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進入新的十年，業(yè)務分析平臺領域的幾大趨勢是云計算、人工智能、自動化、設備端(邊緣)分析和增強。
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近些年來，AI推動的云生態(tài)系統(tǒng)已非常成熟。智能、增強的預測和決策工具處于這樣一個階段：準備好部署到企業(yè)中從董事會到車間的各個地方。挑戰(zhàn)在于確保貴企業(yè)已準備好使用它們。
雖然云會繼續(xù)蠶食業(yè)務計算的所有領域(包括分析)，但平臺將邊緣應用程序集成到其生態(tài)系統(tǒng)的能力也在不斷提升。這意味著可以在本地存儲和分析更多數(shù)量和種類的數(shù)據(jù)，無需在用戶和云之間來回傳送數(shù)據(jù)，從而提高效率。在一些情況下，這也有助于緩解安全和隱私方面的顧慮。
這意味著得益于高級分析工具面臨的最大障礙當然是組織上的，而不是技術上的。準入壁壘在不斷降低，但不是每家企業(yè)都準備好一頭扎入。然而，今年前所未有的全球性事件帶來了獨特的業(yè)務挑戰(zhàn)，這意味著充分利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的效率和增長策略比以往更重要。
因此，下面介紹了眼下最出色、最受歡迎的分析和商業(yè)智能平臺：有免費的開源解決方案，也有提供全面服務的商業(yè)軟件包，不過大多數(shù)提供免費試用版。
Microsoft Power BI
Power BI是一種端到端分析解決方案，由于它可融入Office 365生態(tài)系統(tǒng)，因此有這個顯著的優(yōu)點：大多數(shù)信息工作者可立馬熟悉它。然而，它只有隨帶企業(yè)許可證的標準版。Power BI已存在了近十年，已成為成千上萬家企業(yè)用來分析數(shù)據(jù)的主力工具，但由于全面且不斷完善的自動化和增強功能，最新版使它穩(wěn)踞首位。
Oracle Analytics Cloud
Oracle是數(shù)據(jù)庫領域的王者，近年來它對產(chǎn)品和服務產(chǎn)品進行了改版和重新發(fā)布，以順應云和AI時代。其自然語言功能是該領域中最功能之一，接受28多種語言的查詢，比任何其他平臺都要多。
Oracle還在大力推動自主數(shù)據(jù)庫概念。這意味著使用機器學習算法執(zhí)行以前需要企業(yè)聘請成本高昂的數(shù)據(jù)庫管理員來執(zhí)行的許多功能，包括數(shù)據(jù)管理、安全更新和性能調(diào)整。
IBM Cognos Analytics
Cognos將AI列在IBM自家的端到端分析解決方案的首位，使用戶能夠以自然語言詢問和接收查詢結(jié)果。這意味著，并非只是為您提供可供查看的圖形和圖表，它可以解釋每個圖表的意思，并為您提供它認為您應該獲取的寶貴信息。數(shù)據(jù)清理和準備功能還擁有相當高的自動化程度，這意味著AI可自動發(fā)現(xiàn)和清理壞數(shù)據(jù)、刪除重復信息或高亮顯示內(nèi)容缺失的方面。與微軟解決方案一樣，它可以完全在云端運行，也可以在本地安裝，這取決于您的要求和所處理數(shù)據(jù)的需求。
ThoughtSpot
ThoughtSpot是另一款全面的分析套件，可用自然語言查詢數(shù)據(jù)集，注重友好、即拾即用的分析方法。它含有習慣使用社交媒體的任何人都熟悉的UI功能，比如自動精選的提要提供了了解數(shù)據(jù)情況的實時洞察力。這是非凡的舉措，因為社交網(wǎng)絡在提高用戶參與度方面已變得極為高效，而調(diào)整創(chuàng)新以適應分析平臺是成功秘訣?；贏I的助手SpotIQ使用機器學習了解用戶的想法并提出建議，指出可能被忽略的見解或建議其他方法。
Qlik
Qlik是另一大玩家，它大步邁入了機器學習驅(qū)動的自動化，其關聯(lián)引擎(Associative Engine)最為明顯：它讓用戶可以在進行查詢之前查看重要數(shù)據(jù)點之間的關系。另一個優(yōu)點是Qlik的“數(shù)據(jù)素養(yǎng)項目”計劃融入到平臺中，旨在緩解這個難題：為一向不懂技術或不懂數(shù)據(jù)的員工引入分析工具。
Apache Spark
Spark是成熟的開源平臺，問世已有六年，在此期間變得大受歡迎。這意味著有豐富的擴展和插件生態(tài)系統(tǒng)，幾乎勝任各種企業(yè)分析任務，比如MLib機器學習庫。它還有龐大的用戶和供應商社區(qū)，供應商提供支持和幫助，以便應用程序可以改動，以適應IT技能水平不一的員工，它自然可與Hadoop等其他Apache項目輕松整合。
Sisense
Sisense是另一款日漸流行的解決方案，已博得了市場領頭羊的美名。它擅長允許用戶創(chuàng)建協(xié)作式工作環(huán)境，他們可以使用其Crowd Accelerated BI功能，以團隊的方式對數(shù)據(jù)進行交叉分析。由于“API優(yōu)先”理念，幾乎可以從任何來源提取數(shù)據(jù)，功能強大但對用戶友好的Web瀏覽器界面簡化了入門過程。
Talend
Talend是另一款非常流行的平臺，增強了自動化功能，以順應當前的機器學習和智能計算趨勢。它在后臺執(zhí)行自動化的數(shù)據(jù)質(zhì)量和合規(guī)操作，讓用戶能夠更快地訪問質(zhì)量更好的信息。它也是開源的，這意味著有強大的用戶社區(qū)可供學習和合作，可以為您可能要做的任何工作輕松找到示例工具和模板。
Salesforce Einstein Analytics
Gartner的分析師今年將Salesforce的Einstein引擎評為自動化分析方面擁有最強大的功能。該公司如何將去年收購的Tableau技術與大受歡迎的現(xiàn)有云分析工具集成起來還是個未知數(shù)。Salesforce實際上發(fā)明了數(shù)據(jù)驅(qū)動營銷，其客戶關系管理(CRM)工具已成為多年來的行業(yè)標準。今天，它繼續(xù)保持創(chuàng)新領導者的聲譽，提供了競爭對手難以企及的自動化水平。
SAS Viya
SAS繼續(xù)提供世界上最受歡迎的BI平臺之一。SAS備受全球數(shù)千家公司的信賴，通過Visual Analytics組件增強了可視化功能，并竭力增強自動化功能。它旨在讓用戶可以將整個分析工作流程駐留在一個統(tǒng)一的平臺上。
網(wǎng)頁標題：2020年十大數(shù)據(jù)分析和BI平臺及工具
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