很多企业需要在大数据分析工具中获得一些基本功能，才能在2021年彻底改变业务。
在这个快节奏的世界中，传统的大数据分析是一个耗时的过程。商业世界中有着来自环境各个部分持续流动的实时数据。为了适应当前情况，企业必须在大数据分析工具上进行投资，作为人工智能的一部分。企业需要一个简单的数据架构来执行有效的策略。这些基于人工智能的工具中必须包含一些基本属性，以根据市场趋势转变决策过程产生业务见解。
大数据分析可以帮助企业获得成功。无论是初创企业还是高科技公司，大数据分析已经成为所有业务类型的组成部分。大数据分析处理大量的结构化和非结构化数据，然后从中提取重要的有用实时数据，以了解消费者的购买行为、漏洞、关键问题和解决方案以及市场趋势。这有助于减少在计算原始数据上的时间，可以减少业务等其他部门花费的时间。大数据分析有助于企业的有效销售和营销，从而提高品牌忠诚度和品牌形象。
以下是大数据分析工具中必须具备的10个基本属性：
(1)大量原始数据处理
该工具配备了强大的功能，可以高效地处理大量原始数据。这一功能中的主要步骤是数据挖掘、数据建模、文件导出。因此，该工具可以正确地收集实时数据并以有效的方式组织这些数据，以帮助快速进行决策。它使用数据可视化软件将数据转换为图形表示形式，以便于理解。
(2)灵活的身份管理
大数据分析工具应该具有灵活性，并与企业的现有系统完全兼容。如果该工具可以与已经安装的系统同步，则将需要花费更少的时间和精力来在短时间内提供业务见解。它应该能够顺利地访问硬件和软件中的所有类型的信息。身份管理有助于解决有关身份和保护网络密码和协议的各种问题。
(3)仪表板模板
大数据分析可以供非IT员工以及行业的初学者使用。仪表板模板应该可以使用交互式仪表板访问实时数据。只需点击键盘即可显示各种小部件和过滤器，以便选择个性化的数据可视化，以检测市场趋势和业务洞察力以进行有效的比较。
(4)有效的报告
大数据分析工具应具有有效的报告功能，以进行更好的分析并通过售后服务吸引潜在客户。应该提取更新的实时数据并将其生成为交互式个性化报告，以便在管理紧急情况时进行快速决策。有效的报告功能应具有仪表板管理和基于位置的业务见解。它还应定期报告有关客户体验的信息。
(5)数据治理
为了支持企业保持完整的安全性，大数据分析工具中必须包含数据治理功能。它具有监视数据源和保护用户使用的实时数据的能力。该工具支持非常敏感的数据，并将其置于严格的安全协议之下。在控制隐私法规的情况下，它应具有单点登录(SSO)功能，以进行有效的数据治理。出于欺诈检测安全性目的，还应该存在全面的加密功能。
