⑴ 如何选择数据分析工具
如何选择数据分析工具，总结了以下3点供大家参考。(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。让你们工作上得心应手。
Smartbi精心为中国企业量身定制的本土化、敏捷型、可嵌入的商业智能（BI）平台。bi商业智能分析工具和报表工具都是从数据开始，不仅包括数据的收集方式，还包括数据的存储、组织和访问方式。在一个充满了可供选择的市场中，在开始选择之前，您不妨先比较下各种软件，以及弄清自己的数据需求。
思迈特软件Smartbi经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。满足最终用户在企业级报表、数据可视化分析、自助探索分析、数据挖掘建模、AI智能分析等大数据分析需求。
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⑵ 如何选择大数据分析工具
当企业发展到一定阶段之后，企业的数据也会逐渐累积丰富，对数据分析的时效性、准确性也有越来越高的要求。为了更快的满足业务部门的数据分析需求，搭建自助数据分析平台是大势所趋。
对于一般企业的可视化数据分析需求来说，由于可视化分析工具市面上已经有不少成熟的产品，相比于自研一个新产品，成熟产品的用户教育成本更低、实施更快、稳定性也比较好，因此有不少公司都不会重复造轮子。但相应的，在进行可视化数据分析产品，即商业BI工具的选型时，我们常常会遇到以下问题：
1、 市场上BI工具的同质化严重，各家基本功能差不多；
2、 纯工具的采购风险很高，能不能用起来对客户本身有很大的挑战。
3、 工具的后续运营和持续价值如何发挥。
那么围绕这三个核心问题，面向市场营销等企业常见的普通业务场景，部门决策人在进行BI工具软件的选型时具体应该考虑哪些细节？我们采访了多位资深市场营销人，一起来听听他们的建议。
选购工具软件之前，要先明确自己的核心业务需求
BI领域作为一个相对成熟和清晰的方向，产品同质化在国内市场上表现的非常明显，且竞争更激烈。在网上随便搜索，都有几十家或大或小的产品可供选择。但是深入研究后就会发现，成熟的商业工具在核心功能上差别不大，你家支持大屏设计，我家也可以；你家数据源丰富我家也不差；你家操作简单，我家上手也容易……
所以，从工具功能本身而言，只要是国内正规产品厂商，基本都能符合企业使用场景和需求，这时我们就需要在采购之前详细分析自身的使用需求，尤其要关注本部门和其他部门在数据分析领域的长期使用需求前景和一些企业的一些业务特点。
比如说如果企业内部对BI工具的使用需求较频繁，需要工具平台开设大量储备账号和兼具较高的查询效率，那么类似Power BI这类小而美的工具就不太适合你；而如果企业自身对数据分析的质量要求较高，除可视化数据分析之外还需要进行数据模型机器学习分析的相关工作，那么你可能就更需要像美林数据旗下Tempo大数据分析平台这样能够兼容数据处理、数据建模、数据分析多维度功能的工具。
归根结底，无论是大数据与人工智能技术，还是SCRM、BI、AI工具的选项，都是一种解决问题的新方法或者辅助支撑，要让技术或者工具发挥价值，首先要明确业务需求与工作目标，与自身业务深度结合，才能真正的赋能业务，实现业务价值。与此同时自身业务能力的提升也很关键，工具+意愿+能力，才能推动业务不断变革提升，实现长远收益。