在没认清具体状况之前，企业当然不能一言不合就上商业智能（BI），而且选择BI工具也是一件简单的事。迷失在众多BI工具中也不罕见。本文将为迷茫的你梳理出在选择BI工具之前需要考虑的清单列表。
BI工具的十点清单
建议大家能用一套标准来衡量每个选择。
1. 目标受众
这个BI工具是为工程师还是为商业用户而创建？我们会每天都用到这个工具么？确保您的用例与内部的预期用户对齐。如果这个工具不是用户所喜爱和习惯使用的，那么它肯定会被无视。
2. 特点
这个工具的特点在哪儿？有哪些侧重点和侧重点是什么？使用这个工具可以提高到少生产效率？另外需要结合您的产品路线图考虑，这个工具是否符合整个工作的战略愿景？是否包含一些必备的功能，如易于理解和支持的数据源、过滤器、数据可视化等？某些BI工具可能会因为某些特性而在众多产品中出类拔萃，比如Tableau精美的可视化效果、Chartio简单易用的界面、Mode强大的协作功能或是Looker的数据探索功能。确定您和您的团队是否可以在没有某些功能的情况下正常工作。
3.技术
技术方面，您应该了解BI分析工具支持哪些数据库。可以连接到如Amazon Redshift、Amazon Athena或Google BigQuery的云数据库吗？可以连接到预置系统吗？用户要怎样进行交互，通过浏览器、桌面应用程序或是服务器软件，还是都支持？BI工具支持哪些操作系统呢？Windows、Mac或者Linux？有什么运行硬件要求？技术是否与您当前或未来的状态保持一致？
4.协作
团队如何共同创建和更新输出可视化、模型和计算？该BI工具是否有助于知识和资源共享？是否可以将代码片段、模板或报告打包在更广泛的团队中使用？
5.学习
该BI工具附带可用的培训和学习材料吗？一些商业智能和分析工具简单且易上手，有些则需要更深入的培训。确保学习该BI工具不会投入过多的时间。
6.社区
该工具是否拥有强大的在线社区、论坛或发烧友博客。当您遇到障碍时，要确保您能从专家或别人那里得到解决方案。
7.客户
客户评论可以作为选择该工具的一个切入点。看看正在使用它的公司有哪些，这些公司的规模怎么样，适用于团队还是个人？他们是否会再次购买？如果您实在摇摆不定，与这些合作公司取得联系并亲自问问情况。
8.支持
提供该工具的厂商是否有良好的售后服务，是否了解该如何为不同的客户提供支持。
9.增值服务
该工具是否有提供顾问或者提供围绕产品的增值服务？如果该工具非常复杂，则可以考虑通过第三方支持来启动您的数据分析工作。
10.价格
该产品的定价如何？它是否符合您预算，您是否愿意在超出预算价格上接受该工具？
助推BI工具的数据不能忘！
往往BI工作中最容易被忽视的一个方面就是数据库。作为一般规则，数据不应该被锁在源系统、分析工具或数据管理平台中。如果被锁定，那么数据就不是一流的组织资产。您需要确保“管道”存在，以确保数据充分流向您的工具。
在BI工具的背景下，数据管道解决了数据源（数据所在的系统）和数据使用者（需要访问数据的数据）之间的后勤处理、可视化、转换、路由、报告或创建统计模型。
当您寻求实施商务智能解决方案时，不要忽视数据所需的数据来推动这些工具可能需要进一步考虑。利用数据管道，您可以将数据调集到BI软件中。
最后
并非所有工具都适用于所有用户、团队或公司。一旦缩小了对少数候工具的考虑范围，那么在实施（即购买）之前，先试验一下。大多数厂商都提供免费试用功能。
