如何選擇大數據分析公司

A. 企業如何選擇適合自己的大數據平台

很多企業都開始數據治理，並探索不同工具和方法來實現。然而，企業往往又會被不同的解決方案所困惑。

那麼，企業應該如何選擇大數據解決方案呢？主要考慮以下6個重要方面：

1、分析藍圖

無論是從哪一類具體的分析需求開始，對於分析的構建，都需要設想整個藍圖。

在構建企業分析時，有三個維度是很重要的：業務鏈、產業鏈、面向對象，不同的人員在不同的業態下除了配置報表外，在數據分析階段還可以設置主題分析的內容，自上而下的目標監控，自下而上的原因反饋。

為了更好地提升企業級能力，在商業分析到一定階段後，要做全價值鏈分析，同時，針對多業態的產業鏈，要做統一的價值體系。

6、版本升級

提供免費/在線/自動更新升級，產品能夠不斷迭代，bug修復和新功能升級等。在升級後保留二次開發的內容，且不影響原有分析設計。

B. 國內比較好的大數據 公司有哪些

「大數據」近幾年來可謂蓬勃發展，它不僅是企業趨勢，也是一個改變了人類生活的技術創新。大數據對行業用戶的重要性也日益突出。掌握數據資產，進行智能化決策，已成為企業脫穎而出的關鍵。因此，越來越多的企業開始重視大數據戰略布局，並重新定義自己的核心競爭力。

4. 大數據處理之四：挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數

據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於

統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。

C. 大數據分析網上培訓機構哪個好

目前2020年大數據分析網上培訓較好的機構有：

1、達內教育

2、新東方XDF

3、好未來TAL

4、學大教育

5、弘成教育

6、等等其他教育機構

(3)如何選擇大數據分析公司擴展閱讀：

選擇大數據分析培訓機構的注意事項：

1、宣傳與實際課程相對應

部分機構為了擴大招生，將自身的大數據開發課程包裝成為大數據分析培訓，雖然大數據開發技術最終可以實現大數據分析的部分功能需求，

但真正的大數據分析課程不僅要包括大數據技術實現、數據收集、數據預處理，還需要包括數據分析的方法以及最終數據分析結論應用和落地等方面的業務內容。

所以學習大數據分析課程可以從事部分大數據開發工作，但是大數據開發並不能掌握到大數據分析的核心知識。

2、課程內容與企業實際需求對應

參加培訓最終目的必然是提高自身水平或者實現高薪就業，無論是哪個目的，最終結果都是為了能學習到企業實際需求的技術。

所以在選擇培訓機構的時候一定要仔細觀察該課程的課程大綱，是否與目前企業招聘需求想匹配。對於企業招聘需求，大家可以直接通過招聘網站找到對應崗位的招聘要求。

3、課程服務到位學到真本領

參加培訓與自學最大的不同，不僅僅是課程內容，更重要的是培訓機構提供的課程服務能幫助大家更快更好的掌握技術。

數據分析的老師都是目前企業中相關崗位的領導人物，因此你在學習基礎知識點的同時，可以掌握到企業實際應用的案例。

D. 企業如何進行大數據分析

1、數據存儲和管理

MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。

DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。

2、數據清理類

EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。

3、數據分析挖掘

豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。

4.數據可視化類

億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。

關於企業如何進行大數據分析，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

E. 大數據分析公司有哪些

星環科技

星環信息科技主要從事大數據時代核心平台資料庫軟體的研發與服務，被Gartner列為國際主流Hadoop發行版廠商。其產品Transwarp Data Hub提供高速SQL引擎Transwarp Inceptor, NoSQL搜索引擎Transwarp Hyperbase、流處理引擎Transwarp Stream和數據挖掘組件Transwarp Discover。

帆軟軟體

帆軟軟體由報表軟體FineReport起家，目前已成為報表領域的權威者，擁有10年企業數據分析的行業經驗。後發布的商業智能自助式BI工具FineBI，提供包括Hadoop、分布式資料庫、多維資料庫的大數據可視化分析；提供PC端、移動端、大屏的可視化方案，廣泛應用於銀行、電商、地產、醫葯、製造、電信、製造、化工等行業，擁有成熟的行業化解決方案。

數據可視化類

數字冰雹

數字冰雹主營大數據可視化業務，提供集設計、程序開發、硬體集成為一體的解決方案，廣泛應用於航天戰場、智慧城市、網路安全、企業管理、工業監控等領域。

海雲數據

海雲數據的產品——圖易能夠集成用戶內部系統大量結構化、非結構化數據，在真實的數據源上，將行業大數據進行多維度的可視分析。目前主要應用於公安、航空、快消、製造、金融、醫療、信息安全等領域。

星圖數據

星圖數據是互聯網大數據服務公司，涉及線上零售、線上娛樂、線上教育等領域。基於分布式大數據獲取與存儲系統進行大數據處理及分析，具有自有的大數據分析體系和雲計算處理技術。

用戶行為/精準營銷分析類

大數據技術使得用戶在互聯網的行為，得到精準定位，從而細化營銷方案、快速迭代產品。這方面的廠商有GrowingIO、神策數據等。

GrowingIO

GrowingIO是基於互聯網的用戶行為數據分析產品，具有無埋點的數據採集技術，可以通過網頁或APP的瀏覽軌跡、點擊記錄和滑鼠滑動軌跡等行為數據，進行實時的用戶行為數據分析，用於優化產品體驗，實現精益化運營。

神策數據

與GrowingIO類似，也是基於用戶網路行為，採集數據進行分析。技術上提供開放的查詢 API 和完整的 SQL 介面，同時與 MapRece 和 Spark 等計算引擎無縫融合，隨時以最高效的方式來訪問干凈、規范的數據。

分析服務類

提供輿情分析的有網路統計、品友互動、Talking data、友盟、中科數據等等。

網路統計

網路統計是專業的網站流量分析工具，和GA類似，提供免費的流量分析、來源分析、網站分析等多種統計分析服務，能夠告訴用戶訪客是如何找到並瀏覽用戶的網站，在網站上做了些什麼，以此來改善訪客在用戶的網站上的使用體驗。

Talking Data

TalkingData是獨立的第三方移動數據服務品牌。其產品及服務涵蓋移動應用數據統計、移動廣告監測、移動游戲運營、公共數據查詢、綜合數據管理等多款極具針對性的產品及服務。在銀行、互聯網、電商行業有廣泛的數據服務應用。

友盟+

第三方全域大數據服務提供商，通過全面覆蓋PC、手機、感測器、無線路由器等多種設備數據，打造全域數據平台。提供全業務鏈數據應用解決方案，包括基礎統計、運營分析、數據決策和數據業務等，幫助企業實現數據化運營和管理。

F. 企業需要哪個大數據分析平台好啊

可以考慮一下思邁特軟體Smartbi，易學易用，一站式完成數據處理和建模。思邁特軟體Smartbi數字化運營平台圍繞不同類型業務人員提供企業級數據分析工具和服務在Excel和瀏覽器中實現全自助的數據提取、數據處理、數據分析和數據共享，具有無以倫比的適用性。

幫助企業推進「全民化、普惠式BI」。從管理層到一線員工，都能夠從企業數據獲取價值；打造企業數據文化，助力企業的數字化轉型。

自助數據分析平台上線之後，業務人員難免會遇到各種問題，比如對數據的困惑、對功能的學習、對平台的操作等，都需要能盡快得到協助。此時在數據答疑模塊，我們能向系統運營團隊或者管理員詢問，平台用戶間也可交流。

數據分析平台靠不靠譜，來試試Smartbi,思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。

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G. 搭建大數據分析平台，哪家公司做的比較好

隨著大數據應用成熟，越來越多的公司可以進行大數據平台的搭建，我們公司就是其中之一，那麼應該如何搭建呢？
（1）操作系統的選擇
操作系統一般使用開源版的RedHat、Centos或者Debian作為底層的構建平台，要根據大數據平台所要搭建的數據分析工具可以支持的系統，正確的選擇操作系統的版本。
（2）搭建Hadoop集群
Hadoop作為一個開發和運行處理大規模數據的軟體平台，實現了在大量的廉價計算機組成的集群中對海量數據進行分布式計算。
（3）選擇數據接入和預處理工具
面對各種來源的數據，數據接入就是將這些零散的數據整合在一起，綜合起來進行分析。
（4）數據存儲
除了Hadoop中已廣泛應用於數據存儲的HDFS，常用的還有分布式、面向列的開源資料庫Hbase
（5）選擇數據挖掘工具
Hive可以將結構化的數據映射為一張資料庫表，並提供HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數據倉庫基礎架構，是為了減少MapRece編寫工作的批處理系統。
（6）數據的可視化以及輸出API

H. 如何選擇大數據分析工具

當企業發展到一定階段之後，企業的數據也會逐漸累積豐富，對數據分析的時效性、准確性也有越來越高的要求。為了更快的滿足業務部門的數據分析需求，搭建自助數據分析平台是大勢所趨。

對於一般企業的可視化數據分析需求來說，由於可視化分析工具市面上已經有不少成熟的產品，相比於自研一個新產品，成熟產品的用戶教育成本更低、實施更快、穩定性也比較好，因此有不少公司都不會重復造輪子。但相應的，在進行可視化數據分析產品，即商業BI工具的選型時，我們常常會遇到以下問題：

1、 市場上BI工具的同質化嚴重，各家基本功能差不多；

2、 純工具的采購風險很高，能不能用起來對客戶本身有很大的挑戰。

3、 工具的後續運營和持續價值如何發揮。

那麼圍繞這三個核心問題，面向市場營銷等企業常見的普通業務場景，部門決策人在進行BI工具軟體的選型時具體應該考慮哪些細節？我們采訪了多位資深市場營銷人，一起來聽聽他們的建議。

選購工具軟體之前，要先明確自己的核心業務需求

BI領域作為一個相對成熟和清晰的方向，產品同質化在國內市場上表現的非常明顯，且競爭更激烈。在網上隨便搜索，都有幾十家或大或小的產品可供選擇。但是深入研究後就會發現，成熟的商業工具在核心功能上差別不大，你家支持大屏設計，我家也可以；你家數據源豐富我家也不差；你家操作簡單，我家上手也容易……

所以，從工具功能本身而言，只要是國內正規產品廠商，基本都能符合企業使用場景和需求，這時我們就需要在采購之前詳細分析自身的使用需求，尤其要關注本部門和其他部門在數據分析領域的長期使用需求前景和一些企業的一些業務特點。

比如說如果企業內部對BI工具的使用需求較頻繁，需要工具平台開設大量儲備賬號和兼具較高的查詢效率，那麼類似Power BI這類小而美的工具就不太適合你；而如果企業自身對數據分析的質量要求較高，除可視化數據分析之外還需要進行數據模型機器學習分析的相關工作，那麼你可能就更需要像美林數據旗下Tempo大數據分析平台這樣能夠兼容數據處理、數據建模、數據分析多維度功能的工具。

歸根結底，無論是大數據與人工智慧技術，還是SCRM、BI、AI工具的選項，都是一種解決問題的新方法或者輔助支撐，要讓技術或者工具發揮價值，首先要明確業務需求與工作目標，與自身業務深度結合，才能真正的賦能業務，實現業務價值。與此同時自身業務能力的提升也很關鍵，工具+意願+能力，才能推動業務不斷變革提升，實現長遠收益。

I. 國內大數據分析服務商哪一家比較好

觀遠數據肯定是名列前茅的，專注零售行業的數據分析，將先進的AI演算法融入BI建設，他們的項目實施團隊都是國際名牌大學、技術背景出身，非常靠譜