很多公司在引入bi数据分析系统之后，常常会在运营的时候遇到很多问题。数据化运营是一项专门的工程，一般而言一家公司需要专业的IT人员专门来数据分析bi工具，但很多人没这个意识。部署bi数据分析系统确实有点难度，但不是所有人都是专家，所以小编在这里分享几招小策略，帮助大家更好地运营好商业智能BI工具。

　　那么，bi数据分析系统要运营好首先要做好策略，认真部署和进行。

　　（1）为商业智能提供业务所有权

　　埃夫森表示，将商业智能置于业务用户手中的组织比将商业智能置于IT内部的成功率更高，这可能意味着将商业智能嵌入业务线，或将商业智能业务报告提供给首席数字官或首席客户官。

　　虽然早期商业智能技术的复杂性使得IT部门负责许多商业智能程序，但是如今的工具更加直观，允许它们直接提供到业务用户的手中，这些用户可以运行对他们重要的查询。

　　同样，用户需要访问数据的速度以及从商业智能获得的见解近年来也急剧增加。今天的业务用户通常需要实时的操作信息，不愿等待IT部门生成报告。

　　（2）监控商业智能的使用并必要时调整

　　虽然企业应该拥有商业智能计划，但是IT部门仍然是必须保持监控和评估商业智能系统使用的积极合作伙伴。监控商业智能系统正在做什么，正在访问什么数据源，正在使用什么工具，以及业务部门A是否使用商业智能超过业务部门B。”

　　（3）验证，验证，验证

　　组织需要一个强大的验证过程，重点是访问所有需要回答查询的数据。它还应该防止有问题的数据进入商业智能系统，这样就不会产生错误的见解。此外，验证过程应该足够的敏捷性，以快速响应新的商业智能功能的请求。

　　哈根斯指出一个假设用例，其中商业智能工具生成有关净销售额的报告。如果该工具接收到销售数据，但没有计算返回的已售商品数量，那么最终信息是不好的。

　　（4）首先关注业务问题，然后再关注数据

　　太多的组织构建数据存储库，然而采用商业智能，期望业务用户能够更好地开展业务。

　　埃夫森阐述了这个例子：营销部门发现客户流失问题，并希望了解客户为什么要离开。组织应该着重提供回答营销业务问题的能力，首先要确定需要衡量哪些指标，访问计算这些指标所需的数据，然后使营销对数据进行详细的分析。

　　埃夫森说：“人们需要确定一个明确的业务问题，首先要分析什么指标，最后，谈论如何得到数据。”

　　其实，bi数据分析系统运营也没有那么难，但是一些整体上的规划和细节问题都需要企业领导注意，才能更好地部署和运营好一款数据分析bi工具。

BI商业智能，这个我安利过很多次。

作为当下最广泛使用的数据分析工具，它的好处实在太多啦：

对比Excel、Python、R，不用写代码，不用写SQL，降低了数据分析的准入门槛，小白上手毫不费劲。能快速响应报表需求，准备好数据，出张报表也就是1个小时的事，再不济当取数机器也是极佳的选择。数据挖掘可视化应有尽有，对比Excel，以及开发级的Echarts，简直良心便利，随时随地出报告，直接Pass掉PPT。……

什么BI分析工具好用？

这个还真不能一刀切下定论。

大家听得最多的莫过于Tableau、微软的Power BI，还有我经常推荐的FineBI。

这3款BI工具各自凭借着可视化、Excel的影响力、以及企业级广泛应用的优势，在市面上都闯出口碑了。而且功能和版本也都在不断更新。

所以，本文花了3天的功夫，整理了近万字的功能对比，看看这三个产品功能优势和差异究竟在哪里？

主要这样几个角度考量：

产品背景数据对接能力数据建模和数据加工数据可视化OLAP计算分析数据挖掘集成应用数据权限管控学习与技术服务一、产品背景

Tableau即公司名，是最早的一代自助式BI分析工具，一直以来最被人称赞的其可视化，能基于可视化做很多数据分析扩展。

Power BI是微软的，14年15年开始初见苗头，之前主要是基于Excel的高级功能，包括Power Query，Power Pivot，Power View和Power Map，后来作为Power BI集合推出。

FineBI源于帆软公司，帆软早期做报表软件，finereport很厉害，在商业领域。后来逐渐发展商业智能BI，目前最新版已迭代到 V5.0。

讲到产品就要谈谈其定位了，就像介绍人要说姓氏一样。Tableau更多定位是可视化分析的工具，所以可视化很突出。PowerBI有走Excel路子的趋势，发力个人用户，个人数据分析。FineBI更倾向于企业级应用的BI，很多功能都体现其企业级的基因。

二、数据对接能力

常规的文件数据如Excel、CSV、TXT等，三者都可以直接导入对接分析。

传统的数据库例如Oracle、SQLServer、MySQL这三款也都可以直接连接取数分析。

大数据平台方面，对于现今比较流行的大数据平台如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb，Power BI还不支持。这个Tableau、FineBI目前都有接口可以直接对接。FineBI还可以根据数据量以及并发情况选择直连或分布式连的对接方案。

多维数据库的连接，比如SAP BW、HANA、Essbase等数据仓库，PowerBI还不支持，这块Tableau可以直接连接，FineBI可以通过服务器数据集进行对接。

FineBI 数据连接

数据接口开发方面，在一些需要基于java定制的api程序数据集，PowerBI和Tableau都不支持进行对接，FineBI则可以进行对接，基于java api的程序数据集。不过这是国外产品的老子态了。

Power BI对于一些联机服务器数据源支持的比较好，面向分析，例如Google分析、appFigures等数据。

三、数据建模和数据加工

1、数据建模

首先，三者都是自助式BI，都是自动建模了，这是和传统BI的显著区别之一。打个比方，假设我们要抽取一个数据库的几张表的数据来分析，当导入表时会根据键自动关联，或者手动设置关联联系。

Tableau建立数据模型属于宽表模型，相当于是在原来元数据表的基础上根据新的关联关系再新生成一个结果集，之后的分析都是基于这个结果集来的，元数据发生变化，除非你手动更新，分析结果也不会有变化。

FineBI也是类似的原理，不过建立的骨架数据关联模型都是基于元数据的，元数据变化，分析结果也实时变化。

PowerBI的数据模型建立之后只能针对当前报表进行使用。且在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模，需要将数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模。

其次，FineBI和PowerBI的数据模式都支持实时和抽取模式，但是抽取模式下，由于FineBI的采用的分布式架构引擎进行数据的列式存储（支持十亿大数据量），PowerBI的数据引擎在抽取模式下仅仅是将数据以行式储存方式导入，所以在面对海量大数据时FineBI比PowerBI计算速度更快、性能处理更加强大。另外在数据编码上，FineBI支持对数据进行多种编码类型转换，PowerBI对这方面的转换是不支持的。

2、数据加工

对于数据的清洗加工处理方面，PowerBI提供了一些可视化界面的操作选项，结合M语言和DAX函数，可以进行数据加工处理，但需要用户有一定的公式编码书写能力。

Tableau Desktop没有系统的数据加工功能，今年最新发布的Tableau prep对数据清洗和数据加工方面做了较大的弥补，从数据清理/调整、检查/筛选数据、联接/合并数据都拥有着比较体系的数据加工策略，可以无缝对接Tableau Desktop使用，不过需要同时安装Tableau Prep和Tableau DeskTop。整体数据工作流还是非常清晰、直观的。

FineBI对一些有关数据的加工处理功能，统称为“自助数据集”。包括过滤、分组汇总、新增列、合并表、自循环列（可以有树结构的数据进行分层等集团性企业）、行列转换等操作。都可以快速进行处理，且可视化无代码。

四、数据可视化

从图表丰富度和可视化报告制作能力来比较。

1、图表丰富度

可视化展现能力方面，Tableau最佳，FineBI次之，随后PowerBI。

Tableau除了常规的图表之外，还有盒须图、标靶图等和分析模型深度结合的图表。FineBI也不弱，常规图表都拥有，在数据地图方面，更是有流向地图、点地图等更实用的图表。PoweBI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，需要进行市场图表拓展下载使用，图形属性方面还算丰富，可以由用户自定义进行图表样式属性的设置调节。

操作方面，FineBI和Tableau是大差不差的，都是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自动给推荐的。

还支持用户将字段绑定到图表的颜色、大小、形状、标签等属性。这样一来图表的可视化展现能力也就更加丰富灵活了，我们可以通过数据——>图表属性的无限组合，尽情地进行数据可视化认知的探索和洞察。

Tableau界面

Power BI就是拖拽图表组件，选定数据的方式来展现。

2、Dashboard展现能力

再来看看3个工具的Dashboard展现能力。

PowerBI首届数据可视化大赛的冠军作品，指标合理呈现，布局直观简洁，秉承微软一贯的方块美。

FineBI的Dashboard，下图是其中内置的一个比较典型的驾驶舱demo，总体来说更加细腻，柱形图圆角、字体颜色、风格、展现形式等，图表还可以有一些闪烁动效。

Tableau的可视化更加丰富，有种信息图的感觉，布局也更加自由。

五、OLAP计算分析

从OLAP多维能力角度来看，3个工具都支持用户进行钻取、联动、切片、切块等分析操作。

计算分析能力方面Tableau和FineBI都支持用户进行排名、排序、过滤、同比、环比、方差、标准差、中位数等快速计算操作，但是在一些高级计算例如移动平均、四分位等分析计算场景，Tableau拥有者更加强大的计算分析能力。

FineBI的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，还挺方便的。

另外Tableau在一些需要进行高级计算的场景下，还支持与Matlab进行集成计算，使用 MATLAB 预处理数据，并将该数据保存到 Tableau 数据提取中以便进一步分析。

PowerBI大量的计算需要依靠DAX函数来进行运算，有种Excel函数既视感，其实一些常用的计算公式比如同期环期、同比环比像FineBI可以直接快速计算。

六、数据挖掘能力

FineBI最新版5.0增加了五类现成的数据挖掘算法，分别为时间序列、聚类、分类、回归和关联规则，还支持R语言的集成。时间序列算法和聚类算法还和图表分析相结合，拖拽操作即可立马看到预测和聚类的结果。

不考虑时序关联分析

多元线性回归

PowerBI目前在数据挖掘这方面没有成熟的分析模块，只是简单的集成了一个R语言的执行脚本组件供用户书写代码集成使用。

Tableau目前在数据挖掘内置时序分析预测、聚类算法，可进行简单数据挖掘计算处理（类似分类、关联分析、逻辑回归等算法则是没有的），同时也支持与R语言和Python集成以进行深度的数据挖掘分析。

七、集成应用能力

WEB级别的集成应用方面，Powe BI开放了丰富的接口供大家集成使用，还支持自定义开发集成第三方图标插件。Tableau和FineBI也有WEB接口，比如进行Iframe网页集成，但是无法进行代码级别的自定义图表开发集成。

在移动集成应用中，FineBI支持微信集成和钉钉集成，给当今便捷式社交平台的数据分析查看带来了较大的便利，这方面的应用PowerBI并不支持。

门户集成方面，FineBI开放了单点登录接口，这方面PowerBI暂未直接支持。

FineBI有专门的一个数据报表管理平台以及运维。

八、数据管控能力

数据的权限管控能力方面，PowerBI可以将做好的报表打包发布为组织内容包并且进行指定用户组分配查看权限，并且由管理员进行用户组的行级别权限分配，但是无法控制用户查看的列级别的权限粒度，Tableau也是一样。

这块是FineBI的优势，之前也在产品定位介绍中提到，FineBI是从企业级应用出身的一款BI，所以具有非常完善的数据权限管控能力。除了提供仪表板的权限分配之外，还能够针对不同部门/岗位/角色的人员进行行/列级别的数据权限管控，使得不同的人能够根据权限限制而只能看到自己的部分数据。另外在针对企业集团数据权限管控方面，FineBI提供了多级管控权限供用户进行多层权限分配，为数据权限管控提供了保障。

九、学习与技术服务

Power BI遵循着微软产品相似的理念、原则和体系结构，它也为Windows用户提供了一个简洁熟悉的操作界面，以帮助用户快速适用学习上手。但是，像其他软件一样，它也有其起伏，目前并不是非常成熟，商业选型必须仔细考虑。学习资料方面，关于PowerBI官方的学习资料基础文档还算健全，但是有部分内容是英文的，外部一些Excel社区都各自开了教学课程，但付费居多，这个全靠大家挖掘资料的功力。

Tableau本身是一款非常成熟的全球化商业软件，拥有着非常强大的数据可视化分析功能。学习资料方面，官网也有很多学习文档、案例、视频等资源供用户进行上手学习。相较而言，Tableau产品学习曲线相对要陡峭一些，因为更加适合有专业数据技术能力的数据分析师使用。国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍微弱一些。

FineBI由于是国内帆软的BI分析平台提供商，所以不论是基础的学习文档还是教学视频资料都比较丰富，另外还有着非常活跃的帆软中文社区供所有用户进行学习交流。技术服务方面，尤其是对于企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务，在国内本土化服务做得相当不错。

最后关键的，价格。

Tableau个人版有15天免费试用版，过后收费。Power BI和FineBI个人使用都免费。

商业部署。Tableau光产品，Desktop+Sever，一套一人加税后是11万多，每增加一人多买一个桌面版，就是15000左右，公司体量如果在3、40套，预计得7、80万，不含定制实施和维护服务。Power BI是按设计用户和节点卖的，按年/按月收费。估计了一下，假设200个用户的企业，40个设计用户，1年收费是45万左右，也就是每年要付出这么多，还是比较贵的。FineBI据我了解是类似软件采购买断式的，价格按照功能模块还有并发数定，平均2、30万起，不算服务实施。但这一性价比也远超于前两者了

个人使用，两者都是免费的。PowerBI毕竟背靠Excel这座大山，和Excel配合使用，大家会普遍觉得习惯。而FineBI又是另一种扁平化的风格，很多计算公式，可视化特效都有现成的，更加自助些。大家不妨都下载试试。

最后

作为数据分析师，也是数据产品的爱好者，我呢喜欢把弄各种工具。Tableau的可视化很人性，个人使用就像是Excel透视表的升级版。Power BI除了M语言和DAX语言得心应手比较难，产品操作也都延续了Excel的思想。但是两者共通的毛病，面向企业的产品定制化以及庞杂的报表分析需求，不是特别友好（开发难度太大，报表制作还得依靠Excel）。但这却是国内大多数企业很普遍的需求，这一块不妨青睐于国内“符合国情”的BI工具FineBI。

所以�...

一提到数据分析，很多人可能脑海中可能会浮现出各式各样的数据画面。

比如下图所示，这样的中国式复杂报表在企业中经常被使用，精密的复杂表格样式中蕴含着国人庞大的数据信息量。

再比如这样的数据Dashboard可视化，通常应用于展示KPI业务指标，例如销售额、毛利率、利润率等等，数据的可视化呈现形式清晰直观。

再就是目前火热的不行的可视化大屏，比如下图所示的双11全球天猫狂欢节当日的实时交易统计大屏，除了清晰直观地展示企业核心的KPI指标之外，狂拽炫酷是它至关重要的特征。

大道至简的数据分析方法

但无论是以上的哪一种，无论数据如何变换，所有看似神秘的数据分析过程都可以归纳总结为各种“维度+度量”的组合分析。

维度用于描述事物的属性信息，例如统计各个地区的交易数量时，地区就是维度。

度量（指标）是可以量化统计的数值，例如统计各个地区的交易数量时，交易数量就是度量。但是需要注意的是并不一定所有的数值都是度量，例如学生的学号虽然是数值类型，但是其实它是维度而非度量。

如此一来，我们对数据分析有了从整体上的解释。但是实际应用中，我们并非盲目地去进行各种维度和度量的拼凑组合，而是希望得出的数据分析结果能够指引业务进行决策，终而形成业务闭环效果的。

根据我自身的一些数据分析项目经验，90%以上的基本数据分析问题都可以套用我总结的这七步完成（深入的数据分析需涉及描述性统计分析、相关性分析等专业的统计分析技能）：

数据分析必然需要借助工具，Excel、BI或者R和Python语言都可以帮助实现。

这里为了帮大家更快速地理解数据清洗建模和数据差异分析环节的内容，借助比较简单的BI工具FineBI，为大家进行一个销售数据分析实例，加深大家对数据建模和数据分析过程的理解。感兴趣的可以到官网下载，个人完全免费。

一、确定分析目标

这是分析前的第一步，我们需要明确进行数据分析的对象，也就是需要确定分析目标。

通常来说我们会选取最关心的核心KPI指标，例如电商行业的销量、销售额、利润，制造行业的次品率，互联网行业的用户留存率等等。

一般来说，分析目标不要过多，如果实在是需要同时分析多个关键核心业务KPI指标，那么我们便可以将这些核心指标分解给对应业务负责人，例如销售总监负责提升公司销售业绩，运营总监负责降低成本花费。

二、核心目标拆解

确定好分析目标之后，通常来说我们需要再对核心目标进行子目标分解，这也符合企业各团队分工协作的特性。

核心目标拆解的过程中需要遵循MECE原则，也就是“完全穷举，相互独立”。例如下图所示的电子商务数据分析指标体系，就分别从网站运营指标、经营环境指标、销售指标、营销活动指标、客户价值指标几个方面进行了详尽的拆解，然后交由各个团队进行分工达成。

三、数据清洗和业务建模

确立和分解好数据分析目标之后，下一步就可以进入到数据清洗和业务建模环节了。

数据清洗方面，很多人可能会想到国外传统的一些ETL工具，但是这类工具过于庞大和复杂，国内真正成功落地的案例很少。FineBI商业智能工具其实就提供了轻量级的ETL功能可供用户对数据进行计算和处理，鼠标点击和拖拽操作即可完成轻量的ETL数据处理过程。

业务建模方面，FineBI也是提供了根据不同业务主题分类建立业务包的功能，一般来说按照维度表和事实表建立好关联关系即可，这样一来就为前端的数据差异分析准备好了数据模型。

四、数据差异分析

终于到了数据差异分析这一步，这也是离发现问题原因和业务决策最近的一步。

所谓数据差异分析，自然是需要有差异，才能有分析。

例如今年某某企业7月份的销售额是600万，那么大家会觉得对于这个企业来说是好还是坏？如果只有这一个数据，自然是无所谓数据差异分析的。

如果这家企业的6月份的历史销售额是400万，那么7月份600万的销售额自然是非常好的了，可是如果这家企业的6月份历史销售额是800万，7月份600万的销售额明显是有问题的。

a.纵向对比

按照这个基础的数据差异分析逻辑，我们借助FineBI来初步分析一下某家企业今年各月度的销售额统计走势图：

如上图所示，通过纵向对比不难看出该企业在7月份销售额下降严重，环比6月份的企业销售额下降了22.47%，不是个好现象。老板看到这个数据自然会前来问责，说为什么7月份公司销售业绩下滑这么厉害。那么会是什么原因导致企业7月的销售业绩相对6月下滑这么多呢？我们需要更新一步地进行数据分析，以排查出导致产生问题的”真凶“。

b.横向对比

一般来说销售型企业都会在全国划分各个销售区域，那么这样一来我们除了对时间进行纵向对比之外，还可以结合销售大区维度进行横向比较，分析探索看看能不能发现一些问题。

果不其然，如上图所示，通过时间维度结合销售大区进行横向对比发现，企业的东南大区7月份的销售额相对6月份反而是增长的，看来问题主要出在北方区和中西区，特别是北方区7月份的销售业绩下滑更为严重，最终导致企业7月份总的销售额比6月份严重下滑。

数据分析的丰富度一定程度上依赖于分析工具的功能，比如Excel可能需要写VBA，R和Python需要写代码。

由于FineBI是一款商业智能工具，故而这边可以轻松通过其提供的OLAP联动分析功能，以更进一步的观察各个区域7月份的表现情况，直接点击饼图区域即可联动到月度销售额统计，非常方便。这边我们可以看出，中西区7月份销售额环比轻微下降17.86%，北方区下降严重到50.07%，而东南区则提高了6.06%，综合三个大区的总体销售状况，导致最终表现为7月份销售额环比下降了22.47%。

c.综合对比

上面分析了时间、区域维度相关的销售额结果统计，为了避免结论片面，我们尽量采用多维度的综合对比方式来观察数据，甚至可以是友商的销售情况对比进行差异分析（此处不单独举例说明）。

如上图所示，我们通过时间维度结合产品类型来进行销售额分析，观察7月份各个产品线的数据发现各个产品线在7月份销售额环比都是有所下降的，这说明企业7月份销售额下降和产品种类本身是没有关系的。

五、发现问题原因

综合北方区域和中西区域导致7月份销售额环比下降的各种影响因素，最终发现是由于6、7月份北方区域降雨严重，导致物流周转严重滞后，库存商品无法及时供应，最终导致北方区域7月份销售业绩严重下滑了50.07%。而中西区域本身仓库比较小，按照之前各区域商品物流周转的设计，中西区域的本土供应的差额商品主要是由北方区域供应，但是北方区域由于严重的降雨导致物流周转严重滞后，进而导致中西区域7月份销售业绩也同比下滑了17.86%。

六、制定业务决策

通过结合FineBI工具的OLAP多维数据综合分析方法成功定位到问题原因之后，企业及时调整仓库商品物流周转策略，北方区域物流模式调整为水运，同时将东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域。

七、评估决策效果

企业领导决策层8月份通过及时调整北方区域和中西区域的物流策略，北方区域物流模式调整为水运，东南区域的部分商品通过物流周转到中西区域，补充了北方区域和中西区域的库存商品周转。最终8月份企业的总体销售额达到了943万，环比7月销售额提高到了37.32%。

后记

随着信息化的飞速发展，大数据产业呈指数式增长。在我们不断地积累着企业的历史数据的同时，如何利用和分析好这些数据，真正利用大数据分析驱动企业的业务增长也成为了一个很重要的难题。希望本文给大家分享的数据分析方法，结合FineBI商业智能分析工具的OLAP多维分析能力，能够让大家下次在面对企业业务数据分析时不再迷惑，做到步步为营，让数据分析真正释放出潜能，驱动业务快速增长，形成数据和业务之间的闭环

之前小编分享过一篇“bi数据分析平台运营要注意这4个要点”的文章，里面就提到，运营bi数据分析平台，策略很重要，要认真做好部署，协调好业务和工作人员与大数据分析平台的关系，这样才能充分调动bi数据分析平台的作用。

　　要充分洞察数据挖掘数据，除了需要IT人员熟悉bi数据分析平台，还需要业务人员关注bi数据分析平台，并以业务优先的方式从数据中获得洞察

　　1.确定优先级并建立改进过程

　　那么，企业在运营大数据分析平台时，首先该怎么做？

　　首先，组织应该知道他们想要什么样的业务洞察，哪些是最重要的，因此IT可以首先提供对业务用户来说最为关键的事情，并通过优先级列表来实现。

　　此外，商业智能计划应该能够随着优先级的改变而变革。

　　同样，商业智能战略应该建立在进步和改进系统运作方式的过程中。Evelson建议采用迭代的方法，以便商业智能工具可以随着业务部门的使用而扩展和改进，并确定哪些地方满足其需求，哪些地方不能。

　　2.提高公民数据科学家的技能

　　研究公司Gartner在2017年的“商业智能和分析平台的魔力象限”报告中说“未来几年公民数据科学家的数量的增长速度将比数据科学家快五倍”。

　　Gartner的研究副总裁CindiHowson表示，高管们已经认识到数据科学家的不足难以满足需求;他们也在努力从现有的成员中雇用或发现他们所需的公民数据科学家。

　　她说：“我们在谈论居于期间的信息分析师。他们了解业务领域和要问的问题，她补充说，人们需要更容易使用的软件，以便组织能够更好地支持这些工作人员。

　　Howson预计，软件的改进最终将允许商人在未建模的数据集上提出并回答自己的问题。一旦这种情况发生，组织就需要合适的人来担当公民数据科学家的角色。他们就需要具备分析技能、喜欢提问的充满好奇心的工作人员，他们知道怎么解读取回来的信息，并且很乐意使用软件来改善业务成果。

　　3.授予员工用数据讲故事的权利

　　CBIGConsulting是一家帮助客户利用数据资产的专业服务公司，它的总裁兼负责人ToddNash表示，还有个案例，他曾与这样的组织合作，这些组织里的工作人员明白如何使用商业智能工具提供的洞察来讲述有助于他人理解“数据正在试图表达什么”的故事。

　　他说这些人使用商业智能技术内置的报告和可视化功能来开发有助于最大限度地发挥分析的价值的叙事。

　　这种做法不单单是为了让人生成光鲜亮丽的报告；这些用户能够与其他人看不到的数据建立联系，从而提供企业可让企业获利的新洞察。高管们需要提供支持并授予他们这么做的权利。

　　例如，他说，分析店铺销售数据的员工可能会看到细微的天气趋势(不仅仅是大风暴)对销售的微妙影响。他们可能想要通过bi数据分析平台引入外部的天气数据，以进一步分析趋势，更好地了解商店如何通过新的洞察优化销售。

　　Nash说：“可以利用各种内部和外部数据来获得更好的洞察”。他补充说成功的bi数据分析平台运营允许分析师做的事远远不止衡量标准的关键绩效指标那么简单。

大家都知道，选购可视化大数据分析软件就是为了通过数字化运营来促进收益。一款出色的可视化分析软件会将各个指标的数据都分析到位，帮助领导做出良好正确的决策。然而，不是所有可视化大数据分析软件都能发挥该发挥的作用。其实，在使用可视化大数据分析软件的过程中，学会几招重要技巧，可以帮助最大程度发挥可视化分析软件的功能。

采用动态报告

当企业需要实施商业智能解决方案时您应该考虑动态报告。动态报告可以随意创建，操作和修改。

它们旨在为企业提供想要的信息。企业可以通过添加、过滤，以及更改信息来控制如何查看数据。

当企业使用动态报告分析销售指标时，可以按地区，产品或客户细分信息。简而言之，动态报告是直接而直观的。静态分析报告无法提供其相同的灵活性。一旦建立了静态报告，就不能改变其基本结构。

对于像提交月度报告和季度报告，这可能没有问题，但是，企业将无法深入分析数据。

自助式商业智能

在数据分析方面，传统上只有专家能够理解复杂的报告。而另一方面，商业智能使数据分析更加简单。现在任何级别的用户都可以随时轻松访问数据。这就是为什么自助式商业智能越来越受欢迎的原因。它允许人们使用商业智能解决方案来实时研究数据，并自行构建准确的可视化报告。

选择自助式可视化大数据分析软件，将为企业的工作人员提供易用性。

移动商业智能

一个良好的商业智能解决方案应该让用户随时随地访问信息。移动应用的增长和智能手机的能力已经导致移动商业智能(Mobile BI)的兴起。

根据阿伯丁集团的数据，使用移动商业智能的公司比没有采用的公司有更多的时间获得商业数据。这是一个竞争优势，因为能够做出明智的商业决策。

行业的认可

企业应该检查自己正在考虑的商业智能提供商是否具有良好的信誉。 包括业务价值，客户满意度，以及供应商支持。

着眼未来

对商业智能解决方案的投资是企业对其业务未来的投资。如果企业选择一个正在向前发展的供应商，其业务也将向前发展。

以上就是一款出色的可视化大数据分析软件该具备的几个被人忽视的功能。好好掌握这几招，将对你的企业决策有一定的帮助。

　　BI(BusinessIntelligence)即商业智能，越来越多的智能软件供应商推出可视化数据分析工具，应对企业业务人员的大数据分析需求。然而如果你觉得不是数据分析专业、没有挖掘算法基础就无法使用BI工具?NO，自助式分析工具已经让数据产品链条变得大众化。为了更好地帮助读者选择分析工具，重庆IT培训的老师将为大家介绍数说立方、数据观、BDP等11款BI-商业智能产品，排名不分先后!

　　1、数说立方

　　数说立方是数说故事新推出的一款面向数据分析师的在线商业智能产品。最重要的特点是配备百亿级社交数据库，同时支持全网公开数据实时抓取，从数据源端解决分析师难点;另外数说立方搭载了分布式搜索、语义分析、数据可视化三大引擎系统的海量计算平台，实现数据处理“探索式分析”和“秒级响应”的两个核心功能。同时数说立方是数说故事三大主打产品之一，并与其他两大产品数说聚合和数说雷达实现从数据源、数据分析、到数据展示完整的数据解决方案。

　　优点：

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　与自家产品“数说聚合”的无缝接入，支持定向抓取微信、微博等数据;

　　功能完善，集数据处理、特征工程、建模、文本挖掘为一体的机器学习平台;

　　可视化视图展现、友好的客户感知页面;

　　支持SAAS，私有化部署，有权限管理;

　　缺点：

　　产品新上市，操作指导页不太完善;

　　体验过程中有一些小bug;

　　2、数加平台

　　数加是阿里云发布的一站式大数据平台，可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。 可采集不同系统及物理存储的源头数据，在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘，将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现，也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。

　　优点：

　　有完整的产品规划，功能完善;

　　图形展示和客户感知良好;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　需要捆绑阿里云才能使用，一般用户还不能真正使用起来;

　　部分体验功能一般，有一定的学习成本;

　　3、Tableau

　　Tableau是目前市面上较为成功的BI工具。产品既有针对性，又有普适性。拖放式界面，操作简单。数据兼容性强，适用于多种数据文件与数据库，同时也兼容多平台，windows、mac、Online均可使用。而且重要的一点是免费为用户安排现场培训或按需求进行在线培训。

　　优点：

　　处于行业领导者地位，功能完善;

　　有较好的图形展现与客户感知;

　　新产品开始支持云端展现，但是需要客户端支持;

　　缺点：

　　相比于商业智能BI，更像一个基于数据查询的数据展示工具;

　　处理不规范数据、转化复杂模型比较难;

　　无法处理大量数据;

　　国内网络连接Online版速度较慢;

　　4、Qlik

　　QlikView只需轻轻单击几下，就可以对所有数据源进行合并、搜索、可视化和分析，可在不影响性能的前提下连接到多个数据源;其次视图种类丰富，界面简洁，互动性强，总体来说是一款简单易用的BI产品。Qlik用户可通过各类可视化效果，将Qlik扩展到任何应用程序中。另外用户也可以通过使用标准的和最新的网络API，可将可视化效果数据嵌入网站或应用程序。

　　优点：

　　产品功能完善，图形展现和客户感知良好;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　有一定的学习成本;

　　报表规范性要求很高;

　　数据抓取功能都非常弱，需要有非常好的数据仓库作为基础;

　　5、Spotfire

　　Spotfire服务对象是一线工作人员和日常决策人员，其交互界面形象易懂，无需写脚本语言和编写程序就可以对数据进行添加、分离操作。内置搜索引擎，可以随意查找任意信息。支持R、S+等统计、挖掘功能;有丰富、开源的R模型。标记有自身特色，提供了过滤、钻取等功能，多个标记同时还可以实现图形化的集合运算。

　　优点：

　　交互界面形象易懂，即使是普通的业务人员也能轻而易举地进行复杂的数据分析;

　　不一定要建数据仓库，还可以直接从多个异构数据源提取数据进行分析;

　　支持SAAS，有权限管理功能;

　　缺点：

　　SAAS版只支持30M，由于是国外服务器所以上传很慢;

　　不适合中国式的固定报表;

　　进军中国市场较晚，国内案例较少;

　　工具的适应性范围广，但是难易跨度大;

　　6、神策分析

　　神策分析的产品有完整的使用文档，每个模块都有详细的使用说明以及示例，降低了用户的学习成本。而且支持私有部署、任意维度的交叉分析，并帮助客户搭建专属的数据仓库。目前提供事件分析、漏斗分析、留存分析、数据管理等功能，未来预计会增加用户分群、用户人群分析、推送和异常维度组合挖掘等，工具需要付费使用。

　　优点：

　　专注于用户行为数据分析，不追求做大而追求做全;

　　有详细的产品使用文档以及案例;

　　提供SQL查询;

　　缺点：

　　更多的是demo示例，不能开箱即用;

　　纯dashboard展示，并不能对单独一块数据作自定义分析;

　　7、BDP

　　BDP个人版使用免费，只需导入数据，设定分析维度，即可实时得到图表分析结果。产品示例和视频教学很细致，交互页面很友好。每次数据更新，对应的图表也会自动更新，可以免去一些重复分析、制作图表的数据工作。另外，分享环节也很贴心，数据仪表盘可以一键导出，也可直接生成链接分享给他人或分享到微信、微博等社交平台。

　　优点：

　　产品支持移动端;手机同步呈现最新数据

　　用户可以免费使用工具，还有免费公开的数据源;

　　操作体验流畅，界面友好，功能全，总体来说是一款不错的产品;

　　即便是个人免费版，体验和功能仍然非常好;

　　数据可以同步更新，免去了重复劳动的工作;

　　缺点：

　　官网的介绍比较简单;

　　8、永洪BI

　　永洪BI是一款可在前端进行多维分析和报表展现的BI软件。支持拖拽操作，数据源格式多样，提供不同级别的查询支持，支持跨库跨源连接。另外永洪提供了一款数据存储、数据处理的软件——MPP数据集市，可与BI打通，使得数据查询，钻取和展示的速度大幅度提高。不过其产品用户体验一般，拖拽过于自由，导致仪表盘布局不好控制;主题样式虽多但是给人感觉样式还是很传统。

　　优点：

　　商业流程完善，给人专业的感觉;

　　产品定制化的版本效果不错;

　　支持的数据接入较多;

　　缺点：

　　SAAS版体验很差，有一定的学习成本;

　　UI的视觉效果一般，整体可视化效果不够现代化;

　　9、数据观

　　数据观的功能设计理念是极简、无门槛，所以它最大的特点就是简单。数据观数据来自云端，如：百度 网盘、微盘、salesforce等。数据上传后，马上有推荐图表，引导明确。另外产品的使用没有技术门槛，无需专业IT知识，同时适用于非专业分析师出身的业务人员，可以快速将数据转化成直观的图表，适合一开始接触数据分析工具的非专业数据从业人员。

　　优点：

　　注册只需填写邮箱，且支持明道账号登陆;

　　使用引导明确，支持salesforce、百度云数据导入;

　　分析结果支持链接分享，大大降低用户的沟通成本;

　　缺点：

　　不支持超过20MB的数据上传;

　　数据导入后，数据分析体验方面存在bug;

　　产品的使用以点击为主，不支持拖拽操作;

　　10、FineBI

　　FineBI分为数据处理、可视分析和分享公用三大功能模块。支持多种数据源，图表风格清爽美观，可选择任意维度分析。分析页面由控件和组件组成，控件和组件的数量是可以添加至任意多个，但是布局的交互比较僵硬，且使用逻辑有点乱，引导不明确。需要安装本地客户端才能使用。

　　优点：

　　有较为详细的行业案例与技术方案;

　　产品演示和资源中心也较为清晰

　　缺点：

　　需要使用客户端，增加了使用的不便利性

　　只有仪表盘展示，BI报表需要另一款产品;

　　无法处理大量的数据;

　　11、魔镜

　　魔镜支持自动拖拽建模，同时可视化效果库十分酷炫。用户可以邀请团队成员到自己的项目，合作进行探索分析，并且按照需求有效控制访问数据的成员权限。产品模块规划完整，有基础企业版到hadoop等5种选择为，而且可以支持定制化服务。但是可能是云平台版的缘故，使用过程中出现不少BUG，企业版的体验可能会相对好一点。

　　优点：

　　产品模块的规划比较健全，其中包括数据源导入、数据分析、仪表盘、数据挖掘和数据工厂;

　　官网的设计不错，模板选择性大，颜值控可能会喜欢;

　　工具使用指导清晰，使用篇和方法篇等比较详细;

　　缺点：

　　产品存在较多的BUG，UI和功能相对其他产品来说较简陋;

　　部分产品模块并不能切实用于数据分析;

　　选择一款适用的BI产品，能够大大简化数据分析的繁杂工作，提高分析效率与质量。当然，以上每个工具各有优点，工具地址都给大家了，接下来就是轮到你动手的时候了，找一个自己喜欢的工具，开始吧!

由于多变的业务逻辑以及复杂的数据整合，传统的BI工具已经无法跟上现代企业及时性数据分析的节奏，于是由海外流入到国内的自助式商业智能渐渐成为企业采用的主流BI工具。

自助式BI工具，也指大数据前端分析工具，可用于探索大数据和云技术，但这都离不开企业对于数据分析的需求，如能获得一款强有力的BI工具作为后盾，将会使企业特别是IT企业充分利用好底部数据，实时掌控好数据，更好的去支持前端业务数据应用。因此当下3款主流的自助式BI工具将会在文中体现，帮助你快速理解和应用~

Tableau

Tableau 无疑是其中的佼佼者，虽然它是一款国外的可视化工具，但在帮助快速分析、可视化并分享信息的层面上的确是首屈一指。数据挖掘和性能使用备受使用者青睐，自由度非常高。

Tableau公司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。所以Tableau向用户提供了丰富多变的可视化图表，可视化功能强大，独树一帜，可以实现Dashboard和动态数据更新，值得国内所有BI厂商学习。

因此，这款工具对计算机的硬件要求比较高，部署较复杂。但学习起来十分简单，能够快速上手无须写代码，数据导入和加载都是向导式，还能对照一些说明和网络上分享的办法进行自学，效果杠杠的~

Qlikview

Qlikview同样是一款对硬件要求较高的BI工具，作为Tableau的竞争者，它的前端交互性比较灵活，展示样式属于多样化，但它更倾向于商业分析，体现在建模、部署和使用上，能直接从用户的业务系统中采集数据并进行多维分析。

并且，Qlikview可集成在产品里做报表、监控、和仪表盘分析。

另外，其专利技术AQL构架，在分析一定数据量时，可避免使用数据库和OLAP，提供灵活、强大的分析功能。

但它也有一些短板，内存限制了数据处理速度，以及对于某些复杂的业务需求，必须写qlikview的脚本。

FineBI

FineBI是帆软旗下的另一个产品，与tableau相似，但离前者的水平差那么一截。但与传统BI工具相比，改进的地方便是代码难度降低，放弃了手动建模，使前端成为业务员的重点。

目前挖掘到它的优点是项目实施周期短，学习成本低，性价比高，以及FineBI能给到两种方式访问企业大数据量：FineDirect（直连）与FineIndex（建cube）。FineIndex可通过对数据进行抽取预处理，对数据增量更新，实现快速数据分析。FineDirect提供基于SQL的数据库直连引擎，支持大数据平台的10亿至百亿的数据访问，实时数据分析。

从商业智能的应用来看，BI工具所受到企业的关注，更多的是数据处理的性能（数据量、速度、稳定性）、产品的适配性（可开发性、可集成性）以及分析效率（展现效果、操作体验）。但当企业开始着重于为经营决策分析建设一体化分析平台时，使用门槛低、简单易用可视化程度高等条件会决定这款工具是否会受到企业重视，站在企业角度，一款集稳定性，实用性、优惠性于一身的BI工具,将会决定企业内部数据分析的格局与未来。

数据为王的时代，人人都需要掌握一些数据分析技能。不懂SQL，不懂数据库，Excel不精通，VBA不敢碰，这些都是横亘在面前的一道坎。

然而，企业数据分析日益上涨，数据人才供不应求，为了降低入门门槛，近几年市面上大量涌现了一批自助式BI工具。

自助式BI工具其实就是指大数据前端分析工具。简单安装，方便使用是其主要特征。

目前的自助式BI工具，已经将维度的选择集成到控件组件的拖选操作，自动建模技术避免了手动建立数据模型。这样一来，数据分析工作能很好地落地到业务分析员手中，一方面能更快速地响应业务的需求，另一方面业务与数据的快速结合能提高决策效率。

对于很多企业来说，自助式BI工具的使用，可以帮助企业实现相互部门之间的协作，帮助企业看到问题所在以及分析产生的原因。

Tableau

Tableau是最强劲的可视化工具，这一点毋庸置疑。

Tableau提供了丰富多变的可视化图表，独具特色，可以实现Dashboard和动态数据更新。

同属于自助式分析工具的tableau，学习起来也很容易上手，如果英文不错，对照着帮助文档和学习论坛能学到更多的图表分析制作。

FineBI

唯一上榜的国内产品。依托了10年报表开发领域的经验的，其最大优势在于分析速度的简单与快。凭借大数据引擎，用户只需在dashboard中拖拽分析的维度和指标，自行完善可视化的布局，无需编辑代码和脚本，就能呈现一个完整的数据报告。

针对以主题的分析，FineBI提供了在现有报告上进行维度切换的操作，防止分析分析报告制做不严谨带来的偏差。FineBI的可视化采用的是目前主流的H5图表，而非插件，能够适应各种大小类型的屏幕，从手机端、PC端、大屏幕都能够完美的适应。

Qlikview

Qlikview相比上面两者，商业性质更重。定位是商业分析软件，使开发者和分析者能够快速部署分析引用，类似于报表工具FineReport，Qlikview可集成在产品里做报表、监控、和仪表盘分析。

其专利技术AQL构架，在分析一定数据量时，可避免使用数据库和OLAP，提供灵活、强大的分析功能。

Power BI

Power BI是微软公司的一款商BI分析软件，提供了强大的组件和功能，对于爱好Excel的朋友是一大福音。数据表制作类似Excel，建立多表关系类似Access，可视化方面在Excel的基础上增加了一系列可直接使用的图表，数据源可配置自动更新，实现实时的仪表板展现，目前提供了在线、移动、桌面三个版本。

这样四款自助式BI工具涵盖了个人使用到商用，在前端可视化分析上可谓是数据分析领域的新一代突破，也是未来前景。有数据分析需求的朋友或企业，不妨一试！

【IT168 资讯】如今，有大量功能强大的可视化工具可以帮助您展示想法、可视化数据、进行谈话，与客户和全球社区分享您的重要分析。在本文中，我们将比较最常用的平台并分析其主要功能，以帮助您选择一个或多个平台，为您的工作交流提供不可或缺的帮助。

在评估各种商业智能(BI)工具时，很难将事实与虚构分离开来，因为每个BI供应商都将其产品作为唯一的“最佳”解决方案进行销售，这往往使得互联网充斥着偏见的评论。如果你想了解功能性产品的价值，避免大肆宣传和点击无尽的部分评论，那么你来对地方了。

我们将引导您了解所有主要工具(如QlikView，Klipfolio，Tableau，Geckoboard，Power BI和Google Data Studio)的特性、优点和缺点。我们还将比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。让我们分别看看每个工具。

QlikView

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。

QlikView非常灵活。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观和感觉。具有如此大的灵活性，还有一个集成的ETL(提取，转换，加载)引擎，使您能够执行普通的数据清理操作。但是，这可能会很昂贵。

产品差异化

许多Qlikview在商业智能领域的竞争对手认识到差异化商品的高价值，并试图重现其许多特征，但大多数情况下都失败了。 Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能，如上所述。

特征

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。

QlikView拥有众多的功能，使其对基于来自多个来源的数据创建高级仪表板非常有用。

其中一个特点是QlikView能够自动操作数据关联：它可以识别集合中各种数据项之间的关系，而无需用户进行任何明确的预配置工作。这项任务的自动化极大地加快了仪表板开发的进程。

Qlikview处理数据输入的另一个重要特性是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。另外，它更具有内存效率。

将数据保存在内存中肯定是一项艰巨的进步，因为它需要大量的内存来处理所有的数据。 QlikView通过令人难以置信的压缩级别将数据缩小至原始大小的10%来解决此问题。我们相信这是通过大量使用数据字典并仅使用分析所需的最重要的数据获得的最大的Qlikview功能之一。

可用性

即使对普通用户来说，QlikView的仪表板和报告也很容易浏览。但是，构建报表可能非常具有挑战性，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言进行训练以构建数据库交互。

定价

QlikView被评为BI领域最昂贵的平台之一。完整的价格政策可在以下链接中找到：qlik。定价方案相当复杂，可能令人困惑。许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该文档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件。最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”(.tde文件)。许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍。与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接。

QlikView是关于目的地的，所以你需要确切地知道你要去的地方。如果有些问题仍然模糊，则可能花费大量时间尝试将多个表单放在一起，最终可能会丢弃多个表单，因为任何误解的数据都会影响最终结果。只要您不改变原始问题，QlikView就可以让您使用您的数据完成精彩的事情。

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面，并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生，那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然，您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

　KLIPFOLIO

Klipfolio是一个BI解决方案，在云中占据100%(不需要桌面应用程序)，为数据可视化和仪表盘组成提供了一个真正具有洞察力的工具。这使得它能够最有效地处理数据、增强实时解决方案和优化，而不是依赖于周期性回归模型。

Klipfolio支持连接到各种数据源，包括在线和离线数据源。在线资源整合了一系列云托管存储，包括Google表格、关系数据库和其他以各种形式提供数据的服务。服务部门可以在这里找到连接服务的完整参考资料。使用RESTful API也可以连接到您自己的数据源。

Klipfolio支持多种离线服务类型：MS Excel、CSV、XML、JSON等。可以通过与上面提到的在线来源相同的链接找到完整的参考列表，但是仅在数据存储库部分。

所有这些数据源，无论是单独或组合，都可以有效地用于整合各种指标，以提取数据愿景，创建、转换和共享定制可视化，以揭示任何无用数字背后的实际含义。

Klipfolio采用响应原则，利用智能手机和平板电脑等各种技术平台，以及跨越会议室墙壁的台式计算机和智能电视，帮助发现仪表板。

产品差异化

Klipfolio代表了一个功能强大的数据仪表盘构建平台，可以访问真实世界，不断变化的生动数据源。当动态变化非常重要并且可能需要紧急决策时，它最适用于实时监视和控制连续数据流。实时数据连接是数据检索的一种方式，可以保持数据准确性和可靠性所需的时间一致性，而响应速度则可用于快速决策的时间因素。

特征

·将多个数据源整合到一个报告中

·无限连接尽可能多的用户

·管理重要信息的访问权限和限制

·移动辅助功能(iOS，Android，黑莓，Windows)

·灵活的REST连接器，用于设置自定义数据源

·安全连接到SQL数据库

·支持Excel、CSV、JSON、XML文件格式

·方便的注释到分享报告的用户看到的报告

·自助式KPI编辑平台

·易于使用的阈值指标。

可用性

Klipfolio包括大量的可视化类型，包括普通表、条形图、饼图、线和面积图，这些图表的组合以及散点图。此外，通过使用一些HTML和CSS，用户可以伪造自己独特的可视化效果。在WYSIWYG编辑器的帮助下，所有这些组件都在复合仪表板上进行布局。一些更复杂的可视化元素添加了各种公式和功能。

Klipfolio仪表板具有广泛的协作框架，可根据权限与其他用户共享信息，通过电子邮件启用通知和分发。使用Klipfolio时的显著差异出现在建筑图表和图表中。

用户不必简单地将数据表中的字段拖放到工作表中，而必须使用不同的函数和公式来实现所有计算。通过这种方式，您可以使用任何类型的可视化创建工作表，但是您需要考虑如何组合和更改数据。

定价

Klipfolio是BI行业中历史最悠久的企业之一，拥有丰富的经验和专业知识，通过开发可行的解决方案为其铺平了道路。 Klipfolio主要投注今天的云服务，同时也提供前提解决方案选项。 Klipfolio仪表板(作为SaaS)使用用户每月定价政策进行分配，根据数量和时间承诺有一些小的总变化。定价从每月19美元开始，提供多种选项和定制的付款方案。 Klipfolio还提供14天的免费试用期，用于测试和学习目的。

Tableau

今天的另一个重要角色就是Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行零数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。

与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式(CSV，JSON，XML，MS Excel等)组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统(PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等)，云系统(AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure)。

与竞争对手的核心区别在于Tableau具有数据混合的特点。另一个独特的特点是实时协作的能力，使其成为商业和非商业组织的宝贵投资。有几种方法可以在Tableau中共享这些报告：将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限。这种选择的大小可以带来很大的灵活性并消除许多限制

产品差异化

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能，实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”，可为Tableau提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息。后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息。

Tableau仪表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板，这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工作工具，其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力，甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看，Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁，因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能力。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流。Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程。

上面的共享系统以其巨大的灵活性和不同的数据共享选择而闻名。即使是最挑剔的用户也肯定会找到一个合适的解决方案来满足他们最多变的需求。

　特性

·免费共享能力(有一定的限制)

·支持连接到30多个数据源类型

·混合数据源

·支持多维数据集

·与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序

·领导社区建设工作(各种培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

可用性

非常容易使用，从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具。考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便的用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据。没有其他的BI解决方案可以让它比Tableau更容易，给它的用户带来惊人的力量。对于一个普通的业务用户来说，这很容易，而且与开发工具一样强大。导入数据、构建有吸引力的可视化，共享并以简单明了的形式发布它们。此外，大量的教程视频、howto -tos、blogs和论坛将节省时间，避免寻找正确的解决方案的长期斗争。

定价

Tableau有不同的许可计划，类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品，价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器，它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到。

Tableau桌面是为大多数的个人用户设计的，每年为个人用户提供$999，企业使用$1,999，覆盖支持。个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源。企业使用意味着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源。

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面。Tableau可以免费使用它的公共选项，但重要的是要记住，这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的。这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自己服务器的公司来说是一个成熟的业务工具，它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性。然而，它的价格是每10个用户1万美元。客户的支持还提供了额外的25%的年成本。

它是又一个基于云的可视化解决方案。如果你需要使用基本预定义的小部件显示某些值，它可以成为适合您的工具。 Geckoboard提供了使用各种小部件来组合仪表板的功能。它具有丰富的与Facebook准备集成的库： twitter、Salesforce API，以便您可以即时查看您的社交媒体参与或业务数据。

它还提供了以两种方式与您自己的数据源创建自定义集成的能力：:Pull或Push。Pull意味着您的小部件每隔N秒就会提交一次数据请求(您可以设置N值)，该数据与提取数据的位置链接到特定的URL(您也可以设置)。Push意味着您可以通过向特殊小部件URL发送HTTP请求来手动为小部件提供数据。这会将您发送的数据与该小部件相关联，并将其显示在仪表板上。

Geckoboard为您提供了几个可能的小部件模板，如折线图或直方图，每个模板都有自己的可以显示的JSON格式的数据。拉式服务器或推送器以适当的格式发送数据很重要。否则，它不会在仪表板上显示任何内容。

您还可以更改窗口小部件的样式表，更改颜色模式，添加两个或更多仪表板或添加多个用户。 Geckoboard拥有一支可靠的支持团队，通常能够相对快速地做出响应，�...

如今，有大量功能强大的可视化工具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策。

在本文中，笔者将比较近两年国内外市场份额较高，也是相对成熟的BI分析平台，对比其主要功能，为个人使用或企业IT工具选型提供一个参考。

在百度搜索商业智能（BI）工具时，可能每个BI供应商都将其产品称为唯一的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向。笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬，也见惯了各家上门兜售产品的厂商。所以对BI产品的好坏，各中优劣有所了解。也恰逢前阵子在整理一些产品资料，便有了下文。如果你想了解功能性产品的真实价值，避免被大肆宣传的广告和评论误导，那你来对地方了。

我这边主要列出了5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要比较它们的关键参数，包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。

QlikView

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案。它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似。为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联。这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的，这些数据也会提醒您检索相关项目。

QlikView比较灵活，展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面，并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入，一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取，转换，加载）引擎，能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵。

产品差异化

Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用。由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能。

特征

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有一席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序。

其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据项之间的关系，无需手动建模。

另一个特性，Qlikview处理数据输入，是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中。这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度，并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算。由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要计算聚合要快得多，而不是查询预先计算的聚合值。又有点也有缺点，内存型的BI工具，数据处理速度很大程度上依赖内存大小，对硬件要求较高，一般企业的配置，数据处理起来较慢，而且Qlikview对于复杂业务需求，必须写qlikview的脚本。

可用性

QlikView的仪表板和报告很容易浏览，但是对于构建报表可能有点挑战，因为它需要高水平的开发人员技能，熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言（qlikview脚本）进行训练以构建数据库交互。

定价

QlikView被评为BI领域最昂贵的平台之一，完整的价格政策可在官网上找到，定价方案比较复杂。许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该文档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件。最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”（.tde文件）。许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍。与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接。

总是QlikView更像是是一个BI可视化展现的工具，相比其他可视化工具（非BI类）图形展现方便，性能也还可以。但如果是探索性的数据分析，比如你想拖一些数据看看结论与猜想是否正确，有时候可能要做20多个仪表盘才能验证自己的猜想，qlikview可能就不太合适了，它比较适合一开始就知道怎么分析展现。

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面，并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生，那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然，您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

Tableau

可视化BI神器Tableau。与大多数其他商务智能工具一样，它通过可视化方式进行数据分析。它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动态，变化趋势和数据密度分布的深入描述。

与许多其他服务一样，Tableau提供了连接多种系统类型的数据源的工具，如以文件格式（CSV，JSON，XML，MS Excel等）组织的数据系统，关系数据系统和非关系数据系统（PostgreSQL ，MySQL，SQL Server，MongoDB等），云系统（AWS，Oracle Cloud，Google BigQuery，Microsoft Azure）。

比较特别的是Tableau有几种方法可以共享数据报告，具有一定的协作性。将它们发布到Tableau服务器;通过电子邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限。这种选择的大小可以带来很大的灵活性并消除许多限制。缺点就是，这种方式起码对于笔者坐在公司的办公习惯不太适应，反而更习惯登录门户去查看下载或者邮件推送（有点老掉渣），本土化有些水土不服。

产品差异化

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能，实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”，可为Tableau提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息。后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息。

Tableau仪表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板，这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工作工具，其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力，甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看，Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁，因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能力。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流。Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程。

特性

免费共享能力(有一定的限制)支持连接到30多个数据源类型混合数据源支持多维数据集与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序领导社区建设工作(各种培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

功能上Tableau和Qlikview产品的功能重合度非常高。不过Tableau相比qlikview可视化更美观，分析也更方便，可以做探索性的分析，数据量少时非常快。两个工具都有强悍的分析功能，但是数据抓取功能都非常弱。比如增量很麻烦，假如数据源删数据，两种工具都要重新导数据。这两种工具的侧重点都是在获取一堆历史数据，然后进行分析，想分析实时数据还很欠缺。尤其像Tableau，ETL功能并没有集成，得有个非常好的数据仓库作为基础。

可用性

非常容易使用，从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具。考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便的用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据。对于一个普通的业务用户来说，这很容易，而且与开发工具一样强大。导入数据、构建有吸引力的可视化，共享并以简单明了的形式发布它们。

定价

Tableau有不同的许可计划，类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品，价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器，它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到。

Tableau桌面是为大多数的个人用户设计的，每年为个人用户提供$999，企业使用$1,999，覆盖支持。个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源。企业使用意味着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源。

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面。Tableau可以免费使用它的公共选项，但重要的是要记住，这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的，这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自己服务器的公司来说是一个成熟的业务工具，它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性。然而，它的价格是每10个用户$10000。客户的支持还提供额外的25%的年成本。

FineBI

FineBI是列表中唯一上榜的国产BI工具，帆软公司出品。

FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案，意思是在具备可视化BI功能的同时，又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用。从其使用流程中可以看出:分别为管理员创建业务包(准备数据)，业务人员新建仪表板（可视化和探索性分析），业务人员新建螺旋分析（前端再处理数据），领导查看分析（对外分享报告）。

创建业务包就是准备数据，这个工作一般让信息部去做，把数据转化成业务分析人员可理解的数据（一般会准备大而全的明细数据）。然后，业务人员拿着业务包里的明细数据，根据需求做分析，比如做一个销售dashboard，分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断。在没有分析目标的情况下，可以尝试探索性分析：聚合、预测、帕累托等，都有现成的模型。

产品差异化

FineBI有两种抓取数据的方式，一种是FineIndex（原cube）的方式取数分析，也就是“数据库-FineIndex-前端分析”的方式，这个是tableau和qlikview没有的。这里的FineIndex相当于一个中间的多维数据库，用于存储数据表，对数据关联转义，这些都对之后的前端分析处理数据效率有很大的提升。因为直接sql取数，效率受数据库本身的限制，数据量大时，一般分析工具很容易就卡死甚至内存溢出导致系统无响应，这也是FineIndex方案的初衷。FineIndex存在有两个意义，一个是提升效率，一个是对数据进行二次整合处理。

另一种是FineDirect，通过FineDirect直连引擎，可以直接对接关系型数据库（Oracle，Sqlserver）以及hadoop、kylin、greenplum、vertica等大数据平台，支持10亿至百亿的数据访问，实时数据分析。FineBI已有FineIndex引擎（原cube）和新的FineDirect直连引擎，可以搭配使用满足不同的场景。企业可根据实际需求的不同准备两种类型的数据，通过FineIndex模式配置那些不经常更新，实时性要求不高的数据；通过FineDirect引擎来配置大数据量且有实时分析需求的数据。

特性

FineBI可以自动关联数据表之间的关系，通过键，自动建模。

再者与其他不同BI工具不同的是，FineBI有移动端、PAD端、以及大屏。

FineBI还有类似办公协同软件OA的一套数据协同管理，主要出于数据安全考虑。可以设置部门只能看部门内的数据，个人只能看个人权限范围内的数据，dashboard制作完分享给别人时，也可以指定分享给谁，被分享者收到通知后登录门户时，可以看到报表出现在桌面中，然后修改、批注。笔者觉得这一点好太多，尤其是出于数据安全的考虑，更能适应本土化的需求。

可用性

FineBI属于自助式BI，使用简单，具有丰富的可视化和前端分析操作。能可视化地进行数据钻取，数据切片和数据旋转等多维分析操作。SPA螺旋式聚合分析功能可对前端数据进行再次处理，类似于Tableau的新建数据字段。配合帮助文档和教学视频能轻松上手，无需付额外培训费用驻场培训。

定价

FineBI的定价不同于其他产品按年按人数付费，FineBI是按照功能模块买断，多维数据库引擎、决策门户、OLAP分析组件、管理驾驶舱等功能组件，类似于移动电信的自选套餐，一般企业的产品整体打包价格在几十万不等。

Power BI

Power BI是由微软开发和支持的软件解决方案，用于商业智能和分析需求。 Power BI的核心是一个提供多种交互选项的在线服务，还提供了多个连接第三方软件和服务提供的数据的网点。

Power BI提供了一个简单的基于Web的界面，具有丰富的实用功能，从定制的可视化到对数据源的有限控制。桌面应用程序通过添加数据清理和规范化工具，将可用功能扩展到更大程度。

在旅途中工作和制定数据驱动决策的另一种方式是通过移动应用程序，该应用程序可用于多个平台。通过将您的工作发布到Power BI服务，并通过组合报告形成生动的仪表板，使数据通信集中化并易于跟踪所有参与者，分享见解也非常简单。

Power BI简洁，但功能强大。但是，像其他软件一样，它也有其起伏，目前并不是非常成熟，商业选型必须仔细考虑。

产品差异化

Power BI与其他解决方案有何不同？

首先，由于它是微软产品，它遵循与其他主要微软产品相似的理念、原则和体系结构。它也为Windows用户提供了一个熟悉的界面。

Power BI的创建和设计旨在构建MS Excel的功能，将其升级到下一个级别，进一步扩展其可操作性以解锁新的用例，覆盖更多的平台并接触到云。

作为微软的产品，Power BI与微软工具带中的其他软件有联系，但远比利用一整套全新的业务分析工具更有效。因此，Power ...