选择数据分析工具的注意事项有哪些

随着信息化的深入，底层信息技术的完善为数据采集、存储和使用奠定了基础，数字化的发展也成为必然趋势。数字化是对物理世界的一种量化，很多企业在OA办公系统、CRM、ERP、EMS等信息化系统基础上进一步深化，引入BI等数据分析工具，将不同渠道大量结构化数据或者非结构化数据导入统一平台内，这一数据化的过程可以反应物理世界如企业的运营情况、人的行为等特征，也是数据化支持决策的一个过程。

 

数字化进程中，数据也在源源不断的产生，数据资产的重要性对企业而言更加凸显，数字化变革更是大势所趋，那么选择数据分析工具时有哪些需要注意的具体事项？

 

一、平台的学习成本

 

一般企业在选择数据分析工具时应考虑员工在使用该软件上浪费的学习成本，由于数据分析工具是较为专业的工具，对使用人员的背景、技能和时间投入成本要求较高，因此，企业在选择数据分析工具时平台的友好度和操作便捷性方面都需要纳入考虑范畴，避免在使用后期需要花费大量时间操作软件并增加额外的员工培训成本。

 

二、平台的可扩展性

 

我们都知道现在厂商开发的平台升级速度越来越快，不断地进行系统升级和功能更新，所以企业在选择数据分析工具初期就要考虑到所够买平台的可扩展性怎么样？比如标准化接口、开放的功能包等，降低企业后期二次开发和定制费用，尽量满足企业长远的一个业务发展需求。

 

三、平台的性能要求

 

我们选择使用数据分析工具是由于较大的数据工作量，常规的数据分析工具无法满足我们的需求，此时，我们需要更高性能的工具完成分析任务，因此，企业在选择时对平台的性能需要亲自操作测试，在数据接入、数据处理、数据分析及挖掘、生成报表等整个数据分析流程中是否可以稳定运行，并高效计算和输出分析结果。

 

四、平台的上线速度

 

最后，企业在数据分析工具选择过程中还要考虑到供应商的上线速度，一般而言，项目在上线过程中都会有上线期限，供应商是否能在规定的期限内上线也反应了其提供服务的能力。当然，更重要的是，上线的延期会给企业带来的直接损失，在竞争异常激烈的大环境中，时间也是金钱。

 

选择数据分析工具不仅需要注意所选分析工具的学习成本、可扩展性、性能、上线速度等，而且厂商的品牌影响力和客户自身需求也是不可忽略的要素。掌握多方面的评估要素才能选择到适合企业自己而且高品质的数据分析工具。