企业采用优秀数据分析软件开展业务可以获得巨大的竞争优势，尤其是当这些数据工具更多地使用增强分析时。
数据分析软件使企业能够分析大量数据，以获得巨大的竞争优势。数据分析软件能够挖掘跟踪从当前销售到历史库存的各种业务活动的数据，并根据数据科学家的建议进行处理。
许多相关技术允许分析软件创建其结果。这些工具主要包括数据仓库工具、ETL工具，以及现在更常见的云计算工具。这些工具可提供数据洞察力，其中包括预测分析、商业智能(通常与数据分析可互换使用的术语)以及结构化和非结构化数据。
随着分析工具的发展，它们越来越多地使用人工智能和机器学习技术。机器学习和人工智能技术可以为“增强分析”提供支持，这意味着由于采用这些先进技术，数据查询结果具有更深的深度和更多的细节。
数据查询的结果可以使用精心设计的可视化仪表板显示在数据分析软件中，通常使用一系列颜色编码的图表和图形来说明业务趋势线。这些仪表板可以根据输入参数进行定制。它们也可以随着时间的推移进行调整，以产生更具体、更集中的表现形式。
这些数据的实时可视化现在成为大多数企业的关键导航设备。许多因素推动着数据分析软件市场的增长。总而言之：没有数据分析软件的洞察，当今几乎没有一家企业能够有效竞争。
如何选择优秀的数据分析软件
了解数据分析软件市场发展趋势的人都认为选择数据分析软件解决方案很复杂。这之所以复杂，是因为数据分析软件随着时间的推移变得越来越复杂。企业必须根据其软件和各种复杂的分析工具来衡量，才能很好地适应各种复杂的IT数据。
1.增强分析
使用人工智能和机器学习提供所谓的增强分析是业界最热门的话题，大多数供应商都声称提供了某种形式的增强分析工具。但是，对于用户而言，要真正了解人工智能和机器学习工具是很难的。研究这个问题的销售代表需要得到明确的解释，为此更加关注人工智能和机器学习用例。
2.用户类型
使用这个应用程序的企业员工对数据科学有多了解?用户是数据科学家，还是企业的销售代表?企业将采用一些数据分析软件工具的其中一种。
3.与现有数据系统互操作
企业选择与数据仓库和ETL工具不兼容的数据分析解决方案往往会适得其反。此外，它是否可与企业的数据库和存储基础设施一起使用?这可能需要试运行。
4.可扩展性
数据分析解决方案很难被取代。因为这是事实，所以选择随时间的推移而增长的解决方案至关重要。也就是说，是否会基于大数据集处理更多的查询?此外在未来的几年里，这家供应商能提供下一代的功能吗?
5. 招募专家
有些解决方案有完整的用户社区，因此招募专家是一项相对简单且成本低廉的任务。其他的解决方案也很先进，但是招募不到经验丰富的专业人士。考虑到招聘数据科学家成本高昂，企业不想让招募工作变得比原来更难。
6.与供应商合作
数十年来，数据分析领域的一些供应商已经家喻户晓。然而鉴于该行业的利润丰厚，最近几年已经出现了一些新进入者。这些新供应商很可能是一个可行的选择，即使他们的解决方案没有良好的记录。他们愿意在培训和价格方面与企业合作吗?这或许比传统的供应商更重要。
优秀数据分析软件供应商
(1)Tableau公司
关键见解：即使在市场领导者中，Tableau公司也是数据分析软件市场上的优秀供应商。该公司于2019年被Salesforce公司收购。
由于其数据可视化的深度和质量，Tableau公司建立了庞大而热情的用户基础。该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名，允许用户将它们组合在一起，然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘。
此外，数据可以被安排和重新安排，并相对容易地创建层次结构。重要的是，所有这些高级数据操作都可以由没有数据科学背景的员工完成。并且Tableau平台的功能足够强大，足以为用户提供数据科学教育。
优点：
- Tableau因其数据可视化而成为数据分析市场的领导者。随着被Salesforce公司所收购，预计人工智能和机器学习的增强能力将继续快速增长。
- 非常适合从中小型企业到大型企业的各种规模的公司。
- Tableau在线解决方案为多云环境提供了多种部署选项。
缺点：
- 一些用户希望提供更多扩展的管理和治理功能。
(2)微软公司
关键见解：在Azure云平台的推动下，微软公司成为混合云的领导者之一。该公司的Power BI平台受益于这一优势。
该公司的相关软件产品以微软公司的经典方式帮助推广其Power BI分析工具。例如，Excel和Office 365中的提醒用户更多地采用Power BI分析工具。因此，在这种内置广告与十分庞大的用户群推动下，Power BI可以称得上市场上很受欢迎的分析程序。这一点很重要，因为庞大的用户群会促使产品不断升级，而Power BI肯定会从中受益。
更重要的是，凭借雄厚的实力，微软公司内置了令人印象深刻的人工智能和机器学习功能，为增强分析提供了强大的支持，这些增强的分析已成为数据分析领域的关键差异化因素。例如，图像分析是由Power BI的人工智能功能集驱动的。
这些人工智能和机器学习功能由内置于行业领先的Azure云平台中内置的Azure功能驱动。
优点：
- 优秀的人工智能和机器学习工具提供增强的数据分析。
- 在其庞大的用户群中备受推崇。
- 没有哪一家公司比微软公司拥有更广泛的软件产品组合，而且Power BI从与这套详尽的工具集的互操作性中获益。
缺点：
- Power BI的内部部署版本不提供云计算版本提供的功能。
- 用户必须在Microsoft Azure云中运行产品，而不是许多用户使用的其他云平台。
(3)Qlik公司
关键见解：如果用户寻求使用人工智能和机器学习来提高数据挖掘的质量，则Qlik Sense是优秀选择。
Qlik凭借其二十多年的行业优势，在数据分析领域提供了引人注目的愿景。其中主要的是，该公司在其Qlik Sense平台中内置了人工智能和机器学习的高级版本。而且，它无需具备深厚的数据科学技能即可提供此功能，因此销售代表和中级人员可以利用人工智能技术进行数据挖掘。
同样重要的是：Qlik Sense与运行在哪一个云平台无关，因此用户可以将数据分析工具部署到其多云基础设施中的任何云平台。或者，他们可以在内部部署设施部署，然后将应用程序接到云平台中，以实现混合数据分析方法。
优点：
- 该公司的关联洞察功能有望部署认知应用程序来挖掘用户可能会错过的洞察。
- 在公共云、私有云或混合云中非常灵活和强大。
- 为数据科学家或只接受少数据科学培训的用户提供高级自助分析。
缺点：
- 尽管产品功能强大，但其整体供应商形象却不如Microsoft甚至Tableau这样的行业巨头。
(4)ThoughtSpot公司
关键见解：ThoughtSpot虽然不像某些数据分析软件供应商那样知名，但它提供了下一代“搜索优先”工具，使其在市场上获得领先地位。
ThoughtSpot提供许多引人注目的功能，特别是利用众包的基于人工智能的推荐系统。此外，其查询选项的来源从像微软公司这样的传统提供商到像Snowflake这样的新手。
令人关注的是，ThoughtSpot公司在竞争激烈的市场中具有优势的方面是其基于搜索的查询界面。用户可以通过键入或语音输入复杂的分析查询，ThoughtSpot平台使用增强的分析来提供洞察力。令人印象深刻的是，它可以处理大量数据查询，许多用户筛选大量的信息。从比较分析到异常检测，所有这些都可以实现，而无需软件代码。因此，业务人员无需专家的帮助即可进行数据挖掘。
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，在工作日提供比较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。
(8)SAS公司
关键见解：一个完整的、开发良好的数据分析组合，可以支持大型企业的所有数据挖掘过程。
SAS公司在软件业务领域拥有数十年的经验，它提供了一个完全成熟的程序，可以满足数据科学家的苛刻查询，对于受过较少培训的人员也可以使用。为顺应当前趋势，SAS公司升级了其增强的分析工具、如今，使用机器学习、人工智能和自动化已成为分析客户的关键需求。
SAS公司精心开发的产品组合可满足所有数据分析要求。其范围从复杂的模型构建到分析，再到数据准备，再到监视和管理数据趋势的能力。所有这些功能都在统一平台中提供，并具有模型的交互式可视化功能。机器学习、人工智能和自动化均支持所有这些功能。为了帮助用户，该平台输出机器驱动的预测，这可以显著扩展查询过程。
该公司的SAS Viya平台与时俱进，利用微服务和云平台来提供更大的可扩展性和更灵活的性能。
优点：
- 广泛使用高级机器学习和人工智能工具来辅助人工驱动的查询。
- 统一的数据分析产品组合，支持从准备到可视化的下一代数据挖掘的各个方面。
- 全球庞大的用户群，SAS公司雇佣了大量专家。
缺点：
- 一些用户认为该平台价格昂贵。
(9)IBM公司
关键见解：IBM公司是行业中很有力的竞争者，尤其是对于那些已经专注于IBM企业平台的用户而言，数据产品之间的集成是值得注意的。
IBM Cognos Analytics是一个平台，结合了企业级托管和自驱动查询工作以及增强的分析和高级报告。作为一种改进，Cognos Analytics现在包括IBM Watson的许多功能。该平台可以生成自然语言处理，以及令人印象深刻的自然语言生成。它还可以执行时间序列预测，这是数据模型根据历史场景预测即将发生的事件的能力。
具有前瞻性意义的是，Cognos旨在提供有关社交数据的见解。它还提供了通过人工智能功能辅助的数据准备，可以节省大量的人工时间。
为了尽可能多地服务于分析客户，IBM公司提供了许多云计算和多云使用选项，从IBM公司的公共云到任何其他云领导者。当然，内部部署也是可能的。
优点：
- Watson的强大功能已内置在Cognos的高级工具集中。
- IBM数据组合的互补元素之间的互操作性已得到很好的考虑。
- 跨云平台和内部部署的广泛部署选项。
缺点：
- 该平台适合已经利用IBM产品套件的客户。
(10)SAP公司
关键见解：具有增强分析功能的强大功能使此数据分析工具成为很有力的竞争者。
SAP Analytics Cloud的一项引人注目的功能是将多种分析功能集成到一个统一的解决方案。这包括高级预测分析和计划功能以及核心分析。此外，该公司在增强分析方面拥有重要的业绩记录。完善该平台的是自然语言处理和自然语言生成，也就是说，分析指标实际上已转换为自然对话语言。
为了协助由开放式探索驱动的数据挖掘，SAP Analytics Cloud执行“假设分析”处理。为了加快流程(这是一项主要优势)，SAP解决方案还提供了一个预编写的模板、模型和趋势线故事的菜单，以使流程前进，而无需在每个工作阶段都花费更多的时间。
完成这些功能并与上面提到的广泛集成保持一致，SAP Analytics Cloud与SAP Data Warehouse云平台相关联。
优点：
- 完全集成的产品组合在一个解决方案中提供了基本完整的分析功能。
- API菜单可实现与嵌入式解决方案的连接。
- 其云原生多租户方法与当今的关键新兴技术保持一致。
缺点：
- 对于那些寻求内部部署解决方案的组织，SAP Analytics Cloud并不适合。
其他市场领导者：数据分析软件
(11)Information Builders公司
与中层员工的查询相比，信息业务更适合于数据科学家的严格要求，信息业务以其超大规模的能力而闻名，它可以处理许多需要处理大量数据负载的查询。可以很好地使用原有数据库。
(12)OpenText公司
该公司的旗舰Magellan可以向任何数量的企业用户同时提供清晰、及时的报告;如果每个人都需要同时看到季度趋势，则OpenText公司则是用户的优秀选择。此外，OpenText公司在统一解决方案中提供广泛的分析功能菜单。
(13)Birst公司
Birst公司被企业资源计划(ERP)供应商Info公司收购，得益于其拥有巨大市场份额的母公司的资源。在数据世界中，模式是索引和对象的菜单。Birst公司以其使用开放方法自动执行数据仓库模式(无需其他工具)的能力而广受赞誉。
(14)Domo公司
如果易用性是用户要寻找的关键因素，则可能采用Domo公司提供的工具。这个云计算解决方案提供了一系列直观的数据可视化效果，无论是否接受过数据科学培训，都可以为其所有员工提供快速且深入的见解。
(15)Yellowfin公司
Yellowfin公司的Stories解决方案具有强大的自然语言生成能力，该公司的Signal软件可以扫描数据以突出显示新趋势和可能出现的异常情况。在提示查询和结果方面提供额外的帮助而倍受推崇。
数据分析软件：供应商比较表
