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榮耀標識產品選型可視化分析工具
產品選型可以分四個步驟展開：確定目標、選擇競品、選型分析、提供選型建議。
公司的數倉建設到一定階段之后，對于業務類型比較復雜（比如存在不同業務形態的事業部）的公司，業務部門之間會彼此爭搶技術資源，對數據的時效性、準確性也有越來越高的要求。
為了更快的滿足業務部門的數據分析需求，搭建自助分析平臺是大勢所趨。
搭建自助分析平臺需要分兩個階段：
1. 實現不同事業部的數據隔離：這是由公司內部數據隔離要求決定的，為此我們給各個事業部都建立了部門數倉；
2. 可視化分析工具的選型：由于可視化分析工具市面上已經有不少成熟的產品，相比于自研一個新產品，成熟產品的用戶教育成本更低、實施更快、穩定性也比較好，因此有不少公司都不會重復造輪子。
本文就是在這種背景下，開始來談談如何進行產品選型（以可視化分析工具為例）:
所謂產品選型，一般是指根據實際業務管理的需要，對硬件、軟件及所要用到的技術進行規格選擇。
本文中的產品選型特指公司因為技術實力、資質、市場環境等，對市場上的商業軟件產品進行功能、性能、價格、運維等方面進行綜合考量，并輸出相應的選型報告進行對選型結果進行總結匯報。
產品選型的目標：輸出調研過程分析、給出分析結果供管理層進行選型決策。
產品選型一般是按照以下四個步驟展開：
（以我們公司自助分析平臺為例）
1. 確定目標：選型的功能、性能、要達到的業務要求等
功能要求：可視化分析效率高、權限完善（支持行級數據權限）；
性能要求：滿足5000人的訪問、并發量能夠達到500、查詢時效在20s以內；
業務要求：業務教育成本低、操作簡單、支持多種數據源（含手工數據）；
2. 選擇競品：產品資質、業務接受度（一般選擇3-5個）
產品資質：可視化工具沒有這方面的要求，但之前做過發票、稅務系統需要有國家稅務局的資質才能對接稅局接口，所對接的稅局接口數量也是公司資質的體現；
業務接受度：業務人員對于產品的熟悉程度越高越好，因此選型的產品池中要有常用的powerBI、tableau等產品；
3、選型分析：需求匹配度、矩陣分析
需求匹配度：分析每個產品與1中所定的目標之間的匹配程度；
矩陣分析：從各個維度對選型列表中的產品進行對比，找出各自的優劣勢；
4. 提供選型建議：選型分析結論、實施建議
選型分析結論：一般選擇1-2個作為最優、次優選擇，并輸出選擇的原因；
實施建議：對于選型的結果給出實施建議，比如是否需要售前咨詢、是否需要定制開發、項目計劃如何安排等；
經過一系列分析之后會輸出選型報告，參考格式如下（也有PPT格式）：
其中，“產品對比表”的分析是選型報告中最重要的部分，在可視化分析工具的選型案例中，我們主要考慮了以下因素：
其中，技術上最關鍵的考慮因素是數據權限的支撐、查詢效率的高低，數據權限的問題tableau本身支持是不太完善的，但是由于業內使用的人很多，因此能找到比較多的替代方案（關于tableau的數據權限后續會單獨分享）；查詢效率方面tableau的優勢在于server服務器就是一個小型數據庫，通過提取之后就可以提高查詢效率，并且數據分析師自己就可以完成以上的操作。
業務上更加關心的是學習成本是不是很高，沒有接觸過的產品就會本能的抵觸。這種抵觸情緒其實也可以理解，畢竟新的東西需要花時間學習，推廣起來就比較慢。因此，技術這邊一開始選擇的FinBI方案（公司之前用過Finreport）就一直沒有被業務重視。
最后，在報價這一塊，一次性付高額費用的產品一般在公司內部都比較難以審批，按月付費的產品相對容易一些；而后期運維也是一個大問題，powerBI沒有作為最終選擇的主要原因也是因為這個是純產品一口價買賣，后期運維全靠自己解決。
基于以上的考慮，最終和業務討論的結果是選擇tableau作為可視化分析工具。
注意：這里需要再啰嗦一點，在選型的過程中業務是否能參與進來，很大程度上決定了選型的成敗。
由于業務的認可，因此在后期推廣自助分析平臺的時候比想象中要順利的多。而反觀之前在別的公司做的稅務系統的選型，雖然也做了大量的前期選型工作，但最終項目做的非常艱難，失敗原因主要有幾點：
1. 前期業務參與度不高，基于技術部的選型結果進行評估，因此后期出現了很多業務需求無法滿足的問題，一直在返工；
2. 對于產品價格過于敏感，在競標的時候首先就將價格高的產品拒之門外（如航天金稅），后來可選的產品范圍就非常小了；
3. 是否有同行業實施經驗非常重要。有些小公司雖然資質不完善、要價也不低，但是已經在同行規模更大的公司中成功實施了，但由于價格問題最終還是沒有選擇。而報價更低的這個公司很多則是抱著“用這個項目來樹立行業標桿”的目的，其實這個試錯的成本溢價早就超過了項目的實際支出。
本文由 @LinKiD 原創發布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載
題圖來自Unsplash，基于CC0協議
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