有效使用數據分析工具，可以提升業務決策能力，以便更好、更快地獲得市場洞察力，這也是數字化轉型最需要的核心競爭力。

準確來說，通過數據分析軟件進一步挖掘數據價值，是企業業務能力全面提升的關鍵所在。說白了，要想真正讓數據為業務賦能，選擇最佳的數據分析軟件是關鍵。尤其是在大數據時代，數據的種類、數量正在呈爆發式趨勢增長趨勢，使得數據分析變得更具挑戰性。

當然，除了數據分析平臺的選擇，方案本身是否與企業現有的數據源具有全面連接能力，也很重要。比如：企業在做數據分析時，不僅關注云計算本身的服務能力如何，還要關注邊緣計算的部署和監控能力。同時，企業不僅關注企業原有的核心業務系統數據，還要關注和企業業務相關的整個供應鏈的動態數據。

正所謂，二流的解決方案提供商只關注功能，而一流的解決方案提供商，不僅提供了和數據分析相關的多種功能和特性，還要擁有全數據的理解能力，即數字孿生能力。越來越多的企業希望，核心的數據框架不僅擁有對復雜場景的理解能力，還要通過實時和可視化的數據工具準確理解數據，包括借助機器學習、人工智能等先進技術，讓數據分析變得更智能化。

問題是，放眼市場，可選擇的數據分析工具有很多，我們該如何去選型呢?

筆者認為，數據分析軟件選型不是一件小事兒，需要多方面權衡，還要綜合利弊，充分考慮到應用的特性和框架等等要素。以下方法，或許能為更多企業的選型帶來指導作用。

1. 按照業務角色分析數據需求

在選型之前，我們首先要評估企業對于數據的要求是什么，需要設定哪些目標。重要的是，要看誰是最終使用數據的人。例如：業務線用戶與數據科學家的需求，分別是什么;您希望該平臺的使用權限如何界定?此外，還要了解構建數據模型所需的數據源和洞察力，以及所需的分析能力類型，包括：數據可視化、統計分析、預測分析或其他專業需求等。

2. 分析供應商的服務能力，要充分考慮到后期的可擴展性

要對供應商提供的服務能力進行比對，對方提供的解決方案要能確保有效地管理數據，并能始終如一地交付預期結果，這點至關重要。

另外，還有可擴展性問題。隨著企業業務能力、供應鏈以及合作伙伴合作關系的不斷擴展，數據分析工具也要與時俱進，包括通過最新來源獲取數據，并且具備有效處理新數據的能力，讓數據具有可操作性。

3. 一旦選定方案，不要輕易切換

要知道，數據分析平臺一旦落地，就很難切換。因為，平臺替換，既復雜，又浪費時間，還會涉及到巨額的IT支出成本。所以，在方案設計之初，就要選擇適合的方案。有時候，為了確保方案的萬無一失，要去做很多功能。具體而言，我們要根據解決方案的性能、用戶界面 (UI) 和可用性 (UX)、靈活性、可擴展性、安全性，以及整體服務水平，進行綜合權衡。

需要特別注意的一點是，供應商是否滿足 SLA需求，前期價格其實在總擁有成本 (TCO) 中并不重要。

附原文鏈接：https://www.eweek.com/big-data-and-analytics/data-analytics-tools/