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1、Tableau公司

关键见解：即使在市场领导者中，Tableau公司也是数据分析软件市场上的顶级供应商。该公司于2019年被Salesforce公司收购。

该公司的数据分析平台以收集多个数据输入而闻名，允许用户将它们组合在一起，然后提供仪表板显示来增强可视数据挖掘。

此外，数据可以被安排和重新安排，并相对容易地创建层次结构。重要的是，所有这些高级数据操作都可以由没有数据科学背景的员工完成。并且Tableau平台的功能足够强大，足以为用户提供数据科学教育。

优点：

•Tableau因其数据可视化而成为数据分析市场的领导者。随着被Salesforce公司所收购，预计人工智能和机器学习的增强能力将继续快速增长。

•非常适合从中小型企业到大型企业的各种规模的公司。

•Tableau在线解决方案为多云环境提供了多种部署选项。

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2、微软公司

关键见解：在Azure云平台的推动下，微软公司成为混合云的领导者之一。该公司的Power BI平台受益于这一优势。

该公司的相关软件产品以微软公司的经典方式帮助推广其Power BI分析工具。例如，Excel和Office 365中的提醒用户更多地采用Power BI分析工具。因此，在这种内置广告与十分庞大的用户群推动下，Power BI可以称得上市场上最受欢迎的分析程序。这一点很重要，因为庞大的用户群会促使产品不断升级，而Power BI肯定会从中受益。

更重要的是，凭借雄厚的实力，微软公司内置了令人印象深刻的人工智能和机器学习功能，为增强分析提供了强大的支持，这些增强的分析已成为数据分析领域的关键差异化因素。例如，图像分析是由Power BI的人工智能功能集驱动的。

优点：

•顶级的人工智能和机器学习工具提供增强的数据分析。

•在其庞大的用户群中备受推崇。

•没有哪一家公司比微软公司拥有更广泛的软件产品组合，而且Power BI从与这套详尽的工具集的互操作性中获益。

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3、Qlik公司

关键见解：如果用户寻求使用人工智能和机器学习来提高数据挖掘的质量，则Qlik Sense是最佳选择。

Qlik凭借其二十多年的行业优势，在数据分析领域提供了引人注目的愿景。其中主要的是，该公司在其Qlik Sense平台中内置了人工智能和机器学习的高级版本。而且，它无需具备深厚的数据科学技能即可提供此功能，因此销售代表和中级人员可以利用人工智能技术进行数据挖掘。

同样重要的是：Qlik Sense与运行在哪一个云平台无关，因此用户可以将数据分析工具部署到其多云基础设施中的任何云平台。或者，他们可以在内部部署设施部署，然后将应用程序接到云平台中，以实现混合数据分析方法。

优点：

•该公司的关联洞察功能有望部署认知应用程序来挖掘用户可能会错过的洞察。

•在公共云、私有云或混合云中非常灵活和强大。

•为数据科学家或只接受少数据科学培训的用户提供高级自助分析。

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4、ThoughtSpot公司

关键见解：ThoughtSpot虽然不像某些数据分析软件供应商那样知名，但它提供了下一代“搜索优先”工具，使其在市场上获得领先地位。

ThoughtSpot提供许多引人注目的功能，特别是利用众包的基于人工智能的推荐系统。此外，其查询选项的来源从像微软公司这样的传统提供商到像Snowflake这样的新手。

优点：

•搜索界面可轻松查询复杂的问题，并利用人工智能分析数十亿条数据行。

•成立于2012年的成长型公司，该公司已将企业分析的浪潮推向了分析行业的利基市场。

•由于具有扩展和处理越来越大的查询负载的能力而广受好评。

5、MicroStrategy公司

关键见解：通过将各种竞争平台连接到一个统一系统中，MicroStrategy采取了大胆的行动构想企业分析的基础。

在竞争激烈的数据分析市场中，每个供应商都试图领先于其他供应商，MicroStrategy寻求将它们整合在一起。其平台包括API连接器，这些连接器在使用MicroStrategy作为统一层的同时可以加入竞争的平台。组织采用一种相关技术，将来自基于浏览器的系统(例如客户关系管理和企业资源计划以及竞争性分析软件)的所有业务内容连接起来，然后将其提供为易于使用的分析仪表板。

一旦用户将鼠标移到链接上，数据就会显示出来，在工作日提供最新的实时数据洞察力。

此外，可以编写代码的用户可以利用MicroStrategy快速插入或更新来自移动或全球互联网的各种数据源。这种来自多个来源的简单更新融入了MicroStategy的“连接器”策略，在数据分析领域广受好评。

优点：

•MicroStrategy的超智能连接技术是一项创新技术，可能会在未来几年中巩固其领先地位。

•平台的稳定性备受推崇，几乎没有错误或停机问题。

6、Sisense公司

关键见解：这是一个具有前瞻性的复杂平台，非常适合持续复杂的数据处理，这非常适合高级用户，而不是未经培训的人员。

很明显，Sisense公司致力于建立一个前瞻性的数据分析平台。该公司重新构想然后在很大程度上重建了其平台，以利用云原生基础设施的优势。

这些优势包括出色的可扩展性。Sisense与容器技术一起大规模驱动云原生应用程序。随着数据需求的增长，随着云平台变得更快、更灵活，该平台肯定会在未来几年保持增长。

为了提高速度和性能，Sisense公司的ElastiCube使用了自己的缓存引擎，该引擎部署了芯片和内存数据处理。Elasticube增强了平台的增强数据准备功能。此外，Sisense公司收购了Periscope Data，以增强其上层数据处理功能。

优点：

•对云原生应用程序的强大支持。

•专有的缓存引擎可提高速度。

•能够处理各种困难的企业分析工作负载。

7、TIBCO公司

关键见解：具有机器学习增强数据分析功能的可靠平台，适用于企业数据科学家或训练有素的员工。

在一个很少有数据静止的世界中，从流分析中获得真正的洞察力可以提供主要的竞争优势。这是TIBCO的优势之一。该公司的流分析工具提供了运行中的数据挖掘，并从中获取趋势知识。

优点：

•因其直观的用户界面而广受好评。

•完善的、功能丰富的数据分析软件平台。

•包括大型拖放分析功能菜单，以加快数据挖掘速度。

8、SAS公司

关键见解：一个完整的、开发良好的数据分析组合，可以支持大型企业的所有数据挖掘过程。

SAS公司在软件业务领域拥有数十年的经验，它提供了一个完全成熟的程序，可以满足数据科学家的苛刻查询，对于受过较少培训的人员也可以使用。为顺应当前趋势，SAS公司升级了其增强的分析工具、如今，使用机器学习、人工智能和自动化已成为分析客户的关键需求。

优点：

•广泛使用高级机器学习和人工智能工具来辅助人工驱动的查询。

•统一的数据分析产品组合，支持从准备到可视化的下一代数据挖掘的各个方面。

•全球庞大的用户群，SAS公司雇佣了大量专家。

9、IBM公司

关键见解：IBM公司是行业中最有力的竞争者，尤其是对于那些已经专注于IBM企业平台的用户而言，数据产品之间的集成是值得注意的。

IBM Cognos Analytics是一个平台，结合了企业级托管和自驱动查询工作以及增强的分析和高级报告。作为一种改进，Cognos Analytics现在包括IBM Watson的许多功能。该平台可以生成自然语言处理，以及令人印象深刻的自然语言生成。它还可以执行时间序列预测，这是数据模型根据历史场景预测即将发生的事件的能力。

优点：

•Watson的强大功能已内置在Cognos的高级工具集中。

•IBM数据组合的互补元素之间的互操作性已得到很好的考虑。

•跨云平台和内部部署的广泛部署选项。

10、SAP公司

关键见解：具有增强分析功能的强大功能使此数据分析工具成为最有力的竞争者。

SAP Analytics Cloud的一项引人注目的功能是将多种分析功能集成到一个统一的解决方案。这包括高级预测分析和计划功能以及核心分析。此外，该公司在增强分析方面拥有重要的业绩记录。完善该平台的是自然语言处理和自然语言生成，也就是说，分析指标实际上已转换为自然对话语言。

优点：

•完全集成的产品组合在一个解决方案中提供了基本完整的分析功能。

•API菜单可实现与嵌入式解决方案的连接。

•其云原生多租户方法与当今的关键新兴技术保持一致。

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