大数据分析系统该如何选型？

大数据正在以飞快的速度发展，目前来说，每天可以生成 2.5 百万兆字节的数据，预计到 2027 年底，大数据市场将增长 13 亿美元。很多人开始思考如何把这些原始数据转换为有用的业务见解，用来对消费者行为进行分析和预测；划新产品、服务和体验；确定产品和优惠的发放；改进工作流程；分析客户需求波动；促进销售或影响客户行为。放眼市场，可选择的大数据分析系统有很多，我们该如何去选型大数据分析系统呢？

笔者认为，大数据分析系统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；您希望该大数据分析系统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，大数据分析系统一旦落地，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。

 

4、为什么选择九数云作为中小企业的大数据分析系统

九数云是一款SAAS BI，费用相对于私有部署的BI产品来说，可以说是便宜很多。相比于传统出售软件包的形式，SaaS BI减少了硬件采购成本，相关技术培训成本，在后期中也减少了 IT 部门的维护成本。企业只需按需付费即可，不用担心使用成本问题。

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