¿Cómo elegir una herramienta de análisis de datos?

Una herramienta útil de análisis de datos es una herramienta útil para analistas de datos Para realizar análisis de datos. Ante la gran cantidad de datos, elegir las herramientas adecuadas se ha convertido en un problema complejo para el personal de departamentos funcionales como operaciones, producto y marketing. Mediante el uso de herramientas de análisis de datos, las empresas pueden integrar datos de diversos canales y completar y mejorar rápidamente el análisis. Cómo elegir una herramienta de análisis de datosEn este artículo, resumimos los siguientes cinco puntos para su referencia.

¿Cómo elegir una herramienta de análisis de datos?

Los 5 mejores consejos para ayudarle a elegir una herramienta de análisis de datos

1. Compatibilidad con múltiples fuentes de datos

Las herramientas de análisis de datos deben permitir la conexión de múltiples fuentes de datos para un análisis integrado. Debido al rápido desarrollo de la tecnología de redes, se generan cada vez más datos no estructurados (como texto, imágenes, sonidos y páginas web). Además de la compatibilidad con bases de datos relacionales (como Oracle, SQL Server, Access, MySQL, etc.), también es necesario considerar la compatibilidad con bases de datos no relacionales como MongoDB, Redis y HBase. Los distintos productos ofrecen distintos niveles de compatibilidad con estas bases de datos. gestión de datos.

2. Diversidad de indicadores de análisis

Para representar mejor el contenido, el análisis de datos debe ser lo suficientemente detallado y extraer la información verdaderamente valiosa que los sustenta. Las dimensiones y métricas del análisis de datos varían según la industria y el grupo de usuarios. Por lo tanto, al elegir una herramienta de análisis de datos, es recomendable optar por una herramienta detallada y completa para analizar los indicadores y obtener resultados más detallados, a fin de satisfacer las necesidades de los usuarios, y utilizar herramientas de análisis de datos para extraer el verdadero significado de todos los datos.

3. Fácil de operar

Una buena herramienta de análisis de datos no solo debe tener una función de análisis potente, sino también un funcionamiento sencillo. Lenguajes como Python y R también se pueden utilizar para el análisis de datos, pero no son fáciles de usar y difíciles de aprender sin conocimientos de informática. Una herramienta de BI es un tipo de herramienta de análisis de datos fácil de usar y sencilla de operar. Permite generar gráficos rápidamente simplemente arrastrando dimensiones e indicadores con el ratón, sin necesidad de escribir expresiones durante el proceso, con un coste de aprendizaje cero y en un minuto. Empezar.

4. Colaboración interdepartamental

Para las grandes organizaciones, las herramientas de análisis de datos deben facilitar la colaboración interdepartamental. Las herramientas de análisis de datos tienen diferentes necesidades y usos en cada departamento. La forma de satisfacer las necesidades de las aplicaciones de los distintos departamentos y de compartir los resultados de análisis y aplicaciones entre diferentes departamentos y usuarios se convertirá en el estándar de consideración del producto. Cuanto más grande sea la empresa, más herramientas de análisis de datos colaborativos debería utilizar.

5. Costos de rendimiento y mantenimiento

La mayoría de las herramientas (especialmente las de análisis de datos empresariales) tienen un coste inicial. Por lo tanto, al elegir una herramienta de análisis de datos, debemos considerar el coste inicial de compra y el coste de mantenimiento posterior. Además de satisfacer las necesidades funcionales habituales de las empresas, también es necesario elegir productos más rentables y accesibles para los usuarios.

Conclusión

Gracias por leer nuestro artículo. Esperamos que le ayude a elegir una herramienta de análisis de datos. Si desea más información sobre análisis de datos, le recomendamos visitar Flujo de SQL de Gudu Para más información.

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