2023年你应该了解的大数据平台

数据不过是字节的集合，这些字节组合在一起形成了有用的信息。它还被进一步用于对特定资产进行完整的分析或获得精确的结果。当我们进入21页圣世纪以来，数据的概念得到了改进，很多事情都发生了变化。“大数据平台”这个新名词在社会上被广泛使用。众所周知，人类每年产生的数据字节数是百亿亿(一百万的立方)。

在上个十年之初，一项估计显示，地球上记录了大约5艾字节的数据。这个数字增加了，在这个十年结束时，我们产生了几乎数千倍的数据。

毫无疑问，在未来的几年里，我们将产生不可计数的字节。这就是为什么世界正在转向大数据平台的概念。

什么是大数据?

大数据是指由于多次操作而变得极其庞大的字节集合。这使得使用传统的数据收集方法难以管理和操作。

它更像是一个组织术语，因为一些公司更喜欢收集大量数据来分析他们的服务或产品。顾名思义，大数据平台负责控制和指挥大数据。

当数据以非结构化形式存储时，情况变得更加复杂。忽视大数据是不可能的，因为它携带着有用的信息，对一个好的事业很重要。

因此，专家提出了引入专门软件来处理这种情况的解决方案。这增加了对大数据平台的需求，这些平台可以帮助我们管理大量数据。它们不仅有效，而且为用户节省了大量的时间。

每天都要处理大数据的公司更喜欢使用这样的平台。今天，我们将讨论一些最受欢迎的大数据平台，这些平台将在2023年改变分析方式。

2023年你应该知道的8个大数据平台

1)微软Azure

微软是科技领域的知名品牌，在用户中颇受欢迎。该公司认识到需要开发一个大数据平台来管理和存储服务器中的大数据。

微软Azure是一种云计算服务，能够收集用于计算和部署的数据。它成立于2010年第一季度，并在最初几年大受欢迎。该软件通常被称为Azure，它与SaaS、PaaS和IaaS等工具结合在一起来支持用户。

它与不同的机器编程语言和第三方应用程序兼容，以提供最佳的结果。先进的数据管理工具是微软Azure在未来几年取得成功的关键。

2)表

Tableau Software成立于2003年，是一家总部位于加州的公司。两位创始人的目标是构建交互式数据可视化软件，可以在没有任何潜在风险的情况下处理大数据。可以肯定地说，Tableau满足了世界各地每个用户对大数据平台的期望。

它在几秒钟内就能极其精确地完成几项复杂的任务，而正常人的大脑需要几年才能完成。大多数公司都使用这个大数据分析平台来编译数据。这些数据集可以被分析，任何种类的相似性或趋势都可以通过软件检测出来。

Tableau具有映射能力，允许它在空间文件中绘制纬度和经度坐标。该大数据分析平台于2008年被SIIA授予“最佳商业智能解决方案”称号。

3) Oracle Cloud

甲骨文云是甲骨文公司为解决大数据问题而创建的著名云计算服务。这个大数据平台允许用户在云中构建、部署、集成和扩展各种数据应用程序。

它通过Oracle公司管理的全球数据中心网格提供服务器、存储、网络和应用程序等功能。一些与商业相关的公司利用甲骨文的大数据分析平台来控制数据扩展。

Oracle Cloud大数据平台通过传授系统的安全应用，确保用户对数据的安全访问。甚至政府机构也使用这个软件来处理他们的大数据。该平台通过SIEM产品、UEBA和IDaaS组合提供身份SOC(安全运营中心)。

4)谷歌云

谷歌被认为是整个互联网上最大和使用最多的搜索引擎。任何可以访问在线平台的人最终都会知道谷歌及其功能。试想一下，如果谷歌自己管理的大数据比地球上任何人都大，那么它的大数据平台会有多有效呢?

带着同样的心态，开发人员试图推出一个类似于谷歌本身使用的云计算服务软件。它不仅提供了一套管理工具，还安排了一系列模块化的云服务。

谷歌Cloud使用的一些主要工具是计算、数据存储、数据分析和机器学习。积累的数据可以进一步转换为直观的图形，以便更好地理解。

5) Teradata

另一个流行的大数据平台是由市场上流行的分析软件Teradata公司开发的。该公司成立于1979年，描绘了他们在所有这些年来的学习和进步中所获得的经验水平。

Teradata提供三种类型的服务，业务分析咨询和云产品。它增强了整体用户体验，同时在更短的时间内管理大量数据。

毫无疑问，大多数数据管理公司都是大多数数据管理公司的首选。开发人员已经确保用户可以在Teradata云服务的帮助下执行高级大数据分析平台的所有操作。

6)多摩君

Domo是一家专业的云软件公司，提供各种处理大数据的工具。它是大数据平台名单上的一个新名字，由前Adobe员工乔希·詹姆斯(Josh James)于2010年开发。

它提供了对业务数据的直接和简化的访问，以做出决策并通过操作这些数据生成结果。它集成了一些数据工具，如电子表格、数据库、社交媒体和其他基于云的服务器程序。

它主要以其人工智能预测和从不同服务器收集数据，然后在单一位置进行积累而闻名。用户很欣赏Domo减少手工工作并保持正确进度的方法。

7) Alteryx

Alteryx是一款旨在处理数据的软件，具有类似于大数据分析平台的功能。应用程序可以轻松地将杂乱的数据结构转换为有组织的表，以增强对值的理解。

Alteryx主要基于四个互锁工具，允许用户多次创建数据工作流。它可以理解各种数据编程语言，如R和Python代码。这使得内部过程更快，更精确地得到准确的结果。

它是专门设计用于在任何原始状态下对大数据进行高级功能操作的。Alteryx连续三年(2016-2018年)被评为奥兰治县最佳工作场所之一。这显示了团队成员夜以继日地改进软件的决心。

8) Exasol

随着我们进一步深入，列表上的下一个名字是Exasol。它是面向列的关系数据库大数据管理系统。大数据平台成立于2000年，一直是社区的重要组成部分。

一些公司通过使用平台上可用的不同工具来管理他们的大数据。它以快速计算而闻名，特别是在复杂数据结构的情况下。

此外，它可以一次性处理大量数据条目，并相应地对它们进行操作。这是一个基于云计算的系统，因此可以在线操作以获得精确的结果读数。该数据库还能够与市场上更密集的分析应用程序集成。

最终判决!

可以肯定地说，本文中提到的任何一个大数据平台都绰绰有余。

它们中的每一个都是商业上的最佳选择，可以同时执行几项任务。此外，选择最合适的大数据平台取决于用户的具体需求。确保您了解项目的需求，并相应地选择平台。

一个合适的平台将为其中包含的数据管理带来巨大的积极影响。

最后，选择完全独立于每个大数据平台旁边提到的因素。参加数据科学课程了解所有大数据分析平台及其关键实践。