大数据分析是什么？大数据分析软件有哪些？这是现在这个信息时代每一个企业管理者、经营参与者都需要了解的。今天，小编就来针对性地总结一下，什么是大数据分析，以及2021年主流的商业大数据分析软件。

大数据分析的特点有以下几点：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别。第二，数据类型繁多，包括网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，价值密度低。以视频为例，连续不间断监控过程中，可能有用的数据仅仅有一两秒。第四，处理速度快。最后这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。

大数据分析软件让企业能够从数据仓库获得洞察力，从而在数据驱动的业务环境中提供重要的竞争优势。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。能够处理 PB 级数据。此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。它处理速度非常快，并能够自动保存数据的多个副本。另外，带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

Storm是自由的开源软件，一个分布式的、容错的实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流，用于处理Hadoop的批量数据。 Storm很简单，支持许多种编程语言，使用起来非常有趣。Storm由Twitter开源而来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、Admaster等等。应用于许多领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC、 ETL等。

Pentaho BI 平台不同于传统的BI软件，它是一个以流程为中心的，面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。它的出现，使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起，构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

SPSS在统计分析领域有更高一筹的优势，既可以很好地进行回归分析、方差分析以及多变量分析等，又能在计算分析的同时输出图形，极高地提升工作效率。Excel 表格数据、文本格式数据均可以导入，节省了相当大的工作量。但它要求使用者懂统计学，理解一些分析模型；功能性弱于R，在数据可视化方面过于单调，较为成熟的数据分析师甚至会直接跳过SPSS，选取可视化更强的分析工具。。

SAS相对SPSS其实功能更强大， SAS比较难学些，但如果掌握了SAS会更有价值，比如离散选择模型，抽样问题，正交实验设计等还是SAS比较好用，另外，SAS的学习材料比较多，也公开。SPSS用于市场研究较多，SAS银行金融和医学统计较多，有一些难度。

Tableau是大数据可视化的市场领导者之一，在为大数据操作，深度学习算法和多种类型的AI应用程序提供交互式数据可视化方面尤为高效。它内置常用的分析图表，和一些数据分析模型，可以快速的探索式数据分析，可以快速地做出动态交互图。

企业级商业智能应用平台，用户可以更直观便捷地获取信息。能满足用户自助式的数据查询和报表，OLAP，各种业务报表，制作仪表盘，在移动终端上展示，有统一服务平台支持众多的管理维护功能。但是操作体验并不是很好，界面粗糙，

帆软FineBI是目前国内大数据分析软件的佼佼者，可以参考IDC出的《2017年中国BI市场跟踪报告》。主打的是帆软超大数据量性能和帆软自助式分析2个特点，最高可以支撑20亿数据的秒级呈现，适用于企业中的技术人员、业务人员和数据分析师，可以完全自主的进行探索式分析，软件在易用性和功能上做的都很不错，说实话，国内的BI行业由于起步较晚，能做到这个程度的确是下了一番功夫。相较于国外产品而言，FineIBI最大的优势在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队，强大的服务让它成为国内首屈一指的商业智能产品。

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