京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
企业如何选择BI工具?先考虑清楚这十条
在没认清具体状况之前,企业当然不能一言不合就上商业智能(BI),而且选择BI工具也是一件简单的事。迷失在众多BI工具中也不罕见。本文将为迷茫的你梳理出在选择BI工具之前需要考虑的清单列表。
BI工具的十点清单
笔者建议大家能用一套标准来衡量每个选择。
1. 目标受众
这个BI工具是为工程师还是为商业用户而创建?我们会每天都用到这个工具么?确保您的用例与内部的预期用户对齐。如果这个工具不是用户所喜爱和习惯使用的,那么它肯定会被无视。
2. 特点
这个工具的特点在哪儿?有哪些侧重点和侧重点是什么?使用这个工具可以提高到少生产效率?另外需要结合您的产品路线图考虑,这个工具是否符合整个工作的战略愿景?是否包含一些必备的功能,如易于理解和支持的数据源、过滤器、数据可视化等?某些BI工具可能会因为某些特性而在众多产品中出类拔萃,比如Tableau精美的可视化效果、Chartio简单易用的界面、Mode强大的协作功能或是Looker的数据探索功能。确定您和您的团队是否可以在没有某些功能的情况下正常工作。
3.技术
技术方面,您应该了解BI分析工具支持哪些数据库。可以连接到如Amazon Redshift、Amazon Athena或Google BigQuery的云数据库吗?可以连接到预置系统吗?用户要怎样进行交互,通过浏览器、桌面应用程序或是服务器软件,还是都支持?BI工具支持哪些操作系统呢?Windows、Mac或者Linux?有什么运行硬件要求?技术是否与您当前或未来的状态保持一致?
4.协作
团队如何共同创建和更新输出可视化、模型和计算?该BI工具是否有助于知识和资源共享?是否可以将代码片段、模板或报告打包在更广泛的团队中使用?
5.学习
该BI工具附带可用的培训和学习材料吗?一些商业智能和分析工具简单且易上手,有些则需要更深入的培训。确保学习该BI工具不会投入过多的时间。
6.社区
该工具是否拥有强大的在线社区、论坛或发烧友博客。当您遇到障碍时,要确保您能从专家或别人那里得到解决方案。
7.客户
客户评论可以作为选择该工具的一个切入点。看看正在使用它的公司有哪些,这些公司的规模怎么样,适用于团队还是个人?他们是否会再次购买?如果您实在摇摆不定,与这些合作公司取得联系并亲自问问情况。
8.支持
提供该工具的厂商是否有良好的售后服务,是否了解该如何为不同的客户提供支持。
9.增值服务
该工具是否有提供顾问或者提供围绕产品的增值服务?如果该工具非常复杂,则可以考虑通过第三方支持来启动您的数据分析工作。
10.价格
该产品的定价如何?它是否符合您预算,您是否愿意在超出预算价格上接受该工具?
助推BI工具的数据不能忘!
往往BI工作中最容易被忽视的一个方面就是数据库。作为一般规则,数据不应该被锁在源系统、分析工具或数据管理平台中。如果被锁定,那么数据就不是一流的组织资产。您需要确保“管道”存在,以确保数据充分流向您的工具。
在BI工具的背景下,数据管道解决了数据源(数据所在的系统)和数据使用者(需要访问数据的数据)之间的后勤处理、可视化、转换、路由、报告或创建统计模型。
当您寻求实施商务智能解决方案时,不要忽视数据所需的数据来推动这些工具可能需要进一步考虑。利用数据管道,您可以将数据调集到BI软件中。
最后
并非所有工具都适用于所有用户、团队或公司。一旦缩小了对少数候工具的考虑范围,那么在实施(即购买)之前,先试验一下。大多数厂商都提供免费试用功能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在Python开发中,HTTP请求是与外部服务交互的核心场景——调用第三方API、对接微服务、爬取数据等都离不开它。虽然requests库已 ...
2025-12-12在数据驱动决策中,“数据波动大不大”是高频问题——零售店长关心日销售额是否稳定,工厂管理者关注产品尺寸偏差是否可控,基金 ...
2025-12-12在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力矩阵中,数据查询语言(SQL)是贯穿工作全流程的“核心工具”。无论是从数据库 ...
2025-12-12很多小伙伴都在问CDA考试的问题,以下是结合 2025 年最新政策与行业动态更新的 CDA 数据分析师认证考试 Q&A,覆盖考试内容、报考 ...
2025-12-11在Excel数据可视化中,柱形图因直观展示数据差异的优势被广泛使用,而背景色设置绝非简单的“换颜色”——合理的背景色能突出核 ...
2025-12-11在科研实验、商业分析或医学研究中,我们常需要判断“两组数据的差异是真实存在,还是偶然波动”——比如“新降压药的效果是否优 ...
2025-12-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,数据库就像“数据仓库的核心骨架”——所有业务数据的存储、组织与提 ...
2025-12-11在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01