2020十大最佳大数据分析工具，必须收藏( 三 ) 营销的基本原理是一致的

Splunk 虚拟索引（Splunk Virtual Index）技术结合了 SPL ，提供了无缝的 BI 体验。

通过将索引数据归档到 Hadoop 来节省空间。

响应式大数据软件，可简化在智能手机、台式机和平板电脑上的工作。

TerraStore

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TerraStore 是最好的开源大数据工具之一，它具有可扩展性、安全性和快速性。这款工具操作流畅，没有任何复杂性。该工具还提供了大数据集的分区以及每个文档的一致性。同时减少了对查询和函数的处理，使得分析更加直观。
开发语言：Java
当前稳定版本：TerraStore 0.8.2
定价：开源，免费使用。
主要特点

可扩展数据层；每当新节点加入，旧节点脱离时，能够自动对文档进行分区和分发。
每当网络流量增加时，可扩展式计算就会增加。
本质上具有弹性；在不停机的情况下可向正在运行的集群添加更多节点或从中删除更多节点。
分布式文档存储，支持单集群部署和多集群部署。

RapidMiner

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RapidMiner 是一款跨平台的数据分析工具，对于数据挖掘、预测分析和机器学习技术来说，都是非常好的选择。除了这些应用外，它还可以用于原型开发、研究、应用程序开发和教学目的。
开发语言：Java
当前稳定版本：RapidMiner 9.7
定价：每用户每月 625~1250 美元。
主要特点：

基于图形化用户界面的平台，无需编写代码即可使用此软件执行任务。
拖放界面可以生成出色的模型。
易于配置的图表，通过各种可视化元素来说明见解。
采用严格的模块化方法，可避免在模型训练期间泄漏预处理步骤信息。

Knime

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Knime（Konstanz Information Miner）是一个很好的大数据工具，可用于衡量流程的性能。它是一个提供数据集成和处理的开源平台。除了集成和处理， Knime 还可以作为 SAS 替代方案，提供商业智能、企业报告、CRM、数据挖掘、数据分析、文本挖掘、集成等。
开发语言：Java
当前稳定版本：Knime Analytics Platform 4.0
定价：免费使用。
主要特点

1000 多个例程用于进行数据分析。
并行执行节点以对海量数据集执行复杂的分析工作。
集成 MongoDB ，可访问 MongoDB 的 JSON 文档对数据进行操作。
免费数据流执行引擎（DataFlow Execution Engine）提供更高吞吐量和性能。

关键点在本文中，我介绍了排名前 11 位的大数据工具，这些工具可以帮助分析大量数据集，还可以帮助创建有用的业务见解。当寻找大数据分析平台时，也应该尝试了解你的基本需求，如数据集的大小、知识集、操作系统兼容性和预算。这种方法可以帮助你找到最适合你需求的数据分析软件。
请在使用任何分析软件或 BI 软件之前尝试其试用版。这些试用版可以帮助你了解正在运行的软件或应用程序是如何工作的，并使你能够轻松地决定是否使用它。
如果你有一家初创公司或者一家企业，并且正在寻找潜在的选项来创建业务见解或分析数据，那么可以选择 PowerBI、Zoho Analytics 或 Cloudrea 。或者尝试外包定制软件开发公司。
让自己专注于业务的核心。
常见问题什么是大数据？
大数据就像是大量数据集的简称。它可以是结构化的，也可以是非结构化的。大数据有两种类型：

运营大数据（更有可能是日常数据；来自机票预订、社交媒体、在线购物、组织数据等的数据）。
分析大数据（数据的高级部分；来自股票市场、太空任务、天气预报、医学数据等的数据）。

什么是大数据分析？
对大量数据进行分析或检查，以发现模式、关系或创建有用的见解，从而做出更好、更明智的业务决策。它使用统计和预测建模来分析数据集。
什么是数据可视化？
数据可视化是以图形方式表示信息或数据。可以使用各种可视化工具来创建诸如图表、图形、3D 图像、地图、数据透视表等元素，以更好地理解模式和趋势。
最适合小型企业的大数据工具有哪些？
小型企业和初创公司可以使用这些大数据工具：