大数据分析平台哪个好
广州思迈特软件有限公司（以下简称思迈特软件）成立于 2011 年11月14日，坚持以“让数据为客户创造价值”为愿景，致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案——“更聪明的大数据分析软件，快速挖掘企业数据价值”！思迈特软件是国家认定的“高新技术企业”，广东省认定的“大数据培育企业”，专注于商业智能(BI)与大数据分析软件产品与服务，先后获得“大数据百强企业”、“十佳商业智能方案商”、“科技创新企业100强”等多项荣誉资质。在企业进入数据化和智能化的大趋势之下，思迈特软件作为行业内最早专注于企业数据化和智能化的产品公司，在众多的客户中获得了很好的口碑，并获得了投资机构的青睐，于2019年10月完成B轮1.25亿融资。公司核心产品“思迈特商业智能与大数据分析软件”（简称：Smartbi）是企业级商业智能和大数据分析平台，经过多年的持续发展，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。Smartbi满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。思迈特软件致力于打造产品销售、产品整合、产品应用的生态系统，与上下游厂商、专业实施伙伴和销售渠道伙伴共同为最终用户服务，经过十余年的发展，Smartbi已在金融、电信、、制造等行业获得超3000家领先客户认可。在全球财富500强的10家国内银行，有8家选用了Smartbi。Smartbi产品广泛应用于领导驾驶舱、KPI监控看板、财务分析、销售分析、市场分析、生产分析、供应链分析、风险分析、质量分析、客户细分、精准营销等管理领域。思迈特软件在北京、上海、天津、武汉、成都、西安、厦门等地设有分支机构，对本地用户进行支持服务！此外，在线开放提供的文档服务日均访问量超过万次；在线开放提供的技术交流社群日均在线超过千人。
大家都在问
公安大数据其实就是公安机关的信息系统，完善了海量的大数据，可以帮助公安机关办好各种事务。大数据战略的根本目的，要提升公安工作智能化水平，以机器换人力、以智能增效能，最大限度地释放警力、提高公安机关核心战斗力。加快推进数据流、业务流、管理流融合，善于从海量的数据资源中挖掘内在价值，善于以大数据应用助推警务机制变革，积极构建以大数据智能应用为核心的智慧警务新模式，不断提高公安工作智能化水平。充分应用大数据、机器学习、人工智能等新技术，坚持综合研判与专业研判相结合、机关研判与基层研判相衔接，实现对各类风险隐患的敏锐感知、精确预警。充分运用大数据技术，加快对传统侦查打击手段的智能化改造，着力构建以数据为关键要素的数字侦查打击模式，实现对各类违法犯罪活动的精准打击。
如何搭建大数据分析平台
随着各个企业的不断发展，企业的数据量不断的增加。企业的竞争压力也在不断的加大，利用数据分析平台来增加企业的竞争力，已经成为各个企业的信息化建设的核心环节。数据分析，我认为其含义就是从数据中提取信息创造价值。因为数据本身的价值是无法直接可见的，但是通过各种数据计算和分析，可以将人们无法注意到的信息从数据中提取出来，创造价值。那么具体如何搭建数据分析平台呢？我认为应从一下几个方面：1.分析价值：明确数据分析的价值，通过大数据的分析，能够快速地发现消费者的需求变化和市场发展趋势，从而帮助企业及时做出正确的决策，从而使企业在市场上拥有更强的竞争力和不断创新的能力。2.数据源头：有可供数据分析进行数据获取的平台。当今的IT信息化系统都在不断的建设当中，在数据分析时需要对各种不同种类来源的数据进行分析。这些来源有可能是系统内部的日志数据，也有可能是来源于其他接口的数据等等。3.数据处理：从数据源中采集各种符合企业需求的数据，经过验证、清洗、并转化为所需格式后，储存到一个合适的持久化储存层中。4.数据展现：将各个不同分析算法处理过的结果进行可视化展示。将数据从预先计算汇总的结果数据中读取出来，并用一种友好界面或者表格的形式展示出来，这样便于企业内部非专业人员对数据分析结果的理解。
大数据和普通的数据分析有什么区别
严格来说，大数据分析也属于数据分析的一种，不过大数据分析的目的和手段，与普通的数据分析还是有区别的。普通数据分析目的：对已知的有限规模数据进行定量或者定性分析，有比较明确的目的，比如分析某种商品的销售趋势、统计各年龄段在全国各省市的分布，甚至大部分股票曲线等都属于普通分析的一种。手段：很多时候使用Excel就足够了，也可以使用专业的BI工具，各种软件内置的报表功能，都属于分析的手段，咱们的今日头条后台就有不少这种报表，也属于普通分析的一种。大数据分析目的：大数据分析一般不用来做定性或者定量分析，它主要用来发现数据背后的规律，或者说分析某些事件在给定条件下发生的概率。比如，根据气温、云层、风向、湿度等条件，计算明天下雨的概率。或者更生活化一些，在一个一线城市的周五下班高峰期，你打上一辆滴滴，滴滴估算从A点到B点的大概通行时间，这个影响因素更多，也需要更多的历史数据来参与运算。手段：知道了我们的目的，就知道了我们需要的工具以及采取的手段，因为通常情况下，需要使用海量历史数据对模型进行训练，这就要求我们有处理大数据的手段，比如Nosql数据库，因为数据有可能需要及时给出结论，就需要进行流失数据分析和运算，更重的是，人工智能算法在其中起关键作用，指导了最终能不能训练出有效的模型，所以对高等数学的要求也非常高。据此我们其实可以得出结论，大数据主要还是找出表象后的本质，或者找到事件发生的规律，并利用该规律解决未知的问题。
