目前移動端只支持IOS系統(tǒng)。Qlikview: Tableau是最大的競爭對手。和Tableau以及國內(nèi)很多BI一樣，屬于新一代的輕量級BI產(chǎn)品，體現(xiàn)在建模、部署、使用上。只能在windows系統(tǒng)上運行，C/S產(chǎn)品架構(gòu)。在內(nèi)存中使用動態(tài)計算，數(shù)據(jù)量小，速度快；數(shù)據(jù)量大的時候，內(nèi)存消耗很大，性能很慢。Cognos:使用最廣泛的傳統(tǒng)BI工具已經(jīng)被IBM收購。

國內(nèi)大數(shù)據(jù)公司還是做很多前端可視化的。BAT真的是大數(shù)據(jù)。行業(yè)有硬需求，其他行業(yè)跟不上。需求決定市場。再來說說更一般的數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析也屬于一塊數(shù)據(jù)分析。在實際應用中，數(shù)據(jù)分析工具可以分為兩個維度:第一個維度:數(shù)據(jù)存儲層、數(shù)據(jù)報表層、數(shù)據(jù)分析層，第二個維度:用戶級、部門級、企業(yè)級、BI級1。數(shù)據(jù)存儲層，數(shù)據(jù)存儲設(shè)計，數(shù)據(jù)庫概念和數(shù)據(jù)庫語言。這方面不用深究，但至少要了解數(shù)據(jù)的存儲方式，基本結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)類型。

我們可以從選擇查詢、更新修改、刪除刪除和插入插入的基本結(jié)構(gòu)和讀取開始。Access2003、Access07等。這是最基本的個人數(shù)據(jù)庫，常用于個人或部分基礎(chǔ)數(shù)據(jù)存儲；MySQL數(shù)據(jù)庫是部門或互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫應用所必需的，掌握數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)和SQL語言的數(shù)據(jù)查詢能力是關(guān)鍵。

工具介紹1。前端呈現(xiàn)呈現(xiàn)分析的前端開源工具有JasperSoft、Pentaho、Spagobi、Openi、Birt等等。用于演示分析的商業(yè)分析工具包括StyleIntelligence、RapidMinerRadoop、Cognos、BO、Microso和Tableau。國內(nèi)有BDP，郭云數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)鏡像)，Smart，F(xiàn)ineBI等等。

EMCGreenPlum、HPVertica等。3.數(shù)據(jù)集市包括QlikView、Tableau、StyleIntelligence等等。擴展數(shù)據(jù)的六個基本方面大數(shù)據(jù)分析1。數(shù)據(jù)可視化是數(shù)據(jù)分析專家和普通用戶對數(shù)據(jù)分析工具的最基本要求?？梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說話，讓受眾聽到結(jié)果。

大數(shù)據(jù)涉及面廣，涉及面廣，技術(shù)難度大。國內(nèi)能做到的公司不多。我知道百度，華為，聯(lián)想，浪潮，電子華云，騰訊，阿里巴巴，中科曙光等等。國外BI: SAS BI，IBM cognos，OracleBIEE，SAPBO，PowerBI，Informatica，Arcplan，QlikView，Tableau等。

大數(shù)據(jù)是指在一定時間內(nèi)，常規(guī)軟件工具無法捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合。它是一種海量、高增長、多元化的信息資產(chǎn)，需要一種新的處理模式來擁有更強的決策力、洞察和發(fā)現(xiàn)能力以及流程優(yōu)化能力。為什么會產(chǎn)生大數(shù)據(jù)？為什么要使用大數(shù)據(jù)？這里給大家通俗的解釋一下:首先，在小數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)存儲的問題可以通過表工具、mysql(二維表數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)逐行插入)等關(guān)系數(shù)據(jù)庫來解決。

考慮到快速發(fā)展，公司會分析與產(chǎn)品和用戶相關(guān)的原始數(shù)據(jù)和埋藏數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫無法滿足需求，只能通過行和分布式數(shù)據(jù)庫(HBASE、hive等)存儲這些數(shù)據(jù)?？梢约夯植嫉蕉鄠€主機進行同時計算)。用數(shù)據(jù)理解數(shù)據(jù)可視化，數(shù)據(jù)分析是最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)。用戶逐項查看海量數(shù)據(jù)是不可行的，可視化是有效的解決方案。

大數(shù)據(jù)分析是一個廣義的術(shù)語，指的是數(shù)據(jù)集，這些數(shù)據(jù)集是如此的龐大和復雜，以至于需要專門設(shè)計的硬件和軟件工具來處理它們。這個數(shù)據(jù)集的大小通常是萬億或EB。這些數(shù)據(jù)集是從各種來源收集的:傳感器、氣候信息、公共信息，如雜志、報紙和文章。大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生的其他例子包括購買交易記錄、在線日志、醫(yī)療記錄、軍事監(jiān)控、視頻和圖像文件以及大規(guī)模電子商務(wù)。大數(shù)據(jù)分析，他們對企業(yè)的影響有很高的興趣。

1.Hadoop是一個開源框架，它允許整個集群使用簡單的編程模型計算機在分布式環(huán)境中存儲和處理大數(shù)據(jù)。它的目的是從單個服務(wù)器擴展到數(shù)千臺機器，每臺機器都可以提供本地計算和存儲，Hadoop是一個可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的，Hadoop是可靠的。即使計算元件和存儲發(fā)生故障，它也會維護工作數(shù)據(jù)的多個副本，以確?？梢詾楣收瞎?jié)點重新分配處理。