購買數據分析解決方案？供應商需要回答好這10個問題

選擇正確的數據分析平臺是至關重要的。畢竟，你所選擇的產品，是要幫助公司高層做出未來幾年正確的重要決策。但數據分析產品的購買中會遇到各種問題，甚至是判斷失誤，但以下10個問題，是需要在購買過程盡早向數據分析提供商提出來的，這10個問題將確保你的采購一開始就走在正確的道路上。

1.我能提出問題嗎?

聽起來似乎很基礎，但能否簡單地提出和回答新問題，而不是被限定在預設問題集中，是關乎厲害的根本問題。

如果被限制在對部分數據的預設視圖中，想問個新問題都得讓IT部門勞心勞力拿出復雜的代碼塞進去，那這個分析工具就沒多大價值。世界那么大，預定義了還有什么意思?

2. 你們在我這一行有些什么經驗?對我的具體業務熟悉嗎?

精于分析并不足夠。領域內的專門知識才是從分析產品和服務中獲取最大價值的來源。你的分析提供商具備特定于行業的數據模型集嗎(例如：消費產品、銀行、保險公司等等)?

對每一個行業而言，想得出分析數據，可視化結果，開發產品，都需要對特定行業的業務問題十分熟悉。沒有這點底蘊，連自己衡量的數據是什么，為什么要分析它們都不知道，又怎么能拿出關鍵業績指標(KPI)框圖和底層的支持數據模型呢?

3. 人們會想用它嗎?

分析解決方案要能夠回答你的問題，但使用它們一定得是個愉快的體驗。就像每一個部署過新產品的人所知道的，讓用戶實際用起來，才是戰役的真正攻堅部分。

歷史上的每一個專業系統都苦于人們不愿使用的困境?；卮饐栴}得有用。你希望用戶沉浸進去，覺得問問題是個很棒的體驗。只要直觀、好用、有效，人們就愿意花更多時間在這上面。

4. 這工具的能力極限在哪兒?

支持的并發用戶數量有多少?用戶數、賬戶數、網站數的上限是多少?響應時間有多長?

這與大規模使用時的性能相關。得確保該工具能適應業務增長的規模和速度需求。

5. 對我的所有數據都適用嗎?

公司企業在很多地方都有數據：云、本地、數據倉庫、Excel電子表格、Web日志等等。這款分析工具能不能處理公司所有的數據?數據類型可是會有結構化數據、非結構化數據和半結構化數據喲~

有些工具要求在分析前轉移數據，或者將數據導入工具自有的系統。公司的當前數據，未來幾年可能會處理的數據，所有這些數據，這款工具都能支持嗎?

文本、音頻、視頻，都能分析?并非每個提供商都跨入了大數據領域，其中一些只針對某個特定數據集有分析處理能力。

6. 你們有能處理不同業務部門分析需求的工具嗎?

比如說，你們的工具能提供客戶、供應鏈計劃、分發效率、情景計劃和建模等等業務的360度視圖嗎?對這個問題的回答顯示的是工具的跨域使用廣度。

7. 你們的計價模式是建立在結果和價值上的嗎?

獲得數據，只是分析旅程的第一步。成功的分析項目，是要求結果和傳遞價值的。

你們以前有簽過價值計費(VBB)協議嗎?如今每家軟件公司的產品都在被拿來跟開源項目比較。你得拿出相應的結果，人家才會愿意給你砸錢。

8. 都是什么客戶在用你們的工具?他們怎么用的?能給個參考么?

信任，但要驗證。沒有高管會把自家公司當小白鼠。

必須得是成熟的技術，這就是實例參考的意義所在——驗證核實。

9. 你的軟件里都內嵌了些什么安全特性?你怎樣保證個人信息的安全?

數據安全和數據管理非常重要，尤其是在航空航天等管制行業，這都是有法律嚴控的。醫療保健和生命科學這類監管行業中，個人可識別信息(PII)和受保護的健康信息(PHI)是要進行模糊處理的。

10.你們的產品路線圖如何?你們將怎樣幫助客戶進行版本升級和產品遷移?遷移和切換進程是怎么管理的?你們有用戶培訓計劃嗎?

分析解決方案通常都要用上好幾年。與其他軟件和解決方案一樣，分析解決方案也不會一直保持不變。你得了解提供商的軟件開發生命周期、產品改進和變更管理。