2020十大最佳大数据分析工具，必须收藏( 二 ) 营销的基本原理是一致的

用于在业务应用中创建和实现报告和分析功能的可扩充和可扩展的 BI 平台。
使用实时动态数据报告创建临时报告来回答业务问题。
云部署，提供高安全性、可扩展性和数据可用性。
图表、数据透视表、小部件和表格视图等各种报告元素，都可用于提供有见解的报告和仪表板。

Microsoft Power BI

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Microsoft Power BI 是一种收集、分析和可视化数据以形成可行见解的有效方法。它帮助初创公司和企业通过操作实时数据源来创建具有见解的仪表板。这些仪表板提供了实时见解，以了解在组织内进行的流程的整体性能。你甚至可以外包 Power BI 咨询和开发，以获得最佳效果。
当前稳定版本：Power BI 2.82
定价：Pro 版每用户每月 9.99 美元，而 Premium 版每月起步价为 4995 美元，针对专门的云计算和存储资源。
主要特点

有 200 多个预定义代码的DAX 数据分析功能，可以对数据执行特定的分析功能。
内容翔实的报告在许多方面构成了数据的结构化表示，并从数据中揭示了有用的见解。

从不同的数据源获取数据，例如从结构化到非结构化，以及基于云端的系统到内部部署系统。

可使用 Office 365 套件通过 Power Query 和 Power Map 轻松集成到大数据分析中。

Cloudrea

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Cloudera 分发系统用于 Hadoop ，是最流行、最可信的分发系统。由于 CDH 具有可扩展的存储和分布式计算、基于 Web 的用户界面和关键的企业功能，因此是最佳的企业级部署。它提供了一个开源平台发行版，包括 Apache Hadoop、Spark、Impala、Kite、Hive、Pig MapReduce 等等。
当前稳定版本：CDH 6
定价：开源，每 TB 1000~2000 美元。
主要特点

企业级分发，因为它具有重要的企业能力。
易于实现和管理，可轻松管理 Hadoop 集群。
高度安全性，可安全地处理和控制敏感数据。
能够灵活存储任何类型的数据，并提供可扩展性来扩展满足你需求的各种应用程序。

Datawrapper

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Datawrapper 是出色的大数据工具之一，它能从源数据中挖掘原始数据，并将这些信息转换为响应式、交互式和可嵌入式的形式。最佳之处在于它能兼容移动设备、桌面设备和平板电脑，这使得可视化变得更加容易。如果你对编码或设计不感兴趣，那么你也可以使用这款大数据软件。
定价：免费试用，每月订阅 21~599 美元。
主要特点

完全响应，使地图、表格和图表在所有设备上均可读。
无需代码即可分析或对不同来源的数据进行可视化。
与操作系统无关；可在 Web 上工作，因此无需担心操作系统、更新或安装的问题。
缺省情况下设计很出色，因此无需设计技巧即可对数据进行可视化。

MmongoDB

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MongoDB 是一个面向文档的 NoSQL 数据库，是开源的大数据工具之一。它支持各种操作系统，如 Windows、Mac、Linux、FreeBSD 和 Solaris 。 NoSQL 提供了高性能和敏捷的大规模数据处理。它将原始数据或非结构化数据存储在多个处理节点和服务器上。
开发语言：C、C++、JavaScript 。
当前稳定版本：MongoDB 4.2
定价：根据要求定价。
主要特点

MongoDB 中的聚合运算处理分组的数据，以提供单个计算结果。
通过在大型数据集进行临时查询，可以提高执行速度，从而提高性能。
复制有助于数据库为防故障机制提供冗余。
因为 MongoDB 有索引和复制功能，所以查询响应速度更快。

Splunk Hunk

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Hunk 是一个内部部署的大数据平台，可对 Hadoop 和 NoSQL 数据存储中的数据进行探索、分析和可视化。它为数据集探索提供了一种无需编码的快速方法。使用 Hunk 并不需要是一名程序员或者设计师，因为 Hunk 直观而直接的设计很容易提供完整的可视化效果。
开发语言：C++、Python
当前稳定版本：Hunk 6.4.11
定价：60 天免费试用，之后每个节点每月 207 美元。
主要特点

Splunk 搜索处理语言（Splunk Search Processing Language ， SPL），用于以交互方式对数据进行探索、分析和可视化。
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