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近期公司在对比几个大数据分析工具,想了解一下国内的BDP和国外的tableau...
通常来说国内本土BI数据可视化分析工具更了解中国用户，也更能提供符合中国用户需求和使用习惯的服务。
海致BDP（国内产品，最近在用）优势：1）操作很简单，在bdp只要拖拖拽拽就能分析数据，就能呈现最终的可视化，不像excel那样要写各种函数公式。
作为一个数据分析工具是合格的，但是在企业级这种应用汇报中有点局限。
Crystal Report水晶报表，Bill报表，这都是全球最流行的报表工具，非常规范的报表设计思想，早期商业智能其实大部分人的理解就是报表系统，不借助IT技术人员就可以获取企业各种信息——报表。
目前市场上的数据分析工具还是比较多的，国内跟国外都有，我就介绍几款主流的给楼主。国外：Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。
国内外比较好的数据分析软件比较多，给题主稍微介绍几个口碑不错的软件吧。Tableau：是桌面系统中最简单的商业智能工具软件，只需要简单配置，拖拖拽拽，就可以做出数据分析。
informatic在安装服务端的时候,报错安装程序无法创建域,缺失infasetup.b...
按照INFORMATICA的安装提示至到DOMAIN的设置挂起（DB2作为数据库）；2）以当前INFORMATICA的安装目录POWERcENTER_HOME分别增加PATH和CLASSPATH，并且新增环境变量INFO_HOME=INFORMATICA的安装目录。
开源ETL工具与商业ETL工具对比
Kettle：是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Windows、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。
目前kettle功能太弱小，还是等0出来再用吧， talend不错，支持的数据种类很多.。商用的都有很好的data mapping/transform界面，job分布式服务器和监控工具等等，具体的性能差别我不太清楚，很少做对速度要求很高的项目。
\x0d\x0a与ETL相比，ELT的优点是转换的同时可以引用大量的数据。 缺点是可能仅仅抽取和装载了数据，跳过了转换过程。
大数据etl工具有哪些
ETL工具介绍 Datastage IBM公司的商业软件，最专业的ETL工具，但同时价格不菲，适合大规模的ETL应用。使用难度：★★★ Informatica 商业软件，相当专业的ETL工具。价格上比Datastage便宜一点，也适合大规模的ETL应用。
Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库，例如MongoDB和Cassandra。PeterWayner指出，PentahoData（一个更有趣的图形编程界面工具）有很多内置模块，你可以把它们拖放到一个图片上，然后将它们连接起来。
几种 ETL 工具的比较（DataPipeline，Kettle，Talend，Informatica等）四种工具的比较主要从以下几方面进行比对：成本：软件成本包括多方面，主要包括软件产品， 售前培训， 售后咨询， 技术支持等。
传统的ETL方式 传统的ETL工具比如Kettle、Talend、Informatica等，可视化操作，上手比较快，但是随着数据量上升容易导致性能出问题，可优化的空间不大。
目前用到的ETL工具常见的有Datastage，informatica，kettle三种，前两者是收费的，并且占据了大多数国内市场，而kettle是来源免费的！但是在大数据量下Informatica 与Datastage的处理速度是比较快的，比较稳定。
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