2023 年 8 个最佳企业大数据分析工具

大数据分析工具已变得不可或缺，因为它们为组织提供了做出明智决策、了解市场趋势和推动创新所需的见解。 这些平台使公司能够检测模式、预测趋势并优化运营，从而帮助他们获得可观的投资回报。

随着数据量和复杂性不断增长，采用此类分析软件是在任何行业保持竞争优势的关键。 以下是 2023 年八种最佳大数据分析工具。

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顶级大数据分析工具比较表

尽管它们提供大数据分析，但这八个大数据分析平台中的每一个都有独特的功能。 为了简要强调它们的不同之处，以下是它们对数据分析工具的核心功能及其定价的比较。

Google Looker：最适合集成数据基础设施

Looker Studio 作为一个尖端平台而出现，彻底改变了企业利用数据力量的方式。 作为 Google Cloud 套件的一部分，Looker 通过提供数据基础设施的集成方法，超越了传统的数据分析。 它以其强大的数据建模语言 LookML 脱颖而出，它允许复杂的数据探索和强大的数据体验的开发。 Looker 致力于实现实时分析，这使其成为寻求将分析无缝集成到日常工作流程中的企业的首选。

价钱

Looker 的高级版本包括标准版、企业版和嵌入版，它们提供销售团队乐意讨论的定制定价。

特征

图A

• 具有 BI 和大数据分析功能的集成数据平台。
• 实时数据探索和报告。
• 可定制的数据建模语言（LookML）。
• 模板库（图A）和先进的数据可视化工具。

优点

• 与 Google Cloud Platform 服务无缝集成。
• 高度可扩展，具有强大的安全功能。
• 具有共享仪表板和报告的协作环境。

缺点

• LookML 带来更陡峭的学习曲线。
• 定价似乎很复杂。

为什么我们选择 Google Looker

Google Looker 与 Google 先进的人工智能和机器学习工具的集成，加上其强大的数据建模功能，使其成为需要尖端数据基础设施与其分析集成的团队的领导者。

请参阅：探索这个 Looker Studio 初学者指南。

Zoho Analytics：最适合自助服务 BI

Zoho Analytics 是一款自助式 BI 和数据分析软件，可实现数据分析的民主化，使所有级别的业务用户都可以使用它。 凭借其人工智能助手和广泛的数据连接器，Zoho Analytics 简化了数据收集和解释的复杂过程。 它旨在为团队提供数据，而无需在培训或技术支持方面投入大量资金，使其成为用户友好型分析的出色选择。

价钱

Zoho Analytics 有 5 种付费计划，基本版为每月 22 美元，标准版为每月 45 美元，高级版为每月 112 美元，企业版为每月 445 美元，全部按年计费。 第五个计划是定制计划，需要您与 Zoho 分享您的需求并获取报价。

特征

图B

• 自助式 BI 和分析平台。
• 用于数据分析的人工智能助手。
• 适用于各种业务应用程序和实用程序的各种数据连接器。
• 协作工作空间（图B）具有嵌入式和共享分析功能。

优点

• 用户友好的界面适合非技术用户。
• 强大的移动BI能力。
• 定价清晰灵活。

缺点

• 与其他平台相比，定制可能受到限制。
• 一些用户可能需要更高级的分析功能。

为什么我们选择 Zoho Analytics

我们选择 Zoho Analytics 是因为它与 Zoho 生态系统的集成，以及其以用户为中心的设计和智能功能。 此外，其经济性和易用性并不以牺牲强大的分析能力为代价。

请参阅：了解 Zoho Analytics 与其他工具的比较 顶级数据科学工具。

Tableau：数据可视化的最佳选择

Tableau 以其直观的界面和强大的分析功能树立了数据可视化的标准。 它是一种工具，可以改变企业对数据的思考方式，将复杂的数据集转变为引人入胜的视觉故事。 Tableau 能够连接几乎所有数据源，并且具有强大的移动功能，使其成为重视可视化数据交互和移动访问的组织的首选。

价钱

Tableau 有 3 种付费计划：Viewer、Explorer 和 Creator，按年计费，价格分别为每用户每月 15 美元、42 美元和 75 美元。

特征

图C

• 用于数据可视化的直观拖放界面（图C）。
• CRM 分析，为 Salesforce CRM 提供可行的见解。
• 具有离线功能的强大移动应用程序。
• Tableau Prep 用于数据清理和准备。

优点

• 具有视觉吸引力的界面。
• 强大的社区和支持资源。
• 持续创新并定期更新。

缺点

• 随着用户数量和数据量的增长，成本可能会变得昂贵。
• 本地版本的服务器管理有些复杂。

我们为什么选择 Tableau

我们之所以选择 Tableau，是因为它具有无与伦比的数据可视化功能，可以满足广泛的业务需求。 从个人分析师到企业范围内的部署，Tableau 提供了一个灵活且用户友好的平台，使其成为将数据转化为可行见解的领导者。

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请参阅：欲了解更多信息，请查看我们的 Tableau 备忘单。

Qlik：最适合关联分析

Qlik 凭借其关联分析引擎在大数据分析领域脱颖而出，该引擎允许用户不受基于查询的工具的限制来探索数据。 这种独特的方法可以更自然地发现见解。 想要培育数据驱动文化而不将其探索限制在预定义路径的企业绝对应该考虑 Qlik。

价钱

Qlik 拥有三种计划：标准版、高级版和企业版，需要您联系 Qlik 获取报价。 按年计费时，标准计划和高级计划的费用分别为每位用户每月 20 美元和 2700 美元。

特征

图D

• 关联分析引擎。
• 数据集成和准备能力。
• 高级增强分析（图D）与 Qlik Sense。
• 灵活的部署选项（本地、云或混合）。

优点

• 独特的关联模型允许在没有预定义查询的情况下发现数据。
• 适合企业的可扩展架构。
• 通过 Qlik 的教育资源高度重视数据素养。

缺点

• 定价模型可能很复杂。
• 一些用户发现该界面不如竞争对手直观。

为什么我们选择 Qlik

我们选择 Qlik 是因为其创新的关联引擎改变了用户与数据交互的方式。 它非常适合需要促进自由形式数据探索和洞察生成的解决方案的团队。

参见：参见 Qlik 与 Tableau 相比如何。

Power BI：最适合 Microsoft 集成

Power BI 是 Microsoft 的旗舰分析服务，提供与 Microsoft 生态系统（包括 Azure 和 Office 365）的深度集成。它是一个全面的解决方案，可为用户带来基于 AI 的分析和广泛的可视化库。 Power BI 能够与现有 Microsoft 应用程序无缝对接，这使其成为大量投资于 Microsoft 套件的企业的首选。

价钱

除了免费计划外，它还提供专业版和高级版计划，其中后者分为三类。 Pro 计划的费用为每位用户每月 10 美元，而高级计划的起价为每位用户每月 20 美元。

特征

图E

• 与微软产品深度集成。
• 人工智能驱动的分析。
• 广泛的可视化（图E） 图书馆。
• 用于离线数据分析的 Power BI Desktop。

优点

• 与 Excel 和其他 Microsoft Office 产品无缝集成。
• 有竞争力的价格，特别是对于 Office 365 用户。
• 与 Azure 集成的强大安全功能。

缺点

• 如果没有适当的治理，大规模管理可能会具有挑战性。
• 限制免费版本。

为什么我们选择 Power BI

Power BI 与 Microsoft 产品的集成使其成为寻求与其现有 Microsoft 基础架构紧密配合的 BI 解决方案的团队的最佳选择。 其经济实惠的价格和强大的功能集使其很难忽视广泛的业务分析需求。

请参阅：欲了解更多信息，请查看我们的综合 Power BI 审查。

Sisense：最适合大规模数据环境

Sisense 专为大规模数据环境中的性能而定制，提供擅长处理海量数据集的端到端数据分析平台。 其芯片内技术以及定制仪表板和分析的能力使 Sisense 成为处理复杂数据并需要快速、深入洞察的企业的首选。

价钱

Sisense 提供定制定价，这意味着您必须联系他们获取报价。

特征

图F

• 端到端数据分析平台。
• 用于构建仪表板的拖放界面。
• 用于快速数据处理的片内技术。
• 自然语言查询（图F) 能力。

优点

• 能够快速处理大量数据。
• 高度可定制的仪表板和分析。
• 强大的 API，可与其他应用程序集成。

缺点

• 可能需要更多 IT 参与来进行设置和维护。
• 定制定价模型可能看起来不透明。

为什么我们选择西信

Sisense 是我们的选择，因为它具有快速的数据处理和定制能力，这对于处理大规模数据操作的企业至关重要。 它特别适合任何需要强大、敏捷的 BI 工具来满足其数据需求的团队。

SEE：了解 Sisense 与其他产品相比如何 顶级商业智能工具。

Apache Spark：最适合开源大数据处理

Apache Spark 是领先的大规模数据处理开源引擎，以其速度和易用性而闻名。 它支持多种任务——从批处理到实时分析和机器学习——使其成为需要强大、可扩展的数据处理平台的企业的多功能选择。

价钱

Apache Spark 是免费且开源的。

特征

图G

• 用于大规模数据处理的开源统一分析引擎。
• 支持 SQL 分析、流数据、机器学习和图形处理。
• PB 级数据的数据科学。
• 可以在独立模式下运行，也可以在各种云平台上运行。

优点

• 大型数据集的卓越处理速度。
• 用途广泛，支持多种编程语言。
• 强大的社区支持和持续发展。

缺点

• 需要大量资源和专业知识才能有效管理。
• 不是一个完整的 BI 解决方案； 通常与其他工具结合使用。

为什么我们选择 Apache Spark

Apache Spark 因其卓越的处理能力和开源特性而被选中，它为企业提供了灵活且经济高效的解决方案来满足其大数据需求。

看： 比较 Apache Spark 与 Apache Hadoop。

Domo：最适合实时数据协作

Domo 专注于实时数据协作，提供基于云的平台，该平台集成了各种数据源，以提供一致的分析体验。 Domo 强调协作工具和用户友好的界面，非常适合优先考虑敏捷性并希望将数据作为决策过程核心的组织。

价钱

除了免费计划外，Domo 还提供三种付费计划：标准版、企业版和业务关键版。 标准计划起价为每月 300 美元，其余计划需要潜在客户与 Domo 销售人员联系以获取报价。

特征

图H

• 基于云的商业智能和数据可视化（图H） 平台。
• 超过 1,000 个用于集成各种数据源的连接器。
• 实时数据刷新和协作功能。
• 使用 Domo 的 Appstore 进行自定义应用程序开发。

优点

• 具有广泛功能的综合平台。
• 高度重视数据的协作和可操作性。
• 具有拖放功能的用户友好界面。

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缺点

• 对于小型企业来说可能会很昂贵。
• 由于功能广泛，一些用户可能会发现该平台令人难以承受。

为什么我们选择 Domo

我们之所以选择 Domo，是因为它的综合平台不仅在数据集成和可视化方面表现出色，而且在培养组织内部的协作数据文化方面也表现出色。

请参阅：了解为什么 Domo 被认为是其中之一 Power BI 的主要竞争对手。

如何为我的业务选择最佳的大数据分析软件？

要确定哪种大数据分析工具最适合您的业务，您必须了解您企业的数据策略、大数据需求，并从中推断出所需的功能，然后搜索适合您业务需求的工具。

高级版：使用本指南可以 比较数据分析软件的产品功能。

指导您选择的一些关键考虑因素包括软件与现有数据系统的兼容性，以及它是否可以处理您现在和业务增长时使用的数据规模。 易用性也至关重要。 用户友好的界面可以扩大整个团队的采用范围，而分析功能的深度应满足您对数据处理和分析的需求。

成本是一个重要因素，但应权衡该工具通过洞察力和效率提供的潜在投资回报。 至于安全性，安全功能和法规遵从性是不容谈判的，因为它们可以保护您的数据资产并确保法律合规性。 最后，供应商的支持水平和活跃用户社区的存在不仅对于故障排除而且对于学习最佳实践都是宝贵的资源。

有关选择正确工具的分步方法，请观看我们的视频： 如何通过 5 个步骤选择合适的分析工具。

审查方法

为了对顶级大数据分析解决方案进行回顾，我们检查了八种流行工具的定价和功能，同时确定了它们的优势和劣势。 我们研究了他们的网站和数据表上列出的功能，为我们的研究提供信息，并将它们与经过验证的用户的评论进行比较，以了解他们是否提供了他们所说的内容。 最后，我们尽可能尝试了这些产品，以亲身感受它们的功能并了解每个工具的突出用例。