù)據(jù)模型根據(jù)歷史場(chǎng)景預(yù)測(cè)即將發(fā)生的事件的能力。

具有前瞻性意義的是，Cognos旨在提供有關(guān)社交數(shù)據(jù)的見解。它還提供了通過人工智能功能輔助的數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，可以節(jié)省大量的人工時(shí)間。

為了盡可能多地服務(wù)于分析客戶，IBM公司提供了許多云計(jì)算和多云使用選項(xiàng)，從IBM公司的公共云到任何其他云領(lǐng)導(dǎo)者。當(dāng)然，內(nèi)部部署也是可能的。

優(yōu)點(diǎn)：

Watson的強(qiáng)大功能已內(nèi)置在Cognos的高級(jí)工具集中。 IBM數(shù)據(jù)組合的互補(bǔ)元素之間的互操作性已得到很好的考慮。 跨云平臺(tái)和內(nèi)部部署的廣泛部署選項(xiàng)。

缺點(diǎn)：

該平臺(tái)適合已經(jīng)利用IBM產(chǎn)品套件的客戶。

(10)SAP公司

關(guān)鍵見解：具有增強(qiáng)分析功能的強(qiáng)大功能使此數(shù)據(jù)分析工具成為很有力的競(jìng)爭(zhēng)者。

SAP Analytics Cloud的一項(xiàng)引人注目的功能是將多種分析功能集成到一個(gè)統(tǒng)一的解決方案。這包括高級(jí)預(yù)測(cè)分析和計(jì)劃功能以及核心分析。此外，該公司在增強(qiáng)分析方面擁有重要的業(yè)績(jī)記錄。完善該平臺(tái)的是自然語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言生成，也就是說，分析指標(biāo)實(shí)際上已轉(zhuǎn)換為自然對(duì)話語(yǔ)言。

為了協(xié)助由開放式探索驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)挖掘，SAP Analytics Cloud執(zhí)行“假設(shè)分析”處理。為了加快流程(這是一項(xiàng)主要優(yōu)勢(shì))，SAP解決方案還提供了一個(gè)預(yù)編寫的模板、模型和趨勢(shì)線故事的菜單，以使流程前進(jìn)，而無(wú)需在每個(gè)工作階段都花費(fèi)更多的時(shí)間。

完成這些功能并與上面提到的廣泛集成保持一致，SAP Analytics Cloud與SAP Data Warehouse云平臺(tái)相關(guān)聯(lián)。

優(yōu)點(diǎn)：

完全集成的產(chǎn)品組合在一個(gè)解決方案中提供了基本完整的分析功能。 API菜單可實(shí)現(xiàn)與嵌入式解決方案的連接。 其云原生多租戶方法與當(dāng)今的關(guān)鍵新興技術(shù)保持一致。

缺點(diǎn)：

對(duì)于那些尋求內(nèi)部部署解決方案的組織，SAP Analytics Cloud并不適合。

其他市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者：數(shù)據(jù)分析軟件

(11)Information Builders公司

與中層員工的查詢相比，信息業(yè)務(wù)更適合于數(shù)據(jù)科學(xué)家的嚴(yán)格要求，信息業(yè)務(wù)以其超大規(guī)模的能力而聞名，它可以處理許多需要處理大量數(shù)據(jù)負(fù)載的查詢。可以很好地使用原有數(shù)據(jù)庫(kù)。

(12)OpenText公司

該公司的旗艦Magellan可以向任何數(shù)量的企業(yè)用戶同時(shí)提供清晰、及時(shí)的報(bào)告;如果每個(gè)人都需要同時(shí)看到季度趨勢(shì)，則OpenText公司則是用戶的優(yōu)秀選擇。此外，OpenText公司在統(tǒng)一解決方案中提供廣泛的分析功能菜單。

(13)Birst公司

Birst公司被企業(yè)資源計(jì)劃(ERP)供應(yīng)商Info公司收購(gòu)，得益于其擁有巨大市場(chǎng)份額的母公司的資源。在數(shù)據(jù)世界中，模式是索引和對(duì)象的菜單。Birst公司以其使用開放方法自動(dòng)執(zhí)行數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式(無(wú)需其他工具)的能力而廣受贊譽(yù)。

(14)Domo公司

如果易用性是用戶要尋找的關(guān)鍵因素，則可能采用Domo公司提供的工具。這個(gè)云計(jì)算解決方案提供了一系列直觀的數(shù)據(jù)可視化效果，無(wú)論是否接受過數(shù)據(jù)科學(xué)培訓(xùn)，都可以為其所有員工提供快速且深入的見解。

(15)Yellowfin公司

Yellowfin公司的Stories解決方案具有強(qiáng)大的自然語(yǔ)言生成能力，該公司的Signal軟件可以掃描數(shù)據(jù)以突出顯示新趨勢(shì)和可能出現(xiàn)的異常情況。在提示查詢和結(jié)果方面提供額外的幫助而倍受推崇。

數(shù)據(jù)分析軟件：供應(yīng)商比較表