有效使用数据分析工具，可以提升业务决策能力，以便更好、更快地获得市场洞察力，这也是数字化转型最需要的核心竞争力。

准确来说，通过数据分析软件进一步挖掘数据价值，是企业业务能力全面提升的关键所在。说白了，要想真正让数据为业务赋能，选择最佳的数据分析软件是关键。尤其是在大数据时代，数据的种类、数量正在呈爆发式趋势增长趋势，使得数据分析变得更具挑战性。

当然，除了数据分析平台的选择，方案本身是否与企业现有的数据源具有全面连接能力，也很重要。比如：企业在做数据分析时，不仅关注云计算本身的服务能力如何，还要关注边缘计算的部署和监控能力。同时，企业不仅关注企业原有的核心业务系统数据，还要关注和企业业务相关的整个供应链的动态数据。

正所谓，二流的解决方案提供商只关注功能，而一流的解决方案提供商，不仅提供了和数据分析相关的多种功能和特性，还要拥有全数据的理解能力，即数字孪生能力。越来越多的企业希望，核心的数据框架不仅拥有对复杂场景的理解能力，还要通过实时和可视化的数据工具准确理解数据，包括借助机器学习、人工智能等先进技术，让数据分析变得更智能化。

问题是，放眼市场，可选择的数据分析工具有很多，我们该如何去选型呢?

笔者认为，数据分析软件选型不是一件小事儿，需要多方面权衡，还要综合利弊，充分考虑到应用的特性和框架等等要素。以下方法，或许能为更多企业的选型带来指导作用。

1. 按照业务角色分析数据需求

在选型之前，我们首先要评估企业对于数据的要求是什么，需要设定哪些目标。重要的是，要看谁是最终使用数据的人。例如：业务线用户与数据科学家的需求，分别是什么;您希望该平台的使用权限如何界定?此外，还要了解构建数据模型所需的数据源和洞察力，以及所需的分析能力类型，包括：数据可视化、统计分析、预测分析或其他专业需求等。

2. 分析供应商的服务能力，要充分考虑到后期的可扩展性

要对供应商提供的服务能力进行比对，对方提供的解决方案要能确保有效地管理数据，并能始终如一地交付预期结果，这点至关重要。

另外，还有可扩展性问题。随着企业业务能力、供应链以及合作伙伴合作关系的不断扩展，数据分析工具也要与时俱进，包括通过最新来源获取数据，并且具备有效处理新数据的能力，让数据具有可操作性。

3. 一旦选定方案，不要轻易切换

要知道，数据分析平台一旦落地，就很难切换。因为，平台替换，既复杂，又浪费时间，还会涉及到巨额的IT支出成本。所以，在方案设计之初，就要选择适合的方案。有时候，为了确保方案的万无一失，要去做很多功能。具体而言，我们要根据解决方案的性能、用户界面 (UI) 和可用性 (UX)、灵活性、可扩展性、安全性，以及整体服务水平，进行综合权衡。

需要特别注意的一点是，供应商是否满足 SLA需求，前期价格其实在总拥有成本 (TCO) 中并不重要。