選擇數據分析工具：需要考慮的 4 件事

已發表: 2021-10-22

並非每個企業都能夠訪問和利用他們做出決策所需的數據。根據牛津經濟研究院的一項調查，只有 38% 的企業表示他們擁有所有數據來支持基於分析的決策。

如果您正在努力分析和收集數據，那麼可能是時候將數據分析工具添加到您的技術堆棧中了。這些工具旨在收集數據、解釋數據並得出有意義的見解。它們可以幫助您組織數據，在多個團隊之間實現數據訪問民主化，並消除提問和接收答案之間的延遲。

選擇數據分析工具是一項重大決策，可能會對您的組織產生多年的戰略影響。不符合您需求的工具可能會導致混亂並使您的團隊成員無法發現有價值的數據見解。另一方面，適合您業務需求的工具可以幫助您深入了解客戶和產品並指導您的決策。

通過回答有關貴公司數據需求的這四個問題來選擇正確的數據分析工具。

1. 貴公司如何處理數據？

在開始探索選項之前，您需要很好地掌握您的數據需求。這包括理解：

您的企業對數據分析工具有什麼要求？
你想解決什麼問題？
數據當前存儲在哪里以及如何存儲？
貴公司如何處理數據質量和可信度？

了解您對數據分析工具的需求將幫助您制定供應商的需求列表。知道您的數據存儲在哪裡可以回答這個問題，“這個工具可以處理我當前狀態的數據嗎？”

您可能會發現您的數據無法很好地回答業務問題，即使添加了數據分析工具也是如此。低質量或無法訪問的數據可能會限制您使用數據分析工具能夠實現的目標。

如果您沒有有效的數據治理，您需要做出一些關於前進的決定。 Gartner 研究發現，組織認為質量差的數據每年平均造成 1500 萬美元的損失。正如人們常說的：垃圾進，垃圾出。

您的新數據分析工具的有效性取決於數據的完整性和可訪問性。在實施新的數據分析工具之前清理數據以獲得最佳開始。

2. 誰將使用數據分析工具？

貴公司的各種員工（最高管理層、產品經理、開發人員、營銷人員等）都依賴數據分析為他們的部門做出決策。考慮到這一點，尋找一種可以滿足所有部門需求並可以與其數據源集成的數據分析工具。

要求每個部門指定一名代表作為跨部門分析團隊的一部分。該組將代表所有將使用該工具以及在選擇過程中應該得到支持的人。他們可以分享他們試圖通過數據分析工具回答的業務問題示例。您的產品團隊可能需要客戶群組分析和用戶旅程映射功能，而您的營銷團隊可能需要有關參與度的見解。一旦您的團隊列出了他們的要求，請確保該工具能夠滿足這些需求。

遊戲、瑣事、測驗和學習平台 Kahoot！是這樣一個團隊，它從讓整個組織的每個人都可以訪問數據分析中獲得了巨大的回報。

在 Kahoot!，產品經理、工程師、營銷人員和客戶支持專家使用 Amplitude 進行數據分析。正如 Kahoot! 的數據主管 Marti Colominas 所寫：

“每個人都在談論大數據、機器學習、人工智能等，但隨著行業的成熟，我們不能忘記基礎。人們宣揚數據治理的重要性，但與此同時，組織仍然遭受所有請求都經過數據分析師的經典瓶頸。我們在使用 Amplitude 進行擴展方面取得成功的很大一部分原因在於，我們投入了大量時間來創建自助式分析，讓整個公司的員工都可以使用產品數據進行自己的分析。今天，我們的核心團隊由大約 170 名員工組成。其中，大約 150 人擁有 Amplitude 帳戶，其中 100 人是月度活躍用戶……組織中的每個人都可以通過 Amplitude 訪問和使用這些數據，以了解客戶行為並推動增長、忠誠度和採用率，這已成為當務之急貫穿他們的垂直領域。”