数据分析厂商-数据分析厂家

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析厂商的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析厂商的解答，让我们一起看看吧。

1. 国内主要BI厂商有哪些？
2. 程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好？

国内主要BI厂商有哪些？

国内主要的BI厂商有：
帆软：国内老牌报表和BI工具厂商，提供丰富的数据整合、报表和BI分析工具。
永洪：国内较早做BI的厂商，产品化程度较高，有完善的许可和定价体系。
思迈特：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
奥威：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
润乾：国内老牌报表和BI工具厂商，提供丰富的数据整合、报表和BI分析工具。
九思：国内较早做BI的厂商，提供基于数据仓库的BI分析工具。
星河：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
洞见：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
明道：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
九方：国内BI厂商中产品化程度较高，功能全面，适合各类业务场景。
以上仅列举了部分国内主要的BI厂商，排名不分先后，仅供参考。

程序员的前景好还是大数据分析师的前景更好？

谢邀

程序员，这个行业靠的的不是年纪和阅历，主要还是靠技术，如果你要说前景当然是数据分析师的前景更好了，因为现在已经进入大数据时代了，很多企业都在做大数据人工智能，即使他们公司没有大数据，也会成立这样的部门。

其实无论是大数据分析还是其他岗位，主要还是取决于你学的怎么样，即使你学的是最热门的东西，但是你的技术一般般，也不会比其他岗位好。要想高薪资，就意味着更多的付出，需要更高的技术，你的薪资与你的付出是成正比的。

作为一名程序员，要想不吃青春饭，要么扎扎实实搞技术，要么以后往管理发展，只有当你能成为不可被替代时，那时候你就会吃得香了。

人工智能正在从内部和外部全面重塑商业智能市场。在过去几年中，商业智能的一个核心趋势是新一代融入了AI的预测分析、搜索、预测工具覆盖了该技术传统的重点——历史分析，这些工具可以让企业用户做很多以前需要经过培训的数据科学家才能做的事情。

2019年，越来越多的商业智能厂商将深度集成AI，自动从复杂数据中提取预测见解，同时在解决方案中提供丰富的功能，提供便捷的自助服务和最佳行动的指导，这一点从今年初创公司ThoughtSpot在D轮融资中获得1.45亿美元就可以看出，这笔资金将被用于ThoughtSpot创新的AI增强型业务分析解决方案组合。

市面上经常听到说大数据分析师是青春饭，参加完大数据培训，工作几年就没有前途了，这让很多参加大数据培训的小伙伴担忧，难道真是这样吗?难道干几年的大数据分析师，职业发展就到顶端了吗？大数据分析是不是青春饭，主要看你掌握哪些技能，下面我们来看一下大数据工程师都做什么?大数据工程师需要懂什么?

首先是懂业务。

脱离行业认知和公司业务背景，分析的结果就没有太大的使用价值。所以说一名出色的大数据工程师，对于本行业本领域一定是很熟悉，最好是有自己独到的见解。

其次是要懂管理。

这个一方面是搭建数据分析框架的要求，比如确定分析思路就需要用到营销、管理等理论知识来指导;另一方面是针对数据分析结论提出有指导意义的分析建议。然后懂分析师最最基本的，能够掌握数据分析基本原理与一些有效的数据分析方法，并能灵活运用到实践工作中，对于开展数据分析起着至关重要的作用。接着，对于工具的掌握，也是很基本的，毕竟人脑对于数据的容量都是有限的。

最后，大数据工程师可能还要懂点设计。

能够运用图表有效表达数据分析师的分析观点，使分析结果一目了然。图表的设计是门大学问，如图形的选择、版式的设计、颜色的搭配等等，都需要掌握一定的设计原则。

以上，作为一名大数据工程师，需要掌握的基础技能大概就这些，以上这些技能的养成不是一朝一夕，所以说被取代也是极其不易的，本身大数据分析并不是一蹴而就的事情，而是需要你日积月累的数据处理经验。什么样的人会被轻易替代呢?不求甚解，似懂非懂，干了多少年还看不透本质，遇到问题仍然懵懂不解茫然无措，整日坐着重复性工作的人，才有可能被替代，也激素是所谓的青春饭，反观大数据，掌握的技能越多。

数据分析行业绝对是一个朝阳行业，特别是互联网的不断发展，大数据工程师是一个必备的职位了

到此，以上就是小编对于数据分析厂商的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析厂商的2点解答对大家有用。