Comment choisir un outil d’analyse de données ?

Un outil d’analyse de données pratique est un outil pointu pour analystes de données Analyser des données. Face à l'immensité des données, choisir les bons outils d'analyse est devenu un défi pour les équipes des services fonctionnels tels que les opérations, les produits et le marketing. Grâce à ces outils, les entreprises peuvent intégrer des données provenant de différents canaux et finaliser et améliorer rapidement leurs analyses. comment choisir un outil d'analyse de données? Dans cet article, nous avons résumé les cinq points suivants pour votre référence.

Comment choisir un outil d’analyse de données ?

5 conseils pour vous aider à choisir un outil d'analyse de données

1. Prise en charge de plusieurs sources de données

Les outils d'analyse de données doivent prendre en charge la connexion de plusieurs sources de données pour une analyse intégrée. Le développement rapide des technologies réseau génère de plus en plus de données non structurées (textes, images, sons et pages web). Outre la prise en charge des bases de données relationnelles (telles qu'Oracle, SQL Server, Access, MySQL, etc.), il est également nécessaire de vérifier si les bases de données non relationnelles telles que MongoDB, Redis et HBase sont prises en charge. Chaque produit offre un niveau de prise en charge différent pour ces éléments. gestion des données.

2. Diversité des indicateurs d'analyse

Afin de mieux représenter le contenu, l'analyse des données doit être suffisamment détaillée et exploiter les informations réellement précieuses qu'elles contiennent. Les dimensions et les indicateurs de l'analyse des données varient selon le secteur et le groupe d'utilisateurs. Par conséquent, lors du choix d'un outil d'analyse de données, il est préférable de choisir un outil détaillé et complet pour analyser les indicateurs et approfondir les résultats, afin de répondre aux besoins des utilisateurs, et d'utiliser les outils d'analyse de données pour extraire la véritable signification de chaque donnée.

3. Facile à utiliser

Un bon outil d'analyse de données doit non seulement offrir des fonctions d'analyse puissantes, mais aussi être facile à utiliser. Des langages comme Python et R peuvent également être utilisés pour l'analyse de données, mais leur utilisation est complexe et difficile à maîtriser sans connaissances informatiques. Un outil de BI est un outil d'analyse de données facile à utiliser et simple à utiliser. Il permet de générer rapidement des graphiques en faisant simplement glisser des dimensions et des indicateurs à la souris, sans avoir à saisir d'expressions, sans aucun coût d'apprentissage et en une minute. commencer.

4. Collaboration interdépartementale

Pour les grandes organisations, les outils d'analyse de données doivent favoriser la collaboration interservices. Les besoins et les utilisations de ces outils varient selon les services. La prise en compte des besoins applicatifs des différents services, le partage des données et des résultats d'analyse et d'application entre les différents services et utilisateurs deviendront la norme en matière de produits. Plus l'entreprise est grande, plus elle doit utiliser d'outils d'analyse de données collaboratifs.

5. Coûts de performance et de maintenance

La plupart des outils (notamment les outils d'analyse de données d'entreprise) sont payants avant d'être utilisables. Par conséquent, lors du choix d'un outil d'analyse de données, il est important de prendre en compte son coût d'achat initial et ses coûts de maintenance ultérieurs. Tout en répondant aux besoins fonctionnels habituels des entreprises, il est également nécessaire de choisir des produits plus rentables et plus abordables pour les utilisateurs.

Conclusion

Merci d'avoir lu notre article et nous espérons qu'il vous aidera à choisir un outil d'analyse de données. Pour plus d'informations sur l'analyse de données, nous vous conseillons de consulter notre site. Gudu SQLFlow pour plus d'informations.

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