企業采用優秀數據分析軟件開展業務可以獲得巨大的競爭優勢，尤其是當這些數據工具更多地使用增強分析時。

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數據分析軟件使企業能夠分析大量數據，以獲得巨大的競爭優勢。數據分析軟件能夠挖掘跟蹤從當前銷售到歷史庫存的各種業務活動的數據，并根據數據科學家的建議進行處理。

許多相關技術允許分析軟件創建其結果。這些工具主要包括數據倉庫工具、ETL工具，以及現在更常見的云計算工具。這些工具可提供數據洞察力，其中包括預測分析、商業智能(通常與數據分析可互換使用的術語)以及結構化和非結構化數據。

隨著分析工具的發展，它們越來越多地使用人工智能和機器學習技術。機器學習和人工智能技術可以為“增強分析”提供支持，這意味著由于采用這些先進技術，數據查詢結果具有更深的深度和更多的細節。

數據查詢的結果可以使用精心設計的可視化儀表板顯示在數據分析軟件中，通常使用一系列顏色編碼的圖表和圖形來說明業務趨勢線。這些儀表板可以根據輸入參數進行定制。它們也可以隨著時間的推移進行調整，以產生更具體、更集中的表現形式。

這些數據的實時可視化現在成為大多數企業的關鍵導航設備。許多因素推動著數據分析軟件市場的增長。總而言之：沒有數據分析軟件的洞察，當今幾乎沒有一家企業能夠有效競爭。

如何選擇優秀的數據分析軟件

了解數據分析軟件市場發展趨勢的人都認為選擇數據分析軟件解決方案很復雜。這之所以復雜，是因為數據分析軟件隨著時間的推移變得越來越復雜。企業必須根據其軟件和各種復雜的分析工具來衡量，才能很好地適應各種復雜的IT數據。

1.增強分析

使用人工智能和機器學習提供所謂的增強分析是業界最熱門的話題，大多數供應商都聲稱提供了某種形式的增強分析工具。但是，對于用戶而言，要真正了解人工智能和機器學習工具是很難的。研究這個問題的銷售代表需要得到明確的解釋，為此更加關注人工智能和機器學習用例。

2.用戶類型

使用這個應用程序的企業員工對數據科學有多了解?用戶是數據科學家，還是企業的銷售代表?企業將采用一些數據分析軟件工具的其中一種。

3.與現有數據系統互操作

企業選擇與數據倉庫和ETL工具不兼容的數據分析解決方案往往會適得其反。此外，它是否可與企業的數據庫和存儲基礎設施一起使用?這可能需要試運行。

4.可擴展性

數據分析解決方案很難被取代。因為這是事實，所以選擇隨時間的推移而增長的解決方案至關重要。也就是說，是否會基于大數據集處理更多的查詢?此外在未來的幾年里，這家供應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，因此招募專家是一項相對簡單且成本低廉的任務。其他的解決方案也很先進，但是招募不到經驗豐富的專業人士。考慮到招聘數據科學家成本高昂，企業不想讓招募工作變得比原來更難。

6.與供應商合作

數十年來，數據分析領域的一些供應商已經家喻戶曉。然而鑒于該行業的利潤豐厚，最近幾年已經出現了一些新進入者。這些新供應商很可能是一個可行的選擇，即使他們的解決方案沒有良好的記錄。他們愿意在培訓和價格方面與企業合作嗎?這或許比傳統的供應商更重要。

優秀數據分析軟件供應商

(1)Tableau公司

關鍵見解：即使在市場領導者中，Tableau公司也是數據分析軟件市場上的優秀供應商。該公司于2019年被Salesforce公司收購。

由于其數據可視化的深度和質量，Tableau公司建立了龐大而熱情的用戶基礎。該公司的數據分析平臺以收集多個數據輸入而聞名，允許用戶將它們組合在一起，然后提供儀表板顯示來增強可視數據挖掘。

此外，數據可以被安排和重新安排，并相對容易地創建層次結構。重要的是，所有這些高級數據操作都可以由沒有數據科學背景的員工完成。并且Tableau平臺的功能足夠強大，足以為用戶提供數據科學教育。

優點：

• Tableau因其數據可視化而成為數據分析市場的領導者。隨著被Salesforce公司所收購，預計人工智能和機器學習的增強能力將繼續快速增長。
• 非常適合從中小型企業到大型企業的各種規模的公司。
• Tableau在線解決方案為多云環境提供了多種部署選項。

缺點：

• 一些用戶希望提供更多擴展的管理和治理功能。

(2)微軟公司

關鍵見解：在Azure云平臺的推動下，微軟公司成為混合云的領導者之一。該公司的Power BI平臺受益于這一優勢。

該公司的相關軟件產品以微軟公司的經典方式幫助推廣其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，在這種內置廣告與十分龐大的用戶群推動下，Power BI可以稱得上市場上很受歡迎的分析程序。這一點很重要，因為龐大的用戶群會促使產品不斷升級，而Power BI肯定會從中受益。

更重要的是，憑借雄厚的實力，微軟公司內置了令人印象深刻的人工智能和機器學習功能，為增強分析提供了強大的支持，這些增強的分析已成為數據分析領域的關鍵差異化因素。例如，圖像分析是由Power BI的人工智能功能集驅動的。

這些人工智能和機器學習功能由內置于行業領先的Azure云平臺中內置的Azure功能驅動。

優點：

• 優秀的人工智能和機器學習工具提供增強的數據分析。
• 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：

• Power BI的內部部署版本不提供云計算版本提供的功能。
• 用戶必須在Microsoft Azure云中運行產品，而不是許多用戶使用的其他云平臺。

(3)Qlik公司

關鍵見解：如果用戶尋求使用人工智能和機器學習來提高數據挖掘的質量，則Qlik Sense是優秀選擇。

Qlik憑借其二十多年的行業優勢，在數據分析領域提供了引人注目的愿景。其中主要的是，該公司在其Qlik Sense平臺中內置了人工智能和機器學習的高級版本。而且，它無需具備深厚的數據科學技能即可提供此功能，因此銷售代表和中級人員可以利用人工智能技術進行數據挖掘。

同樣重要的是：Qlik Sense與運行在哪一個云平臺無關，因此用戶可以將數據分析工具部署到其多云基礎設施中的任何云平臺。或者，他們可以在內部部署設施部署，然后將應用程序接到云平臺中，以實現混合數據分析方法。

優點：

• 該公司的關聯洞察功能有望部署認知應用程序來挖掘用戶可能會錯過的洞察。
• 在公共云、私有云或混合云中非常靈活和強大。
• 為數據科學家或只接受少數據科學培訓的用戶提供高級自助分析。

缺點：

• 盡管產品功能強大，但其整體供應商形象卻不如Microsoft甚至Tableau這樣的行業巨頭。

(4)ThoughtSpot公司

關鍵見解：ThoughtSpot雖然不像某些數據分析軟件供應商那樣知名，但它提供了下一代“搜索優先”工具，使其在市場上獲得領先地位。

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。此外，其查詢選項的來源從像微軟公司這樣的傳統提供商到像Snowflake這樣的新手。

令人關注的是，ThoughtSpot公司在競爭激烈的市場中具有優勢的方面是其基于搜索的查詢界面。用戶可以通過鍵入或語音輸入復雜的分析查詢，ThoughtSpot平臺使用增強的分析來提供洞察力。令人印象深刻的是，它可以處理大量數據查詢，許多用戶篩選大量的信息。從比較分析到異常檢測，所有這些都可以實現，而無需軟件代碼。因此，業務人員無需專家的幫助即可進行數據挖掘。

優點：

• 搜索界面可輕松查詢復雜的問題，并利用人工智能分析數十億條數據行。
• 成立于2012年的成長型公司，該公司已將企業分析的浪潮推向了分析行業的利基市場。
• 由于具有擴展和處理越來越大的查詢負載的能力而廣受好評。

缺點：

• 如果沒有某些供應商提供的大量產品，用戶將需要攜帶自己的相關工具，例如數據準備應用程序。

(5)MicroStrategy公司

關鍵見解：通過將各種競爭平臺連接到一個統一系統中，MicroStrategy采取了大膽的行動構想企業分析的基礎。

在競爭激烈的數據分析市場中，每個供應商都試圖領先于其他供應商，MicroStrategy尋求將它們整合在一起。其平臺包括API連接器，這些連接器在使用MicroStrategy作為統一層的同時可以加入競爭的平臺。組織采用一種相關技術，將來自基于瀏覽器的系統(例如客戶關系管理和企業資源計劃以及競爭性分析軟件)的所有業務內容連接起來，然后將其提供為易于使用的分析儀表板。

一旦用戶將鼠標移到鏈接上，數據就會顯示出來，在工作日提供比較新的實時數據洞察力。

此外，可以編寫代碼的用戶可以利用MicroStrategy快速插入或更新來自移動或全球互聯網的各種數據源。這種來自多個來源的簡單更新融入了MicroStategy的“連接器”策略，在數據分析領域廣受好評。

優點：

• MicroStrategy的超智能連接技術是一項創新技術，可能會在未來幾年中鞏固其領先地位。
• 平臺的穩定性備受推崇，幾乎沒有錯誤或停機問題。

缺點：

• 在數據分析市場上沒有很高的知名度。

(6)Sisense公司

關鍵見解：這是一個具有前瞻性的復雜平臺，非常適合持續復雜的數據處理，這非常適合高級用戶，而不是未經培訓的人員。

很明顯，Sisense公司致力于建立一個前瞻性的數據分析平臺。該公司重新構想然后在很大程度上重建了其平臺，以利用云原生基礎設施的優勢。

這些優勢包括出色的可擴展性。Sisense與容器技術一起大規模驅動云原生應用程序。隨著數據需求的增長，隨著云平臺變得更快、更靈活，該平臺肯定會在未來幾年保持增長。

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存數據處理。Elasticube增強了平臺的增強數據準備功能。此外，Sisense公司收購了Periscope Data，以增強其上層數據處理功能。

優點：

• 對云原生應用程序的強大支持。
• 專有的緩存引擎可提高速度。
• 能夠處理各種困難的企業分析工作負載。

缺點：

• 針對高級用戶，尤其是數據科學家，而不是現成的業務查詢。

(7)TIBCO公司

關鍵見解：具有機器學習增強數據分析功能的可靠平臺，適用于企業數據科學家或訓練有素的員工。

在一個很少有數據靜止的世界中，從流分析中獲得真正的洞察力可以提供主要的競爭優勢。這是TIBCO的優勢之一。該公司的流分析工具提供了運行中的數據挖掘，并從中獲取趨勢知識。

此外，TIBCO Spotfire還擁有先進的增強分析功能，由機器學習驅動，并具有自然語言用戶界面。這種機器學習功能已經成為數據分析領域的關鍵必備功能之一。

為了提供更豐富的產品組合，Spotfire提供了數據準備工具和數據可視化工具，用戶可以通過這些工具和可視化工具進一步了解情況。所有這些加在一起就形成了一個穩定、健壯的數據分析平臺，適用于企業或所謂的公民數據科學家。

優點：

• 因其直觀的用戶界面而廣受好評。
• 完善的、功能豐富的數據分析軟件平臺。
• 包括大型拖放分析功能菜單，以加快數據挖掘速度。

缺點：

• TIBCO的用戶并不多，因為該供應商的知名度低于某些分析領導者。

(8)SAS公司

關鍵見解：一個完整的、開發良好的數據分析組合，可以支持大型企業的所有數據挖掘過程。

SAS公司在軟件業務領域擁有數十年的經驗，它提供了一個完全成熟的程序，可以滿足數據科學家的苛刻查詢，對于受過較少培訓的人員也可以使用。為順應當前趨勢，SAS公司升級了其增強的分析工具、如今，使用機器學習、人工智能和自動化已成為分析客戶的關鍵需求。

SAS公司精心開發的產品組合可滿足所有數據分析要求。其范圍從復雜的模型構建到分析，再到數據準備，再到監視和管理數據趨勢的能力。所有這些功能都在統一平臺中提供，并具有模型的交互式可視化功能。機器學習、人工智能和自動化均支持所有這些功能。為了幫助用戶，該平臺輸出機器驅動的預測，這可以顯著擴展查詢過程。

該公司的SAS Viya平臺與時俱進，利用微服務和云平臺來提供更大的可擴展性和更靈活的性能。

優點：

• 廣泛使用高級機器學習和人工智能工具來輔助人工驅動的查詢。
• 統一的數據分析產品組合，支持從準備到可視化的下一代數據挖掘的各個方面。
• 全球龐大的用戶群，SAS公司雇傭了大量專家。

缺點：

• 一些用戶認為該平臺價格昂貴。

(9)IBM公司

關鍵見解：IBM公司是行業中很有力的競爭者，尤其是對于那些已經專注于IBM企業平臺的用戶而言，數據產品之間的集成是值得注意的。

IBM Cognos Analytics是一個平臺，結合了企業級托管和自驅動查詢工作以及增強的分析和高級報告。作為一種改進，Cognos Analytics現在包括IBM Watson的許多功能。該平臺可以生成自然語言處理，以及令人印象深刻的自然語言生成。它還可以執行時間序列預測，這是數據模型根據歷史場景預測即將發生的事件的能力。

具有前瞻性意義的是，Cognos旨在提供有關社交數據的見解。它還提供了通過人工智能功能輔助的數據準備，可以節省大量的人工時間。

為了盡可能多地服務于分析客戶，IBM公司提供了許多云計算和多云使用選項，從IBM公司的公共云到任何其他云領導者。當然，內部部署也是可能的。

優點：

• Watson的強大功能已內置在Cognos的高級工具集中。
• IBM數據組合的互補元素之間的互操作性已得到很好的考慮。
• 跨云平臺和內部部署的廣泛部署選項。

缺點：

• 該平臺適合已經利用IBM產品套件的客戶。

(10)SAP公司

關鍵見解：具有增強分析功能的強大功能使此數據分析工具成為很有力的競爭者。

SAP Analytics Cloud的一項引人注目的功能是將多種分析功能集成到一個統一的解決方案。這包括高級預測分析和計劃功能以及核心分析。此外，該公司在增強分析方面擁有重要的業績記錄。完善該平臺的是自然語言處理和自然語言生成，也就是說，分析指標實際上已轉換為自然對話語言。

為了協助由開放式探索驅動的數據挖掘，SAP Analytics Cloud執行“假設分析”處理。為了加快流程(這是一項主要優勢)，SAP解決方案還提供了一個預編寫的模板、模型和趨勢線故事的菜單，以使流程前進，而無需在每個工作階段都花費更多的時間。

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云平臺相關聯。

優點：

• 完全集成的產品組合在一個解決方案中提供了基本完整的分析功能。
• API菜單可實現與嵌入式解決方案的連接。
• 其云原生多租戶方法與當今的關鍵新興技術保持一致。

缺點：

• 對于那些尋求內部部署解決方案的組織，SAP Analytics Cloud并不適合。

其他市場領導者：數據分析軟件

(11)Information Builders公司

與中層員工的查詢相比，信息業務更適合于數據科學家的嚴格要求，信息業務以其超大規模的能力而聞名，它可以處理許多需要處理大量數據負載的查詢。可以很好地使用原有數據庫。

(12)OpenText公司

該公司的旗艦Magellan可以向任何數量的企業用戶同時提供清晰、及時的報告;如果每個人都需要同時看到季度趨勢，則OpenText公司則是用戶的優秀選擇。此外，OpenText公司在統一解決方案中提供廣泛的分析功能菜單。

(13)Birst公司

Birst公司被企業資源計劃(ERP)供應商Info公司收購，得益于其擁有巨大市場份額的母公司的資源。在數據世界中，模式是索引和對象的菜單。Birst公司以其使用開放方法自動執行數據倉庫模式(無需其他工具)的能力而廣受贊譽。

(14)Domo公司

如果易用性是用戶要尋找的關鍵因素，則可能采用Domo公司提供的工具。這個云計算解決方案提供了一系列直觀的數據可視化效果，無論是否接受過數據科學培訓，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解決方案具有強大的自然語言生成能力，該公司的Signal軟件可以掃描數據以突出顯示新趨勢和可能出現的異常情況。在提示查詢和結果方面提供額外的幫助而倍受推崇。

數據分析軟件：供應商比較表