大数据分析工具是指通过数据挖掘、语义分析、预测性分析等技术，对规模巨大的数据在合理时间内进行获得、管理、处理、整理，展现数据价值的软件。随着企业的数据量不断攀升，数据种类和结构愈加丰富，企业分析场景日益多样化，大数据分析工具得到充分发展。当前，全球大数据分析工具市场产品呈现多行业、多场景遍地开花的状态。
大数据分析工具现状
一、国内大数据展示工具发展势头良好，在国内市场占有一席之地。分析展示工具通常被企业用于将现有的数据通过数据挖掘技术从大型数据集中发现、识别模式转化为知识，从而帮助企业作出明智的问题诊断和业务经营决策。分析展示工具以图形、图表、信息图表等方式对数据进行统计、分析、汇总和展示。2019年，国内数据展示类工具逐步被市场认可，BI软件（商业智能软件）作为大数据展示类工具的典型代表，强调报表等可视化功能展示。2019年上半年，帆软凭借本地化高效服务和稳健产品，以14.9%的国内市场份额成为BI市场的“领头羊”，紧随其后的是SAP、微软、IBM和SAS四家公司。2020年Gartner发布的BI魔力象限报告中，阿里云首次上榜，显示出国内大数据展示类工具不论从技术层面还是服务层面均逐步得到市场认可。
二、国内大数据挖掘工具与国外差距较大，仍有较大发展空间。数据挖掘工具作为融合人工智能、机器学习等前沿技术的研究成果，通常被认为是分析预测类工具的典型代表，需要企业大量的资源投入和技术沉淀，国内市场几乎被国外产品占据。2019年数据挖掘工具市场份额前五名均为国外企业，分别是SAS、IBM、RapidMiner、KNIME和微软，国内企业仅有神舟通用的K-Miner占有少量市场份额。纵观数据挖掘工具，不论是从数量、成熟度还是用户量来看，国内产品与国外产品相比仍有较大差距。
大数据分析工具发展趋势
增强分析成为大数据分析工具的未来发力点。随着企业越来越需要消化多来源、不断变化的数据，为降低技术人员的工作压力，提高大数据分析效率，增强分析技术应运而生。增强分析通过人工智能、机器学习等信息技术在传统分析功能中加入更多增强功能，使得不论是个人用户还是企业数据分析专家，都能够自动化地、以更低门槛的方式分析、挖掘、测试、验证、展现大数据价值，增强人类评估数据的能力。在准备数据阶段，增强分析可以推荐最适合的业务数据源；在业务发现阶段，增强分析可以帮助实现自动建模、模型管理、代码生成等高阶功能；在分享阶段，可以通过增强分析带来一些自动的业务发现。
随着数据价值的提升与数据量的增长，不仅是数据科学家或数据分析师，还有大量营销和其他非技术人员也需要洞察数据，从数据中寻求最优价值的实现方式。目前处于国外商业智能趋势风口的诸如自然语言搜索、语音生成、自动生成等增强分析功能在国内仍停留在概念阶段，并未形成规模化市场应用，增强分析技术赋能传统大数据分析工具将会成为未来供应商竞争差异化的关键核心和投资方向。
大数据分析工具增强系统融合，提高企业数据服务化能力。企业IT建设过程逐渐由信息化、数字化到如今倡导的数智化，数据分析应该服务于人类的需要。大数据分析工具未来应具备较强的数据服务能力，帮助企业将业务端的需求通过大量数据与智能手段自动地解决。大数据分析工具应该向与业务深度绑定的方向发展。国内大数据分析工具起步晚，传统明确切割的产品交付是否能满足客户需求、如何实现弯道超车，工具服务能力的提升或许是一大关键要素。国内相关工具在针对本土化数据对接、定制化系统集成、嵌入式分析方式等方面优势显著，注重信息系统和大数据分析工具的融合成为企业成功的契机，这也是国内大数据分析工具弯道超车的好机会。
大数据分析工具服务云化未来将快速发展。传统大数据分析工具由于数据量、安全性等因素考虑以本地部署为主，这不利于数据的流通与共享，大数据分析工具云化有助于众多中小企业对工具进行快速构建，降低使用成本。随着越来越多企业中国信息通信研究院云计算与大数据研究所刘思源的数据和系统上云，分析工具云化对于高效分析、挖掘、展示数据价值的重要性不言而喻。2019年是向云生态系统主导地位过渡的一年。微软的快速增长基于Azure BI云服务力量，Salesforce收购Tableau和Google收购Looker，标志着云化将使厂商可以拥有一个具有价格竞争力的平台。未来，大数据分析工具服务云化将成为厂商的竞逐之地。
当前，我国大数据分析工具发展已取得初步成就，帆软、普元等一大批大数据分析工具提供商如雨后春笋般不断涌现，成为金融、教育等行业选择数据分析工具时重点关注对象。为了抓住机遇，弥补起步晚、用户少等不足，我国业界各方应积极合作，构建开放产业生态，提高技术创新能力，深耕细分行业，逐步实现从跟随向引领的提升。
