“95% 的企業數據都是非結構化的。”——《福布斯》（Forbes）

這種非結構化數據是最大的障礙。為了利用這些數據并消除障礙，大數據工具可能是一個方便的解決方法。以我們目前的速度，每天生成 2.5 百萬兆字節的數據，為什么不把這些原始數據轉換為有用的業務見解呢？

預計到 2027 年底，大數據市場將增長 13 億美元。由于在商業中，數據分析有多種不同的有效用途，每個企業或行業垂直領域都在以某種方式充分利用數據分析。一些奇妙的好處是：

 對消費者行為進行分析和預測
 規劃新產品、服務和體驗
 確定產品和優惠的發布
 改進工作流程
 分析客戶需求波動
 促進銷售或影響客戶行為

對于所有這些商業利益中，真正的問題是：“最好的大數據工具是什么？”為了人類的福祉，為了獲得競爭優勢，我們要采用 3Vs 技術。

無論是運營大數據還是分析大數據，都有四項關鍵技術需要重點關注：存儲、分析、挖掘和可視化。每一項技術在分析海量的數據集時都扮演了至關重要的角色。

為了找到最好的大數據工具，我采取了平臺兼容性、成本效率、分析任務的時間管理、所需的知識集、分析能力和可視化等措施。

為了避免浪費更多的時間，讓我們通過趨勢工具來幫助你管理和分析大型數據集，從而產生有用的見解。此外，我還增加了一些提供大數據分析服務的頂級定制軟件開發公司。

最佳商業大數據分析工具

Hadoop

Hadoop 是最流行的軟件框架之一，它為大數據集提供了低成本的分布式計算的能力。使 Hadoop 成為功能強大的大數據工具之一的因素是其分布式文件系統，它允許用戶將 JSON、XML、視頻、圖像和文本等多種數據保存在同一文件系統上。

開發語言：Java當前穩定版本：Hadoop 2.1定價：開源、免費許可。

主要特點

 可高度擴展，通過存儲和分發大量數據集來處理大量數據。  因為它有 Hive 和 Pig 等綜合分析工具，因此 非常適合用于研究和開發。  通過跨高度可擴展的 Hadoop 集群使用 Hadoop 分布式文件系統（HDFS）快速訪問數據。  利用 生態系統的方法 對數據進行采集、整理、處理、分析和可視化。  通過對數據進行分塊處理，在不同的節點上擁有不同的副本，從而可以在不利的條件下實現 容錯。

Cassandra

Cassandra 是 Facebook 開發的 NoSQL 數據庫管理系統。Apache Cassandra 是一款優秀的、與操作系統無關的開源大數據軟件，它能夠為管理存儲在各種商業服務器上的大量數據提供高質量的可用性。為簡化數據庫與其用戶之間的交互，它還提供了 CQL（Cassandra Structure Language，Cassandra 結構語言）。

開發語言：Java當前穩定版本：Cassandra 3.11定價：開源、免費許可。

主要特點

 通過“環形”設計和無主架構，不會出現單點故障，從而提高 持續的正常運行時間。  通過多個云數據復制中心 自動復制 數據，你可以從全球任何地方操作數據。  語言驅動程序的 最佳語言支持（如 Java、C++、Python、Ruby、C# 等）提供了應用程序的最佳性能。  線性可擴展性 允許你增加集群中的節點數量，以滿足業務應用程序改進性能的需要。

Zoho Analytics

Zoho Analytics 是一款自助式大數據分析軟件，它能讓你對你的數據進行可視化分析，還能讓你創建有見解的報告儀表板。這款大數據軟件能夠分析數據集，并提供關鍵的業務見解。你可以從任何大數據源（如 NoSQL，關系數據庫和云數據庫）中獲取數據，甚至是你的業務應用程序。

當前穩定版本：Zoho Analytics 4.0定價：每月 25 美元（2 用戶，500000 行和無限工作區）到 495 美元（50 用戶，5000 萬行和不限數量的報表數據庫）。

主要特點

 用于在業務應用中創建和實現報告和分析功能的 可擴充和可擴展的 BI 平臺。  使用實時動態數據報告創建 臨時報告 來回答業務問題。  云部署，提供高安全性、可擴展性和數據可用性。  圖表、數據透視表、小部件和表格視圖等 各種報告元素，都可用于提供有見解的報告和儀表板。

Microsoft Power BI

Microsoft Power BI 是一種收集、分析和可視化數據以形成可行見解的有效方法。它幫助初創公司和企業通過操作實時數據源來創建具有見解的儀表板。這些儀表板提供了實時見解，以了解在組織內進行的流程的整體性能。你甚至可以外包 Power BI 咨詢和開發，以獲得最佳效果。

當前穩定版本：Power BI 2.82定價：Pro 版每用戶每月 9.99 美元，而 Premium 版每月起步價為 4995 美元，針對專門的云計算和存儲資源。

主要特點

 有 200 多個預定義代碼的 DAX 數據分析功能，可以對數據執行特定的分析功能。  內容翔實的報告 在許多方面構成了數據的結構化表示，并從數據中揭示了有用的見解。

從不同的數據源獲取數據，例如從結構化到非結構化，以及基于云端的系統到內部部署系統。

可使用 Office 365 套件通過 Power Query 和 Power Map 輕松集成到大數據分析中。

Cloudrea

Cloudera 分發系統用于 Hadoop，是最流行、最可信的分發系統。由于 CDH 具有可擴展的存儲和分布式計算、基于 Web 的用戶界面和關鍵的企業功能，因此是最佳的企業級部署。它提供了一個開源平臺發行版，包括 Apache Hadoop、Spark、Impala、Kite、Hive、Pig MapReduce 等等。

當前穩定版本：CDH 6定價：開源，每 TB 1000~2000 美元。

主要特點

企業級分發，因為它具有重要的企業能力。  易于實現和管理，可輕松管理 Hadoop 集群。  高度安全性，可安全地 處理和控制敏感數據。  能夠 靈活 存儲任何類型的數據，并提供可擴展性來擴展滿足你需求的各種應用程序。

Datawrapper

Datawrapper 是出色的大數據工具之一，它能從源數據中挖掘原始數據，并將這些信息轉換為響應式、交互式和可嵌入式的形式。最佳之處在于它能兼容移動設備、桌面設備和平板電腦，這使得可視化變得更加容易。如果你對編碼或設計不感興趣，那么你也可以使用這款大數據軟件。

定價：免費試用，每月訂閱 21~599 美元。

主要特點

 完全響應，使地圖、表格和圖表在所有設備上均可讀。  無需代碼 即可分析或對不同來源的數據進行可視化。  與操作系統無關；  可在 Web 上工作，因此無需擔心操作系統、更新或安裝的問題。  缺省情況下設計很出色，因此無需設計技巧即可對數據進行可視化。

MmongoDB

MongoDB 是一個面向文檔的 NoSQL 數據庫，是開源的大數據工具之一。它支持各種操作系統，如 Windows、Mac、Linux、FreeBSD 和 Solaris。NoSQL 提供了高性能和敏捷的大規模數據處理。它將原始數據或非結構化數據存儲在多個處理節點和服務器上。

開發語言：C、C++、Javascript。當前穩定版本：MongoDB 4.2定價：根據要求 定價。

主要特點

 MongoDB 中的 聚合運算 處理分組的數據，以提供單個計算結果。  通過在大型數據集進行 臨時查詢，可以提高執行速度，從而提高性能。  復制 有助于數據庫為防故障機制提供冗余。  因為 MongoDB 有索引和復制功能，所以 查詢響應速度更快。

Splunk Hunk

Hunk 是一個內部部署的大數據平臺，可對 Hadoop 和 NoSQL 數據存儲中的數據進行探索、分析和可視化。它為數據集探索提供了一種無需編碼的快速方法。使用 Hunk 并不需要是一名程序員或者設計師，因為 Hunk 直觀而直接的設計很容易提供完整的可視化效果。

開發語言：C++、Python當前穩定版本：Hunk 6.4.11定價：60 天免費試用，之后每個節點每月 207 美元。

主要特點

 Splunk 搜索處理語言（Splunk Search Processing Language，SPL），用于以交互方式對數據進行探索、分析和可視化。  Splunk 虛擬索引（Splunk Virtual Index）技術結合了 SPL，提供了無縫的 BI 體驗。  通過將索引數據歸檔到 Hadoop 來 節省空間。  響應式大數據軟件，可簡化在智能手機、臺式機和平板電腦上的工作。

TerraStore

TerraStore 是最好的開源大數據工具之一，它具有可擴展性、安全性和快速性。這款工具操作流暢，沒有任何復雜性。該工具還提供了大數據集的分區以及每個文檔的一致性。同時減少了對查詢和函數的處理，使得分析更加直觀。

開發語言：Java當前穩定版本：TerraStore 0.8.2定價：開源，免費使用。

主要特點

 可擴展數據層；  每當新節點加入，舊節點脫離時，能夠自動對文檔進行分區和分發。  每當網絡流量增加時，可擴展式計算 就會增加。  本質上具有彈性；  在不停機的情況下可向正在運行的集群添加更多節點或從中刪除更多節點。  分布式文檔存儲，支持單集群部署和多集群部署。

RapidMiner

RapidMiner 是一款跨平臺的數據分析工具，對于數據挖掘、預測分析和機器學習技術來說，都是非常好的選擇。除了這些應用外，它還可以用于原型開發、研究、應用程序開發和教學目的。

開發語言：Java當前穩定版本：RapidMiner 9.7定價：每用戶每月 625~1250 美元。

主要特點

 基于圖形化用戶界面 的平臺，無需編寫代碼即可使用此軟件執行任務。  拖放 界面可以生成出色的模型。  易于配置 的圖表，通過各種可視化元素來說明見解。  采用 嚴格的模塊化方法，可避免在模型訓練期間泄漏預處理步驟信息。

Knime

Knime（Konstanz Information Miner）是一個很好的大數據工具，可用于衡量流程的性能。它是一個提供數據集成和處理的開源平臺。除了集成和處理，Knime 還可以作為 SAS 替代方案，提供商業智能、企業報告、CRM、數據挖掘、數據分析、文本挖掘、集成等。

開發語言：Java當前穩定版本：Knime Analytics Platform 4.0定價：免費使用。

主要特點

 1000 多 個例程用于進行數據分析。  并行執行 節點以對海量數據集執行復雜的分析工作。  集成 MongoDB，可訪問 MongoDB 的 JSON 文檔對數據進行操作。  免費數據流執行引擎（DataFlow Execution Engine）提供更高吞吐量和性能。

關鍵點

在本文中，我介紹了排名前 11 位的大數據工具，這些工具可以幫助分析大量數據集，還可以幫助創建有用的業務見解。當尋找大數據分析平臺時，也應該嘗試了解你的基本需求，如數據集的大小、知識集、操作系統兼容性和預算。這種方法可以幫助你找到最適合你需求的數據分析軟件。

請在使用任何分析軟件或 BI 軟件之前嘗試其試用版。這些試用版可以幫助你了解正在運行的軟件或應用程序是如何工作的，并使你能夠輕松地決定是否使用它。

如果你有一家初創公司或者一家企業，并且正在尋找潛在的選項來創建業務見解或分析數據，那么可以選擇 PowerBI、Zoho Analytics 或 Cloudrea?；蛘邍L試外包 定制軟件開發公司。

讓自己專注于業務的核心。

常見問題

什么是大數據？

大數據就像是大量數據集的簡稱。它可以是結構化的，也可以是非結構化的。大數據有兩種類型：

  1.  運營大數據（更有可能是日常數據；

  來自機票預訂、社交媒體、在線購物、組織數據等的數據）。

  2.  分析大數據（數據的高級部分；

  來自股票市場、太空任務、天氣預報、醫學數據等的數據）。

什么是大數據分析？

對大量數據進行分析或檢查，以發現模式、關系或創建有用的見解，從而做出更好、更明智的業務決策。它使用統計和預測建模來分析數據集。

什么是數據可視化？

數據可視化是以圖形方式表示信息或數據?？梢允褂酶鞣N可視化工具來創建諸如圖表、圖形、3D 圖像、地圖、數據透視表等元素，以更好地理解模式和趨勢。

最適合小型企業的大數據工具有哪些？

小型企業和初創公司可以使用這些大數據工具：

SAS  PowerBI  Google ANalytics（Web Analytics）  Zoho Analytics  IBM Watson Analytics