幾乎每一個行業廠商都希望過渡到一個數據驅動的方法。不過，雖然許多企業擅長收集數據，但了解數據卻是比較困難的。以下介紹的這七個工具可以提供幫助。

今天許多企業都在努力解決一個大問題：如何管理我們的數據?在收集資料的同時，如何分析和理解更為復雜的大數據?

企業擁有內部數據，這可能是結構化數據圖表和數據庫，或非結構化數據，如元數據或電子郵件的文本。有來自網絡的社交媒體數據，數據可穿戴設備或其他物聯網采集的數據流量，這樣的例子不勝枚舉。***，還有“大數據”的好處是將各種數據收集在一起，拼湊出事情發生的全貌。

你的組織正在努力想出一個解決辦法嗎?隨著所有可用的各種工具的推出，其中有許多是免費的，它是值得嘗試的不同選項，然后才作出決定。也值得找到一個解決方案，可以管理一個龐大而復雜的數據集。

“這些工具變得如此簡單，并且大多有免費試用，”BeyondCore公司***執行官阿瑞吉特·森古普塔說。“你只要把數據放在這些工具中運行，看看會發生什么。”

在使用工具時需要考慮以下幾點：

·接口是什么樣子的?用戶如何過濾數據?

·什么是安全約束?

·這些報告可以用圖形方式表示嗎?

·供應商提供的升級版本是什么樣的?他們會包括新的機器學習工具嗎?

現在你知道要考慮什么，以下有七個工具可以幫助你的組織分析大數據：

(1)Sisense

InOutsource公司商業智能和分析總監梅根·布茨梅因表示喜歡采用Sisense這個先進的工具，她表示，偉大的科學家都會將這個納入數據預測模型。“它包含所有的組織所需要準備和分析復雜的數據集。”布茨梅因說。其在芯片技術上“優化使用計算資源，使其具有很高的效率和成本效益。”該工具也將“允許先進的分析和統計數據與他們中的R函數庫。”

(2)TIBCOSpotfire

此數據可視化和分析工具可以“有效而簡單地處理數據轉換，”布茨梅因說，“Spotfire的優點是它集成了統計功能，以便更深入的分析和，并探索數據中的規律和趨勢。”

(3)Grow

這種新的工具“中小型企業希望開始使用數據可視化和簡單分析的理想工具”。布茨梅因說，“它提供了一個簡單的方法分析分散的信息，并提供了一個合理的價格。”

(4)BeyondCore

“你可以在網上免費試用這個工具兩周的時間。”森古普塔說。”如果你想要分析哪些數據，就把它放在這個工具中運行。”這是Gartner公司的‘智能數據發現’列表中列出的領先工具之一。這里是Gartner公司所提到的巨大的醫療數據集：“BeyondCore評估上百萬個變量組合，并自動識別，這三個因素的組合使成本顯著降低，也確定了幾十個類似的干預措施，通過分析和提出的預期影響。提供專注于可操作的干預措施，使患者增加服藥依從性，可以降低成本并改善結果。分析是自動完成的，可以在兩個小時內完成，而如果采用人工分析，則需要幾周或幾個月的時間。此外，該分析能夠消除有關成本和結果的特定驅動程序的先入為主的觀念。”

(5)IBMWatsonAnalytics

這是IBM公司的一個云計算提供智能數據發現服務。根據Gartner的報告，“通過WatsonAnalytics分析的提前釋放和顯著營銷工作創建了對這個新類的能力的認識。”

(6)SAPLumira

憑借其強大的高級分析，SAP成為了該領域的***。它還提供了一個免費試用版本。另外，它還為報告提供一些不錯的視覺效果。

(7)SASVisualAnalytics

SASVisualAnalytics采用的這一新的分析和可視化的結構叫做Viya，可以幫助企業了解、預測、創建報告，并做好數據的文本分析。

以下是Gartner的工具名單：