数据已经成为现代企业最重要的资源。所有的决策、策略或方法都需要依靠对数据的分析来实现。随着“大数据分析”逐渐取代其前身“商业智能”，企业正面临一个更加复杂、规模更大的商业智能新时代。 考虑到现有技术方案的复杂性和多样性，企业往往难以找到合适的大数据采集和分析工具。然而在纷乱的形势下，各种解决方案应运而生，证明它们可以帮助大家有效的完成大数据分析工作。下面我们列出了十种工具来有效地缩小选择范围。 1。OpenRefine 这是一款流行的数据分析工具，适用于各种分析相关的任务。这意味着即使你有不同的数据类型和名称，这个工具也可以使用它强大的聚类算法来完成条目的分组。聚类完成后，就可以开始分析了。 2。Hadoop 大数据和Hadoop密不可分。这套软件库和框架支持使用简单的编程模型跨计算机集群分发大规模数据集。它特别擅长处理大规模数据并使其在本地设备上可用。作为Hadoop的开发者，Apache也在不断增强这个工具，以提高它的实际效果。 3。Storm Storm，同样来自Apache，是另一个非常棒的实时计算系统，可以大大增强***数据流的处理效果。它还可用于执行各种其他与大数据相关的任务，包括分布式RPC、连续处理、在线机器学习、实时分析等。使用Storm的另一个好处是它集成了大量其他技术，进一步降低了大数据处理的复杂度。 4。Plotly 这是一个兼容JavaScript、MATLAB、Python、R等语言的数据可视化工具。Plotly甚至可以帮助没有编码技能或时间的用户完成动态可视化。这个工具经常被新一代的数据科学家使用，因为它是一个业务开发平台，可以快速理解和分析大规模数据。 5.Rapidminer 作为大数据处理的又一必备工具，Rapidminer属于一套开源数据科学平台，通过可视化编程机制实现功能。其功能包括修改、分析和创建模型，并能快速将结果集成到业务流程中。Rapidminer目前备受瞩目，成为众多知名数据科学家心目中的可靠工具。 6。Cassandra ApacheCassandra是另一个值得关注的工具，因为它能够有效且高效地管理大规模数据。它是一个可扩展的NoSQL数据库，可以监控多个数据中心的数据，已经在Netflix和eBay等知名公司工作。 7。HadoopMapReduce 这是一个软件框架，允许用户编写以可靠方式并发处理大规模数据的应用程序。MapReduce应用程序主要负责完成映射和归约两个任务，从而提供各种数据处理结果。这个工具最初是由谷歌开发的。 8.Bokeh 这个可视化框架的主要目标是提供精美简洁的图形处理结果，以增强大规模数据流的交互能力。它专供Python语言使用。 9.WolframAlpha 这是一个搜索引擎，旨在帮助用户搜索他们需要的计算材料或其他内容。例如，如果你输入“Facebook”，你可以得到很多与Facebook相关的内容，比如HTML元素结构、输入解释、虚拟主机信息、网络统计、子域、Alexa估计和页面信息。 10。Neo4j 官网称该工具为图数据库技术的下一次革命。这种说法在某种程度上并没有夸大，因为这套数据库是利用数据之间的关系来操作和提升性能的。Neo4j目前被很多企业使用，利用数据关系实现智能化应用，从而帮助他们在市场上保持竞争优势。
