選擇分析工具時要考慮的十一個因素
管理咨詢機構Aspirant公司在調查報告中指出，隨著人工智能(AI)的發展，各行業領域產生了大量數據，而這些數據對于企業都非常有幫助，但許多人不知道如何評估或分析如此大量的信息。
企業將引入或采用大量的分析解決方案，這些解決方案大多具有相似的特性和功能。企業為了做出更好的決策。在評估和挑選分析平臺時，需要考慮一些關鍵因素。
什么是數據分析工具?
數據分析工具是一種收集和分析大量用戶數據以發現模式并預測用戶行為的軟件。
在網站、智能手機應用程序以及服務器上安裝跟蹤包以捕獲數據是使用數據分析軟件的第一步。然后，數據分析平臺可以跟蹤用戶的行為或活動，例如會話、入口和出口、視頻視圖以及添加到購物車的項目。
產品團隊可以通過監控用戶行為發現哪些功能讓他們繼續保持參與度，并識別可能存在的阻力或問題。企業可以使用數據分析工具，通過關聯應用程序在使用特定功能時花費的時間等因素來評估參與度。如果消費者沒有執行所需的操作，可能會發現參與度的下降點，并隨后增強產品以促進這一操作。
如何選擇分析工具?
(1)業務目標
企業的分析平臺與其他所有IT支出一樣，應該能夠滿足當前和未來的業務需求。首先，企業必須確定其基本目標并制定一份期望的業務成果清單。之后，將其業務目標分解為可量化的分析目標。最終選擇一個適合的分析平臺，讓其可以訪問有助于實現企業目標的信息和報告工具。
(2)定價
企業是否擁有創建和管理自己的分析解決方案的專業知識、資源和經驗?在選擇分析工具之前，必須完全了解與其正在調查的分析解決方案相關的費用，其中包括會員資格、增長和額外成本。不同的分析系統具有不同的價格結構，企業應該在采購之前了解這些結構。
(3)用戶界面和可視化
企業的員工將在創建營銷選擇的同時使用其分析工具。自助分析必須有一個用戶友好的設計，可以適應各種用戶。即使是非技術人員也能夠輕松生成和理解儀表板和報告。雖然美學似乎并不重要，但是沒有吸引力的圖像或界面會對用戶采用產生不利影響。
(4)高級分析
企業的分析軟件應該能夠發現數據中的模式并預測會發生的事件和結果。它必須超越基本的數學計算，以提供情境化的洞察力，讓企業能夠開發復雜的預測方法并讓其面向未來。
(5)集成
在選擇分析工具時，企業必須考慮獨立解決方案還是集成的解決方案更適合自己。使用獨立解決方案，企業有一系列替代方案，但使用集成解決方案，可以從企業的員工已經熟悉的應用程序訪問分析。企業必須能夠將其分析平臺鏈接到其當前的系統和第三方信息源。如果需要的話，企業還應該考慮將數據傳輸到其他平臺的速度。
(6)移動性
移動分析是一種簡單而有效的方法，可讓企業中的任何人隨時隨地保持聯系。世界各地的企業需要移動的分析功能來即時做出數據驅動的選擇。在權衡企業的替代方案之前，需要考慮以下事項：
- 員工需要具備哪些移動設備的分析技能?
- 他們是否只需要能夠查看報告和儀表板，還是需要能夠即時創建和更新它們?
移動智能分析(BI)增加了信息的可訪問性、反應時間和企業溝通。根據研究，移動智能分析(BI)促進了用戶的采用。
(7)敏捷性和可擴展性
基于云計算的分析系統旨在從小規模開始，并隨著企業的發展而擴大規模。這些安排可以幫助處于早期階段的企業獲得競爭優勢，并在快速擴張期間保持這種優勢。通過根據企業需求增長的分析，可以獲得快速的數據訪問和分析以做出快速選擇。
(8)多種數據來源
現代分析系統可以評估結構化、半結構化和無組織的數據，并集成許多復雜數據源。使用不需要IT員工幫助的產品至關重要。企業可以通過收集來自多個系統的數據，并將其合并到一個儀表板中來全面了解其業務績效。
(9)定制
由于每個企業都有自己的一組需求，因此必須選擇適合他們的分析解決方案。為了無縫集成到其流程中，企業可能需要定制的分析設置。還應該考慮是否可以修改或擴展解決方案以滿足當前和未來的要求。
(10)協作
自助式交互式分析有助于集思廣益，并使解決問題的過程更容易。為了實現更好的協作決策，企業的分析解決方案必須允許用戶以各種內容形式交換、分析和處理數據。當企業需要溝通和做出選擇時，應該能夠在整個組織中迅速傳播信息。
(11)安全性
企業必須評估其分析提供商和供應商的安全性，以驗證是否采取了適當的保護措施來保護自己的數據。在所有級別、流程、系統和數據上建立標準的安全系統和程序，以限制哪些人員或團體可以訪問哪些數據。理解移動商業智能(BI)的后果也很重要，因為客戶可以從企業防火墻之外查看數據。
結論
但是，確定要使用的分析工具是數據分析中最困難的方面之一。Aspirant公司分析主管Josh Levy指出，當引入新的分析工具時，企業很難確定哪種最適合他們的團隊。
他表示，企業的所有團隊都需要使用相同的工具。如果分析工具沒有監督或一致性，其信息將變得支離破碎，其數據將得不到充分利用。
