不过根据Forrester的研究，在现实情况中，大多数企业只使用到了其产生数据量的12%。而就算在这些被用到的部分中，许多公司往往缺乏相应的系统来提取适合分析的数据，当然也就无法判断数据的“正确”性了。

应运而生的大数据分析平台，恰好能够使用算法协议来检查大量的数据，并将其分解为相互关联、且富有洞见的信息。由它们所提供的各种直接方案，能够有效地推动企业在战略和战术层面做出各种明智的决策。下面介绍六种可以协助企业提升大数据应用，并能捕捉到大数据真实价值的各种大数据和机器学习平台。

1.Amazon 机器学习

对于AWS机器学习模块来说，任何人都可以根据自己的需要定制、训练和部署机器学习。其强大的人工智能模块能够让您为业务创造出多种多样的智能化应用。

您可以使用Amazon Polly来给自己的应用程序提供语音服务，使用Amazon LeX来改进客户服务，使用Amazon Comprehend从非结构化文本中提取各种深入的洞见，使用Amazon Forecast来建立精确的预测模型。为了实现大规模的高速处理，所有的数据都会被存储在AWS云上。

2.Endor

Endor被誉为“针对搜索提供预测与分析功能”。也就是说，它能够通过预测分析，提供更为直接的，更易于获取的基于互联网的搜索结果。

该平台是由麻省理工学院的数据科学家所开发的。他率先提出了“社会物理学”的概念，这是一门通过结合大数据和生物学定律，来理解人类在人群中各种行为的学科。该理论使得Endor能够做出与人类行为相关的可信预测，同时它也能够帮助企业获得对于客户群体的洞察力。

Endor的技术栈还利用到了区块链技术，来确保其预测不会受到行为或偏见的影响，同时它也能够确保个体数据集的安全性。

3.IBM沃森工作室

IBM沃森工作室(Watson Studio)能够加快从实验到部署阶段的数据探索。它通过提供模型开发和培训，来加强数据科学的各项操作。该平台能够为业务流程提供各项预测，用户籍此可以方便地访问到自己的数据资产。

通过自动化的数据准备，您可以通过简单的鼠标点击，来部署各类最佳模型。利用增强的可视化建模能力，您可以在直观、易读的视图中详细地勘察每一块数据。其无代码接口(no-code interface)也能够通过自动化深入学习来构建智能的应用程序。

另外在管控方式上，用户既可以自行管理数据，也可以选择让IBM的公有或私有云来实现托管。

4.Domo

Domo结合了七个不同企业规模的系统，可用来处理数据、并产生智能的决策。您可以集成与自己业务相关的所有源数据，通过存储以便实现进一步的处理。在完成了对此类数据的处理之后，该平台能够以可视化的形式提供各种洞见。同时，Domo也可以通过预测商业问题的答案，来加速决策的制定。

另外，Domo还提供了实时识别洞见的能力，您可以自定义数据、图表，并建立直观的可视化界面，以分享与业务有关的背景信息。

5.Cloudera

Cloudera是企业云首选的数据驱动平台。它授权企业将复杂的数据转化为可行性的洞见，以便他们能够更好地做出决策。从自动驾驶到欺诈检测领域，Cloudera已经成为了世界上最强大的智能应用之一。

Cloudera是一个能够提供早期重要洞见的统一化平台。它支持公有云、混合云、以及现场的部署模式。Cloudera SDX能够提供完整的安全性和治理服务，以方便企业专注于自身数据，并能利用这些洞见来优化其业务流程。

6.Anodot

Anodot是一个自治性的分析平台，它通过不断扫描业务数据的方式，来识别可能存在的风险或异常问题。该平台不但能够检测和诊断问题的规模，还能够及时地发出警报。

通过Anodot的相关引擎，您可以识别那些影响当前生产力的确切原因。该平台还提供了一个自治性的业务预测功能，它不但有助于确保您的业务在未来不会出现收入上的损失，还能够减少不必要的开支。

总结

众所周知，大数据分析能够帮助企业识别潜在的机会、节约成本与开支、并提高整体的生产力。因此，对于大数据的使用已不再是少数技术公司的特权，所有企业都应该通过考虑如何利用好数据分析平台，来保持自身的竞争优势。

原文标题：Top 6 Platforms Helping Enterprises Level Up on Big Data，作者：Joydeep Bhattacharya