BI选型｜6款国内外商业智能BI产品深度测评

伴随着ERP、CRM、OA、支付、会员等信息系统的遍及落地，海内企业的信息化已经步入快速发展阶段，同时，企业对付商业智能（BI）的需求大量开释。

我们先来理解一下什么是BI。
我们可将其定义为：将存储于各种商业信息系统中的数据转换成有用信息的技能。
BI的实现包含了“数据→信息→知识→行动→聪慧”这一过程所利用的技能和方法。

BI最夙兴源国外，海内技能起步较晚，以是海内BI市场最初也被国外的产品所霸占。
而随着近几年本土BI产品的崛起，海内企业的选择变得更加丰富。
很多企业从国外产品试到海内产品，从明星产品试到小众产品，花费了大量韶光和精力才找到适宜自己公司当前发展趋势的BI做事商。
本日，

测评产品

本次，我们选择了三款老牌的国外BI产品（Tableau、PowerBI、Qlik）和三款在海内认知度较高的BI产品（帆软、不雅观远数据、永洪）。
首先我们从产品定位、聚焦行业以及做事模式比拟下这几款产品的差异之处。

总结来说，由于都是工具型产品，国外老牌的3款BI产品适用的行业会更加广泛。
但同时也存在一个问题，都须要依赖第三方公司来落地履行，然而第三方公司的履行水平是参差不齐的，履行的质量和售后做事无法保障。

再者，本土的帆软、不雅观远数据、永洪，从覆盖行业来说都有自己的侧重点。
帆软由于是从报表起身，以是在模式上类似于国外的Tableau和PowerBI，倾向工具层面，覆盖行业也较为全面。
不雅观远做事领域相对聚焦，深耕零售消费领域，除了敏捷BI，其余加入了AI的元素，也是中国BI市场融入AI的一个代表。
永洪主推是敏捷BI，覆盖行业也较为全面，政府类也是主打的行业之一。

在产品功能层面，利用者可以从以下几个层面去比拟这几款产品的差异。

01 产品架构

从国外的产品来说，Tableau和PowerBI在C/S端开拓，开拓完成后发布至做事器，可在B/S端查看，对付用户来说，灵巧性相对较差。

QlikSense的C/S端和B/S端皆可用于数据剖析和看板开拓，例如Enterprise Server版本可在浏览器端开拓，Desktop版开拓者需安装独立客户端，利用本地打算机资源。
当开拓职员开拓同一个项目时，协同性较差，利用产品对源数据进行数据处理后，较难将中间数据集分享进行同步开拓。
QlikView是通过Qlik Desktop开拓，开拓后发布至做事器，可在B/S端查看。

再看海内的产品，FineReport的设计器设计开拓报表模板在C/S端进行，须要专门的客户端安装，相对来说兼容性比较差，开拓和掩护本钱较高。
FineBI、不雅观远是纯 B/S 端架构，数据剖析与可视化构建均在浏览器端完成，掩护升级本钱降落。
永洪也是B/S架构，平台基于MPP（大规模并行处理）架构，但没有数仓作为可承载的容器。

02 产品性能

Tableau 的性能一贯饱受诟病。
2018年发布的 Hyper（收购改造后）一定程度办理了此问题，但面临海内的大数据体量规模依然无法有效承载。

再看PowerBI，根据Gartner报告，通过受访者访问网络到，PowerBI的数据连接功能常有不稳定的情形。
利用者须要将数据导入到PowerBI中，但PowerBI打算性能较差。

Qlikview的内存打算办法导致了当数据量大的时候，对机器内存的花费是非常巨大的。
Qlikview Community中部分用户举例，当处理上亿行数据时，哪怕利用了256G的内存，依然须要耗费几十分钟去打开。
Qlikview虽然有集群，但是本身并不支持任务的水平扩展，且这种高配置机器的投入本钱是巨大的。

FineBI的话，性能在千万级，亿级的数据量下，性能体验是比较慢的。
帆软官网给出的速率提升办法是通过建立FineIndex，将数据抽取到硬盘上，但数据会更加存储，例如原来1G的数据FineIndex须要1.5G~3G的存储空间。

不雅观远最新的架构是采纳Spark + delta lake的架构，Spark 为打算引擎，delta lake为分布式数据库。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的打算引擎，已形成一个高速发展运用广泛的生态系统。
Delta lake是数据湖的观点，作为一个存储层，减少垃圾数据，增加处理性能。
最新的产品功能“极速剖析引擎”，能够实现1亿明细数据2~3秒返回打算结果，做到亿级数据秒级相应。

永洪能够支持大数据量下的分组性能优化，避免涌现内存占用过高的情形，目前支持千万级数据秒级相应。
产品层面也带有“检测性能”的功能，可以提醒用户哪些操作导致性能过慢。

03 系统集成

Tableau的话，旧版本Tableau集成能力不开放。
系统集成须要美国原厂开拓职员支持，尤其对付海内客户来说交付韶光长。
新版本供应开拓职员工具和API，可对 Tableau 进行集成、自定义、自动化和扩展。

PowerBI仅支持Azure做事器支配，极大限定了IT选购灵巧性，基于海内大部分企业现状，部分数据放在本地做事器，数据的连通性将会是较大的桎梏。

Qlik view支持SSO集成，但值得吐槽的一点是官方文档也存在不准确的情形。
Qlik管理掌握台(QMC)供应了面向Qlik Sense中全部区域的中心管理与监控点，包括多地理支配。
Qlik Sense也可以和Qlik view进行集成，但得先处理好Qlik view报表的权限管控，不是所有的用户都能进行访问。

总结来说，国外的产品都会存在本地化支持差，例如不支持钉钉、企业微信的集成、以及海内代理商无法针对客户需求进行需求管理和版本迭代更新这样的现状。

海内的几款产品基本上都可以做到和钉钉、企业微信集成和API接口嵌入支持。

04 数据接入

Tableau供应通用的文件数据导入与国际主流的数据库接入，整体来说接入的数据源种类还是比较全的，一些细节上，例如对SAP BW无法进行接入。

PowerBI供应通用的文件导入与国际主流数据库接入，一样平常须要通过ODBC连接来接入，不支持方言解析，更无性能调优。
例如，Power BI Desktop中的大多数数据连接都须要Internet Explorer 10（或更高版本）进行身份验证。
链接的数据源种类多，但常常会有一些验证和限定。

Qlik供应通用的文件导入与国际主流数据库接入，对本土数据库产品支持能力差。
Qlik Sense不支持直连模式的数据接入，类似功能须要利用On-Demand App构建“大数据”的子集加载到做事器内存后才能开始后续打算，构建办法比较繁芜，且无法实现打算逻辑下推。
在某些动态剖析场景下无法预先构建数据子集时，没有可行的方案。
QlickView通过单独安装OLE DB和ODBC连接外部数据源，多用户关系型数据库，可能须要安装更多许可客户端电脑访问做事器上数据库的 DBMS软件。

和tableau一样Power BI和Qlik可对接部分国外主流SaaS数据源，但对海内SaaS数据源无原生支持，定制开拓本钱非常高。
总结来说，国外产品对本土数据库产品支持较差。

（Tableau截图）

帆软能够接入来自大数据平台、多维数据库、关系型数据库、No SQL数据库和文件数据源。
但无法直连数据库进行跨数据源的连接，在业务包里进行ETL操作后，须要更新FineIndex后才能看到结果。
管理员能够进行BI数据连接以及分级权限，支持连接国际主流数据库。

（帆软截图）

不雅观远能够接入文件类的excel、csv，支持国际主流数据库的和国产主流数据库的通用接入与定制接入（例如TiDB,MaxCompute, AnalyticDB, Doris等）、以及各种国产HR系统、ERP、POS、CRM等SaaS云平台数据接入。
云平台的数据接入在当今的业务发展需求下实际意义更为明显。

（不雅观远截图）

永洪也支持接入主流数据库，其他数据库也可以通过 GENERIC 进行连接。

（永洪截图）

05 数据预处理（ETL）

Tableau前不久刚推出了Tableau Prep, 分为两个部分，卖力创建数据流的Tableau Prep Builder 和管理调度的Tableau Prep Conductor，在Tableau Server和Tableau Online根本上单独收费，不支持Tableau Desktop，在利用时须要还需单独安装。
功能上来说，支持筛选、添加、重命名、拆分、分组或移除字段等清理操作。
Tableau Prep Builder 会将数据通报到 R 的 Rserve 或 Python 的 Tableau Python 做事器 (TabPy)，并将天生的数据以脸色势返回到流程，可以在此根本上连续洗濯与剖析输出。

Qlikview具有ETL功能，能够实现数据的抽取，转换和加载，优于大部分传统BI。
Qlikview的ETL结果存储于Qlik文件中，当加载相应文件时运行，导致了ETL的复用性比较差，且不具备单独的ETL调度的能力。
以是Qlikview的ETL仅能支持大略的关联和聚合，对付繁芜指标的打算、数仓的构建，还是须要依赖传统的ETL工具来完成。

FineBI的ETL紧张通过JEP（Java Expression Parser）实现，也可以通过SQL语句实现，但两者不能交互利用。
细节上来说，对付多表处理仅支持旁边合并，整体用起来逻辑会有点混乱。

不雅观远有内置智能数据处理模块（SmartETL），支持对多数据源进行数据处理操作与数据领悟；并且是拖拽的可视化办法，利用门槛低，对付没有SQL根本的业务职员比较友好。

永洪和Tableau类似，没有ETL，多数据源的领悟相称于做了一张视图数据集，是逻辑上的领悟非物理上的数据领悟。
再者，比较致命的一点是没有数仓建模，数据只是直接抽取到MPP进行列式存储。

06 剖析仪表板

Tableau作为主流的一款数据可视化工具，有自己的VizQL（数据图形措辞），不过利用起来对终端利用者有一定的IT背景哀求，一些可视化图表的制作须要多种模块的组合形成。
在做自主剖析的推广时会由于产品对利用者的哀求碰着较大阻力。

（Tableau截图）

PowerBI是企业级BI工具，常日由IT或者数据团队进行报表开拓，发布后，只读用户可通过web端访问，但修正和编辑须要desktop版本才能进行，灵巧性有一定的限定。
如果要推广至业务职员随时可开展数据剖析事情，desktop版本的推广本钱较高。
其余，PowerBI处理数据须要学习DAX函数，功能强大，但学习本钱较高。

（PowerBI截图）

Qlikview能够实现页面上数据的自动关联，快速构建多维剖析看板。
但是本身的模型类似维度模型，对付原始数据的构造性哀求较高，常日须要企业具备较好的基于维度模型的数仓架构。
这也就导致了Qlikview虽然可以做灵巧的筛选和下钻，但是很大程度上限定于数仓构造内，对付灵巧的数据维度探索是不如市场主流的自助剖析型BI工具的。

（Qlik 截图）

FineBI的操作逻辑比较分散，横轴纵轴是放置对应的维度和数值，文本放置的位置是另设的。
在函数运用上须要特殊把稳聚合函数和非聚合函数的利用差别，函数用场比较有限。
不过，也供应了一系列的组件帮忙进行剖析，例如dashboard组件、过滤组件等进行赞助剖析。

（帆软截图）

不雅观远通过拖拽式可天生可视化剖析图表，降落了开拓本钱，比较来说能更好的赋能终端业务职员的即席剖析需求。
单个卡片上也能支持新建字段，和数据洗濯的操作一样，操作统一性比较高。

（不雅观远截图）

永洪可以设置仪表板的主题和布局办法，布局组件的利用能快速帮忙新手落地一个仪表板页面。
流程上，支持审批（图表制作与发布），可视化上除了常规的平台效果还有3D效果，这一块实际上从数据剖析的角度来说不是必要的，3D效果有时反而会产生一些剖析滋扰。

07 数据实时处理

Qlik Sense Enterprise Server版本虽然利用内存技能，优化了前端加载和显示速率。
但须要先publish cube，Qlik Sense cube采取了集中式打算，对付同一个打算任务，只能在一个节点上进行处理，当任务量增多时，不仅须要扩节点，而且对付单个节点的配置也有较高的哀求，以免某个大任务将单一节点击溃。

帆软，支持直连和抽取两种模。
FineBI的“实时数据”本色是数据库直连，和不雅观远、永洪的直连模式同等，此时，数据打算压力都在外部数据库，对付分钟级别的准实时，一样平常企业的数据库做事器资源很难承受。
直连模式也无法灵巧的进行多数据源领悟。

不雅观远除了直连和抽取外，还供应基于Lambda架构的实时数据引擎，能够将历史数据与实时数据分开处理，既能够实现多源数据的领悟，又可以支持增量更新且占用较少的打算资源。

08 权限管控

数据权限管控方面，Tableau支持将做好的内容打包发布为事情簿和数据源并且进行指定用户组分配查看权限。
同时，由管理员可通过筛选器进行用户组的行级别权限分配，但是无法掌握用户查看的列级别的权限粒度。
无法支持企业对数据列权限的掌握需求，例如商品表中发卖职员无法获取本钱信息等详细场景。

PowerBI目前仅支持行级权限，不支持列权限，无法知足同一数据表知足多种权限配置的利用。
限定了企业级的利用，例如，同一逻辑，但不同权限须要多张数据表的处理才能支持实现，逻辑重复处理且涌现冗余的数据表。

FineBI权限管理利用户可以访问而且只能访问自己被授权的资源，从权限项和权限受体两方面进行管控。
实现权限分配、用户权限查看、分级权限管理和权限复用、模板导出权限等，权限管理相对细致。

不雅观远支持行和列的权限，权限细致到每个单元格，通过开拓一张报表，实现不同角色的用户登录之后看到不同的信息。

永洪支持数据集上一个个去设置模板，但目前不支持权限的模板化。

09 移动端

Tableau的移动端对付系统版本有哀求，iOS 12+、Android 7+Tableau Online或Tableau Server 10.5+的帐户。
可以将 VPN 用作独立办理方案，或者集成到像Workspace ONE、MobileIron、XenMobile 或 InTune这样的MDM工具中。

Power BI对移动端支持有限，须要利用APP，须要推广用户进行下载；企业微信、钉钉的打通须要通过SDK对接。

帆软的移动平台是对移动端进行设置的地方，支持APP集成和H5插件，可以自定义移动端App启动画面、可进行设备绑定，还可以进行二维码配置。
不过，FineMobile须要额外进行购买。

不雅观远的移动端通过H5实现，支持移动端布局独立设置、移动端页面个别图表的隐蔽功能，能够一键置换PC端和移动端。
最近还推出了“移动轻运用”模块，也是基于H5，支持页面的顶部和底部导航配置，效果上更类似原生APP的功能。

永洪的移动端通过APP实现，支持集成到钉钉、企业微信，可以通过手机号进行密码找回。

10 售后做事

Tableau 海内团队职员少于50人，且，原厂职员紧张卖力发卖和产品层面的做事。
如需履行，需由代理商的职员完成，原厂做事紧张处理bug、功能反馈，功能咨询。
海内无产品研发。
产品做事因时差缘故原由，反馈周期极长，这也是其他国外产品的一个通病。
其他例如社区的详细内容还是英文版，对海内用户不是特殊友好。

帆软是供应1年的免费售后做事，分总部运营中央和区域运营中央，总体来说覆盖面更广。
供应了学习和认证以及售后社区的利用支持。

不雅观远这边能够供应类似产品培训等的根本做事和原厂履行做事，也会定制化的进行企业内部的推广帮忙，成立了不雅观远学院，售后社区等。

永洪的文档还是比较全的，但由于履行进行外包，整体售后的做事质量不敢担保。

总结来说，国外产品的一些通病是无法供应原厂做事，在售后支持上、本地化客户的需求相应上无法做到及时。
如果找干系资料也建议直接查看官网的英文版内容，中文版文档的更新会有所滞缓。
海内的产品来说，帆软的学习本钱比较高，3~6个月入门，1~2年能够节制其精髓，如果是连锁零售和泛互联的新锐公司可以看看不雅观远的产品，行业契合度比较高，产品上手韶光会快很多。

当然，大家也须要结合自己的实际情形来进行判断，例如之前选择Qlik的公司可能会优先考虑升级成Qlik Sense，但如果业务职员想进行自主剖析，恐怕升级成Qlik Sense也无法知足。
是结合产品定位进行重新选型还是先同款产品内部升级，都是须要慎重考虑的事情。

还有一些细节点，例如PowerBI，基于微软云的版本功能非常强大，但私有化版本功能是掉队于云上版本。
也须要结合公司和集团的整体利用状况来综合判断。

本文由 @是个数据人 原创发布于大家都是产品经理。
未经容许，禁止转载

题图来自Unsplash，基于CC0协议