怎样选择合适的数据分析工具?

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。

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。