数据分析工具该如何选择?

环球青藤 2020/11/04 06:56

1.支持的数据源

数据分析工具支持连接到多个数据源进行集成分析。因此，需要了解产品对数据库的支持范围。随着网络技术的飞速发展，生成的非结构化数据(例如文本，图像，声音和网页)的数量正在增加。然后，除了支持关系型数据库(如Oracle，SQLServer，Access，MySQL等)之外，还要看是否还支持MongoDB，Redis，HBase等非关系数据库，不同的产品为上述数据管理提供了不同程度的支持。如何选择产品，公司必须考虑获取数据源的特殊需求。

2.分析指标的多样性

数据分析本身需要足够详细，以更好地呈现内容，并挖掘数据背后真正有价值的信息。对于不同的行业和不同的用户组，数据分析的维度和指标也不同。因此，在选择数据分析工具时，必须选择一个详尽而全面的工具来分析指标，以让结果更有深度，这样才能让用户满意，且让老板满意，能借助数据分析工具来挖掘出所有数据背后的真实含义那是最好不过了。

3.跨部门合作

对于大型企业而言，产品的跨部门协作要求更高。不同部门对数据分析工具有不同的要求和目的。如何满足不同部门的应用需求，如何在多个部门和用户之间共享，分析和应用结果将成为产品考虑的标准。企业规模越大，就更应选择具有更好协同性能的产品。

4.性价比和维护成本

使用前，大多数工具(尤其是企业级数据分析工具)需要消耗一定的费用。因此，在选择数据分析工具时，我们需要考虑初期的采购成本和后期的维护成本，总的来说要满足。除了满足企业正常的功能需求外，还需要选择性价比更高，让用户感觉更实惠的产品。

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