如何挑選大資料分析軟體

　　隨著數字時代的到來，資料已經成為企業最重要的資源。現在企業面臨的問題是如何在資料的海洋中獲取有價值的資訊。在這樣的市場背景下，資料分析軟體應運而生，許多企業習慣於使用資料分析軟體來處理資料。這是因為使用資料分析軟體可以快速從海量資料中提取最有效的資訊，在企業營銷中起著關鍵作用。那麼如何選擇大資料軟體?

　　如今市場上的資料分析軟體可謂琳琅滿目，挑選起來可不容易，往往是挑得眼花繚亂也選不出來。

　　分析多樣性。

　　根據不同的使用者案例和應用，企業使用者可能需要支援不同型別的分析功能，使用特定型別的建模(例如迴歸、聚類、分割、行為建模和決策樹)。這些功能已經能夠廣泛支援高水平、不同形式的分析建模，但是還是有一些廠商投入數十年的精力，調整不同版本的演算法，增加更加高階的功能。理解哪些模型與企業面臨的問題最相關，根據產品如何最好地滿足使用者的業務需求進行產品評估，這些都非常重要。

　　資料範圍分析。

　　要分析的資料範圍涉及很多方面，如結構化和非結構化資訊，傳統的本地資料庫和資料倉儲、基於雲端的資料來源，大資料平臺(如Hadoop)上的資料管理等。但是，不同產品對非傳統資料湖(在Hadoop內或其他用於提供橫向擴充套件的NoSQL資料管理系統內)上的資料管理提供的支援程度不一。如何選擇產品，企業必須考慮獲取和處理資料量及資料種類的特定需求。

　　協作。

　　企業規模越大，越有可能需要跨部門、在諸多分析師之間分享分析、模型和應用。企業如果有很多分析師分佈在各部門，對結果如何進行解釋和分析，可能會需要增加更多的共享模型和協作的方法。

　　許可證書和維護預算。

　　幾乎所有廠商的產品都分不同的版本，購買費用和整個運營成本各不相同。許可證書費用與特性、功能、對分析資料的量或者產品可使用的節點數的限制成正比。

　　易用性。

　　沒有統計背景的商業分析師是否也能夠輕鬆地開發分析和應用呢?確定產品是否提供了方便開發和分析的視覺化方法。

　　非結構化資料使用率。

　　確認產品能夠使用不同型別的非結構化資料(文件、電子郵件、影像、視訊、簡報、社交媒體渠道資訊等)，並且能夠解析和利用收到的資訊。

　　可擴充套件性和可伸縮性。

　　隨著資料量的不斷增長和資料管理平臺的不斷擴充套件，要評估不同的分析產品如何跟隨處理與儲存容量的增長而增長。

　　如何挑選大資料分析軟體.中琛魔方大資料平臺表示資料分析軟體的使用對企業來說非常重要，它可以為企業提供決策前的依據，使決策更加科學合理。企業在選擇資料分析軟體時，不僅可以參考以上內容，還可以參考自己的需求。