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2022年,如何選擇優(yōu)秀數(shù)據(jù)分析工具?

大數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)分析軟件選型不是一件小事兒,需要多方面權(quán)衡,還要綜合利弊,充分考慮到應(yīng)用的特性和框架等等要素。以下方法,或許能為更多企業(yè)的選型帶來指導(dǎo)作用。

有效使用數(shù)據(jù)分析工具,可以提升業(yè)務(wù)決策能力,以便更好、更快地獲得市場洞察力,這也是數(shù)字化轉(zhuǎn)型最需要的核心競爭力。

準(zhǔn)確來說,通過數(shù)據(jù)分析軟件進一步挖掘數(shù)據(jù)價值,是企業(yè)業(yè)務(wù)能力全面提升的關(guān)鍵所在。說白了,要想真正讓數(shù)據(jù)為業(yè)務(wù)賦能,選擇最佳的數(shù)據(jù)分析軟件是關(guān)鍵。尤其是在大數(shù)據(jù)時代,數(shù)據(jù)的種類、數(shù)量正在呈爆發(fā)式趨勢增長趨勢,使得數(shù)據(jù)分析變得更具挑戰(zhàn)性。

當(dāng)然,除了數(shù)據(jù)分析平臺的選擇,方案本身是否與企業(yè)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)源具有全面連接能力,也很重要。比如:企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析時,不僅關(guān)注云計算本身的服務(wù)能力如何,還要關(guān)注邊緣計算的部署和監(jiān)控能力。同時,企業(yè)不僅關(guān)注企業(yè)原有的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)據(jù),還要關(guān)注和企業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)的整個供應(yīng)鏈的動態(tài)數(shù)據(jù)。

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

問題是,放眼市場,可選擇的數(shù)據(jù)分析工具有很多,我們該如何去選型呢?

筆者認(rèn)為,數(shù)據(jù)分析軟件選型不是一件小事兒,需要多方面權(quán)衡,還要綜合利弊,充分考慮到應(yīng)用的特性和框架等等要素。以下方法,或許能為更多企業(yè)的選型帶來指導(dǎo)作用。

1. 按照業(yè)務(wù)角色分析數(shù)據(jù)需求

在選型之前,我們首先要評估企業(yè)對于數(shù)據(jù)的要求是什么,需要設(shè)定哪些目標(biāo)。重要的是,要看誰是最終使用數(shù)據(jù)的人。例如:業(yè)務(wù)線用戶與數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求,分別是什么;您希望該平臺的使用權(quán)限如何界定?此外,還要了解構(gòu)建數(shù)據(jù)模型所需的數(shù)據(jù)源和洞察力,以及所需的分析能力類型,包括:數(shù)據(jù)可視化、統(tǒng)計分析、預(yù)測分析或其他專業(yè)需求等。

2. 分析供應(yīng)商的服務(wù)能力,要充分考慮到后期的可擴展性

要對供應(yīng)商提供的服務(wù)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(shù)據(jù),并能始終如一地交付預(yù)期結(jié)果,這點至關(guān)重要。

另外,還有可擴展性問題。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)能力、供應(yīng)鏈以及合作伙伴合作關(guān)系的不斷擴展,數(shù)據(jù)分析工具也要與時俱進,包括通過最新來源獲取數(shù)據(jù),并且具備有效處理新數(shù)據(jù)的能力,讓數(shù)據(jù)具有可操作性。

3. 一旦選定方案,不要輕易切換

要知道,數(shù)據(jù)分析平臺一旦落地,就很難切換。因為,平臺替換,既復(fù)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(shè)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(jù)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(wù)水平,進行綜合權(quán)衡。

需要特別注意的一點是,供應(yīng)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/

 

責(zé)任編輯:趙寧寧 來源: IT168網(wǎng)站
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