⑴ 如何選擇數據分析工具
如何選擇數據分析工具，總結了以下3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。由於網路技術的飛速發展，產生的非結構化數據(如文本、圖像、聲音和網頁)越來越多。
除了支持關系資料庫(如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等)，還需要考慮MongoDB、Redis、HBase等非關系資料庫是否被支持，不同的產品對上述數據管理提供了不同程度的支持。
(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，一分鍾上手。讓你們工作上得心應手。
Smartbi精心為中國企業量身定製的本土化、敏捷型、可嵌入的商業智能（BI）平台。bi商業智能分析工具和報表工具都是從數據開始，不僅包括數據的收集方式，還包括數據的存儲、組織和訪問方式。在一個充滿了可供選擇的市場中，在開始選擇之前，您不妨先比較下各種軟體，以及弄清自己的數據需求。
思邁特軟體Smartbi經過多年持續自主研發，凝聚大量商業智能最佳實踐經驗，整合了各行業的數據分析和決策支持的功能需求。滿足最終用戶在企業級報表、數據可視化分析、自助探索分析、數據挖掘建模、AI智能分析等大數據分析需求。
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⑵ 如何選擇大數據分析工具
當企業發展到一定階段之後，企業的數據也會逐漸累積豐富，對數據分析的時效性、准確性也有越來越高的要求。為了更快的滿足業務部門的數據分析需求，搭建自助數據分析平台是大勢所趨。
對於一般企業的可視化數據分析需求來說，由於可視化分析工具市面上已經有不少成熟的產品，相比於自研一個新產品，成熟產品的用戶教育成本更低、實施更快、穩定性也比較好，因此有不少公司都不會重復造輪子。但相應的，在進行可視化數據分析產品，即商業BI工具的選型時，我們常常會遇到以下問題：
1、 市場上BI工具的同質化嚴重，各家基本功能差不多；
2、 純工具的采購風險很高，能不能用起來對客戶本身有很大的挑戰。
3、 工具的後續運營和持續價值如何發揮。
那麼圍繞這三個核心問題，面向市場營銷等企業常見的普通業務場景，部門決策人在進行BI工具軟體的選型時具體應該考慮哪些細節？我們采訪了多位資深市場營銷人，一起來聽聽他們的建議。
選購工具軟體之前，要先明確自己的核心業務需求
BI領域作為一個相對成熟和清晰的方向，產品同質化在國內市場上表現的非常明顯，且競爭更激烈。在網上隨便搜索，都有幾十家或大或小的產品可供選擇。但是深入研究後就會發現，成熟的商業工具在核心功能上差別不大，你家支持大屏設計，我家也可以；你家數據源豐富我家也不差；你家操作簡單，我家上手也容易……
所以，從工具功能本身而言，只要是國內正規產品廠商，基本都能符合企業使用場景和需求，這時我們就需要在采購之前詳細分析自身的使用需求，尤其要關注本部門和其他部門在數據分析領域的長期使用需求前景和一些企業的一些業務特點。
比如說如果企業內部對BI工具的使用需求較頻繁，需要工具平台開設大量儲備賬號和兼具較高的查詢效率，那麼類似Power BI這類小而美的工具就不太適合你；而如果企業自身對數據分析的質量要求較高，除可視化數據分析之外還需要進行數據模型機器學習分析的相關工作，那麼你可能就更需要像美林數據旗下Tempo大數據分析平台這樣能夠兼容數據處理、數據建模、數據分析多維度功能的工具。
歸根結底，無論是大數據與人工智慧技術，還是SCRM、BI、AI工具的選項，都是一種解決問題的新方法或者輔助支撐，要讓技術或者工具發揮價值，首先要明確業務需求與工作目標，與自身業務深度結合，才能真正的賦能業務，實現業務價值。與此同時自身業務能力的提升也很關鍵，工具+意願+能力，才能推動業務不斷變革提升，實現長遠收益。