近年来大数据的研发环境逐年变好，企业对大数据人才的需求不断增长，千锋在与企业的对接中发现大数据人才的企业需求呈现多样化的态势，对于人才的培养方向也是做了一定的调整。此外，千锋小编还整理了十个专业从事大数据企业的应用程序清单，安利一下！

1. MongoDB

MongoDB已成为各行业大数据项目的首选数据库。它的NoSQL支持适合大数据经常使用的非结构化数据。其灵活性、对JSON和JavaScript的支持、灵活的框架、丰富的查询语言，以及广泛的行业支持使其成为数据库的标准。

2. Vertica Analytics Platform

大数据的数据库传统上是非结构化的，意味着可以在其中存储任何类型的数据。Micro Focus的Vertica分析平台采用传统的面向列的关系数据库格式，但专门设计用于处理来自Hadoop集群的现代分析工作负载。该平台使用集群方式存储数据，并全面支持SQL、JDBC和ODBC。它使用列式存储而不是行式存储，因为访问列可以更轻松地分组数据。

3. SAP Vora

SAP HANA本身并不适用于大数据。这是一个内存中的RDBMS系统。但是当用户添加HANA Vora这个大数据接口时，它变得更加可行。Vora允许HANA连接到Hadoop存储库，并扩展Apache Spark执行框架，以实现企业和Hadoop数据的交互式分析。所以数据科学家可以通过支持大数据存储来获得HANA的力量。

4. Oracle Big Data suite

Oracle公司这个数据库巨头拥有全套大数据集成产品，如支持实时数据流、批量数据处理、企业数据质量和数据治理功能的数据集成平台云、流分析、物联网支持，以及通过Oracle Event Hub云服务支持Apache Kafka。

5. Apache Cassandra

虽然MongoDB是领先的数据库，但Cassandra在可扩展性方面具有优势。这是由Facebook公司前员工所编写，它跨越了大量的商品服务器，确保没有故障点和高级容错能力。

6. Plotly

Plotly或Plot.ly专注于数据可视化，而不需要编程或数据科学技能。它的GUI设计用于导入和分析数据，并为其所有图形使用D3.js JavaScript库。它的仪表板可以实时生成，也可以从现有数据池生成，并支持导出到各种可视化工具，其中包括Excel，SQL数据库，Python，R和MATLAB。

7. Wolfram Alpha

想要计算或了解有关事物的新内容?Wolfram Alpha是一款用于查找关于所有内容的信息非常棒的工具。Proessaywriting公司的Doug Smith表示，他的公司使用这个平台进行金融、历史、社交和其他专业领域的高级研究。例如，如果输入“Microsoft”，就会收到输入解释、基本面和财务信息、zui新交易、价格历史记录、绩效比较、数据回报分析、相关矩阵，以及许多其他信息。

8. Tibco Spotfire

Spotfire是一款内存分析平台，升级后包含对大数据存储库的支持并执行预测分析。它为Apache Hadoop提供了一个连接器，它可以让用户在大数据上执行数据混搭，数据发现和分析任务，就像他们对Oracle，SAP和其他传统数据源所做的那样。它还支持实时数据驱动的事件可视化，并具有人工智能驱动的推荐引擎，可缩短数据发现时间。

9. AnswerRocket

AnswerRocket专注于自然语言搜索数据发现，使其成为商业用户的工具，而不是数据科学家的神秘工具。它可以在几分钟内提供答案，而不是等待几天才能形成查询。

AnswerRocket用户可以使用日常语言提问，并在几秒钟内获得可视化效果，然后他们可以在特定的图表或图表上进行深入查看以获得进一步的洞察。

10. Tableau

Tableau专门从多个数据孤岛中进行绘图，并将其集成到一个仪表板中，只需点击几下鼠标，即可使用自定义过滤器和拖动和连接来创建交互式灵活的仪表板。Tableau还使用自然语言查询，因此用户可以询问业务问题，而不是技术问题。

想要从事大数据行业的小伙伴们，这些大数据软件你GET了吗？