데이터 분석 도구를 어떻게 선택하나요?

편리한 데이터 분석 도구는 날카로운 도구입니다. 데이터 분석가 데이터 분석을 수행합니다. 방대한 양의 데이터 속에서 운영, 제품, 마케팅 등 기능 부서 담당자들에게 적합한 데이터 분석 도구를 선택하는 것은 어려운 문제로 대두되었습니다. 기업은 데이터 분석 도구를 활용하여 다양한 채널의 데이터를 통합하고 데이터 분석을 신속하게 완료하고 개선할 수 있습니다. 데이터 분석 도구를 선택하는 방법? 이 글에서는 여러분의 참고를 위해 다음의 다섯 가지 사항을 요약했습니다.

데이터 분석 도구를 어떻게 선택하나요?

데이터 분석 도구 선택에 도움이 되는 5가지 팁

1. 다중 데이터 소스 지원

데이터 분석 도구는 통합 분석을 위해 여러 데이터 소스 연결을 지원해야 합니다. 네트워크 기술의 급속한 발전으로 인해 텍스트, 이미지, 사운드, 웹 페이지와 같은 비정형 데이터가 점점 더 많이 생성되고 있습니다. Oracle, SQLServer, Access, MySQL 등과 같은 관계형 데이터베이스 지원 외에도 MongoDB, Redis, HBase와 같은 비관계형 데이터베이스 지원 여부도 고려해야 합니다. 제품마다 위의 내용에 대한 지원 수준이 다릅니다. 데이터 관리.

2. 분석 지표의 다양성

콘텐츠를 더 잘 표현하기 위해서는 데이터 분석 자체가 충분히 상세하고 데이터 이면의 진정으로 가치 있는 정보를 파헤쳐야 합니다. 데이터 분석의 차원과 지표는 업계 및 사용자 그룹에 따라 다릅니다. 따라서 데이터 분석 도구를 선택할 때는 지표를 분석하고 결과를 더욱 심층적으로 도출할 수 있는 상세하고 포괄적인 도구를 선택하여 사용자의 요구를 충족하는 것이 가장 좋습니다. 또한, 데이터 분석 도구를 사용하여 모든 데이터의 진정한 의미를 파헤치는 것이 중요합니다.

3. 조작이 간편합니다

좋은 데이터 분석 도구는 강력한 분석 기능뿐만 아니라 편리한 조작성도 갖춰야 합니다. Python이나 R과 같은 언어도 데이터 분석에 사용할 수 있지만, IT 지식 없이는 사용하기 어렵고 배우기 어렵습니다. BI 도구는 사용하기 쉽고 조작하기 쉬운 데이터 분석 도구입니다. 전체 과정에서 표현식을 작성할 필요 없이 마우스로 차원과 지표를 드래그하여 차트를 빠르게 생성할 수 있으며, 학습 비용도 전혀 들지 않고 1분 만에 차트를 생성할 수 있습니다. 시작하다.

4. 부서 간 협업

대규모 조직의 경우, 데이터 분석 도구는 부서 간 협업을 지원해야 합니다. 데이터 분석 도구는 부서마다 요구 사항과 용도가 다릅니다. 다양한 부서의 애플리케이션 요구 사항을 어떻게 충족하고, 다양한 부서와 사용자 간의 분석 및 애플리케이션 결과 공유를 어떻게 실현할 수 있을지가 제품 고려 기준이 될 것입니다. 기업 규모가 클수록 더 많은 협업 데이터 분석 도구를 사용해야 합니다.

5. 비용 성능 및 유지 관리 비용

대부분의 도구(특히 기업용 데이터 분석 도구)는 사용 전에 비용이 발생합니다. 따라서 데이터 분석 도구를 선택할 때는 초기 구매 비용과 이후 유지 관리 비용을 고려해야 합니다. 기업의 일반적인 기능 요구 사항을 충족하는 동시에, 비용 효율이 높고 사용자가 부담 없이 사용할 수 있는 제품을 선택해야 합니다.

결론

저희 글을 읽어주셔서 감사합니다. 데이터 분석 도구를 선택하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 데이터 분석에 대한 더 자세한 정보를 원하시면 다음 웹사이트를 방문하세요. Gudu SQLFlow 자세한 내용은.

그 중 하나로서 최고의 데이터 계보 도구 오늘날 시장에 출시된 Gudu SQLFlow는 SQL 스크립트 파일을 분석하고 얻을 수 있을 뿐만 아니라 데이터 계보, 시각적 표시를 수행할 뿐만 아니라 사용자가 다음을 제공할 수도 있습니다. 데이터 계보 CSV 형식으로 저장하고 시각적으로 표시합니다. (Ryan이 2022년 7월 24일에 게시)