數據倉庫軟體有哪些

1. 常用的大數據工具有哪些

大數據分析的前瞻性使得很多公司以及企業都開始使用大數據分析對公司的決策做出幫助，而大數據分析是去分析海量的數據，所以就不得不藉助一些工具去分析大數據，。一般來說，數據分析工作中都是有很多層次的，這些層次分別是數據存儲層、數據報表層、數據分析層、數據展現層。對於不同的層次是有不同的工具進行工作的。下面小編就對大數據分析工具給大家好好介紹一下。

首先我們從數據存儲來講數據分析的工具。我們在分析數據的時候首先需要存儲數據，數據的存儲是一個非常重要的事情，如果懂得資料庫技術，並且能夠操作好資料庫技術，這就能夠提高數據分析的效率。而數據存儲的工具主要是以下的工具。

1、MySQL資料庫，這個對於部門級或者互聯網的資料庫應用是必要的，這個時候關鍵掌握資料庫的庫結構和SQL語言的數據查詢能力。

2、SQL Server的最新版本，對中小企業，一些大型企業也可以採用SQL Server資料庫，其實這個時候本身除了數據存儲，也包括了數據報表和數據分析了，甚至數據挖掘工具都在其中了。

3、DB2，Oracle資料庫都是大型資料庫了，主要是企業級，特別是大型企業或者對數據海量存儲需求的就是必須的了，一般大型資料庫公司都提供非常好的數據整合應用平台;

接著說數據報表層。一般來說，當企業存儲了數據後，首先要解決報表的問題。解決報表的問題才能夠正確的分析好資料庫。關於數據報表所用到的數據分析工具就是以下的工具。

1、Crystal Report水晶報表，Bill報表，這都是全球最流行的報表工具，非常規范的報表設計思想，早期商業智能其實大部分人的理解就是報表系統，不藉助IT技術人員就可以獲取企業各種信息——報表。

2、Tableau軟體，這個軟體是近年來非常棒的一個軟體，當然它已經不是單純的數據報表軟體了，而是更為可視化的數據分析軟體，因為很多人經常用它來從資料庫中進行報表和可視化分析。

第三說的是數據分析層。這個層其實有很多分析工具，當然我們最常用的就是Excel，我經常用的就是統計分析和數據挖掘工具;

1、Excel軟體，首先版本越高越好用這是肯定的;當然對Excel來講很多人只是掌握了5%Excel功能，Excel功能非常強大，甚至可以完成所有的統計分析工作!但是我也常說，有能力把Excel玩成統計工具不如專門學會統計軟體;

2、SPSS軟體：當前版本是18，名字也改成了PASW Statistics;我從3.0開始Dos環境下編程分析，到現在版本的變遷也可以看出SPSS社會科學統計軟體包的變化，從重視醫學、化學等開始越來越重視商業分析，現在已經成為了預測分析軟體。

最後說表現層的軟體。一般來說表現層的軟體都是很實用的工具。表現層的軟體就是下面提到的內容。

1、PowerPoint軟體：大部分人都是用PPT寫報告。

2、Visio、SmartDraw軟體：這些都是非常好用的流程圖、營銷圖表、地圖等，而且從這里可以得到很多零件;

3、Swiff Chart軟體：製作圖表的軟體，生成的是Flash

2. 常見的數據分析軟體有哪些

好的數據分析工具可以讓數據分析事半功倍，更容易處理數據。分析一下市面上流行的四款大數據分析軟體:
一、Excel
Excel使用人群眾多是新手入門級數據分析工具，也是最基本的數據分析工具之一。Excel主要學習使用常用函數、快捷鍵操作、基本圖表製作、數據透視表等。Excel具有多種強大的功能，可以滿足大多數數據分析工作的需要。而且Excel提供了相當友好的操作界面，對於有基本統計理論的用戶來說更容易上手。
二、SQL軟體
SQL是一種資料庫語言，它具有數據操作和數據定義功能，交互性強，能給用戶帶來很大方便。SQL專注於Select、聚合函數和條件查詢。關聯庫是目前應用較廣的資料庫管理系統，技術較為成熟。這類資料庫包括mysql.SQLServer.Oracle.Sybase.DB2等等。
SQL作為一種操作命令集，以其豐富的功能受到業界的廣泛歡迎，成為提高資料庫運行效率的保證。SQLServer資料庫的應用可以有效提高數據請求和返回速度，有效處理復雜任務，是提高工作效率的關鍵。
三、Python軟體
Python提供了能夠簡單有效地對對象進行編程的高級數據結構。Python語法和動態類型，以及解釋性語言的本質，使它成為大多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，並可用於可定製軟體中的擴展程序語言。豐富的Python標准庫提供了源代碼或機器代碼，適用於各種主要系統平台。Python有極其簡單的解釋文檔，所以更容易上手。
四、BI工具
BI工具是商業智能(Busines Inteligence)分析工具的英文縮寫。它是一個完整的大數據分析解決方案，可以有效地整合企業中現有的數據，快速准確地提供報表和幫助領導作出決策的數據依據，幫助企業做出明智的業務決策。BI工具是根據數據分析過程設計的。首先是數據處理，數據清理，然後是數據建模，最後是數據可視化，用圖表識別問題，影響決策。
在思邁特軟體Smartbi的例子中，Smartbi以工作流的形式為庫表提取數據模型的語義，通過可視化工具來處理數據，使其成為具有語義一致性和完整性的數據模型；它也增強了自助式數據集建立數據模型的能力。該系統支持的數據預處理方法有：采樣、分解、過濾與映射、列選擇、空值處理、合並列、合並行、元數據編輯、線選擇、重復值清除、排序等等。
它能通過表格填寫實現數據採集和補錄，並能對數據源進行預先整合和處理，通過簡單的拖放產生各種可視圖。同時，提供了豐富的圖標組件，可實時顯示相關信息，便於利益相關者對整個企業進行評估。
目前市場上的大數據分析軟體很多，如何選擇取決於企業自身的需求。因此，企業在購買數據分析軟體之前，首先要了解企業數據分析的目的是什麼。假如你是數據分析的新手，對需求了解不多，不妨多試試BI工具，BI工具在新手數據分析方面還是比較有優勢的。

3. 常用的大數據分析軟體有哪些

數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

4. 比較好用的資料庫同步軟體又哪些

可以試試DBSync，主要特點：
●獨立運行
不需要在資料庫中設置程序或腳本，不需要更改庫結構，是一款獨立的應用程序，因此不影響現有系統的運行，簡單易用。
●支持各種數據源
既支持常規資料庫，如Access、SQL Server、Oracle、MySQL、DB2等，又支持Excel、txt、csv等文件數據，任何可用OLE DB或ODBC連接的數據，均可參與同步。
●異型資料庫同步
既支持相同類型資料庫之間的同步，如Access到Access、SQL Server到SQL Server，又支持異型資料庫之間的同步，如Excel到Access、Access到SQL Server、SQL Server到Oracle等。
●無人值守同步
軟體具有定期自動同步的功能，只需預先設置好時間間隔，就可長期自動同步；支持系統重啟後自動繼續同步，防止意外關機重啟而造成同步中斷，從而實現無人值守同步。
●支持增量同步
既支持簡單的全部復制式同步（Insert），又支持增量同步。軟體能快速掃描資料庫，找出相互間的差異（即增量），只對增量進行同步。
●支持斷點續傳
當同步中斷後，再次同步時能從中斷位置繼續同步，避免每次都需要從頭開始。
●秒級實時同步
重復同步的時間間隔最短可設置為1秒，源資料庫發生變更後，1秒後就同步過去，幾乎等同於實時同步。
●支持同步後處理
可設置同步後的SQL執行語句，實現同步之後的數據轉換、公式計算等額外任務。

5. 大數據時代的數據管理可以使用哪些軟體

數據是平台運營商的重要資產，可能提供API介面允許第三方有限度地使用，但是顯然是為了增強自身的業務，與此目的抵觸的行為都會受到約束。
收集數據主要是通過計算機和網路。凡是經過計算機處理的數據都很容易收集，比如瀏覽器里的搜索、點擊、網上購物、……其他數據（比如氣溫、海水鹽度、地震波）可以通過感測器轉化成數字信號輸入計算機。
收集到的數據一般要先經過整理，常用的軟體：Tableau和Impure是功能比較全面的，Refine和Wrangler是比較純粹的數據整理工具，Weka用於數據挖掘。
Hadoop是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。用於統計分析的R語言有個擴展R + Hadoop，可以在Hadoop集群上運行R代碼。更具體的自己搜索吧。
可視化輸出的工具很多。建議參考wikipedia的「數據可視化」條目。
Tableau、Impure都有可視化功能。R語言也可以繪圖。
還有很多可以用來在網頁上實現可視化輸出的框架或者控制項。
大致基於四種技術：Flash(Flex)或者JS(HTML5)或者Java或者ASP.NET(Silverlight)
Flash的有Degrafa、BirdEye、Axiis、Open Flash Chart
JS的有Ajax.org、Sencha Ext JS、Filament、jQchart、Flot、Sparklines、gRaphael、TufteGraph、Exhibit、PlotKit、ExplorerCanvas、MilkChart、Google Chart API、Protovis
Java的有Choosel、google-visualization-java、GWT Chronoscope、JFreeChart
ASP.NET的有Telerik Charts、Visifire、Dundas Chart
目前我比較喜歡d3(Data-Driven Documents)，圖形種類豐富，有交互能力，你可以去d3js.org看看，有很多種圖形的demo。

6. 企業銷售部門常用的大數據分析軟體有哪些呢

數據分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數據呢，則需要是Java的一些技能，諸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可選：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

目前市面上的BI工具，就是解決這些問題的，解放相關人員的生產力，讓人員可以更多的關注業務，從而做精做大。雖說BI工具是好東西，但是如何選擇一款合適自己的BI工具，這個卻讓很多人犯了難。因為大數據分析和數據分析就不一樣，如何界定就很難，更別說選擇合適的工具了。



Smartbi 大數據分析工具就可以輕松的幫您解決數據分析的難題，您無需太多的技術就可以零編碼掌握，拖拽化模式簡單易上手。

作為國內專業領先的BI廠商，Smartbi定位於一站式大數據服務平台，對接各種業務資料庫、數據倉庫和大數據平台，進行加工處理、分析挖掘與可視化展現；滿足各種數據分析應用需求，如企業報表平台、自助探索分析、地圖可視化、移動管理駕駛艙、指揮大屏幕、數據挖掘等。Smartbi產品功能設計全面，覆蓋數據提取、數據管理、數據分析、數據分享四大環節，幫助客戶從數據角度描述業務現狀、分析業務原因、預測業務趨勢、驅動業務變革，廣泛應用於金融、政府、電信、企事業單位等領域。
1、思邁特軟體Smartbi：動靜結合的數據可視化。

支持Excel內置的圖形，兼容Excel的條件格式，與ECharts數據可視化（地圖、詞雲等）強強聯手；支持Excel所有內置圖形、背景圖、條件格式等，可設計復雜的儀表盤；完整ECharts 圖形庫，支持3D動態模型，同時支持圖形擴展如：集成其他的HTML5圖形控制項；內嵌了網路地圖介面，用戶可以快速製作基於精確地理坐標信息（如經緯度）的數據地圖。


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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7. 數據分析工具類軟體，好用的有哪些

數據分析一般需要掌握Excel、SQL等技能，而大數據呢，則需要是Java的一些技能，諸如SQL、Hadoop、HDFS、Maprece、Mahout、Hive、Spark可選：RHadoop、Hbase、ZooKeeper等等。

目前市面上的BI工具，就是解決這些問題的，解放相關人員的生產力，讓人員可以更多的關注業務，從而做精做大。雖說BI工具是好東西，但是如何選擇一款合適自己的BI工具，這個卻讓很多人犯了難。因為大數據分析和數據分析就不一樣，如何界定就很難，更別說選擇合適的工具了。

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8. 資料庫軟體有哪些

常用資料庫軟體：IBM 的DB2：第一個具備網上功能的多媒體關系資料庫管理系統，支持包括Linux在內的一系列平台。甲骨文公司的Oracle：支持最廣泛的操作系統平台。Informix的Informix Sybase公司的SybasePostgreSQLSun公司的mySQL：體積小、速度快、總體擁有成本低，開放源碼，被廣泛地應用在Internet上的中小型網站中。Microsoft的SQL Server、Access資料庫、FoxPro資料庫 一、SQL Server 的發展歷史
由關系資料庫 Sybase演變而來。
1988年，由Microsoft、Sybase和Ashton-Tate三家公司共同開發OS/2版本。
94年後，Sybase公司致力於開發UNIX系統下的資料庫系統；Microsoft公司繼續開發基於WindowsNT的SQL Server系列資料庫系統
96年，SQL Server 6.5版本；98年，SQL Server 7.0版本；2000年，正式發行SQL Server 2000版本。
二、SQL Server 2000特點
1．真正的客戶機/伺服器體系結構。
2．圖形化用戶界面，使系統管理和資料庫管理更加直觀、簡單。
3．豐富的編程介面工具，為用戶進行程序設計提供了更大的選擇餘地。
4．與Windows NT完全集成，利用了NT的許多功能（如發送和接受消息，管理登錄安全性等）。並很好地與Microsoft BackOffice產品集成。
5．具有很好的伸縮性。（可跨越從運行Windows 95/98的膝上型電腦到運行Windows 2000的大型多處理器等多種平台使用）
6．對Web技術的支持。使用戶能夠很容易地將資料庫中的數據發布到Web頁面上。
7．提供數據倉庫功能。(原來只在Oracle和其他更昂貴的DBMS中才有)

9. 大數據分析軟體有哪些

常用的大數據分析軟體有
1.專業的大數據分析工具
2.各種Python數據可視化第三方庫
3.其它語言的數據可視化框架
一、專業的大數據分析工具
1、FineReport
FineReport是一款純Java編寫的、集數據展示(報表)和數據錄入(表單)功能於一身的企業級web報表工具，只需要簡單的拖拽操作便可以設計復雜的中國式報表，搭建數據決策分析系統。
2、FineBI
FineBI是新一代自助大數據分析的商業智能產品，提供了從數據准備、自助數據處理、數據分析與挖掘、數據可視化於一體的完整解決方案，也是我比較推崇的可視化工具之一。
FineBI的使用感同Tableau類似，都主張可視化的探索性分析，有點像加強版的數據透視表。上手簡單，可視化庫豐富。可以充當數據報表的門戶，也可以充當各業務分析的平台。
二、Python的數據可視化第三方庫
Python正慢慢地成為數據分析、數據挖掘領域的主流語言之一。在Python的生態里，很多開發者們提供了非常豐富的、用於各種場景的數據可視化第三方庫。這些第三方庫可以讓我們結合Python語言繪制出漂亮的圖表。
1、pyecharts
Echarts(下面會提到)是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。當Python遇上了Echarts，pyecharts便誕生了，它是由chenjiandongx等一群開發者維護的Echarts Python介面，讓我們可以通過Python語言繪制出各種Echarts圖表。
2、Bokeh
Bokeh是一款基於Python的互動式數據可視化工具，它提供了優雅簡潔的方法來繪制各種各樣的圖形，可以高性能地可視化大型數據集以及流數據，幫助我們製作互動式圖表、可視化儀錶板等。
三、其他數據可視化工具
1、Echarts
前面說過了，Echarts是一個開源免費的javascript數據可視化庫，它讓我們可以輕松地繪制專業的商業數據圖表。
大家都知道去年春節以及近期央視大規劃報道的網路大數據產品，如網路遷徙、網路司南、網路大數據預測等等，這些產品的數據可視化均是通過ECharts來實現的。
2、D3
D3（Data Driven Documents）是支持SVG渲染的另一種JavaScript庫。但是D3能夠提供大量線性圖和條形圖之外的復雜圖表樣式，例如Voronoi圖、樹形圖、圓形集群和單詞雲等。

10. 數據倉庫採用什麼軟體比較好

看你用數據倉庫做什麼業務了。 數據倉庫本身環節較多，每個環節都有不少可供選擇的產品。
ETL: Datastage, Sagent,Informatica
DW Database: Oracle, DB2, ...
OLAP Server: Cognos PowerPlay 、IBM DB2 OLAP Server、Hyperion Essbase OLAP server ...
Report: BO, Cognos...