2023年最佳15款数据科学工具
我们为您审查并比较了数据科学的顶级工具：功能、集成、价格等等。查看我们的详细排名后，您将能够选择最适合您需求的排名。
以下是 2023 年使用的最佳数据科学工具的快速比较：
| 工具 | 最适合 | 价钱 |
|---|---|---|
| ZenRows | 数据提取 | 1,000 个免费 API 积分，然后计划从每月 49 美元起 |
| Tableau | 可视化数据洞察 | 14 天免费试用，订阅选项每月 70 美元起 |
| MATLAB | 机器学习 | 30 天免费试用，年度许可起价 940 美元 |
| Apache Airflow | 增强数据科学工作流程 | 免费和开源 |
| SAS Viya | 高级分析 | 14 天免费试用，然后按每小时 SU 消耗量计费 |
| IBM Watson Studio | 基于云的协作 | 免费试用，然后您必须联系客户支持以获取报价 |
| Sprinkle Pipelines | 数据部署 | 14 天免费试用、免费套餐和每月 239 美元起的订阅 |
| HubSpot Marketing | 营销数据管理 | 14 天免费试用和付费计划，每月 800 美元起 |
| TIBCO Clarity | 原始数据清洗 | 30 天免费试用和每月 100 美元起的计划 |
| Alteryx | 数据协作 | 30 天免费试用，然后联系客户支持获取报价 |
| Neptune | 快速的项目交付 | 个人免费使用，组织可免费试用 14 天。定价为每记录小时 0.1 美元。 |
| Jupyter Notebook | 最大限度地减少手动工作 | 免费和开源 |
| Microsoft Power BI | 免费试用和等级，付费计划每月 13.60 美元起 | |
| AWS Comprehend | 自动化文本分类 | 有限的免费版本和按单位请求计费 |
| Microsoft Excel | 初学者创建数据模型 | Microsoft 365 套件订阅起价为每月 6.99 美元 |
2023 年 15 种最佳数据科学工具
现在是深入了解顶级数据科学软件的时候了。我们将介绍它们的主要功能、最佳用例、可用集成和其他重要方面。
让我们开始吧！
1. ZenRows：最好的数据提取工具
Zenrows 网页抓取 API
Web 抓取 API 是数据科学工具和技术之一，被证明对于从网站收集数据具有无可估量的价值。这可以是从电子商务网站、在线市场、工作委员会到社交媒体网站的任何事物。
在那种情况下，为什么不选择最好的呢？
ZenRows从任何网页中提取定性和定量信息，赢得反抓取措施。由于该平台是为开发人员创建的，因此适合数据科学的初学者。
特征
ZenRows 带有许多方便的功能，用于网络抓取和避免机器人检测。这里有些例子：
- 自动解析：为方便起见，您可以从最流行的 JSON 站点中提取结构化数据。
- Web 应用程序防火墙 (WAF) 和 CAPTCHA 绕过：ZenRows 采用先进的技术来规避 JavaScript 挑战、等候室、指纹识别以及来自Cloudflare、hCaptcha、Google reCAPTCHA 和其他反机器人措施的测试。
- 轮换代理：为确保您的抓取成功，对于您建立的每个新连接，您将从一个广泛的池中获得一个新 IP。这样，您在从网络中提取数据时就不会被阻止。
用例
数据科学家使用 ZenRows 来简化和自动化数据提取过程。它的主要用途包括：
- 抓取社交媒体网站：该 API 从 TikTok 和 YouTube 等平台收集信息。
- 抓取市场：无论您需要来自工作市场还是电子商务市场的数据，例如 Amazon 和 Indeed，ZenRows 都能完成工作。
- 提取动态加载的数据：在处理主要依赖 JavaScript 的网站时，您可以使用此工具。
集成
ZenRows 可与任何编程语言无缝协作。最流行的网络抓取选择包括以下内容。
- Python.
- Node.js.
- PHP.
- Java.
- PHP.
- Go.
- Ruby.
价钱
有多种定价选项可供选择。好消息是 ZenRows 只对成功的 API 请求收费。
- 1,000 个免费 API 积分试用。
- 订阅计划起价为每月 49 美元。
2. Tableau：最佳数据科学可视化工具
Tableau 是我们数据科学工具列表的重要补充。它非常适合为您的团队成员准备工作流程、分析数据以及可视化见解和 KPI。
它用于整形和清理数据的有效方法将为您节省大量梳理数据集的时间。最重要的是，它的桌面应用程序快速且安全，具有直观的拖放界面。
如果编程不是您最擅长的套件，Tableau 可以处理无限量的数据来进行计算和查找模式，而无需任何编码。
特征
该平台的架构由三个产品组成，每个产品都针对数据分析过程的特定部分进行了优化。
- Tableau Prep：此环境会自动清理原始数据。用户可以在继续下一步之前消除异常值。
- Tableau Desktop：该工具可帮助分析师探索数据、筛选图表和处理图表。用户可以自定义仪表板、颜色、列等等。
- Tableau Cloud：这是一个安全存储和分享见解的在线空间。它可以简化您的团队或组织中的决策过程。
用例
一些最流行的 Tableau 应用程序包括：
- 数据可视化：您可以将数据视为赛车条形图、饼图、圆环图、仪表图以及您能想到的任何其他内容。
- 客户关系管理 (CRM) 分析：一项针对零售银行客户的出色功能，它将来自多个来源的数据组合成一份综合报告。
- 高级分析：使用大数据优化流程，以减少缺陷、浪费和费用。
集成
您会发现 Tableau 可以毫无问题地使用以下语言和技术：
- R。
- Python。
- MATLAB。
- 其他第三方 API 集成。
价钱
虽然 Tableau 有多种定价计划，但 Viewer 和 Explorer 许可证不会让您充分访问其功能。
- 14 天免费试用。
- Creator 许可证是每位用户每月 70 美元。
3. MATLAB：最佳数据科学机器学习工具
MATLAB 包含数据科学和机器学习 (ML) 功能。数据科学家可以使用信号和图像处理、数据组织、清理、分析、算法开发等等。
最好的部分是您可以使用可用的预构建算法训练机器。他们可以研究数据模式并适应输入变化以帮助决策。这还不是全部。
特征
MATLAB 具有许多强大的功能，但这里有一些突出的功能：
- 分类学习器工具：它可以让你训练 ML 模型来对数据进行分类。它可以选择数据中的特定特征、训练模型和评估结果。
- 回归学习者应用程序：在其帮助下，您可以构建、训练、评估和导出回归模型以供进一步分析。
- 内置图形功能：这将帮助您找到可视化数据的最佳方式，您可以从集成文档中的多种选项中进行选择。
用例
让我们来看看一些最常见的 MATLAB 用例：
- 人类活动分类：Simulink 模型可以识别人类活动模式，可以在 Android 和 iOS 设备上使用。
- TensorFlow 模型转换：您可以在应用程序上添加和使用经过训练的 TensorFlow 模型。
- 时间序列数据创建：在 MATLAB 上，您可以识别、建模和预测在指定时间段内收集的数据中的模式。
集成
MATLAB 支持多种集成。以下是一些最有用的：
- Simulink.
- Excel.
- AWS.
- GitHub.
- Jupyter.
- Azure.
- Serverless docker container.
- Python.
价钱
MATLAB 提供免费试用和两个许可选项。
- 30 天免费试用。
- 起价为每年 940 美元。
4. Apache Airflow：最佳数据科学工作流工具
Apache Airflow 是一种数据科学工作流工具，可通过最大限度地减少编码和编程需求来自动化和改进流程。这是一个遵循国际代码指南标准的开源项目。
其界面设计精良，有助于生产流水线可视化、进度监控和故障排除。
特征
这个全面的工具包含许多强大的功能，下面是一些示例：
- 编排技术：用户可以大规模创作和排列不同的工作流。
- Python：Airflow 消除了对命令行和基于 XML 的界面的需要。
- 数据科学测试工具：您可以在此环境中测试各种假设。
用例
数据科学家会发现 Apache Airflow 有大量的应用程序，如下所示：
- 项目管理：它允许轻松监控、警报和质量检查。
- 项目复制：Airflow 可以在不修改整个代码和逻辑的情况下复制项目。
- ML 管道定义和组织：借助该工具，您可以使用 DAG 创建独立的 ML 实验，以监控管道的成功率。
集成
Airflow 有许多集成选项，包括：
- Go and Python API clients.
- AWS Redshift.
- SageMaker.
- SQS.
- Microsoft SQL.
- Google ML.
- Zendesk.
- Oracle.
- Databric.
价钱
Apache Airflow 是免费和开源的。
5. SAS Viya：最佳端到端数据科学工具
SAS Viya 结合了数据科学家的各种工具、技能、培训和认证。
其 ETL（提取、转换和加载）工具涵盖可视化和高级分析，以帮助批处理数据处理作业。它可以证明对业务分析师来说是无价的，使数据监控和预测变得简单和直观。
特征
涵盖 SAS 提供的所有内容并不容易，但这里有一些引起我们注意的功能：
- SAS 分析工具：它有助于数据挖掘和优化，您可以高效地进行信用评分、解决复杂的挑战和可视化数据。
- 预测工具：它增强了经济基准分析。
- 文本分析软件：如果您正在寻找分析结构化文本的有效方法，SAS 正好可以提供该工具。
用例
众多高端 SAS 客户端证明了它的多功能性，因此您可以找到多种使用该工具的方法。这些是一些想法。
- 欺诈检测：SAS 执行预测分析，通过高级分析检测和防止欺诈。
- 客户服务改进：该软件采用各种人工智能技术，以确保更快、更准确的数据处理。这可以帮助增强客户的体验以及众多其他好处。
- 业务复杂性管理：您可以大规模部署各种 SAS 模型，并从大数据处理中获得有价值的见解，以在业务增长时帮助您进行决策。
集成
SAS 支持以下编程语言：
- Python.
- R.
- REST.
- Lua.
- Java.
- API.
价钱
在您进行任何购买之前，您可以免费测试该工具。
- 14 天免费试用。
- Microsoft Azure 对 SAS 单位 (SU) 消耗进行计费。价格为每个 SU 每小时 0.55 美元。
6. IBM Watson Studio：最佳基于云的数据科学工具
IBM Watson Studio 为解决数据科学问题提供了最佳的云环境。与本地网络相比，它通过多云和混合云方法增强了协作和创新。
您会发现由 IBM 内部工程师、托管服务提供商 (MSP) 和其他第三方准备的多种解决方案可供选择。种类繁多的教育材料非常有帮助。
特征
数据科学家将欣赏 IBM Watson Studio 的赋能生态系统。
- MLOps：这是一个端到端的算法包，人工智能模型开发，机器学习模型监控和数据准备。
- 数据项目的全生命周期管理：框架涵盖从项目构思到开发和生产的所有内容。
- AI模型部署：借助灵活的工具和资源，您可以自定义AI算法和模型，并与其他团队成员在云端进行协作。
用例
最常见的是，这种基于云的数据科学软件有两个应用程序：
- 加速决策制定：使用增强型 AI 的预测分析使关键决策制定过程显着加快并减少错误。
- 消除 AI 项目中的偏见：Debias AI 帮助用户在数据科学项目中获得竞争优势。
集成
- Tableau.
- Cognos Analytics.
- 许多 IBM 工具补充和增强了核心套件。
价钱
最好联系 IBM Watson Studio 的支持人员进行估算。
- 提供免费试用。
- 多个许可选项。
7. Sprinkle Pipelines：数据科学的最佳部署工具
需要部署工具，因为它们有助于简化计划更新、维护代码和自动化操作，以及其他重要任务。
Sprinkle Pipelines 是一个无代码平台，具有供数据分析师轻松输入、转换和探索数据管道的高级功能。
让我们更多地了解它的报价！
特征
Sprinkle 非常直观，具有丰富的强大功能：
- 复制数据管道调度：您可以从各种基于云的解决方案中做到这一点，而无需编写一行代码。
- 行业领先的安全性：Sprinkle 不会存储您的数据；相反，它使用您的基础设施来处理和保存它。
- 部署项目的实时监控：UI 控制台允许详细查看实时复制统计信息并设置通知以执行操作。
用例
您会发现自己对该平台的用途，但这些是帮助您入门的一些想法。
- 在一个平台下统一市场洞察力：这可能包括 ASdtech、CRM 和营销 KPI。
- 销售运营：该工具可以为销售团队提供实时洞察力，以实现更快的增长。
集成
使用以下平台和系统不会有任何问题：
- MySQL.
- MongoDB.
- AWS.
- GCP.
- HubSpot.
- Microsoft Excel.
- Salesforce.
价钱
Sprinkle 提供 14 天免费试用和多种选项供您根据需要进行选择。
- 14 天试用期。
- 免费层。
- 订阅计划每月 239 美元起。
8. HubSpot 营销中心：顶级营销数据管理工具
营销人员使用分析工具来提高投资回报率并分析受众、消费者行为、购买趋势、竞争等。这就是为什么 HubSpot Marketing Hub 在我们的数据科学工具列表中占有一席之地。它可以帮助深入了解最佳受众细分、获取潜在客户特定操作所需的接触点等。
它是改进营销策略的绝佳套件，所以让我们回顾一下它有哪些可供您使用的工具。
特征
HubSpot 没有让任何人失望，以下是它引起我们注意的主要原因：
- 计算工具：用户可以根据带有收入归因的 ROI 数据分析来优化活动频率以及投放广告的方式。他们还可以确定最有价值的客户、员工和活动。
- 转化率优化：HubSpot 将指导您改进登陆页面和标题。
- 点击热图：这是可视化网站上最吸引人的元素的最佳方式。
- 数据科学报告工具：您可以轻松地与其他团队成员和利益相关者分享营销见解。
用例
HubSpot 营销中心的一些应用包括：
- 市场分析报告：这些数据报告可以根据您组织的需求进行定制，以帮助您跟踪绩效并做出明智的决策。
- 潜在客户跟踪和管理：您可以为您的潜在客户建立一个数据库，以优化销售团队的工作。
- 社交媒体管理：跟踪您的活动及其投资回报率。
集成
Hubspot Marketing Hub 可以使用大量工具，以下是其中的一些：
- Salesforce.
- Google Analytics.
- Databox.
- TrenDemon.
- HotJar.
- CallRail.
价钱
14 天免费试用后，您可以从多个定价计划中进行选择。
- 14 天试用期。
- 订阅起价为每月 800 美元。
9. TIBCO Clarity：数据科学的最佳数据清理工具
数据清理工具可以在不影响输出质量的情况下将数据转换成各种格式。此外，TIBCO Clarity 以提高数据准确性而闻名。
您可以使用它来查找、分类、清理和标准化原始数据以供进一步分析。此外，它可以可视化洞察力并识别趋势和模式。
现在，关于它的更多细节：
特征
TIBCO 功能列表很长，所以让我们来看看一些基本功能：
- 支持各种数据源和格式：TIBCO 可以处理从 CSV、JSON、XML 文件、云存储和数据库到数据管理工具的任何内容。
- 映射：您可以使用此功能合并来自多个来源的数据并消除重复项。
- 验证：该工具可以根据一组预定义的数据类型和约束测试您的项目数据。
用例
TIBCO 对其广泛的功能有积极的用户评价。以下是该工具的一些典型应用。
- 数据问题修正：TIBCO 在与数据治理软件集成时可以确保数据完整性。
- 电子邮件和电话号码验证：该工具允许验证、更正和标准化数据集中的联系信息。
- 数据可视化：您可以以不同的可视化格式展示从数据中收集到的见解。
集成
Tibco Clarity 有一个可以连接到其他系统的 API。此外，它可以与其他数据处理软件集成，包括：
- PMWeb.
- SOAtest.
- Golem.ai.
价钱
TIBCO 是市场上最实惠的选择之一。
- 30 天免费试用。
- 付费计划起价为每月 100 美元。
10. Alteryx：最佳数据科学协作工具
数据科学协作工具具有管理代码、项目和共享知识库的功能。它还可以协助软件版本控制。
让 Alteryx 在竞争中脱颖而出的是其用户友好的界面。任何人都可以使用它，无论他们的技能水平如何。
该平台有助于分析自动化和机器学习，并允许结合云、桌面和本地工作流程。
特征
Alteryx 用户友好但功能强大。以下是它的一些最有用的功能：
- Auto Insights：优化工作流程、改进协作以及准备和分析数据。
- 自动化机器学习：该领域的初学者可以轻松创建和使用 ML 模型来解决复杂问题。
- 自助数据工程：该平台提供了一个虚拟空间，可以与您的团队成员协作进行数据准备和分析。
用例
Alteryx 非常灵活，在许多场景中都很有用。我们发现它特别适用于：
- 工作流程优化：您可以快速深入了解营销、销售和客户服务团队。
- 成本和收入优化：通过快速数据分析改进预算流程。
- 协作：将平台用于本地和云数据项目。
集成
用于快速轻松集成的可用选项包括：
- Azure Power BI.
- Snowflake.
- Tableau.
价钱
您必须联系 Alteryx 的支持团队以获取有关定价计划的信息。
- 30 天免费试用。
- 私人定价。
11. Neptune：数据科学的最佳 DevOps 工具
数据科学家使用 DevOps 工具快速向市场交付项目，具有 CI/CD 功能以加速共享数据存储库的持续集成和开发。
这将我们带到了 Neptune，这是一种用于 ML 模型的自动化工具。您可以使用它来存储、查看和管理与模型构建相关的所有数据。其可定制的用户界面 (UI) 是许多科学家喜欢它的原因之一。现在让我们看看还有什么值得关注的！
特征
您会发现许多有价值的功能，但其中有一些值得注意：
- 实验跟踪：您可以使用此工具方便地搜索、可视化数据、调试和比较数据集。
- 模型注册表：Neptune 有一个集中式模型存储库，您可以在其中查看模型并跟踪开发阶段。
用例
下面，您可以看到一些常见的 Neptune 应用程序。
- 制表数据：您可以从 ML 模型中提取数据并创建表格、图表和其他可视化效果。
- 创建预测项目：Neptune 为时间序列项目和预测提供自定义仪表板。
- 管理项目：您可以关注项目生命周期的每个阶段和您团队成员的工作。
集成
您将有各种可用的框架选项，但以下是一些流行的示例：
- Pytorch.
- TensorFlow.
- Lightning.
价钱
Neptune 对个人用户是免费的，但是团队情况就不同了：
- 14 天免费试用。
- 每记录小时 0.1 美元的付费计划。
12. Jupyter Notebook：数据科学的最佳项目管理工具
Jupyter Notebook 协助项目经理自动执行任务并最大限度地减少手动工作。
该工具将帮助您分配任务、管理团队、跟踪进度以及与他人就代码和数据进行协作。它支持 40 多种编程语言并生成各种格式的输出。
特征
以下是 Jupyter 与其他项目管理工具的不同之处：
- 自定义：该软件支持不同的环境、内核和接口。
- 灵活性：使用可用的协议，您可以为平台配置可插入的身份验证方法。
- 可移植性：您可以在不同的环境中运行 Jupyter，例如云和虚拟机。
用例
该工具最常见的两种用法如下：
- 管理数据工作流程和管道：共享的数据友好环境允许快速审查流程和结果。
- 使用不同的编程语言管理数据：您将有很多方便的选择。
集成
Jupyter 适用于多种编程语言和环境，例如：
- R.
- Python.
- Julia.
- C++.
- Calysto Scheme.
- Ruby.
价钱
Jupyter 是免费的开源软件。
13. Microsoft Power BI：最佳 Azure 数据科学工具
Power BI 是 Azure 云上面向数据科学家的商业智能工具。更重要的是，它拥有市场上最好的完全可配置的 AI 之一。它使用遥测系统实时读取和报告数据。您还可以使用它来自动化数据收集、分析和演示。
特征
数据科学家喜欢这个工具的一些原因如下：
- 数据可访问性：您可以使用不同的数据源并连接到所有 Azure 服务。
- 数据准备、建模和可视化：由于其自动化流程和易于创建的个性化报告，这一高级工具将为您节省大量时间。
用例
Power BI 最流行的日常应用程序包括：
- 数据性能和控制改进：借助此高级工具，您可以降低流程复杂性、高效处理大数据并优化进度报告。
- 创建高效的数据资产：Power BI 是一个动态的、用户友好的、快速的、高效的软件。
- 增强协作：您将能够共享交互式报告并改进决策过程。
集成
您可以通过以下方式无缝使用 Power BI：
- 其他 Azure 工具。
- Azure Marketplace.
- Panoply.
- Google Analytics.
- GitHub.
价钱
Power BI 提供免费试用。然后，您可以根据需要选择最方便的定价方案。
- 免费试用。
- 免费层。
- 付费订阅选项起价为每月 13.70 美元。
14. AWS Comprehend：最常用的数据科学云NLP工具
自然语言处理工具，如文本到语音引擎，结合人类、人工智能和计算机来辅助文本处理。AWS Comprehend 使用智能文档处理功能来自动进行文本分类。它可以简化文档处理、数据提取和模型训练。
接下来有更多关于它的信息！
特征
这些是您会发现有价值的一些东西：
- 文本数据处理：您可以使用预建的机器学习模型来分析和提取有价值的见解。
- 数据存储：所有文本都将保存在 Amazon S3 数据湖中。
- 安全性：该工具使用架构完善的 AWS 原则保护您的项目。
用例
可能的应用包括：
- 分析呼叫中心数据：借助 AWS Comprehend，您可以确定最常见的客户投诉的优先级。
- 关键字提取：用户可以在内容营销文本中找到关键字。
- 法律摘要管理：律师还可以从冗长的法律、财务和保险文件中提取重要实体。
集成
可用选项包括：
- AWS 工具。
- AWS 市场。
- 其他云供应商。
价钱
AWS 提供了一个工具使用受限的免费套餐。此外，它有一个按需付费的计划，允许您只在需要使用该工具时付费，并且可以随着业务的增长满足您的需求。
- 有限的免费套餐。
- 高级版按单位请求计费。您需要联系销售团队获取报价。
15. Microsoft Excel：最适合数据科学初学者
与基于云和混合的解决方案相反，不可低估 Excel 等可下载工具的简单性。
您可以在台式机或移动设备上使用它来执行复杂的计算、创建数据可视化等等。它的界面简单明了，类似于表单。
让我们看看还有什么您可能会觉得有用。
特征
Excel 多年来一直是一种流行的数据科学工具，因为它具有大量的功能。这是它可以做的。
- 数据输入和管理：您可以轻松地处理列和行。
- 数据排序和可视化：过滤最有用的数据并创建图表和图形来展示见解。
- 计算：使用简单的公式和复杂的方程来计算平均值、平均值、众数和其他值。
用例
这些是用户为 Excel 找到的一些应用程序：
- 对于初学者：这是深入了解创建数据模型的最佳软件。
- 高级会计任务：通过数百个高级公式和函数，您将找到工作所需的任何内容。
- 数据分析：数据透视表、年度业务报告的自定义仪表板，以及更多将证明对您的任务有用。
集成
您可以从 Excel 的众多选项中进行选择。这里有些例子：
- Zapier.
- Venngage.
- Salesforce.
- HubSpot.
价钱
Excel 是 Microsoft 365 套件的一部分，因此您有两个选择：
- Suite 订阅起价为每月 6.99 美元。
- 以 159.99 美元的价格单独购买 Excel。
结论
随着数据科学领域的迅速扩展，工具提供了比以前更多的功能，并且需要更少的技术技能和知识。这也意味着您需要考虑您的目标，并需要为您选择最好的数据科学工具。希望我们的建议能帮助您浏览各种丰富的选项。
常见问题
什么是数据科学工具？
数据科学家使用工具来收集、处理和解释原始数据。他们通过统计建模、复杂计算、图形可视化和其他方法发现模式和相关性。
数据科学中使用的工具最大限度地减少了对复杂脚本的需求，因为它们带有预设算法、函数和图形用户界面 (GUI)，使工作变得更快、更容易。
更重要的是，高级数据处理变得越来越重要。事实上，数据行业将在接下来的几年里显着增长，到 2029 年将超过 6550 亿美元。其中很大一部分投资将用于数据科学工具和框架，以自动化手动流程、提高输出质量并获得竞争优势.
我应该为数据科学学习哪些工具？
由于您将处理大量原始数据，因此您必须收集、分析、解释和可视化这些数据。R 和 Python 是最有用的数据科学编程语言，但最重要的是数据分析背后的逻辑和原则。
现代数据科学家需要了解数学、数据可视化和计算机科学。他们还依靠对业务战略的理解和出色的沟通来识别趋势并有效地传达它们。
当您依靠这些基本技能时，选择合适的数据处理软件就会变得更加容易。
Microsoft Excel 是一个很好的起点，ZenRows 提供无与伦比的数据提取速度和准确性，而 MATLAB 在机器学习方面非常出色。
如何选择优质的数据科学工具？
在决定数据科学软件时，需要考虑一些客观因素：
- 性能：所有顶级数据科学工具都可以快速处理大量数据。此外，好的软件将能够预测和调整工作负载的变化。
- 可靠性：请记住，开源平台有时会落后于该领域的最新发展，以消除依赖性并最大限度地减少手动工作。
- 安全性：您还应该优先保护传输中的数据和静态数据。这就是您需要加密、身份访问管理、沙盒和微分段等安全功能的原因。
- 支持：数据工具应该在移动、桌面和平板设备上始终如一地工作。此外，他们必须轻松支持本地、混合和云环境，并进行集成以与其他客户无缝交互。
- 定价：当然，请考虑您的预算。在某些情况下，前期投资和运营成本可能很高，但幸运的是，其中一些提供灵活的定价。
