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今天跟大家聊聊关于BI工具怎么挑选的问题，市面上所有的BI工具，设计理念都是希望可以让企业提升效率，业务管理上事半功倍。但是BI市场内上现在鱼龙混杂，个人或者企业在挑选BI工具的时候，要以“适配”为原则，正如老话所说“没有最好，只有更好”，所以是否“适配”自己的需求，才是挑选BI工具的重中之重。 对于个人来说我觉得选择的逻辑是：价格(免费最佳)>易用性(模版直接套用最佳)>性能(个人使用场景相对单一，所以在性能上大部分要求不高)。关于个人使用的情况下，我个人觉得国产的BI工具相比国际上大厂的BI工具就更符合实际需求，国内厂家了解国内用户的使用习惯，所做出的产品相对比较符合用户的需求，比如，帆软、立知BI、永洪、思迈特等等这类国产BI工具，在产品的易用性及性能还有性价比方面都是比较高的。 而对于企业来说，选择一个BI工具需要综合考虑各种指标，并不是功能越强大越好，也不是价格越贵越好，根据调研数据显示，企业在选择BI工具时考虑因素排在前三位的分别是：易用性、数据整合能力与采购价格成本。 
1、易用性 易用性是决定BI平台的整体使用体验，是影响用户是否持续使用的重要因素。BI工具的易用性主要体现在使用的上手难度、交互体验、学习资源等方面。 比如说现在市场上很多BI工具都使用“无代码设计”、“拖拽操作”的理念，目的就是最大限度的减少用户使用的难度，降低用户学习的成本。另外，由于使用BI工具的人员职能不同、素质不同，因此对不同的用户，BI工具的交互体验是否足够简单直接，是否能满足用户的需求就显得非常的重要。 最后，易用性还要求BI工具为用户的使用学习提供方便，例如使用帮助文档、教程视频、技术方案等等。这些附加的内容可以帮助用户在快速入门之后进一步提升BI工具的应用能力，大大减少用户学习的时间成本。 
2、性能 除了易用性方面，性能同样也是挑选BI工具的重要因素之一，性能主要体现在两个方面，一是响应速度要快，二是在快的同时还要稳定。在大数据时代，企业的数据量级往往是很庞大的，而是否能支撑大数据也是对BI工具考量的关键指标。大部分公司会通过Hadoop、Spark等大数据架构配备BI工具做数据层面的分析，来搭建一整套大数据分析的平台。 取数快，分析响应快，能实时处理数据，效果显示快。这些性能除了与企业的数据底层架构有关，与BI工具的性能也有很大的关系。同时，BI工具在处理大数据的同时还要保证稳定性，毕竟频繁的故障与卡顿宕机这些问题对企业来说是难以接受的。 BI工具的功能强大繁琐，企业的需求也是千企千变，根据BI的处理过程，有几个核心的功能是必须要具备的，那就是数据源的适配是否丰富？数据权限是否可以清晰划分？数据处理及分析是否在强大的同时又保持操作简单？数据可视化效果是否直观优美？总体来说，考虑BI工具的性能及功能时，一定要符合强大、易用、灵活、稳定、安全、可视化效果好的特点。 
3、采购价格成本 BI工具的选择一定会收到财务预算的限制，因此采购的价格成本也是企业考虑的重点因素。然而，对与采购价格成本的控制不等于简单的报价与还价，不是价格最底为佳，其中还包含了很多其他的因素需要考量。企业在采购价格成本方面需要格外注意两点：一是要综合考虑各项成本，二是要学会使用ROI（投入产出比）模型去量化价值。 具体来说，企业采购BI工具的成本通常包括：许可证的购买成本（初始的采购成本，年费模式下还包括续费成本）、实施成本（初始的实施成本和持续的运维成本）、厂家服务费用（产品升级与技术支持费用），以及产品的学习和使用成本等。 而关于ROI，理解起来也比较简单，就是指投资回报率，或者投入产出比，用预测的量化价值除以成本即可得到。这里的量化价值除了节省的人力成本等显性经济收益外，还包含一些隐性的管理收益，例如效率提升、职能转变、员工能动性增加等。在有限的投入下，综合考虑采购成本，并以ROI模型量化BI工具的产出价值，能够帮助企业弄清楚自身到底需要什么样的BI工具。 
关于如何挑选BI工具，我今天就聊到这里，希望各位可以根据个人自身或者企业的需求结合上文提到的关键点，挑选到最“适配”自身的BI工具，利用BI工具完成个人的目标以及企业质的提升。 以上仅代表个人观点，如果有其他想法欢迎讨论哦～ 喜欢就点个赞吧！ |
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