现在是一个数据分析的时代，随着数据信息浪潮的不断涌现，各种数据分析的工具也层出不穷，具体的作用让企业以及个人能够在大数据的时代中不断地获取数据里真正的价值。目前面对市场上多种多样的数据分析产品，人们对于产品之间的区别和选择方法都不太了解，下面就从几个方面来给大家详细的分析一下：

第一、实时数据分析和离线数据分析的区别

1、实时数据分析这种方法会应用在金融和移动以及互联网等产品中，通常需要数秒之内就返回几亿行的数据分析，让用户的体验更加充分。尤其对于电商的行业，实时数据发生的反馈是掌握市场动向的一个关键作用。

2、离线数据分析这种方法在大多数情况下对于反馈的时间在要求上不太严格。在离线分析中特别注重机器以及系统性能的稳定。在这类数据分析中如果能够拥有配套和完整的数据库进行支持，再配合功能强大的大数据分析，就可以进行强大的数据管理以及深入的挖掘。

3、这两种分析方式其实针对的是客户的实际需求，所以在选择数据分析软件的工具时，对于实时数据的分析侧重点就在于实时两个字，着重数据采集以及传输，所以内存式的大数据分析工具就可以完成。通过离线数据的分析方法更能挖数据的价值。

第二、三种存储级别的分析

如果不能从业务的层面来界定用户的需求，也可以从数据分析工具的数据处理能力上对其性能进行考量。首先要判断内存的级别，主要是指数据的存储量不能大于集群内存的最大值。

BI级别以及海量级别的存储对象通常是信息量宏大的大数据，而且海量级别数据的处理工具其实并没有具体的指标，只要能力足够强就可以了。

用户对于数据分析工具进行选择时通常需要考虑多种因素，但最根本的意愿还是要获取到数据的真正价值。分析工具的价值没有高低之分，只有性能强弱的区别，每种分析工具都有着自己适合的用途以及作用。所以用户在进行选择时不需要一定选择最好的工具，只要这种工具能够满足自己的需求就可以了。同时用户所选择的分析产品要对高性能构架的适应性拥有扩展性，目前大多数的分析产品都能够进行适应性的改变，或者是根据实际情况使用其他能使运算更快速的方式。

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