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頂級供應商。該公司于2019年被Salesforce公司收購。

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。

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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可以稱得上市場上最受歡迎的分析程序。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。

優點：

?頂級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。

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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是最佳選擇。

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。

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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。

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。

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，在工作日提供最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。

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。

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。

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。

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。

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。

9、IBM公司

關鍵見解：IBM公司是行業中最有力的競爭者，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。

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。

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最有力的競爭者。

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。

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。

文章摘自：企業網D1NET

數據分析軟件：供應商比較表

總結

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