一般在做 BI（商业智能）工具的选型时，我们都会从哪些角度来考量与做决定呢？如果是一名高级数据分析师，他可能希望该产品具备丰富、前沿的功能，能够有效地引领数据分析工作；如果是一名采购人员，他会希望该产品有更高的性价比；如果是一名负责维护系统的运维人员，则希望该产品更具稳定性。当然，以上的一些例子都是一家企业，甚至某个单一用户在横向测评相关软件时会考量的因素。
但是哪一项的占比是更大的，是更多人所在意的呢？知名研究机构 Gartner 在《Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and AnalyticsPlatforms》报告中曾发布过一份调研报告。报告显示，对于商业智能分析软件工具，易用性是企业获取商业价值排在第一位的影响要素。
简单、易用、高效应该不会是我们最初所想到的 BI 工具第一选择要素，难道不应该是数据分析能力吗？如果我们把时间线往回倒，可能在某个阶段确实是数据分析能力。而随时企业数字化转型、数字经济、数据规模等等的发展。使用数据可视化分析等工具早已不是某个专业团队才会做的事了。
我们可以使用各种各样手边的数据来即时做一些自己想要的分析展示，而不用依赖任何人。这个群体可以是测试工程师分析团队的测试数据，可以是运维工程师分析公司云资源的使用情况，可以是任何业务人员分析销售经营数据，可以是老板研究战略规划。而这些事情全部不用再依赖 IT 工程师协助取数、开发报表。可极大的提高数据的使用效率。
既然现代化的 BI 工具应用如此之广泛，面向人群不论行业、岗位职责，那当然需要这款软件在所有人的手里都不会有太高的门槛，简单易用这一条自然就成了大家关心最多的要素。
我们也能够从 BI 工具的发展历程中看出来，很多发展多年、老牌成熟的 BI 工具在非一线数据分析师的眼里会有些望而生畏，在了解到基础的学习成本后而打了退堂鼓。我们也能看到近几年的一些 BI 工具的发展目标更加的聚焦在了可用性、易用性上。比如发展的还不错的一款开源的数据可视化分析工具 DataEase（GitHub 地址：github.com/dataease/da…，star 数量：8.2k），一直所强调的目标是“人人可用”，很好的契合了当下环境。
最后我想说，易用性不光体现在产品功能本身，当然这个还是最重要的。但除了产品功能外，软件的安装部署与维护的简易性、文档的丰富与可读性、相关配套的完备性（产品以外所衍生提供的各类模板、最佳实践等）也都是体现这块软件产品易用性的面，是帮助每个非专业性用户持续的用好这款 BI 软件的助力。
参考文档：《新一代数据可视化分析平台建设指南》
