摘要：几乎每一个行业厂商都希望过渡到一个数据驱动的方法。不过，虽然许多企业擅长收集数据，但了解数据却是比较困难的。以下介绍的这七个工具可以提供帮助。

    几乎每一个行业厂商都希望过渡到一个数据驱动的方法。不过，虽然许多企业擅长收集数据，但了解数据却是比较困难的。以下介绍的这七个工具可以提供帮助。
　　
　　今天许多企业都在努力解决一个大问题：如何管理我们的数据？在收集资料的同时，如何分析和理解更为复杂的大数据？
　　
　　企业拥有内部数据，这可能是结构化数据图表和数据库，或非结构化数据，如元数据或电子邮件的文本。有来自网络的社交媒体数据，数据可穿戴设备或其他物联网采集的数据流量，这样的例子不胜枚举。最后，还有“大数据”的好处是将各种数据收集在一起，拼凑出事情发生的全貌。
　　
　　你的组织正在努力想出一个解决办法吗？随着所有可用的各种工具的推出，其中有许多是免费的，它是值得尝试的不同选项，然后才作出决定。也值得找到一个解决方案，可以管理一个庞大而复杂的数据集。
　　
　　“这些工具变得如此简单，并且大多有免费试用，”BeyondCore公司首席执行官阿瑞吉特•森古普塔说。“你只要把数据放在这些工具中运行，看看会发生什么。”
　　
　　在使用工具时需要考虑以下几点：
　　
　　•接口是什么样子的？用户如何过滤数据？
　　
　　•什么是安全约束？
　　
　　•这些报告可以用图形方式表示吗？
　　
　　•供应商提供的升级版本是什么样的？他们会包括新的机器学习工具吗？
　　
　　现在你知道要考虑什么，以下有七个工具可以帮助你的组织分析大数据：
　　
　　（1）Sisense
　　
　　InOutsource公司商业智能和分析总监梅根•布茨梅因表示喜欢采用Sisense这个先进的工具，她表示，伟大的科学家都会将这个纳入数据预测模型。“它包含所有的组织所需要准备和分析复杂的数据集。”布茨梅因说。其在芯片技术上“优化使用计算资源，使其具有很高的效率和成本效益。”该工具也将“允许先进的分析和统计数据与他们中的R函数库。”
　　
　　（2）TIBCOSpotfire
　　
　　此数据可视化和分析工具可以“有效而简单地处理数据转换，”布茨梅因说，“Spotfire的优点是它集成了统计功能，以便更深入的分析和，并探索数据中的规律和趋势。”
　　
　　（3）Grow
　　
　　这种新的工具“中小型企业希望开始使用数据可视化和简单分析的理想工具”。布茨梅因说，“它提供了一个简单的方法分析分散的信息，并提供了一个合理的价格。”
　　
　　（4）BeyondCore
　　
　　“你可以在网上免费试用这个工具两周的时间。”森古普塔说。”如果你想要分析哪些数据，就把它放在这个工具中运行。”这是Gartner公司的‘智能数据发现’列表中列出的领先工具之一。这里是Gartner公司所提到的巨大的医疗数据集：“BeyondCore评估上百万个变量组合，并自动识别，这三个因素的组合使成本显著降低，也确定了几十个类似的干预措施，通过分析和提出的预期影响。提供专注于可操作的干预措施，使患者增加服药依从性，可以降低成本并改善结果。分析是自动完成的，可以在两个小时内完成，而如果采用人工分析，则需要几周或几个月的时间。此外，该分析能够消除有关成本和结果的特定驱动程序的先入为主的观念。”
　　
　　（5）IBMWatsonAnalytics
　　
　　这是IBM公司的一个云计算提供智能数据发现服务。根据Gartner的报告，“通过WatsonAnalytics分析的提前释放和显著营销工作创建了对这个新类的能力的认识。”
　　
　　（6）SAPLumira
　　
　　凭借其强大的高级分析，SAP成为了该领域的领导者。它还提供了一个免费试用版本。另外，它还为报告提供一些不错的视觉效果。
　　
　　（7）SASVisualAnalytics
　　
　　SASVisualAnalytics采用的这一新的分析和可视化的结构叫做Viya，可以帮助企业了解、预测、创建报告，并做好数据的文本分析。
　　
　　以下是Gartner的工具名单：
　　
　　编辑：Harris