大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB 的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器，气候信息，公开的信息，如杂志，报纸，文章。大数据产生的其他例子包括购买交易记录，网络日志，病历，军事监控，视频和图像档案，及大型电子商务。
百度百科的解释是：无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
维基百科提供的定义有些拙劣，也不完整： 大数据，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过主流的工具，在合理的时间内撷取、管理、处理、并整理成为人们所能解读的信息 。
IBM 提供了一个充分的简单易懂的概述：
大数据有以下三个特点：大批量(Volume)、高速度(Velocity)和多样化(Variety) 。
大批量 – 大数据体积庞大。企业里到处充斥着数据，信息动不动就达到了TB级，甚至是PB级。高速度 – 大数据通常对时间敏感。为了最大限度地发挥其业务价值，大数据必须及时使用起来。多样化 – 大数据超越了结构化数据，它包括所有种类的非结构化数据，如文本、音频、视频、点击流、日志文件等等都可以是大数据的组成部分。
变异性 – 数据可以使用不同的定义方式来进行解释。不同的问题需要不同的阐释。
在大数据和大数据分析时代，它们对企业的影响有一个兴趣高涨。大数据分析是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
那就要问数据分析软件有哪些？越来越多软件供应商推出可视化数据分析，为了应对当前企业业务的大数据现状，有哪些自助式的数据分析工具可供选择？
Tableau 相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具；处理不规范数据、转化复杂模型比较难；无法处理大量数据；国内网络连接Online版速度较慢 。
QlikView 有一定的学习成本；报表规范性要求很高；数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础 。
Spotfire 的 SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢；不适合中国式的固定报表；进军中国市场较晚，国内案例较少；工具的适应性范围广，但是难易跨度大 。
FineBI 需要使用客户端，增加了使用的不便利性只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品；无法处理大量的数据 。
说了这么多，灯果数据可视化也是一款值得使用的软件。支持多个数据库连接方式，以及私人的定制服务都是很周到的，不多说了 http://www.dengguobi.com/
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