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大数据分析工具必须具备的10个基本属性
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大数据分析工具的属性（一）大量原始数据处理
该工具配备了强大的功能，可以高效地处理大量原始数据。这一功能中的主要步骤是数据挖掘、数据建模、文件导出。因此，该工具可以正确地收集实时数据并以有效的方式组织这些数据，以帮助快速进行决策。它使用数据可视化软件将数据转换为图形表示形式，以便于理解。
大数据分析工具的属性（二）灵活的身份管理
大数据分析工具应该具有灵活性，并与企业的现有系统完全兼容。如果该工具可以与已经安装的系统同步，则将需要花费更少的时间和精力来在短时间内提供业务见解。它应该能够顺利地访问硬件和软件中的所有类型的信息。身份管理有助于解决有关身份和保护网络密码和协议的各种问题。
大数据分析工具的属性（三）仪表板模板
大数据分析可以供非IT员工以及行业的初学者使用。仪表板模板应该可以使用交互式仪表板访问实时数据。只需点击键盘即可显示各种小部件和过滤器，以便选择个性化的数据可视化，以检测市场趋势和业务洞察力以进行有效的比较。
大数据分析工具的属性（四）有效的报告
大数据分析工具应具有有效的报告功能，以进行更好的分析并通过售后服务吸引潜在客户。应该提取更新的实时数据并将其生成为交互式个性化报告，以便在管理紧急情况时进行快速决策。有效的报告功能应具有仪表板管理和基于位置的业务见解。它还应定期报告有关客户体验的信息。
大数据分析工具的属性（五）数据治理
为了支持企业保持完整的安全性，大数据分析工具中必须包含数据治理功能。它具有监视数据源和保护用户使用的实时数据的能力。该工具支持非常敏感的数据，并将其置于严格的安全协议之下。在控制隐私法规的情况下，它应具有单点登录(SSO)功能，以进行有效的数据治理。出于欺诈检测安全性目的，还应该存在全面的加密功能。
大数据分析工具的属性（六）可扩展的分析
实时数据的未来是动态的，这意味着企业无法长时间访问相同格式的数据。数据流根据市场情况不断变化。大数据分析工具应有助于企业在收集新数据以进行适当分析时立即扩大规模。该公司可以将定制的新数据分析与过去的数据进行集成，以根据市场趋势获得有意义的业务见解。
大数据分析工具的属性（七）智能设备访问
大数据分析工具应与任何环境中的任何设备同步。它不应具有对办公系统的独占访问权，而应具有个人设备的独占访问权。它应该允许用户访问更新的实时数据，并解决任何地方的关键问题。在智能设备接入的帮助下，用户不应遭受任何损失。
大数据分析工具的属性（八）拖放
企业必须具有称为拖放的有效功能，以便提供用户友好的界面。它使用户能够高效地工作，而无需进行复杂的编码。企业可以将各种统计信息拖放到空白画布上以生成交互式报告。这一属性可帮助用户立即进行过滤、分段和分析，而不会带来任何复杂性。通过拖放操作，任何用户都可以制作出丰富多彩的仪表板，以获取未来的业务见解。
大数据分析工具的属性（九）嵌入式结果
可以从业务洞察力和重要决策中获得附加的信息价值。嵌入式功能涉及以这种格式创建业务洞察力的能力，可以很容易地将其嵌入到决策平台中。这些嵌入式结果可以应用于事件数据的实时流中，以便立即做出决策。
大数据分析工具的属性（十）各种图形表示形式
传统上有三种基本的图形表示形式：条形图、饼图和折线图。由于技术的进步和应用程序的更新，因此引入了大量图形表示形式，例如散点图、直方图、气泡图、树形图、股票图、空间图等。企业必须确保在数据可视化工具下具有这些不同种类的图形表示。
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