大数据分析软件主要的需求包括：分析师的专业知识和技能。有些工具的目标受众是新手用户，有的是专业数据分析师，有的则是针对这两种受众设计的。
分析多样性。根据不同的用户案例和应用，企业用户可能需要支持不同类型的分析功能，使用特定类型的建模（例如回归、聚类、分割、行为建模和决策树）。这些功能已经能够广泛支持高水平、不同形式的分析建模，但是还是有一些厂商投入数十年的精力，调整不同版本的算法，增加更加高级的功能。理解哪些模型与企业面临的问题最相关，根据产品如何最好地满足用户的业务需求进行产品评估，这些都非常重要。
数据范围分析。要分析的数据范围涉及很多方面，如结构化和非结构化信息，传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源，大数据平台上的数据管理等。但是，不同产品对非传统数据湖上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品，企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特炼番愁定需求。
数据范围分析。要分析的数据范围涉及很多方面，如结构化和非结构化信息，传统的本地数据库和数据仓库、基于云端的数据源，大数据平台上的数据管理等。但是，不同产品对非传统数据湖上的数据管理提供的支持程度不一。如何选择产品，企业必须考虑获取和处理数据量及数据种类的特定需求。
扩展和高性能支持。是否需要可扩展的性能，这是由企业数据量和分析需求决定的。小型企业数据量较小，使用的产品可以不具备与可用资源扩展的性能特点，例如低端工具的入门级版本，可以在桌面系统上运行，不需要额外的服务器组件。
协作。企业规模越大，越有可能需要跨部门、在诸多分析师之间分享分析、模型和应用。企业如果有很多分析师分布在各部门，对结果如何进行解释和分析，可能会需要增加更多的泪塑共享模型和协作的方法。
大数据分析软件的市场可能让人找不到北，板哨但是我们希望，本系列采购指南文章能够帮助你更好地理解大数据分析软件能够带给企业什么好处，帮助你更好地区分主流大数据分析产品和工具。