選擇數據分析工具的注意事項有哪些

隨著信息化的深入，底層信息技術的完善為數據采集、存儲和使用奠定了基礎，數字化的發展也成為必然趨勢。數字化是對物理世界的一種量化，很多企業在OA辦公系統、CRM、ERP、EMS等信息化系統基礎上進一步深化，引入BI等數據分析工具，將不同渠道大量結構化數據或者非結構化數據導入統一平臺內，這一數據化的過程可以反應物理世界如企業的運營情況、人的行為等特征，也是數據化支持決策的一個過程。

 

數字化進程中，數據也在源源不斷的產生，數據資產的重要性對企業而言更加凸顯，數字化變革更是大勢所趨，那么選擇數據分析工具時有哪些需要注意的具體事項？

 

一、平臺的學習成本

 

一般企業在選擇數據分析工具時應考慮員工在使用該軟件上浪費的學習成本，由于數據分析工具是較為專業的工具，對使用人員的背景、技能和時間投入成本要求較高，因此，企業在選擇數據分析工具時平臺的友好度和操作便捷性方面都需要納入考慮范疇，避免在使用后期需要花費大量時間操作軟件并增加額外的員工培訓成本。

 

二、平臺的可擴展性

 

我們都知道現在廠商開發的平臺升級速度越來越快，不斷地進行系統升級和功能更新，所以企業在選擇數據分析工具初期就要考慮到所夠買平臺的可擴展性怎么樣？比如標準化接口、開放的功能包等，降低企業后期二次開發和定制費用，盡量滿足企業長遠的一個業務發展需求。

 

三、平臺的性能要求

 

我們選擇使用數據分析工具是由于較大的數據工作量，常規的數據分析工具無法滿足我們的需求，此時，我們需要更高性能的工具完成分析任務，因此，企業在選擇時對平臺的性能需要親自操作測試，在數據接入、數據處理、數據分析及挖掘、生成報表等整個數據分析流程中是否可以穩定運行，并高效計算和輸出分析結果。

 

四、平臺的上線速度

 

最后，企業在數據分析工具選擇過程中還要考慮到供應商的上線速度，一般而言，項目在上線過程中都會有上線期限，供應商是否能在規定的期限內上線也反應了其提供服務的能力。當然，更重要的是，上線的延期會給企業帶來的直接損失，在競爭異常激烈的大環境中，時間也是金錢。

 

選擇數據分析工具不僅需要注意所選分析工具的學習成本、可擴展性、性能、上線速度等，而且廠商的品牌影響力和客戶自身需求也是不可忽略的要素。掌握多方面的評估要素才能選擇到適合企業自己而且高品質的數據分析工具。

 

 

 

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