1、安裝部署——能否免安裝試用
通常選擇一款敏捷BI工具的時候，我會先試用一下，通過試用了解多個同類工具都能提供什么功能，是否能做到我希望做的分析，這個時候我通常不會關注性能問題，但是我會希望這個試用的渠道能夠很方便的獲取到，盡量減少在安裝上耗費時間。因此，能提供在線試用的產品會更吸引我，比如海致BDP、億信華辰的豌豆BI。
當然，由于現在能提供云端試用的產品還不多，所以我仍在本地安裝部署了一些同類產品，這類產品在企業使用時的安裝部署差別不大。
2、數據準備——是否支持多來源數據接入并支持簡單的數據處理
這個數據準備是將各種來源的原始數據經過一些必要的處理，轉換成適合用于分析的數據。
這里主要考慮的是數據接入和整合。
數據接入要求工具能盡可能多的支持多種來源的數據，關系型數據庫、非關系型數據庫、文本文件等。最低限度是需要支持主流數據庫（如Oracle、Mysql、SQL Server、DB2、Sybase）、文本文件（txt、xls、csv）以及你目前需要用到的數據庫。
數據整合則是將接入后獲取到的數據做一些合并、刪除操作，有時候還需要通過已有數據進行一些計算后作為新增列插入到基礎數據中。這部分的操作通常不需要太復雜，但有必要的是數據合并的能力。我們在匯總各類數據時，常常出現要將數據庫中的數據與excel文件或csv文件中的數據進行合并分析的情況，如果能提供一個簡單的關聯合并功能，不需要我在多個工具之間切換，那會更加便利。
目前在數據接入方面表現較強的還是國外的產品，例如Tableau、Power BI。而就數據合并能力來說，大多數產品都是能支持的，但是這個支持的方式還是有很大差別，能體現“敏捷”二字的工具并不算多，豌豆BI可以支持簡單操作完成左連接、右連接、內連接，而其中豌豆BI還能通過支持寫表達式的方式來支持復雜的關聯設置。
3、數據分析——分析能力是否足夠靈活，分析操作是否簡單易學
在進行數據分析時，一方面是要考察工具能實現的分析是否足夠全面，也就是靈活性。些復雜的分析能否實現，例如復雜表格的合計小計是否能方便實現，維度的分類分析，指標的二次計算等。
另一方面要考察各種功能設置是否方便操作，也就是易用性。拖拽、點擊為主的操作方式學習起來會比較容易接受，函數的使用是否有幫助和示例，表達式的書寫是否有介紹等。
通常來說，這兩個方面是此消彼長的，追求兩者都能做到極致這是不太現實的，所以根據自己的需要，找到一個平衡點就好。
國外產品及其模仿者通常能更好的滿足分析的靈活性但不夠易用，例如Tableau，而海致BDP、億信豌豆BI則更傾向于滿足分析的易用性但不夠靈活。當然，這并不是說Tableau就完全不易用，海致BDP和億信豌豆BI就完全不能做復雜分析了，只是各自的優勢不同，根據需要挑選就好。
4、結果展示——展現形式是否滿足展示的需要
數據分析的主要展現形式是報告式和儀表盤式兩種。報告式類似word，有些工具可以設置分頁，有些可以支持導出成多種格式的文件（pdf、word等）；儀表盤式一般用于屏幕展示，可以適應不同尺寸的屏幕。
有的工具針對電子表格有專門的插件，例如Smartbi，不過這種插件一般對Office有版本要求。有的工具還提供另外的展現形式，例如億信豌豆BI的幻燈片。
展現形式當然是多多益善，但是對于報告式來說，基本的導出格式是必要的，在挑選時要注意導出效果是否理想。
對于儀表盤式來說，還需要注意展示時是否支持盡可能多的交互效果。例如在分析銷售情況時，點擊地圖數據中的某個省的時候，如果能讓其他分析數據自動過濾為這個省的數據分析，這樣可以找到銷售額最低的省份，然后根據各項指標分析可能存在的問題原因，這在演示時可以展示出我們根據數據分析結果來指導決策的過程，更加清晰直觀。
5、其他關注項
性能是否足以支撐企業量級的數據分析
個人使用可以忽略這一點，企業使用則必須考慮，并且應當考慮數據量持續增長的情況下，敏捷BI工具是否仍能保持良好的性能，這點對于金融、物流、通信等數據量龐大且增長迅速的行業來說尤為重要。但是工具的性能不能依賴試用時的效果來決定，可以在POC時考察性能，提供可測試的數據，由軟件公司技術人員進行現場測試和優化，最后評估優化后的性能是否能滿足需求。
界面是否美觀，分析結果是否能方便的配色
一方面是工具本身的配色和界面設計，是否能方便的使用里面的各種功能，色彩搭配是否順眼，長時間使用是否會產生疲勞。另一方面就是在進行數據分析時，分析報告或儀表盤是否能方便的進行配色，大多數工具都提供整體配色的一鍵切換，而對統計圖和表格的配色設置通常比較細碎，用戶如果自己配色的話就需要進行很多的設置，但是億信豌豆BI這部分做得比較好，統計圖可以選幾個色塊來形成一個簡單的配色方案，同時在做其他統計圖的時候也可以直接應用。
公司的服務支持能力是否足以應對未來3到5年的售后
隨著項目實施和產品的使用，我們可能會發現一些產品缺陷，也可能會有新的需求，如果后續的服務不能跟上，甚至是在實施階段就已經不能及時響應，那么很可能項目做完之后這個工具就變成了擺設。這個能力不太好考察，最直觀的是聽取已經購買和使用過工具的企業的反饋，還有一個渠道是通過產品競爭對手去了解，但這個手段可能存在一些偏見，需要小心甄別。
價格因素
這個就比較簡單粗暴了，在企業預算范圍內，綜合考慮上述因素，最后還有猶豫的，當然就是價格低的取勝了。特別是現在
數據分析工具遍地開花的市場環境下，這些老牌工具的價格也逐漸撐不住了，談價格的時候還是很有空間的~
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