作者: BI大V 来源: 数据研究院 时间:2020年05月21日
一定的数据统计、分析和图表制作能力是每个独立工作者、职场人都需要掌握的技能,由于大部分个人处理的数据量可能没那么大,直接用excel就搞定了,但是上升到公司层面,对于几亿甚至上百亿的数据量来说,数据分析工作就成了一项棘手而且繁琐的事情,因此很多客户会借助专业的数据分析工具实现,也有客户会询问什么样的数据分析工具才好用之类的问题。那么一款好的数据分析工具到底应该具备哪些条件?
一、自服务、用户友好
好用的数据分析工具应该适用于从上到下的业务人员,人人都可以上手做数据分析,无需IT部门配置也可以完成操作。与此同时,应该支持自服务数据准备,系统模块功能分类要清晰,功能要简单易用,学习成本要低,不仅要能支持数据分析,还应具备强大的报表功能,方便业务人员能及时发现问题,做出针对性的决策调整。总而言之,数据分析工具整体要对用户使用友好。
二、易操作、灵活度高
很多工具操作系统比较复杂对于用户来说难以上手,因此好的数据分析工具要能方便用户操作,通过简单的学习便能带来一定效果的提升,同时,更要有利于无技术背景的业务用户使用,因为他们是最直接使用工具的人。业务人员只要简单拖就可以能实现图表制作、计算指标更改、钻取、数据联动、高亮预警、深度分析,除此之外,还能支持灵活的多维分析,只需要在界面中选取新的维度,或者改变度量值就能实现业务人员分析需求的变更,这个操作只需要几秒钟,快速获取价值,无需复杂的建模工作。 另外,可按需抽取数据源的表,随时调整,界面展示也可灵活布局。
三、高性能、快速响应
当数据量很大时,对系统的及时响应速度是必要的要求之一。数据分析工具在进行使用时需要保证每个抽取的数据都能得到及时的反馈,不会出现卡顿或者抽取数据需要较长的反应时间才能显示在屏幕上,这样导致大量时间的浪费。而好用的数据分析工具一般都支持百万到百亿数据,分析请求秒级响应,能支持灵活的业务组合分析和任意的时间窗口分析。
数据分析工具品牌有哪些可以观察市场上比较活跃的品牌来得出结论。数据分析工具不仅应该能够同时处理大量的数据,而且还应该操作方便简单能够有利于用户上手进行学习的,同时还应该具备强大的可视化报表展现能力,这样才能综合为业务使用者提供智能决策支持。
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