【為什麼我們要挑選這篇文章】所有企業都知道數據分析很重要，但是否有導入合適的工具、系統執行數據分析，又是另外一回事了。那麼，怎樣的數據分析工具最適合自己的公司？國外有 AI 公司的創辦人在 Medium 上分享企業的數據分析工具集，供企業 IT 人員與決策者參考。（責任編輯：郭家宏）
說到技術堆疊（technology stack），你能想到什麼？
組織在建構自己專屬的技術堆疊時，會使用到各種不同的相似技術。但也存在一些趨勢，如果你正在組建一個新的團隊、組織或公司的時候，一開始你可能需要效仿某個現成的技術堆疊，再依據需求來建構自己的技術堆疊，還需要對一些過時的技術進行升級。
medium 上的一位博主最近與數據工程師、數據科學家和分析師交流後，總結了技術堆疊資訊，並分享了每個部分都有哪些最常使用的堆疊，至於雲端服務選擇、容器、CI/CD 工具等應用和模型部署相關的技術，就留給工程師和 DevOps 夥伴們來探索。
一起看看。
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公司 A：SaaS 新創公司
數據庫：MySQL
數據倉庫：PostgreSQL、Snowflake
ETL：Embulk、Python、Airflow
視覺化：Redash、Metabase
人工智慧/機器學習：暫無
公司 B：AI 新創公司
數據庫：PostgreSQL
數據倉庫：PostgreSQL + Stitch
ETL：大量使用 Python
視覺化：Matplotlib、TensorBoard（sorta？）
人工智慧/機器學習：無處不在的 TensorFlow，部分 Sklearn 或開始嘗試使用
公司 C：中型技術公司
數據庫：MongoDB（NoSQL），或遷移至 DynamoDB（NoSQL）
數據倉庫：Amazon Redshif
ETL：Airflow、Python
視覺化：什麼都有一些
人工智慧/機器學習：投入可觀
公司 D：大量分析需求的大型組織
數據庫：SQL Server （幾乎鍾情於 Azure SQL DB）
數據倉庫：Azure Synapse (SQL DW)、Snowflake
ETL：Azure Data Factory、Python
可視化：Tableau、Power BI
分析：什麼都有一點
人工智慧/機器學習：什麼都有一點
公司 E：較少分析需求的大型組織
數據庫：Redis、SQL Server
數據倉庫：Azure Databricks（Spark）
ETL：Azure Data Factory、Python
視覺化：Redash
人工智慧/機器學習：隨機一次性使用，或依據用戶偏好來
公司 F：中型數據公司
數據庫：MySQL（其他基本用的很少）
數據倉庫：Hive （以 Hive 為主，其他隨意）
ETL：50 種不同工具 （有些誇張，但真沒什麼結構）
視覺化：使用各種主流視覺化工具
人工智慧/機器學習：什麼都有，看用戶偏好
公司 G：技術公司（頂尖數據文化）
數據庫：MySQL、Cassandra（NoSQL）、定製其他數據庫
數據倉庫：Hadoop & 定製/從頭開始建構
ETL：各種用例所需的堆疊都不同，該公司對技術堆疊選型所考慮的因素比較多，最終自己開發了不少 ETL 工具，或使用現成的工具。
視覺化：常用的有 Python 庫、R 和 Tableau，但也會自己開發一些工具，並將工具開源。
人工智慧/機器學習：採用 TensorFlow 框架實現深度學習，常見的機器學習標準庫，自行開發各類用於模型管理、追蹤指標的工具。
透過模仿，能快速學習企業的技術堆疊
最高效的方法是直接效仿，但你得搞清楚他們都能幫忙你做什麼，才可以用好。比如同是學習 LeBron James 電影，你可能成為一個好的籃球選手，你可以花費大量時間來研究他的比賽，或模仿他的比賽方式來提升球技，但你終究不是詹姆斯。如果你和我一樣，遠沒有詹姆斯那樣的超能力，也不能跳過天花板，你就需要研究如何在比賽中表現得更好，變得更加優秀。
需要注意的是，很多技術我都沒有列出，你可能也發現了其中缺少一些流行的技術，例如 Impala（Hadoop 引擎）、Rapidminer（分析工具）、R（程式語言）、PyTorch（機器學習庫）等。如果你沒有看到自己喜歡的技術，請不要生氣，這只能說明我只訪談了小部分人，他們沒有用到這些技術。
公司數據分析該用哪種工具？沒有單一平台能把 SQL、 Spark 技術、 ETL/ELT 管線，以及其他 Power BI 服務整合嗎？ 報名 2021 微軟線上雲端技術盛會，了解數位化業務「最強分析大腦」Azure Synapse Analytics 如何拯救你的工作！
（本文經合作夥伴 大數據文摘 授權轉載，並同意 TechOrange 編寫導讀與修訂標題，原文標題為〈从初创到顶级技术公司，都在用哪些数据科学技术栈？〉。首圖來源：Piqsels CC Licensed）
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