【51CTO.com快譯】現如今，每天都有大量的數據被各類企業生產出來。如果這些數據能夠被有效地處理的話，企業或組織無疑會從中獲得更多的幫助，也能夠更加有效地對市場環境進行解讀和做出決策。

不過根據Forrester的研究，在現實情況中，大多數企業只使用到了其產生數據量的12%。而就算在這些被用到的部分中，許多公司往往缺乏相應的系統來提取適合分析的數據，當然也就無法判斷數據的“正確”性了。

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應運而生的大數據分析平臺，恰好能夠使用算法協議來檢查大量的數據，并將其分解為相互關聯、且富有洞見的信息。由它們所提供的各種直接方案，能夠有效地推動企業在戰略和戰術層面做出各種明智的決策。下面我向您介紹六種可以協助企業提升大數據應用，并能捕捉到大數據真實價值的各種大數據和機器學習平臺。

1.Amazon 機器學習

對于AWS機器學習模塊來說，任何人都可以根據自己的需要定制、訓練和部署機器學習。其強大的人工智能模塊能夠讓您為業務創造出多種多樣的智能化應用。

您可以使用Amazon Polly來給自己的應用程序提供語音服務，使用Amazon LeX來改進客戶服務，使用Amazon Comprehend從非結構化文本中提取各種深入的洞見，使用Amazon Forecast來建立精確的預測模型。為了實現大規模的高速處理，所有的數據都會被存儲在AWS云上。

2.Endor

Endor被譽為“針對搜索提供預測與分析功能”。也就是說，它能夠通過預測分析，提供更為直接的，更易于獲取的基于互聯網的搜索結果。

該平臺是由麻省理工學院的數據科學家所開發的。他率先提出了“社會物理學”的概念，這是一門通過結合大數據和生物學定律，來理解人類在人群中各種行為的學科。該理論使得Endor能夠做出與人類行為相關的可信預測，同時它也能夠幫助企業獲得對于客戶群體的洞察力。

Endor的技術棧還利用到了區塊鏈技術，來確保其預測不會受到行為或偏見的影響，同時它也能夠確保個體數據集的安全性。

3.IBM沃森工作室

IBM沃森工作室(Watson Studio)能夠加快從實驗到部署階段的數據探索。它通過提供模型開發和培訓，來加強數據科學的各項操作。該平臺能夠為業務流程提供各項預測，用戶籍此可以方便地訪問到自己的數據資產。

通過自動化的數據準備，您可以通過簡單的鼠標點擊，來部署各類***模型。利用增強的可視化建模能力，您可以在直觀、易讀的視圖中詳細地勘察每一塊數據。其無代碼接口(no-code interface)也能夠通過自動化深入學習來構建智能的應用程序。

另外在管控方式上，用戶既可以自行管理數據，也可以選擇讓IBM的公有或私有云來實現托管。

4.Domo

Domo結合了七個不同企業規模的系統，可用來處理數據、并產生智能的決策。您可以集成與自己業務相關的所有源數據，通過存儲以便實現進一步的處理。在完成了對此類數據的處理之后，該平臺能夠以可視化的形式提供各種洞見。同時，Domo也可以通過預測商業問題的答案，來加速決策的制定。

另外，Domo還提供了實時識別洞見的能力，您可以自定義數據、圖表，并建立直觀的可視化界面，以分享與業務有關的背景信息。

5.Cloudera

Cloudera是企業云***的數據驅動平臺。它授權企業將復雜的數據轉化為可行性的洞見，以便他們能夠更好地做出決策。從自動駕駛到欺詐檢測領域，Cloudera已經成為了世界上***大的智能應用之一。

Cloudera是一個能夠提供早期重要洞見的統一化平臺。它支持公有云、混合云、以及現場的部署模式。Cloudera SDX能夠提供完整的安全性和治理服務，以方便企業專注于自身數據，并能利用這些洞見來優化其業務流程。

6.Anodot

Anodot是一個自治性的分析平臺，它通過不斷掃描業務數據的方式，來識別可能存在的風險或異常問題。該平臺不但能夠檢測和診斷問題的規模，還能夠及時地發出警報。

通過Anodot的相關引擎，您可以識別那些影響當前生產力的確切原因。該平臺還提供了一個自治性的業務預測功能，它不但有助于確保您的業務在未來不會出現收入上的損失，還能夠減少不必要的開支。

總結

眾所周知，大數據分析能夠幫助企業識別潛在的機會、節約成本與開支、并提高整體的生產力。因此，對于大數據的使用已不再是少數技術公司的特權，所有企業都應該通過考慮如何利用好數據分析平臺，來保持自身的競爭優勢。

原文標題：Top 6 Platforms Helping Enterprises Level Up on Big Data，作者：Joydeep Bhattacharya

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