如何选择数据分析平台工具

来源:中琛源 浏览次数: 更新时间:2021-11-24 09:13:11

  一个得心应手的数据分析工具,是每一位从业人员做数据分析的利器。面对浩如烟海的数据,如何选择合适的数据分析工具,成为运营、产品、市场等职能部门人员的一个难题,运用用数据分析工具,企业可以整合多种渠道的数据,快速完成和完善数据分析。那么如何选择数据分析工具呢?


  (1)多数据源支持


  数据分析工具须支持连接多个数据源以进行集成分析。由于网络技术的飞速发展,产生的非结构化数据(如文本、图像、声音和网页)越来越多。除了支持关系数据库(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等),还需要考虑MongoDB、Redis、HBase等非关系数据库是否被支持,不同的产品对上述数据管理提供了不同程度的支持。


  (2)分析指标的多样性


  为了更好地表示内容,数据分析本身需要足够详细,并挖掘出数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群体而异。所以,在选择数据分析工具时,最好选择一种详尽、全面的工具来分析指标,使结果更具深度,这样才能满足用户的要求,才能借助数据分析工具挖掘出所有数据背后的真正意义。


  (3)操作便捷


  一款好用的数据分析工具不仅需要具备强大的分析功能,还需要具备便捷的操作性。像Python和R语言也可以用作数据分析,但是它们用起来并不方便,没有掌握相关的IT知识很难上手。BI工具就是一类易上手操作简单的数据分析工具,只需要简单的鼠标拖拽维度和指标,即可快速生成图表,全程无需编写表达式,零学习成本,一分钟上手。


  (4)跨部门合作


  对大型企业来说,数据分析工具必须支持跨部门合作才行。数据分析工具在不同的部门有不同的需求和用途。怎样实现各部门的应用需求,怎样实现各部门与用户的共享,分析与应用结果将成为产品考虑的标准。公司规模越大,就越应该选择协同性能更好的数据分析工具。


  (5)性价比和维护成本


  大多数工具(特别是企业级数据分析工具)在使用之前都需要花费一些费用。所以在选择数据分析工具时,我们需要考虑购买初期的费用和后期的维护费用。在满足企业常规功能需求的同时,也需要选择性价比更高,让用户感到更实惠的产品。


  中琛魔方大数据平台表示选择大数据分析工具不能凭感觉、靠预估,这是不符合数据分析精神的。从自身的需求和素质出发,多方比较,最后选择一个最适合自己的大数据分析工具。

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