大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于运维数据分析支持哪些工具的问题，于是小编就整理了2个相关介绍运维数据分析支持哪些工具的解答，让我们一起看看吧。
dataphin和dataworks区别？
1、Dataworks，在阿里集团内部为大家所熟知的部分是D2，在阿里云则是数加平台的主体-数据工厂。DataWorks（数据工场）具备全栈数据研发能力（数据集成与开发、 生产运维调度、离线与实时分析、数据质量治理与资产管理、安全防护、数据共享与服务、机器学习、数据应用搭建）的大数据平台；
2、Dataphin，通过输出阿里数据中台实战沉淀的大数据建设体系OneData+OneID +OneService(产品+技术+方法论)，一站式提供集数据引入、规范定义、数据建模、数据研发、数据萃取的全链路智能数据构建及管理服务。
一句话总结： DataWorks具备全栈数据研发能力和机器学习开发能力的大数据平台,这是dataworks的优势，劣势就是不具备数据中台(数据仓库)建设方***的指导； Dataphin具备完善的“OneData+OneID +OneService(产品+技术+方***)” 数据中台(数据仓库)建设方***构建体系，这是dataphih的最大优势，劣势就是不具备很强的全栈数据研发能力，暂时也不具备机器学习开发能力。----
区别2：产品定位不同
1、Dataworks 定位为大数据开发平台，ETL、数据仓库建设等对开发者不做任何限制。开发者可以利用dataworks做任意想做的工作，数据中台(数据仓库)构建的方***也不做任何限制。开发者可以利用dataworks，既可以按照维度建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照范氏建模理论构建数据中台(数据仓库)、也可以按照E/R理论构建数据中台(数据仓库)，灵活性是dataworks的优势之一，当然也是劣势之一。因为缺乏数据中台(数据仓库)建设方***的支持，dataworks对于缺乏数据中台建设方***经验的开发者(或者企业)不够简单易用；
2、Dataphin 定位于输出阿里巴巴数据中台方***，开发者严格按照基于阿里多年零售经验的维度建模理论构建数据中台(数据仓库)。“设计即开发”，这是dataphin坚持的核心理念，使用dataphin的时候，开发者需要严格定义业务板块、数据域、业务过程、维度、原子指标、派生指标，然后“傻瓜式”地构建数据中台（数据仓库）。开发者可能都不用写任何代码(甚至连sql都可能不用写)，只要按照上述维度建模方***完成所有设计，即可构建数据中台(数据仓库)。-
科华数据是干什么的？
科华数据股份有限公司成立于2001年，是一家专业从事移动通信核心网技术与应用、物联网技术及应用、大数据运营及分析等领域的数据技术公司。主要业务包括：
1、移动网络核心网设备及解决方案：其自主研发了高端路由器、数据传输设备、核心网设备等产品，提供全面的核心网设备及解决方案，服务中国和全球的移动运营商。
2、物联网开发平台和移动应用：为客户提供一站式的物联网平台及相关应用，覆盖智能家居、智能物流、智能医疗、工业互联网等多个领域。
3、大数据及运营分析：提供大数据运维和大数据应用分析服务，包括海量数据处理、数据挖掘分析、数据可视化等方面，以及云计算、人工智能相关技术的研究和应用。
以上简单介绍了科华数据的主要业务方向，可以看出该公司主要从事移动通讯网络、物联网、大数据等领域的技术研发和服务，涉及的领域比较广泛。
到此，以上就是小编对于运维数据分析支持哪些工具的问题就介绍到这了，希望介绍关于运维数据分析支持哪些工具的2点解答对大家有用。
