随着数据量的膨胀，分析和数据科学对于弄清流程，客户和系统已变得至关重要

推动分析新趋势发展的工具旨在使用更大的数据集做出更好的预测，企业可以从广泛的数据分析工具中进行选择，从功能齐全的分析平台到专业工具和库，当今的组织更轻松，更快地实施下一代分析策略，从预测和实时分析到增强分析，为各种分析提供了性能和可扩展性，为大型分析工作负载提供更多的内存和更快的启动时间。

作为数据库管理系统的，Oracle支持混合工作负载用于在线事务处理以及来自各种数据源的实时流分析

Oracle数据库的企业级性能和可伸缩性功能做出了贡献，特别是在分布式实时分析领域，可扩展处理器的网格体系结构来提高分析工作负载的性能，Microsoft * SQL Server

Microsoft SQL Server提供了数据库内高级分析功能，用于实时操作分析和预测分析，确保基础架构为各种业务类型和规模做好准备，以优化和效率为中心，其目标是使当今的组织更轻松快捷地实施下一代分析策略。

除了数据分析平台技术外，许多组织还使用高度优化的专用数据分析工具来执行特定功能

可视化工具报告是分析难题的关键部分，数据可视化工具简化了来自多个数据源的视觉和图形报告，从而使创建图表，图形和其他分析见解的表示更加容易，从而实现了商业智能，日志分析，分析IT部门往往对日志分析中心：了解日志通知数据驱动的决策，使用专门的数据分析软件监视日志可以使您更轻松地了解基础架构，系统和应用程序如何协同工作以及在何处需要改进。

实时分析大量日志

提供集成的数据分析仪表板和故障排除工具，使IT部门更容易检测和解决技术问题，机器学习，分析和数据科学技术中一些令人兴奋的进步涉及人工智能（AI）和机器学习，使用自动AI引擎进行的增强分析简化了数据建模，从而自动生成见解和数据驱动的预测，“无人驾驶” AI平台，使更多的员工更容易通过机器学习和AI来增强分析，可简化端到端AI和机器学习应用程序的创建。

当今先进的分析策略基于AI技术，包括深度学习和神经网络

流行的深度学习框架提供了多种优化，以加快AI模型的开发和培训，深度学习框架合作，这些框架为数据科学家，开发人员和研究人员提供了一种高级编程语言，以架构，训练和验证深度神经网络，大数据和分析框架的贡献有助于应用程序在HPC系统上快速轻松地运行。