文字不足以说明数据的重要性以及将其转换为有助于改进决策的形式的需要。当您拥有合适的数据分析工具时，将原始数据转换为有助于管理层做出更好决策的形式并不是一项艰巨的任务。这就是为什么依靠良好的数据分析工具至关重要。关于这一点，请查看 2022 年面向专业人士的 10 大大型分析工具。
Apache Hadoop
Hadoop 被认为是处理海量数据的最佳工具之一。它是用 Java 编写的，是一个开源框架。从纯文本、图像到视频，Hadoop 都有可能容纳这一切。它具有高度的可扩展性，在研发领域有着广泛的应用。
Xplenty
Xplenty 以集成和处理数据以在云上进行分析而闻名。它拥有直观的图形界面和高度可扩展和弹性的云平台。此数据分析工具不投资硬件、软件或相关人员来转换原始数据。Xplenty 广泛用于营销、销售、支持和开发人员领域。
Apache Cassandra
Facebook、埃森哲、雅虎等大型科技巨头都依赖 Cassandra。这是一个开源框架，以在尽可能短的时间内管理大量数据而闻名。让 Cassandra 与众不同的两个特点是线性可扩展性和这个数据分析工具是免费的。
Python
从数据清理、数据建模、数据报告到构建分析算法，Python 都能满足您的需求。Python 是一个相对容易使用的工具。除了用户友好之外，Python 还以其可移植性着称。Python 支持多种操作系统，无需对系统进行任何更改即可在它们上工作。
QlikView
QlikView 已被公认为最可靠的数据可视化和数据分析工具之一。该工具专注于数据集成、数据素养和数据分析，以充分利用数据。QlikView 受到全球数千家公司的信赖。这种数据分析工具时不时地带来创新进步。
康斯坦茨信息挖掘器 (KNIME)
KNIME 是一个免费的开源数据分析工具，可以完成从清理和收集数据到让每个人都可以访问的所有工作。KNIME 在市场上以部署数据科学工作流而闻名。此数据分析工具的最佳功能之一是您无需事先具备编程知识即可获得洞察力。
ThoughtSpot
ThoughtSpot 是提供下一代搜索的数据分析工具之一。该工具拥有各种引人注目的功能，尤其是在基于 AI 的推荐系统方面。此外，此功能还具有利用众包的潜力。
MongoDB
MongoDB 是一种免费的开源数据分析工具，以提供对多种技术和平台的支持而闻名。它还支持多种操作系统，包括 Windows Vista 和 Linux。此外，MongoDB 易于学习、可靠且经济——同时也是如此。
Trifacta
在数据整理方面，Trifacta 是最受欢迎的数据分析工具之一。这些功能可供个人、团队和组织使用。Trifacta 可以完成从清理到转换数据的所有工作。
Alteryx
Alteryx 是公司可以用来发现和分析数据的一种工具。不仅如此——这个数据分析工具通过大规模部署和共享分析来帮助寻找更深入的洞察力。有了 Alteryx，人们可以将用户、工作流、数据资产等集中管理到流程中。