现在，为了满足企业的主要需求，大数据工具正在迅速地被应用。在大数据技术作为一种概念和商业策略出现后的十年里，已经开发了数以千计的工具来执行各种任务和过程。供应商提供这些工具承诺节省时间和成本的企业，并找到商业见解，使他们有利可图。显然，大数据分析工具的市场正在增长。
在这些工具中选择是一个挑战，特别是对于许多只具有一次使用的大型数据工具，企业需要使用大数据来完成许多不同的任务，因此企业的分析工具箱将变得过于庞大。根据专家咨询的建议，列出了一系列主要的数据分析工具，列出了三大类。
如上所述，大数据工具倾向于使用单一类别，并有多种使用大数据的方式。因此，您可以按类别进行分类，然后分析每个分析工具。
大型数据工具：数据存储与管理
大数据都是从数据存储开始的。这意味着从大型数据框架Hadoop开始。它是由Apache基金会开发的开源软件框架，用于在计算机集群上分发大型数据集。
显然，存储对于大数据所需的大量信息非常重要。但更重要的是，需要将所有这些数据集中集成到某种形式/管理结构中来产生洞察力。因此，大数据的存储和管理是真正的基础，没有这样的分析平台，就无法工作。在某些情况下，这些解决方案包括员工培训。
该领域的主要数据工具有：
1。Cloudera
基本上，Hadoop增加了一些业务需要的额外服务，因为大数据不是一个简单的练习。Cloudera的服务团队，不仅能够帮助企业建立大数据集群，也有助于培养员工更好地访问数据。
2。MongoDB
MongoDB是最流行的大数据的数据库，因为它是适用于非结构化数据管理或频繁变化经常发生在大数据。
三.拓蓝
作为一个提供广泛的解决方案的公司，公司的产品建立了一个结合大数据集成平台在云计算、应用和实时数据集成、数据准备、和主数据管理。
公司的大数据集成包括数据质量和治理功能。
大数据工具：数据清洗
在一个企业真正处理大量的数据来获得洞察力，它需要被清理，转化和转化为远程检索内容。大型数据集通常是非结构化的和无组织的，因此需要进行某种清理或转换。
在这个时代，数据清洗变得更为必要，因为数据可以来自任何地方：移动互联网、物联网、社交媒体。并不是所有这些数据都容易被“清理”出来产生他们的洞察力，所以一个好的数据清理工具可以改变所有的差异。事实上，在未来几年中，数据将被有效地清除为可接受的大数据系统和真正优秀的数据系统之间的竞争优势。
4。openrefine
openrefine是一个易于使用的开源工具，去除杂乱的数据删除重复项，空白领域，和其他错误。它是开源软件，但它有一个很大的社区可以帮助。
5。清理
像OpenRefine一样，DataCleaner将半结构化的数据集的数据可读的工具，可以读取清晰可读的数据集。该公司还提供数据仓库和数据管理服务。
6。微软Excel
人们可以从各种数据源导入数据。Excel对于手动数据录入和复制/粘贴操作特别有用。它消除了复制、搜索、替换、拼写检查以及用于转换数据的许多公式。但它很快就陷入了困境，不适合大数据集。
大数据工具：数据挖掘
一旦数据被清理并准备好进行检查，数据挖掘就可以开始搜索过程。这是企业实际发现、决策和预测的过程。
数据挖掘在很多方面都是大数据的真正核心。数据挖掘解决方案通常非常复杂，但努力提供一个用户友好和用户友好的界面，这是说起来容易做起来难。数据挖掘工具的另一个挑战是，他们确实需要人员来开发查询，因此数据挖掘工具的能力并不比使用它的人更好。
7。RapidMiner
RapidMiner是一个易于使用的预测分析工具具有非常友好的用户界面，这意味着企业可以运行分析的产品无需编写代码。
8。IBM SPSS Modeler
IBM SPSSMODER是一种适用于企业级高级分析的产品，用于数据挖掘。IBM的服务和咨询无疑是首屈一指的。
9。Teradata
Teradata提供端到端的数据仓库解决方案、大数据和分析，以及市场营销中的应用。所有这一切意味着一家公司的业务可以真正成为一个数据驱动的业务，并提供业务服务，咨询，培训和支持。
像许多现有的大数据工具，RapidMiner的解决方案还包括云计算解决方案。
大数据工具：数据可视化
数据可视化是业务数据以可读格式显示的方式。这就是公司如何看待图表和数据的观点。
数据可视化是一种艺术形式，也是一门科学。大数据公司将有越来越多的数据科学家和高级管理人员，重要的是为员工提供更广泛的视觉服务。这些团队的每个成员，如销售代表、IT支持、中间管理，都需要理解它，所以重点是可用性。然而，易于读取的可视化有时与深度特征集不一致，这已经成为数据可视化工具的主要挑战。
10。人构成的画面或场景
作为该领域的领导者之一，其数据可视化工具专注于商业智能，并在不编程的情况下创建地图、图表、图形等。TabLeo共有五个产品，包括免费版的TabLuePube公开给潜在客户。
11。丝绸
丝绸是一种简单的画面形式。丝绸可以使企业在没有任何编程的情况下将数据可视化为地图和图表。它甚至会尝试在第一次加载时自动可视化数据。这也使得在线发布结果变得容易。
12。Chartio
Chartio使用自己的可视化查询语言来创建功能强大的仪表板没有点击SQL或其他建模语言。与其他不同的是，业务直接连接到数据库，因此不需要数据仓库。
13。IBM Watson Analytics
IBM Watson Analytics是机器学习（ML）和人工智能（AI）的结合，以帮助提供智能数据科学助理，并为具有广泛数据科学技能的业务分析师和数据科学家提供广泛的用户指南。
三层大型数据工具
Ritesh Ramesh，普华永道移动数据和分析程序的首席技术官，说在精度和市场策略方面，大数据工具分为三层。
第一层也是最大的层，它是一系列开源工具。每一个公司都以这种方式开始，像Cloudera和Hortonworks。除了基础设施外。除了服务器和存储外，该值非常小。大多数云计算供应商已经商业化了这一层。
第二层：这是大多数供应商意识到他们需要增加他们的市场份额，并且他们必须在开源工具之上建立专有的应用程序以与其他供应商分离。例如，Cloudera已经建立了一些数据科学平台类似Hadoop的核心。
第三个层次：这些都是垂直应用。这些公司大多工作于系统集成商，如PWC、认知或埃森哲。这是真正的价值，这也是大数据工具制造商的一个非常有效的策略。
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