如何選擇數據分析工具

2020-10-13 數據分析那叫什麼事

一個得心應手的數據分析工具，是每一位從業人員做數據分析的利器。面對浩如煙海的數據，如何選擇合適的數據分析工具，成為運營、產品、市場等職能部門人員的一個難題，運用用數據分析工具，企業可以整合多種渠道的數據，快速完成和完善數據分析。那麼如何選擇數據分析工具呢？筆者總結了以下五點供大家參考。

(1)多數據源支持

數據分析工具須支持連接多個數據源以進行集成分析。由於網絡技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)越來越多。除了支持關係資料庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關係資料庫是否被支持，不同的產品對上述數據管理提供了不同程度的支持。如一站式數據分析工具億信ABI，支持連接多種類型的數據源，包括：關係型資料庫，分布式資料庫，文件數據源，接口數據源等，也能靈活支持跨源跨庫的數據分析。

(2)分析指標的多樣性

為了更好地表示內容，數據分析本身需要足夠詳細，並挖掘出數據背後真正有價值的信息。數據分析的維度和指標因行業和用戶群體而異。所以，在選擇數據分析工具時，最好選擇一種詳盡、全面的工具來分析指標，使結果更具深度，這樣才能滿足用戶的要求，才能藉助數據分析工具挖掘出所有數據背後的真正意義。

(3)操作便捷

一款好用的數據分析工具不僅需要具備強大的分析功能，還需要具備便捷的操作性。像Python和R語言也可以用作數據分析，但是它們用起來並不方便，沒有掌握相關的IT知識很難上手。BI工具(如億信ABI)就是一類易上手操作簡單的數據分析工具，只需要簡單的滑鼠拖拽維度和指標，即可快速生成圖表，全程無需編寫表達式，零學習成本，一分鐘上手。

(4)跨部門合作

對大型企業來說，數據分析工具必須支持跨部門合作才行。數據分析工具在不同的部門有不同的需求和用途。怎樣實現各部門的應用需求，怎樣實現各部門與用戶的共享，分析與應用結果將成為產品考慮的標準。公司規模越大，就越應該選擇協同性能更好的數據分析工具。

(5)性價比和維護成本

大多數工具(特別是企業級數據分析工具)在使用之前都需要花費一些費用。所以在選擇數據分析工具時，我們需要考慮購買初期的費用和後期的維護費用。在滿足企業常規功能需求的同時，也需要選擇性價比更高，讓用戶感到更實惠的產品。

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