数据分析软件——SatisfyBI具备的功能

1.可嵌入的结果

数据分析的重要价值，在于从数据模型中收集的信息有助于如何使用其他应用程序、易于嵌入决策平台的方式创建洞察的能力，帮助制定即时决策。

2.支持数据多样化

跨不同数据源、API无缝集成、清理数据、角色访问安全、数据清理和数据的准确性。大数据分析工具必须支持全方位的数据类型、协议和集成场景，以加快和简化这些步骤。

3.数据探索

强大的可视化功能还可以帮助进行数据探索，可帮助组织了解问题的业务环境并制定更好的分析策略。更快地清除坏数据、减少测试有关数据的新假设所需的工作量。

4.支持不同的分析

良好的大数据分析工具应该具有足够的功能和灵活性，将数据分析结果投入生产的方法有很多种，包括商业智能、预测分析、实时分析和机器学习。

5.可扩展性

减少在数据集开发和测试不同的数据模型花费的时间，SatisfyBI支持在提取数据和生产的大型数据集,减少成本。

6.版本控制

在大型数据分析项目中，可能有几个人参与调整数据分析模型参数。其中一些变化可能最初看起来很有希望，但是当它们投入生产时会产生意想不到的问题。
大数据分析工具中内置的版本控制可以提高跟踪这些更改的能力。如果以后出现问题，它还可以更轻松地将分析模型回滚到先前版本。

7.简单集成

开发人员花在定制集成以处理数据源和连接应用程序上的时间越少，他们花在改进数据分析模型和应用程序上的时间就越多。简单的集成还可以更轻松地与其他开发人员和数据科学家共享结果。数据分析工具应支持与现有企业和云应用程序以及数据仓库的轻松集成。

8.数据管理

大数据分析工具需要一个强大而高效的数据管理平台，以确保所有可交付成果的连续性和标准化，强大的数据管理平台可以帮助企业维护单一的事实来源，这对于成功的数据计划至关重要。

9.数据治理

数据治理功能对于大数据分析工具非常重要，可帮助企业保持合规性和安全性。这包括能够跟踪用于构建分析模型的数据集的来源和特征，以及帮助保护和管理工程师使用的数据。用于构建模型的数据集可能会引入隐藏的偏差，从而产生歧视问题。
数据治理对于敏感数据尤为重要，例如受保护的健康信息和需要遵守隐私法规的个人身份信息。

10.数据处理框架

许多大数据分析工具都专注于分析或数据处理。一些框架，如Apache Spark，都支持这两种框架。这使得开发人员和数据科学家能够使用相同的工具进行实时处理; 复杂的提取，转换和加载任务;因为数据科学是一个高度迭代的过程。数据科学家在到达投入生产的模型之前可能会创建100个模型。这种迭代过程通常涉及丰富数据以改进模型的结果。
“统一分析工具帮助企业在众多孤立的数据存储系统中构建数据管道，同时以迭代的方式对其解决方案进行培训和建模，”数据分析平台提供商Databricks的首席执行官兼联合创始人Ali Ghodsi说。

来源：数据BI