这些领先的数据分析工具可帮助企业从其数据仓库中挖掘出宝贵的竞争洞察力。
毫无疑问，数据分析工具的需求量很大。早在2017年5月，“经济学人”的一篇报道称，数据现在比石油更有价值。尽管它无法运行您的汽车，但数据仍然是许多世界上最大的企业所依赖的关键商品，并且是许多公司的生命线。
在将数据视为资产时，这意味着执行数据分析的工具对业务同样重要，因为没有分析，您就没有上下文，也没有知识。你只有数据，就像原石一样，除非经过精炼，否则是无用的。
据IDC称，大数据和分析市场预计将从2015年的1220亿美元跃升至2019年的1870亿美元。这个市场中有大大小小的玩家可以自动收集，清理和分析数据。其他人提供信息，如果他们真的很好，预测。预测分析是分析艺术中最具风险的，但可能是最有价值的。这就是他们最难做到的原因。
数据分析的作用是什么？虽然术语“数据分析”似乎不言自明，但它也相当通用，因为它可能意味着很多事情中的任何一个。它通常用于商业智能（BI）环境中。
以下是一个完整的列表，但是可用的不同数据分析工具的完整列表。有些是免费的，有些是免费的。它们没有特别的顺序。
Microsoft Excel
可能这不是第一个浮现在脑海中的东西，但鉴于其庞大的安装基础，Excel是世界上使用最广泛的分析工具之一。您不会将它用于高级分析，但Excel是开始学习分析基础知识的一种很好的方式，更不用说基本的grunt工作的有用工具了。它支持所有重要功能，如汇总数据，可视化数据和基本数据操作。它拥有庞大的用户社区，提供大量支持，教程和免费资源。
IBM Cognos Analytics
IBM的Cognos Analytics是Cognos Business Intelligence（Cognos BI）的升级版。Cognos Analytics具有基于Web的界面，并提供BI产品中未提供的数据可视化功能。它提供具有企业安全性，数据治理和管理功能的自助服务分析。数据可以来自多个来源，以创建可视化和报告。
Splunk
Splunk Enterprise最初是一个日志分析工具，但现在已发展成为一个基于广泛的平台，用于搜索，监控和分析机器生成的大数据。该软件可以从各种来源导入数据，从日志到大数据应用程序（如Hadoop或传感器）收集的数据。然后，它会生成非IT业务人员可以轻松阅读和理解的报告。
Tableau
Tableau是一种数据可视化软件包，也是市场上最受欢迎的软件包之一。它是一种快速可视化软件，可让您通过拖放界面探索数据并进行各种分析和观察。它的智能算法可以确定数据的类型以及可用于处理数据的最佳方法。您可以使用GUI轻松构建仪表板并连接到大量分析应用程序，包括R。
Sisense
Sisense的自我标题产品是一种BI解决方案，可为分析，可视化和报告提供先进的分析工具。Sisense允许企业合并来自多个来源的数据，并将其合并到一个数据库中进行分析。它可以作为SaaS应用程序部署在本地或托管在云中。
Chart.io
Chart.io是一个拖放式图表创建工具，可在平板电脑或笔记本电脑上构建与数据库的连接，从MySQL到Oracle，然后创建用于数据分析的脚本。在执行分析之前，只需单击即可从多个源混合数据。它可以生成各种图表，例如条形图，饼图，散点图等。
SAP BusinessObjects
SAP的BusinessObjects提供了一组集中式工具，可以执行各种BI和分析，从ETL到数据清理，再到预测仪表板和报告。它是模块化的，因此客户可以从他们需要的功能开始，并通过他们的业务发展应用程序。它支持从中小型企业到大型企业的所有产品，并且可以针对许多垂直行业进行配置。它还支持Microsoft Office和Salesforce SaaS。
Netlink Business Analytics
Netlink的业务分析平台是一个全面的按需解决方案，意味着没有资本支出投资。它可以通过Web浏览器从任何设备访问，并从一个部门扩展到一个完整的企业。可以通过协作功能在团队之间共享仪表板。这些功能面向销售，具有围绕销售和库存预测，语音和文本分析，欺诈检测，购买倾向，情绪和客户流失分析的高级分析功能。
Domo
Domo是另一种基于云的业务管理套件，可通过浏览器访问，可从小型企业扩展到大型企业。它提供所有业务级别活动的分析，例如畅销产品，预测，营销投资回报和现金余额。它提供交互式可视化工具，并通过自定义仪表板即时访问公司范围的数据。
InetSoft Style Intelligence
Style Intelligence是一个商业智能软件平台，允许用户通过数据引擎创建仪表板，可视化分析和报告，该数据引擎集成来自多个来源（如OLAP服务器，ERP应用程序，关系数据库等）的数据。InetSoft专有的数据块技术使数据混搭能够实时进行。可以通过仪表板，企业报告，记分卡和异常警报访问数据和报告。
Dataiku
Dataiku开发了Dataiku数据科学工作室（DSS），这是一个数据分析和协作平台，可帮助数据分析师与数据科学家一起构建更有意义的数据应用程序。它有助于原型化和构建数据驱动模型，并从各种来源（从数据库到大数据存储库）中提取数据。
Apache Spark
Spark是专为在内存中运行而设计的大数据分析。像Hadoop这样的早期大数据系统是在低利用率（夜间）和基于磁盘的情况下运行的批处理过程。Spark旨在实时运行并完全在内存中运行，从而实现更快的实时分析。Spark可轻松与Hadoop生态系统及其自己的机器学习库集成。它是开源的，这意味着它是免费的。
SAS Institute
SAS是一个长期的BI供应商，所以它进入分析是很自然的。被广泛用于该行业。其两个主要应用程序是SAS Enterprise Miner和SAS Visual Analytics。Enterprise Miner适用于核心统计分析，数据分析和机器学习。它已经成熟并且已经存在了很长一段时间，其中包含许多用于特定用途的宏和代码。Visual Analytics是更新的，旨在在Hadoop之上的分布式内存中运行。
RStudio
RStudio是一个基于开源的集成开发环境（IDE），旨在帮助组织充分利用R语言进行统计计算。RStudio具有桌面和服务器版本，使组织能够从桌面或通过基于Web的服务器开发和运行基于R的应用程序和报告，可以在任何地方访问。
改写自 Andy Patrizio
