如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)對企業(yè)來說不再是一種嘗試和體驗，它已成為企業(yè)開展業(yè)務(wù)的一個重要組成部分。根據(jù)調(diào)研機構(gòu)IDC公司的調(diào)查，2017年全球大數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)分析(BDA)的市場收入將達到1508億美元，和2016年相比增長12.4%。到2020年，其收入將超過2100億美元。

這些大部分來自硬件和服務(wù)。對于大數(shù)據(jù)軟件而言，在某些情況下，每家公司的需求都是基于垂直行業(yè)的獨特需求。即使在同一行業(yè)，如零售行業(yè)或制造行業(yè)，每個公司的需求也會有所不同，因此開發(fā)一種套裝軟件很難為所有行業(yè)的潛在客戶提供服務(wù)。

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對于大數(shù)據(jù)軟件而言，成功的關(guān)鍵是為企業(yè)提供基礎(chǔ)應(yīng)用程序和工具來構(gòu)建自定義應(yīng)用程序。人們可以了解什么是真正的大數(shù)據(jù)應(yīng)用軟件。這些提供應(yīng)用程序的公司有很多是行業(yè)知名廠商，然而，也有一些令人關(guān)注的初創(chuàng)公司的產(chǎn)品也包括在內(nèi)。

以下是20家專門從事大數(shù)據(jù)構(gòu)建或相關(guān)業(yè)務(wù)的企業(yè)所提供的應(yīng)用程序。這個清單并沒有什么特別的順序。

1. Domo

Omniture公司前首席執(zhí)行官Josh James于2010年創(chuàng)立了Domo公司，為企業(yè)提供了一種方法，可以從不同來源、不同的孤島中查看數(shù)據(jù)。它自動從電子表格、社交媒體、內(nèi)部存儲、數(shù)據(jù)庫，基于云的應(yīng)用程序，以及數(shù)據(jù)倉庫中提取數(shù)據(jù)，并在可定制儀表板上顯示信息。它以其易用性以及幾乎任何人都可以建立和使用它而聞名，而不僅僅是數(shù)據(jù)科學(xué)家采用。它配備了許多預(yù)加載的圖表和數(shù)據(jù)源設(shè)計，可以快速移動。

2. Teradata Database

從Teradata Database 15開始，該公司增加了Teradata統(tǒng)一數(shù)據(jù)架構(gòu)等新的大數(shù)據(jù)功能，使企業(yè)能夠跨多個系統(tǒng)訪問和處理分析查詢，其中包括從Hadoop導(dǎo)入和導(dǎo)出雙向數(shù)據(jù)。它還添加了地理空間數(shù)據(jù)的3D顯示和處理，以及增強的工作負載管理和系統(tǒng)可用性。支持AWS和Azure的基于云計算的版本稱為Teradata Everywhere，它在基于公共云的數(shù)據(jù)和本地部署的數(shù)據(jù)之間提供了大規(guī)模的并行處理分析。

3. Hitachi Vantara

Hitachi Vantara的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品是建立一些流行的開源工具基礎(chǔ)上。Hitachi Vantara成立于2017年，是日立數(shù)據(jù)系統(tǒng)公司的存儲和數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施業(yè)務(wù)部門，是由Hitachi Insight集團物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)和日立Pentaho大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)組合成的一家合資公司。 Pentaho基于Apache Spark內(nèi)存計算框架和Apache Kafka消息系統(tǒng)。Pentaho 8.0還增加了對Apache Knox Gateway的支持，以對用戶進行身份驗證，并強制訪問大數(shù)據(jù)存儲庫的訪問規(guī)則。它還增加了對通過Docker容器構(gòu)建分析應(yīng)用程序的支持。

4. TIBCO公司的Statistica

TIBCO公司的Statistica是針對各種規(guī)模企業(yè)的預(yù)測分析軟件，使用Hadoop技術(shù)對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)執(zhí)行數(shù)據(jù)挖掘，解決物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，能夠在全球任何地方的設(shè)備和網(wǎng)關(guān)上部署分析，并支持數(shù)據(jù)庫內(nèi)分析來自Apache Hive、MySQL、Oracle、Teradata等平臺的功能。它使用模板來設(shè)計完整的分析，因此只有較少的技術(shù)用戶可以進行自己的分析，并且可以將模型從電腦導(dǎo)出到其他設(shè)備。

5. Panoply

Panoply公司通過使用人工智能來銷售所謂的智能云數(shù)據(jù)倉庫，以消除轉(zhuǎn)換、集成和管理數(shù)據(jù)所需的開發(fā)和編碼。該公司聲稱，其智能云數(shù)據(jù)倉庫實質(zhì)上提供了數(shù)據(jù)管理即服務(wù)，能夠在無需任何干預(yù)的情況下消費和處理高達1PB的數(shù)據(jù)。其機器學(xué)習(xí)算法可以檢查來自任何數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，并對該數(shù)據(jù)執(zhí)行查詢和可視化。

6. IBM Watson Analytics

Watson Analytics是IBM公司的基于云計算的分析服務(wù)。當用戶將數(shù)據(jù)上傳到Watson時，它會根據(jù)數(shù)據(jù)分析向用戶提供可幫助回答的問題，并立即提供關(guān)鍵數(shù)據(jù)可視化。它還可以進行簡單分析、預(yù)測分析、智能數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，并提供各種自助服務(wù)儀表板。IBM公司還有另一種分析產(chǎn)品SPSS，可用于從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式，并查找數(shù)據(jù)點之間的關(guān)聯(lián)。

7. SAS Visual Analytics

Statistical Analysis System (SAS)創(chuàng)建于1976年，比大數(shù)據(jù)的創(chuàng)建還要早，就是為了處理大量數(shù)據(jù)。它可以從各種來源中挖掘、更改、管理和檢索數(shù)據(jù)，并對所述數(shù)據(jù)執(zhí)行統(tǒng)計分析，然后將其呈現(xiàn)在一系列方法中，如統(tǒng)計數(shù)據(jù)、圖表等，或?qū)?shù)據(jù)寫入其他文件。它支持所有類型的數(shù)據(jù)預(yù)測和分析要點，并附帶預(yù)測工具來分析和預(yù)測流程。

8. Sisense商業(yè)智能軟件

Sisense公司聲稱其提供了唯一的商業(yè)智能軟件，使用戶可以通過從商品服務(wù)器硬件上的多個源進行來準備、分析和可視化復(fù)雜數(shù)據(jù)。Sisense的片上高性能數(shù)據(jù)引擎可以在一秒鐘內(nèi)完成對TB級數(shù)據(jù)的查詢，并且為不同行業(yè)提供了一批模板。

9. Talend的大數(shù)據(jù)工作室

Talend一直專注于為Hadoop生成干凈的原生代碼，無需手動編寫所有代碼。它為各種大數(shù)據(jù)存儲庫提供接口，如Cloudera，MapR，Hortonworks和Amazon EMR。它最近添加了一個數(shù)據(jù)準備應(yīng)用程序，可以讓客戶創(chuàng)建一個通用字典，并使用機器學(xué)習(xí)，自動執(zhí)行數(shù)據(jù)清理過程，以便在更短的時間內(nèi)為數(shù)據(jù)處理準備好數(shù)據(jù)。

10. Cloudera

Apache Hadoop公司是最受歡迎的提供商和支持者，它與戴爾、英特爾、甲骨文、SAS、德勤和凱捷等公司都有合作關(guān)系。它由五個主要應(yīng)用程序組成：核心數(shù)據(jù)管理平臺Cloudera Essentials，數(shù)據(jù)管理平臺Cloudera Enterprise Data Hub，用于商業(yè)智能和基于SQL的分析的Cloudera Analytic DB; 高度可擴展的NoSQL數(shù)據(jù)庫Cloudera Operational DB，以及Cloudera Data Science and Engineering，在Core Essentials平臺上運行的數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)。

11. MongoDB

MongoDB已成為各行業(yè)大數(shù)據(jù)項目的首選數(shù)據(jù)庫。它的NoSQL支持適合大數(shù)據(jù)經(jīng)常使用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其靈活性、對JSON和JavaScript的支持、靈活的框架、豐富的查詢語言，以及廣泛的行業(yè)支持使其成為數(shù)據(jù)庫的標準。

12. Vertica Analytics Platform

大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫傳統(tǒng)上是非結(jié)構(gòu)化的，意味著可以在其中存儲任何類型的數(shù)據(jù)。Micro Focus的Vertica分析平臺采用傳統(tǒng)的面向列的關(guān)系數(shù)據(jù)庫格式，但專門設(shè)計用于處理來自Hadoop集群的現(xiàn)代分析工作負載。該平臺使用集群方式存儲數(shù)據(jù)，并全面支持SQL、JDBC和ODBC。它使用列式存儲而不是行式存儲，因為訪問列可以更輕松地分組數(shù)據(jù)。

13. SAP Vora

SAP HANA本身并不適用于大數(shù)據(jù)。這是一個內(nèi)存中的RDBMS系統(tǒng)。但是當用戶添加HANA Vora這個大數(shù)據(jù)接口時，它變得更加可行。Vora允許HANA連接到Hadoop存儲庫，并擴展Apache Spark執(zhí)行框架，以實現(xiàn)企業(yè)和Hadoop數(shù)據(jù)的交互式分析。所以數(shù)據(jù)科學(xué)家可以通過支持大數(shù)據(jù)存儲來獲得HANA的力量。

14. Oracle Big Data suite

Oracle公司這個數(shù)據(jù)庫巨頭擁有全套大數(shù)據(jù)集成產(chǎn)品，如支持實時數(shù)據(jù)流、批量數(shù)據(jù)處理、企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)治理功能的數(shù)據(jù)集成平臺云、流分析、物聯(lián)網(wǎng)支持，以及通過Oracle Event Hub云服務(wù)支持Apache Kafka。

15. Apache Cassandra

雖然MongoDB是領(lǐng)先的數(shù)據(jù)庫，但Cassandra在可擴展性方面具有優(yōu)勢。這是由Facebook公司前員工所編寫，它跨越了大量的商品服務(wù)器，確保沒有故障點和高級容錯能力。

16. Plotly

Plotly或Plot.ly專注于數(shù)據(jù)可視化，而不需要編程或數(shù)據(jù)科學(xué)技能。它的GUI設(shè)計用于導(dǎo)入和分析數(shù)據(jù)，并為其所有圖形使用D3.js JavaScript庫。它的儀表板可以實時生成，也可以從現(xiàn)有數(shù)據(jù)池生成，并支持導(dǎo)出到各種可視化工具，其中包括Excel，SQL數(shù)據(jù)庫，Python，R和MATLAB。

17. Wolfram Alpha

想要計算或了解有關(guān)事物的新內(nèi)容?Wolfram Alpha是一款用于查找關(guān)于所有內(nèi)容的信息非常棒的工具。Proessaywriting公司的Doug Smith表示，他的公司使用這個平臺進行金融、歷史、社交和其他專業(yè)領(lǐng)域的高級研究。例如，如果輸入“Microsoft”，就會收到輸入解釋、基本面和財務(wù)信息、最新交易、價格歷史記錄、績效比較、數(shù)據(jù)回報分析、相關(guān)矩陣，以及許多其他信息。

18. Tibco Spotfire

Spotfire是一款內(nèi)存分析平臺，升級后包含對大數(shù)據(jù)存儲庫的支持并執(zhí)行預(yù)測分析。它為Apache Hadoop提供了一個連接器，它可以讓用戶在大數(shù)據(jù)上執(zhí)行數(shù)據(jù)混搭，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)和分析任務(wù)，就像他們對Oracle，SAP和其他傳統(tǒng)數(shù)據(jù)源所做的那樣。它還支持實時數(shù)據(jù)驅(qū)動的事件可視化，并具有人工智能驅(qū)動的推薦引擎，可縮短數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)時間。

19. AnswerRocket

AnswerRocket專注于自然語言搜索數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，使其成為商業(yè)用戶的工具，而不是數(shù)據(jù)科學(xué)家的神秘工具。它可以在幾分鐘內(nèi)提供答案，而不是等待幾天才能形成查詢。

AnswerRocket用戶可以使用日常語言提問，并在幾秒鐘內(nèi)獲得可視化效果，然后他們可以在特定的圖表或圖表上進行深入查看以獲得進一步的洞察。

20. Tableau

Tableau專門從多個數(shù)據(jù)孤島中進行繪圖，并將其集成到一個儀表板中，只需點擊幾下鼠標，即可使用自定義過濾器和拖動和連接來創(chuàng)建交互式靈活的儀表板。Tableau還使用自然語言查詢，因此用戶可以詢問業(yè)務(wù)問題，而不是技術(shù)問題。