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數(shù)據(jù)分析平臺(tái)滲透到所有的數(shù)據(jù)平臺(tái)中，數(shù)據(jù)分析平臺(tái)為各個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)提供描述性、診斷、預(yù)測(cè)等數(shù)據(jù)洞察力。那么一款合適、實(shí)用的“數(shù)據(jù)分析平臺(tái)”決定了企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的成敗。
縱觀市面上相關(guān)的工具，從功能來(lái)看主要可以分為兩大類(lèi)：
1、數(shù)據(jù)可視化——新一代BI
新一代BI是相對(duì)于傳統(tǒng)BI工具而言，Gartner定義新一代BI平臺(tái)支持BI的分散和雙模式管理數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)方法，以滿(mǎn)足來(lái)自業(yè)務(wù)用戶(hù)和分析師對(duì)訪問(wèn)自助服務(wù)功能的日益增長(zhǎng)的需求，而不是依靠專(zhuān)門(mén)的能力中心和/或IT團(tuán)隊(duì)來(lái)提供訪問(wèn) 分析。 新一代BI平臺(tái)支持來(lái)自各種數(shù)據(jù)源的更高可訪問(wèn)性，敏捷性和分析洞察力的組織需求。
新一代BI工具降低了傳統(tǒng)BI工具的部署和應(yīng)用成本，以業(yè)務(wù)用戶(hù)和分析師為對(duì)象，較少了數(shù)據(jù)分析過(guò)程中對(duì)于企業(yè)IT的依賴(lài)，讓數(shù)據(jù)分析更貼近企業(yè)業(yè)務(wù)需求。
代表工具有：Tableau、Qlik、PowerBI、永洪BI、帆軟BI等工具。
2、數(shù)據(jù)挖掘工具——機(jī)器學(xué)習(xí)/高級(jí)分析
高級(jí)分析平臺(tái)，Gartner將高級(jí)分析平臺(tái)定義為“一個(gè)或一組軟件應(yīng)用程序，允許數(shù)據(jù)科學(xué)家，統(tǒng)計(jì)人員和公民數(shù)據(jù)科學(xué)家以獨(dú)立或一致的方式進(jìn)行以下活動(dòng)：數(shù)據(jù)導(dǎo)入，建模（例如， 預(yù)測(cè)，分類(lèi)，聚類(lèi)，關(guān)聯(lián)分析，模擬和優(yōu)化）和模型部署。
高級(jí)分析平臺(tái)，是基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法應(yīng)用的工具，通過(guò)復(fù)雜數(shù)據(jù)建模，解決復(fù)雜的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)系探索。同時(shí)也是大數(shù)據(jù)環(huán)境下，簡(jiǎn)單基于數(shù)據(jù)的描述和統(tǒng)計(jì)的“數(shù)據(jù)可視化工具”已經(jīng)不能滿(mǎn)足企業(yè)的分析需求，而對(duì)于預(yù)測(cè)分析、規(guī)范分析等復(fù)雜的分析應(yīng)用需求在業(yè)務(wù)中不斷迫切。
代表工具：SAS、RapidMiner、KNIME，開(kāi)源工具R，Python等。
企業(yè)用戶(hù)在數(shù)據(jù)字化轉(zhuǎn)型中，如何選擇一款合適的功能呢？個(gè)人認(rèn)為需要考慮以下三點(diǎn)：
第一：功能滿(mǎn)足
功能滿(mǎn)足，即能夠滿(mǎn)足企業(yè)不同層次人員，不同類(lèi)型的業(yè)務(wù)分析需求。比如快速的數(shù)據(jù)可視化分析和展現(xiàn)，同時(shí)還能支持復(fù)雜業(yè)務(wù)中高級(jí)分析的應(yīng)用，利用數(shù)據(jù)分析解決業(yè)務(wù)問(wèn)題。這是企業(yè)選擇此類(lèi)工具的基礎(chǔ)。
第二：與現(xiàn)有業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)系統(tǒng)的充分融合
數(shù)據(jù)分析平臺(tái)承擔(dān)的不僅是一個(gè)“分析工具”，還是各個(gè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)平臺(tái)交互融合的核心與關(guān)鍵，是企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)平臺(tái)構(gòu)建的樞紐和中心，那么與企業(yè)現(xiàn)有信息化系統(tǒng)的充分融合是重中之重。數(shù)據(jù)分析平臺(tái)不能是一個(gè)獨(dú)立承擔(dān)分析業(yè)務(wù)的單獨(dú)工具，二是聯(lián)通企業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)價(jià)值的橋梁。
第三：操作簡(jiǎn)單
數(shù)據(jù)分析并不是一個(gè)新的產(chǎn)物和新概念，從“啤酒與尿布”的關(guān)系人們就知道了數(shù)據(jù)分析的作用和價(jià)值。但是數(shù)據(jù)分析技術(shù)不能被廣泛應(yīng)用的原因就在于其較強(qiáng)的專(zhuān)業(yè)性。市面上大多數(shù)數(shù)據(jù)分析工具的操作難度和學(xué)習(xí)周期都比較長(zhǎng)，并適用于企業(yè)內(nèi)部廣泛使用。如果不想讓數(shù)據(jù)分析還是集中在企業(yè)少數(shù)的人手中，哪些工具的易用性是必須考慮的問(wèn)題。
綜合以上內(nèi)容，從企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的角度考慮，面對(duì)復(fù)雜多樣的業(yè)務(wù)需求，集合數(shù)據(jù)可視化分析（敏捷BI）與數(shù)據(jù)挖掘（高級(jí)分析）功能為一體，能夠與現(xiàn)有業(yè)務(wù)系統(tǒng)無(wú)縫融合，操作簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)才是企業(yè)級(jí)用戶(hù)的最終訴求。
而縱觀市場(chǎng)，雖然很多企業(yè)都在宣傳自己具備一體化分析功能的工具，尤其是國(guó)產(chǎn)工具，但是仔細(xì)研究，大多還是偏向于可視化分析和BI工具，操作難度確實(shí)降低了，數(shù)據(jù)挖掘、高級(jí)分析方面并不具備。今天推薦兩款工具，一是SAS Viya，它是一款集可視化分析與挖掘分析為一體的數(shù)據(jù)分析工具。
正如它宣傳一樣，它是構(gòu)建了一個(gè)大的平臺(tái)，同時(shí)可運(yùn)行多款SAS子產(chǎn)品。能夠解決企業(yè)從數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)可視化到挖掘分析的全流程工作。但是在操作難度上降低的不是很多，而且租用付費(fèi)的模式，多款工具同時(shí)采購(gòu)會(huì)給企業(yè)帶來(lái)很大的成本壓力。
另一款工具是國(guó)產(chǎn)的一款大數(shù)據(jù)分析工具“Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)”，它重點(diǎn)為企業(yè)提供BI、數(shù)據(jù)挖掘包含自然語(yǔ)言處理的一體化分析方法的工具。
從功能上看，能夠?yàn)槠髽I(yè)提供多種不同分析方法和應(yīng)用模式。BS的架構(gòu)讓它與企業(yè)現(xiàn)有的信息化系統(tǒng)能夠更好融合。它也是Gartner評(píng)選的2017大中華區(qū)數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的入選產(chǎn)品，入選理由就是自助式數(shù)據(jù)分析和高級(jí)數(shù)據(jù)分析探索能力。相信Tempo一定是具有自己的優(yōu)勢(shì)，否則怎么能得到Gartner咨詢(xún)顧問(wèn)的青睞。
數(shù)據(jù)字化轉(zhuǎn)型和建設(shè)關(guān)乎企業(yè)未來(lái)的發(fā)展和命運(yùn)，所以企業(yè)在工具、供應(yīng)商選擇時(shí)一定要從企業(yè)自身實(shí)際出發(fā)，選擇一款最實(shí)用、最有效的數(shù)據(jù)分析工具。
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