一个方便的数据分析工具是每个从业者进行数据分析的强大工具。面对浩瀚的数据海洋，如何选择合适的数据分析工具成为运营、产品、营销等职能部门人员的难题。使用数据分析工具，企业可以整合多个渠道的数据，快速完成和改进数据分析。那么如何选择数据分析工具呢？我总结了以下五点，供大家参考。

(1)多数据源支持

数据分析工具必须支持连接多个数据源以进行综合分析。由于网络技术的飞速发展，产生了越来越多的非结构化数据（如文本、图像、声音和网页）。除了支持关系型数据库（如Oracle、SQLServer、Access、MySQL等）外，还要考虑是否支持MongoDB、Redis、HBase等非关系型数据库。不同的产品对上述数据管理提供不同程度的支持。如一站式数据分析工具观远BI，支持连接各类数据源，包括：关系型数据库（RDBMS）、多维数据库（OLAP）、大数据库（BIGDATA）、本地文件、非关系数据库（NOSQL））等，还可以灵活支持跨源跨数据库的数据分析。

(2)分析指标的多样性

为了更好地表现内容，数据分析本身需要足够详细，挖掘数据背后真正有价值的信息。数据分析的维度和指标因行业和用户群而异。所以在选择数据分析工具的时候，最好选择详细全面的工具来分析指标，让结果更加深入，这样才能满足用户的要求，利用数据分析工具去挖掘所有数据背后的真正含义。

(3)操作简单

一个好用的数据分析工具，不仅要具备强大的分析功能，还要具备便捷的操作性。 Python、R等语言也可以用于数据分析，但使用起来不方便，没有相关的IT知识也很难上手。 BI工具是一类易于使用和操作的数据分析工具，如观远BI，只需用鼠标拖动维度和指标即可快速生成图表。全程不用写表达式，零学习成本，一分钟上手。

(4)跨部门合作

对于大型企业，数据分析工具必须支持跨职能协作。数据分析工具在不同领域有不同的需求和用途。如何实现各部门的应用需求，如何实现各部门和用户的共享，分析应用结果将成为产品考量的标准。公司越大，就越应该选择能够更好地协同工作的数据分析工具。 观远BI的强项在于BI功能，提供自助分析平台，通过可视化操作建立数据关联模型，提供ETL工具将数据处理成独立的数据模型，提供全方位的数据分析功能。在C/S端，熟悉Excel工具的人可以直接在Excel中进行多维数据分析，WEB端提供所见即所得的仪表盘设计和丰富的图标交互。支持即席查询，快速查询数据。支持多维数据分析。操作简单，功能丰富，适合业务人员操作。

(5)成本效益和维护成本

大多数工具（尤其是企业级数据分析工具）都需要花费一些钱才能使用。因此，我们在选择数据分析工具时，需要考虑初期的购买成本和后期的维护成本。在满足企业常规功能需求的同时，还要选择性价比更高的产品，让用户感觉更实惠。