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知乎热议:除了PowerBI还有更好用的BI数据分析工具吗?

在现在这个啥都数字化的时代,企业做决策要是没有数据分析,那就是完全不靠谱。所以,BI工具就变得超级重要,毕竟BI数据分析工具是数据分析的好帮手。

PowerBI大家可能都听说过,它确实是一款挺有名的BI工具,有它自己的一些优势。但是,企业的需求各种各样,十分复杂,PowerBI不可能满足所有企业的所有需求。所以,市场上其他的一些工具也值得我们好好去研究研究。把市面上的各种工具拿来横向对比一下,我们就能明明白白地知道它们各自的优缺点。这样一来,就能挑出那个最适合自己的“天命款”BI数据分析工具了。

市面上的BI数据分析工具众多,过多的对比分析可能更会让大家眼花缭乱,在这里,我就选择目前最热的两款——帆软BI和Tableau,给大家对比分析一波!

一、 PowerBI

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PowerBI 是基于云的商业数据分析和共享工具。它主要有这些特点:

  • 能把复杂的数据变得简洁,让用户可以快速创建可视化交互式报告。而且在手机端 APP 也能随时查看这些报告,还能检测公司各项业务的运行状况。
  • 其核心产品是企业级商业智能和大数据分析平台,这个平台整合了很多行业的数据分析和决策支持的功能需求。像企业级报表、数据可视化分析、自助分析平台、数据挖掘建模、AI 智能分析等大数据分析需求它都能满足。

二、 FineBI

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FineBI 是帆软公司的产品,我总结了一下它的三大优势有:

  1. 数据管理高效便捷:在平时的工作过程中,咱们IT人都需要处理来自多种数据源的数据,而FineBI包括了超 30 种大数据平台、SQL 数据源以及 Excel 文件数据集,可以说在数据源的方面完全没有困扰。另外,FineBI区分了公共数据与个人分析2个模块,支持以文件夹形式管理数据,方便个人数据和团队数据的区分和管理。
  2. 数据编辑与分析能力强大:作为自助式分析工具,我个人比较喜欢的一点就是FineBI的自助数据集功能丰富,提供了二次计算和数据解释等功能,业务分析人员就可以快速上手处理数据,让IT更加专注于基础数据准备。
  3. 数据可视化:不管是可视化呈现还是操作的便捷度上,我个人认为FineBI都较PowerBI好用很多,我之前利用FineBI制作的几套可视化图表非常清晰美观,拿来给客户看都非常满意。另外,做好的仪表盘也可以直接共享,或是和他人一起协作编辑数据,方便团队合作或是跨部门交流。

FineBI的使用链接给大家附在下面:https://s.fanruan.com/dfr8b FineBI - BI数据分析软件_企业级大数据分析平台

三、Tableau

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Tableau 是一款在数据可视化方面有特色的工具,Tableau将数据运算与美观的图表完美地嫁接在一起。它的程序很容易上手,各公司可以用它将大量数据拖放到数字“画布”上,转眼间就能创建好各种图表。这一软件的理念是,界面上的数据越容易操控,公司对自己在所在业务领域里的所作所为到底是正确还是错误,就能了解得越透彻。

官网链接:https://www.tableau.com/zh-cn

四、PowerBI VS FineBI VS Tableau 三者对比

了解了三个数据分析产品各自的优势和特点,接下来就把这三个数据分析工具进行对比,我们可以从10个方面来看:

数据连接

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  • FineBI:对企业数据平台对接能力强,支持多种数据源,部署灵活,无数据库限制。
  • Tableau:原生支持多种数据源,对 Linux 部署支持度不高,优先推荐 Win 服务器部署。
  • PowerBI:部分国内流行大数据平台不支持,不支持 kerberos 认证连接方式,采用 C# 开发不支持 JAVA 插件,仅仅支持 windows8 以后的 windows 系统。

引擎架构

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  • FineBI:分布式架构引擎列式存储,支持十亿大数据量,抽取直连灵活切换,支持亿级数据秒级展现。
  • Tableau:抽取直连灵活切换,支持亿级数据秒级展现,但不支持一键更新所有数据表,只能单表更新,同时仅支持增量增加(选择依赖时间被戳),不支持增量修改和增量删除。
  • PowerBI:数据模式支持实时和抽取模式,抽取模式下以行式储存,直连数据库种类少,对引擎支撑较弱。

数据处理

  • FineBI:可视化、高效率处理,数据准备独立管理。
  • Tableau:可视化操作界面,类似 FineBI 处理方式,能够对过滤、分组汇总、新增列、排序等快速处理。
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  • PowerBI:可视化界面结合 M 语言和 DAX 函数,要求使用者掌握微软两款语言,门槛较高,小白勿入。
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前端展现

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  • FineBI:基于著名的图形语法(The Grammar Of Graphics)设计,以“形状“和对应的“颜色“,“大小“,“提示“,“标签“等属性(除支持自由设置之外还支持与字段绑定动态展现)进行图表类型替代,在分析区域有两个轴,横轴和纵轴,把所要分析的指标和维度拖拽到两个轴,就会自动出可视化图,图表也是根据分析情况智能推荐的;
  • Tableau:作为图形语法的最早实践者,拥有着比FineBI更强,更美观的可视化能力;
  • PowerBI:PowerBI的可视化能力稍显不足,不能实现所见即所得、探索式分析,具体来说,就是PowerBI 并不支持图形语法,而是先确定图表类型,再填入数据,并不能支撑探索式分析的愿景,并且内置的图表种类相对较少,像玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等都是不支持的。

多维分析能力

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  • FineBI:支持钻取、联动、切片,还支持跳转、旋转等操作,支持更多预定义动作。
  • Tableau:支持钻取、联动、切片,支持点击动作设置,可交互性强。
  • PowerBI:支持钻取、联动、切片,超链跳转时不能自动进行模板之间的过滤配置,只能单独进行 URL 跳转。
  1. 多维计算能力
  • FineBI:快速计算提供现成的同期 / 环期、同比 / 环比、排名、累计值、所有值、百分比计算等等,便捷度更高,OLAP 计算分析能力较 PowerBI 操作更加快速便捷,用户学习上手门槛更低。
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  • Tableau:在提供函数的基础上,还封装了一部分自定义计算功能。
  • PowerBI:大量计算需要依靠 DAX 函数,与 Excel 函数一脉相承。
在多维计算能力中三家产品各有特点,大家还是需要结合实际场景考虑优势点,从而做出选择。

复杂格式报表

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分页报表

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复杂表头报表

  • FineBI:可解决复杂报表问题,支持分页设置、页内计算、复杂多表头的样式等,对于复杂数据逻辑在前端进行扩展后二次计算也没问题。
  • Tableau:不支持分页设置,不能进行页内计算,对逻辑复杂、

    逻辑复杂、样式要求高的表格支持能力弱,不能实现复杂多表头的样式,当涉及复杂数据逻辑,需要在前端进行扩展后二次计算时,不能实现。

  • PowerBI:不支持分页设置,不能进行页内计算,对逻辑复杂、样式要求高的表格支持会能力弱,不能实现复杂多表头的样式,当涉及复杂数据逻辑,需要在前端进行扩展后二次计算时,不能实现。

特色图表场景

  • FineBI:在大屏开发及特色图表方面有良好表现,支持动态效果 / 3D 的图表展现、指标卡 / 仪表盘式的图表,展示样式丰富直观。
  • Tableau:对大屏开发的支撑能力较差,不支持使用动态效果 / 3D 的图表展现,不支持指标卡 / 仪表盘式的图表,展示样式上比较单一,不够直观。
  • PowerBI:对大屏开发的支撑能力较差,不支持使用动态效果 / 3D 的图表展现,不支持指标卡 / 仪表盘式的图表,展示样式上比较单一,不够直观。

在这里给大家展示几张使用FineBI制作的动态扩展图表和指标卡图表:

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填报能力

  • FineBI:具备填报能力,可以将新数据或历史数据进行补录或修正。
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  • Tableau:不支持填报能力,不得不说,给运维工作提供了比较大的难度。
  • PowerBI:运维依托于云端服务,好处是门槛和成本都较低,但是可操作性和安全性不可避免的也会降低。

平台运维能力

  • FineBI:具有非常完善的智能运维能力,包括内存、集群、备份、日志、资源迁移等模块,全部可在前端配置管理,并且支持监控调度,最大程度保证运维低成本,高质量;
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  • PowerBI:其运维依托于云端服务,好处是门槛和成本都较低,但是可操作性和安全性不可避免的会降低;
  • Tableau:提供了专有的服务器运维工具-TSM,是一款专门的命令行运维工具,在其中可以完成监控、操作、调优等工作,但是并不能前端可视化的发不出来,给运维工作提供了比较大的难度;
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五、结论

综合来看,PowerBI 在数据处理能力上有一定优势。然而,FineBI 和 Tableau 在很多方面也展现出了强大的竞争力。FineBI 更适合国内企业,具有更强的本地化服务能力,对复杂报表的处理能力出色,以及更完善的数据管控和平台运维能力。Tableau 则在可视化效果和可交互性上表现优异,适合个人数据分析师使用,但在企业级应用的一些方面存在不足。因此,不论是企业还是个人,大家还是要根据自身需求和使用场景来选择合适的 BI 数据分析工具。

最后,为了更加直观的给大家展示PowerBI、帆软BI和Tableau之间的对比,可以参照下面的表格:

对比项目 PowerBI 帆软BI Tableau
数据连接 部分国内大数据平台不支持,不支持kerberos认证,仅支持windows8以后系统,C#开发不支持JAVA插件 对企业数据平台对接能力强,原生支持多种数据源,部署灵活 原生支持多种数据源,优先推荐Win服务器部署,对Linux支持度不高
引擎架构 数据模式支持实时和抽取,抽取模式下以行式储存,直连数据库种类少,对引擎支撑较弱 分布式架构引擎列式存储,支持十亿数据量,抽取直连灵活切换,支持亿级数据秒级展现 抽取直连灵活切换,支持亿级数据秒级展现,但不支持一键更新所有表,仅支持增量增加部分操作
数据处理 可视化界面结合M语言和DAX函数,要求使用者掌握微软两款语言 可视化、高效率处理,数据准备独立管理 可视化操作界面,类似帆软BI处理方式
前端展现 不支持图形语法,图表类型需先确定,内置图表种类少 基于图形语法设计,图表智能推荐 图形语法最早实践者,可视化能力强
多维分析能力 支持钻取、联动、切片,超链跳转只能单独URL跳转 支持钻取、联动、切片、跳转、旋转等操作,支持更多预定义动作 支持钻取、联动、切片,支持点击动作设置,可交互性强
多维计算能力 大量计算依靠DAX函数,与Excel函数一脉相承 快速计算提供多种便捷计算方式 在函数基础上封装部分自定义计算功能
复杂格式报表 不支持分页、页内计算,对复杂表头报表支持能力弱 可解决复杂报表问题 不支持分页、页内计算,对复杂表头报表支持能力弱
特色图表场景 对大屏开发支撑差,不支持动态/3D图表及指标卡/仪表盘式图表 在大屏开发及特色图表方面有更好表现 对大屏开发支撑差,不支持动态/3D图表及指标卡/仪表盘式图表
填报能力 不支持 支持 不支持
集成应用能力 部署需专有工程,集成受限,不支持移动app集成 支持多种部署方式,支持WEB和移动集成,可深度无缝集成 部署需专有工程,集成受限,不支持移动app集成
数据管控能力 报表打包发布,行级别权限分配,无法控制列级别权限,无法对接用户数据库 完善的行/列级别权限管控,多级管控权限,接口可开放二次开发 权限配置繁琐,通过参数间接实现,复用困难
平台运维能力 依托云端服务,可操作性和安全性降低 智能运维能力完善,前端配置管理 需命令行工具TSM运维,难度较大

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