国外大数据运用？ 国外对大数据时代的研究现状？

近期公司在对比几个大数据分析工具,想了解一下国内的BDP和国外的tableau...

国外BI：SAS BI、IBM的Cognos、Oracle BIEE、SAP BO、Power BI、Informatica、Arcplan、QlikView、Tableau等。 国内BI：BDP商业数据平台、Smart BI、用友华表、帆软、润乾报表，永洪科技等。

整体来看，工具挺不错的，成本低，可以快速上手；功能挺强大的，可视化效果真心不错，也有数据钻取、动态的功能效果，Tableau虽然具备强悍的分析功能，但是数据抓取功能很弱，数据处理能力差，需要实现准备好数据，所以可以认为是面向数据分析师的前端工具。另外Tabluea真心不便宜，最便宜的一年要999刀。

通常来说国内本土BI数据可视化分析工具更了解中国用户，也更能提供符合中国用户需求和使用习惯的服务。

海致BDP（国内产品，最近在用）优势：1）操作很简单，在bdp只要拖拖拽拽就能分析数据，就能呈现最终的可视化，不像excel那样要写各种函数公式。2）数据可视化功能强大，几十种可视化图表供选择，除了常规图表，还有数据地图、词云、旭日图、桑基图、漏斗图等一些酷炫的图表。

大数据分析BI工具有哪些?

Cloudera Cloudera是一个知名的大数据平台，它基于Hadoop进行了优化和扩展，提供了企业级支持和服务。它不仅支持大数据集群的构建和管理，还能够提供专业的培训服务，帮助企业高效地使用大数据技术。 MongoDB MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，非常适合处理大数据环境中的非结构化数据。

大数据分析工具主要有以下几种：Hadoop、Spark、Hive、Pig、HBase、Flink、Kafka、TensorFlow、商业智能工具以及Python工具库。首先，Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架，它提供了HDFS和MapReduce，能够处理大规模数据，并且具有高容错性、高可用性和高性能。

大数据分析工具有很多，主要包括以下几种： Hadoop Hadoop是一个允许在廉价硬件上运行大规模数据集的开源软件框架。它提供了分布式文件系统（HDFS），能够存储大量数据并允许在集群上进行并行处理。此外，Hadoop还提供了MapReduce编程模型，用于处理大规模数据集。

国外基于大数据的新应用有哪些?

1、当你浏览各大购物网站，比如eBay和亚马逊时，你会看到系统推荐的商品，这就是大数据技术在实际生活中的应用之一。它通过分析你的浏览习惯和购买记录，为你推荐可能感兴趣的商品。而在国外，银行也利用大数据技术提升客户服务质量。

2、在消费品领域，大数据被用于精准营销，例如百分点公司，通过分析消费者数据，提供个性化推荐。医疗领域也逐渐引入大数据技术，进行健康管理。如23and me，利用大数据技术进行基因检测和健康管理。在安全领域，大数据技术被用于犯罪预测，Palantir公司在这方面有较深研究。

3、物联网与通信技术 物联网技术和通信技术也是国外关注的热点领域。随着5G、物联网技术的普及，实现了全球范围内的数据互联互通。智能设备通过物联网技术实现数据共享和远程控制，提高了生产效率和便利程度。同时，物联网在智能家居、智能交通等领域的应用也不断拓展，改变了人们的生活方式。

大数据是干嘛的?

大数据是用于处理和分析海量数据的技术的总称。大数据的核心作用 大数据的主要作用是处理和分析海量数据，提取有价值的信息。这些数据的来源广泛，包括社交媒体、物联网设备、交易记录等。通过大数据的分析，企业和组织可以洞察市场趋势，优化决策，提高效率。

数据管理：大数据中心是国家电网等组织进行数据管理的专业机构，负责数据的收集、存储、处理和分析。数据共享：作为数据共享平台，大数据中心促进不同部门或机构之间的数据流通与共享，提高数据利用率。数据服务：大数据中心提供数据服务，包括数据查询、数据分析报告生成等，以满足不同用户的数据需求。

大数据是一系列技术的统称，涵盖了数据采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等多个环节。这些环节涉及众多大数据工作岗位，并与物联网、云计算等领域密切相关。 大数据是一个抽象的概念，旨在解决当前企业、政府、高校等单位在数据存储和计算方面所面临的难题。

大数据的应用领域非常广泛，涵盖了商业、医疗和政府等多个行业。它能够帮助人们更深入地理解复杂的社会现象，并提供有效的解决方案。商业领域中，大数据技术通过对市场数据的收集与分析，能够帮助企业洞察消费者的行为模式，进而进行精准的产品推荐和市场定位，从而提升企业的市场竞争力。

15个国外顶级的大数据分析工具

1、Looker致力于提供统一的数据环境和集中的数据治理国外大数据运用，通过提取/加载/转换（ELT）方法国外大数据运用，用户可以灵活地对数据进行建模和转换。Looker还具有专有的LookML语言国外大数据运用，支持可视和可重用的SQL，并提供Blocks组件，用于数据连接、分析、可视化和分发。此外，Looker能够轻松集成流行的工作流工具。

2、Cloudera Cloudera是一个知名的大数据平台，它基于Hadoop进行了优化和扩展，提供了企业级支持和服务。它不仅支持大数据集群的构建和管理，还能够提供专业的培训服务，帮助企业高效地使用大数据技术。 MongoDB MongoDB是一种流行的NoSQL数据库，非常适合处理大数据环境中的非结构化数据。

3、Apache Hadoop：这是一种开源工具，专为大数据处理而设计，允许在分布式系统上存储和处理大量数据。 Apache Spark：它是另一个流行的开源工具，用于大规模数据处理。Spark以更快的速度提供与Hadoop相似的功能，但具有更高的内存效率。