数字化转型已经成为国家重要战略之一，数据也成为了新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础，是数字经济深化发展的核心引擎。
BI数据可视化工具被誉为数据的“最后一公里”，将数据以可视化的形式展示，并进行深度分析。因此，BI数据可视化工具处于数字化转型的尾部，是在企业具有基本的信息化能力，积累了一定的数据，进入应用阶段后，帮助企业通过数据支撑业务决策、驱动业务增长。
不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI数据可视化工具。采用技术太过前沿的BI数据可视化工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI数据可视化工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。因此，在BI数据可视化工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。从场景出发选择BI数据可视化工具，必将带来不错的回报。
BI数据可视化工具选型要素：
1、易用性
2、稳定性
3、功能
4、采购成本
5、BI厂商的能力
易用性
易用性是决定企业能否持续使用BI数据可视化工具的首要因素，因为BI数据可视化工具面向的主要使用人群就是不懂技术的业务人员，想让技术小白用起来，易用性的重要性显而易见。
所以在选型时，我们就需要关注这款BI易用性如何，以及其交互体验、学习资源是否丰富，是否有人性化的帮助文档、教学视频、技术方案和社区问答等，这些附加内容是能够帮助用户在快速入门后进一步提升对BI数据可视化工具应用能力的好东西。
稳定性
稳定性决定BI数据可视化工具的运行速度和运行质量，现在稍微像样点的企业的数据每天都在40个G以上，所以能支撑大数据是对BI数据可视化工具的关键要求。大部分公司会通过Hadoop、Spark等大数据架构，配上BI数据可视化工具做数据层面的分析，搭建一整套大数据分析平台。
所以在选型时，要看重BI数据可视化工具的稳定性，是否快且稳定，毕竟频繁宕机和故障对企业来说是很麻烦的。
功能
功能方面其实大差不差，但有几个核心功能是必须具备的，比如数据准备、数据处理、数据分析与可视化、平台监控、场景需求转换等。
采购成本
采购的话，主要看下许可证的购买成本、实施成本、厂商服务费用以及产品的学习和使用成本等，但最后还是要回到对ROI的关注，也就是说你上BI真的能降本增效吗，这个问题一定要评估好后，再去想需要什么样的BI数据可视化工具。
BI厂商的能力
B端行业很明显的一点就是，厂商能力决定工具的优劣，BI行业也不例外。而在厂商这块，主要考虑品牌、服务、解决方案三个方面。
品牌：主要看厂商的运行方式，比如是一站式服务还是组合式服务，再看厂商的经验和积累的口碑，比如是否有足够的成功案例，以及是否能给企业客户带来价值。
服务：很多人会过于重视BI功能，而忽视了BI厂商服务的重要性。其实，一旦BI产品在使用中出现问题，如果厂商无法提供服务，企业就需要再投入成本进行后期维护，这项工作极其困难而繁重。因此，在选型时要充分考虑厂商是否提供本地化服务，是否能快速响应，是否有完善的问题解决机制等，并且还要考虑对于企业一些特定的需求，厂商是否能提供服务支持对Bl产品的二次开发。
解决方案：解决方案是Bl厂商能力的一个重要表现，是否拥有具体行业的解决方案能反映出厂商对该行业的BI应用是否积累了足够丰富的经验，对行业特点是否有较为透彻的了解。所以也是在选型时需要关注的一个点。
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