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学会在不同的环境下使用合适的数据分析工具是每一位大数据分析师都应该熟练掌握的职业能力之一，下面我们就通过案例分析来了解一下，数据分析工具选择都有哪些方法。
1、敏捷性和可扩展性
基于云计算的分析系统旨在从小规模开始，并随着企业的发展而扩大规模。这些安排可以帮助处于早期阶段的企业获得竞争优势，并在快速扩张期间保持这种优势。通过根据企业需求增长的分析，可以获得快速的数据访问和分析以做出快速选择。
2、多种数据来源
现代分析系统可以评估结构化、半结构化和无组织的数据，并集成许多复杂数据源。使用不需要IT员工帮助的产品至关重要。企业可以通过收集来自多个系统的数据，并将其合并到一个仪表板中来全面了解其业务绩效。
3、定制
由于每个企业都有自己的一组需求，因此必须选择适合他们的分析解决方案。为了无缝集成到其流程中，企业可能需要定制的分析设置。还应该考虑是否可以修改或扩展解决方案以满足当前和未来的要求。
4、协作
自助式交互式分析有助于集思广益，并使解决问题的过程更容易。为了实现更好的协作决策，企业的分析解决方案必须允许用户以各种内容形式交换、分析和处理数据。当企业需要沟通和做出选择时，应该能够在整个组织中迅速传播信息。
5、安全性
企业必须评估其分析提供商和供应商的安全性，以验证是否采取了适当的保护措施来保护自己的数据。在所有级别、流程、系统和数据上建立标准的安全系统和程序，以限制哪些人员或团体可以访问哪些数据。理解移动商业智能(BI)的后果也很重要，因为客户可以从企业防火墙之外查看数据。
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