从SLM(服务生命周期管理)到SCM(供应链管理)和ERP(企业资源计划)，再到CRM(客户关系管理)，这些云应用程序产生的数据量非常庞大，并且正以惊人的速度增长。

为帮助企业从生成数据中提取出可操作的见解，世界各地的知名技术公司和初创公司都致力于创建业务分析工具和技术，提供无缝分析解决方案。

具有强大功能的现代商业分析工具，让数据收集、分析和数据应用变得更为高效，可以帮助企业提高生产效率，为增强企业的盈利能力提供了关键见解。

那么，大厂最常用的数据分析工具有哪些，今天，我们一起来看一看。

以下是即将详细讨论的十大商业分析工具:

SAS商业分析(SASBA)

QlikView

Board

4.Splunk

5.Sisense

6.Microstrategy

7.KNIME

8.DundasBI

9.TIBCOSpotfire

10.TableauBigDataAnalytics

1、SASBA

基于SAS业务分析软件的高级文本分析功能，通过它可以检查没有经过组织整理的文本数据，并将其转换为相关信息，分析人员可以通过这些信息发现有意义的见解。

SASBA提供了一系列统计工具，简化了实时分析大量数据的过程。这个顶级的商业分析平台还可以帮助你从大数据中获取信息，预测未来的趋势。

2、QlikView

QlikView是QlikTech的旗舰产品，近7年成为全球增长率最快的BI产品。它是一个完整的商业分析软件，使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。

开发和使用简单：自助数据分析和所有信息的灵活直观的展现。在一个集成产品里做报表、监控、和仪表盘分析。

快速实施：按天/周计量

价格实惠：成本节约

免费试用：在投资之前，可以看到你的解决方案

独特的AQL构架：意味着在没有减弱性能的情况下快速分布。

不需要数据仓库，不需要OLAP携带方便：不需要特定的基础硬件设施，任何地方都可以共享

简单地解决复杂的商业问题：灵活分析数据

不用提前定义构架层次：系统更新完善简单

含有便利的无缝整合技术：随着你的业务的增长，可以处理大量数据记录。

3、Board

Board具有行业领先的商业分析模型，可以让用户创建交互式和直观的商业分析报告和仪表板。

高度可伸缩的业务分析平台集成了一流的业务分析工具，包括一个强大的统计套件。

Board业务分析工具可以管理大量数据，通过操纵给定的场景数据，支持准确的场景分析和预测。

4、Splunk

Splunk是中小型企业最喜欢的商业分析工具之一。

Splunk是一个可扩展且可靠的数据平台，用于调查、监控、分析和处理您的数据，最初是为处理机器日志文件数据而推出的，多年来添加了一系列高级的功能，包括用户友好的web界面和各种可视化选项。

5、Sisense

Sisense是业务分析软件工具之一，它是一种简化复杂数据的商业智能数据分析平台，涵盖整个数据使用流程——从数据收集到存储，具有高速计算，可视化数据探索，仪表板和嵌入式高级分析的功能。企业可以从繁杂的数据中获得有价值的洞察——无需专业IT支持、大量不同工具的安装或专家团队。

主要功能

可用于管理复杂数据模型的环节

数十种精致美观的数据可视化形式

可从任何设备访问的互联网仪表板

简洁高效的用户界面，以作为引导用户使用数据分析的最佳方式

针对高阶用户的统计计算功能

Sisense商业分析平台采用了SisenseCrowdAcceleratedBI的专利技术，使用开源语言进行计算统计。它允许用户对复杂数据进行广泛的分析和可视化，从而促进数据驱动决策，并完善对未来趋势的预测。

6、Microstrategy

Microstrategy一直是GartnerMagicQuadrant评鉴中列为领先的前五大BI工具和服务厂家。它集成了卓越的分析功能，可轻松处理非结构化文本数据，专家可通过平台的文本分析解决方案，进一步分析这些数据。

Microstrategy整合了深刻的分析和统计功能，可实现实时趋势预测，并用于第三方数据挖掘。

Microstrategy被认为是一流的商业分析工具，通过它，用户可以在任何地方使用任何设备创建和共享商业分析报告。

7、KNIME

年，来自德国康斯坦茨大学(Baden-Württemberg)的专家软件工程师团队，开发了创新的KNIME商业分析平台。

KNIME数据分析平台最引人注目的是其强大的数据和工具的集成能力：

容易与第三方的大数据框架集成其通过大数据组件的扩展（BigDataExtension）能够方便的和Apache的Hadoop和Spark等大数据框架集成在一起，非常的容易使用。

兼容多种数据形式且不但支持纯文本，数据库，文档，图像，网络，甚至还支持基于Hadoop的数据格式兼容多种数据分析工具和语言其不但集成了很多的工具，包括支持R语言和Python语言的脚本，从而让专家经验被复用强大的可视化功能提供了易于使用的图形化接口，能够把分析结果通过生动形象的图形展示给用户。最最最重要的是其提供了多个模块，且现在还在不断地增长

8、DundasBI

DundasBI是一款专为企业用户打造的数据分析软件，拥有强大的数据分析以及可视化的报表和仪表板、图表功能，支持高度定制，它还简化了清理、检查、转换和建模大数据集的复杂操作，帮助用户轻松搭建一个优秀的智能数据分析平台。

DundasBI的优点：

灵活

多种数据源和图表

内置提取、显示和修改数据等各种功能

DundasBI的缺点：

没有可以预测分析的选项

不支持3D图表

9、TIBCOSpotfire数据分析平台

TIBCOSpotfire是公认业务分析利器，它操作简单，入门快，像是一个“小工具”，可以说是平民化的BI工具，谁都会用;深入了解后，才知道它还是一个平台，你要有足够的专业技能，才能做出更具有深层次的应用。一句话，针对数据分析，工具的适应性范围广，难易跨度大。花个把小时的学习，你就能开发出专业的分析报表，但花半年的学习，你也就会学会其中的30%，这就是Spotfire，既是平民化的BI工具，又是平台化的企业级高端BI分析工具。

TIBCOSpotfire使您可以轻松访问、分析及创建数据的动态报告。通过让您快速确定关键业务数据中的趋势和模式，TIBCOSpotfire提供了您是否是市场研究员、销售代表、科学家或加工工程师的即时值。

使用Spotfire，用户能够以交互方式筛选数据，并且会立即获得答案。通过Spotfire，我们还能够以条形图、交叉表、散点图的方式创建丰富的图表，共享也非常方便。

10、Tableau大数据分析

Tableau是使用最广泛的数据可视化工具之一，为全球超过家公司提供交互式可视化解决方案。

它可以用于集成整合高级数据库（包括Teradata、SAP、MySQL、AmazonAWS和Hadoop），Tableau能够高效地对人工智能、机器学习需要的大数据进行可视化处理，创建成易懂的图表或图形。

Tableau的优点：

出色的可视化能力

使用方便

一流的性能

支持多种数据源

移动响应

Tableau的缺点：

价格有点偏高

不支持自动刷新

正所谓，工欲善其事，必先利其器。一名合格的数据分析师，手上没有集中数据分析工具，那是不可能的。如果你的职业发展方向是数据科学家或者数据分析师，圣普伦建议你先精通以上10种工具中的1-2种，在精通这2种以后，根据自己的实际业务情况再扩展两三种，这样手上有几板斧之后，不管您去到什么行业，什么公司中，都能快速上手，实现自己的价值。

圣普伦数据科学课程可以给你提供系统化的数据分析学习，如R语言数据科学、Hadoop/Spark大数据、Python语言数据科学、TableauDesktop课程等，帮助从您成长为一个专业的数据分析师/科学家。

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