如何挑选大数据分析软件

　随着数字时代的到来，数据已经成为企业最重要的资源。现在企业面临的问题是如何在数据的海洋中获取有价值的信息。在这样的市场背景下，数据分析软件应运而生，许多企业习惯于使用数据分析软件来处理数据。这是因为使用数据分析软件可以快速从海量数据中提取最有效的信息，在企业营销中起着关键作用。那么如何选择大数据软件/p>

　　如今市场上的数据分析软件可谓琳琅满目，挑选起来可不容易，往往是挑得眼花缭乱也选不出来。

　　分析多样性。

　　根据不同的用户案例和应用，企业用户可能需要支持不同类型的分析功能，使用特定类型的建模(例如回归、聚类、分割、行为建模和决策树)。这些功能已经能够广泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是还是有一些厂商投入数十年的精力，调整不同版本的算法，增加更加高级的功能。理解哪些模型与企业面临的问题最相关，根据产品如何最好地满足用户的业务需求进行产品评估，这些都非常重要。

　　数据范围分析。

　　要分析的数据范围涉及很多方面，如结构化和非结构化信息，传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源，大数据平台(如Hadoop)上的数据管理等。但是，不同产品对非传统数据湖(在Hadoop内或其他用于提供横向扩展的NoSQL数据管理系统内)上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品，企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特定需求。

　　协作。

　　企业规模越大，越有可能需要跨部门、在诸多分析师之间分享分析、模型和应用。企业如果有很多分析师分布在各部门，对结果如何进行解释和分析，可能会需要增加更多的共享模型和协作的方法。

　　许可证书和维护预算。

　　几乎所有厂商的产品都分不同的版本，购买费用和整个运营成本各不相同。许可证书费用与特性、功能、对分析数据的量或者产品可使用的节点数的限制成正比。

　　易用性。

　　没有统计背景的商业分析师是否也能够轻松地开发分析和应用呢定产品是否提供了方便开发和分析的可视化方法。

　　非结构化数据使用率。

　　确认产品能够使用不同类型的非结构化数据(文档、电子邮件、图像、视频、演示文稿、 交媒体渠道信息等)，并且能够解析和利用收到的信息。

　　可扩展性和可伸缩性。

　　随着数据量的不断增长和数据管理平台的不断扩展，要评估不同的分析产品如何跟随处理与存储容量的增长而增长。

　　数据分析软件的使用对企业来说非常重要，它可以为企业提供决策前的依据，使决策更加科学合理。企业在选择数据分析软件时，不仅可以参考以上内容，还可以参考自己的需求。