2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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主流BI工具对比分析

主流BI工具对比分析

主流BI工具对比分析在当今数据驱动的时代,各类企业都在积极利用商业智能(BI)工具来帮助他们更好地理解数据、做出更明智的决策。

主流的BI工具有很多种,比如Tableau、Power BI、QlikView、MicroStrategy等。

本文将对这几种主流BI工具进行对比分析,以帮助企业选择适合自己的工具。

1.功能和特点对比:- Tableau:Tableau是一款强大的可视化工具,可以帮助用户轻松创建漂亮的图表和仪表板。

它有丰富的数据连接和处理功能,支持各种数据源的导入和操作。

Tableau还具有快速的查询性能和易于使用的界面,使得用户可以快速了解数据并发现隐藏的信息。

此外,Tableau还支持集成R和Python等编程语言,可以进行高级分析和建模。

- Power BI:Power BI是微软推出的一款大数据分析工具,具有强大的数据处理和可视化功能。

它能够轻松连接各种数据源,包括数据库、云服务和Excel等。

Power BI还支持自动化报告和仪表板创建,用户可以根据需要定制展示效果。

此外,Power BI还具有Bing Maps、Cortana Intelligence和Azure集成等更多功能。

- QlikView:QlikView是一款自主发现型BI工具,具有强大的数据关联和分析功能。

它可以帮助用户快速探索数据,发现隐藏的信息,并自动生成交互式报告和仪表板。

QlikView还支持实时数据更新和合作分享,用户可以在团队中共享和协作数据分析。

- MicroStrategy:MicroStrategy是一款全面的BI工具,具有强大的数据分析和商业智能功能。

它支持多维数据分析、数据挖掘和预测建模等高级功能,适合于复杂的数据分析需求。

MicroStrategy还具有高度可定制化的报告和仪表板设计功能,用户可以根据需要进行个性化设置。

2.成本和可扩展性对比:- Tableau:Tableau的价格相对较高,但它提供了灵活的许可选项,包括个人电脑版和企业版等多种选择。

大数据可视化分析的主要工具和方法

大数据可视化分析的主要工具和方法

⼤数据可视化分析的主要⼯具和⽅法1.Excel:在office软件中,excel作为其下的⼀种⽤来表格分析的⼯具,也可以做很多的可视化图形,包括柱状图,折线图,饼图等基本图形,在结合smartBi后,也可以⽤来做Bi的分析⼯具,对于⼤部分会操作电脑的⽤户来说,excel是⼀种很好的分析软件,⼊门简单,不需要编程基础。

2.Echarts:百度开发的⼀款开源图形库类,底层实现为javascript,对可视化图形的各属性都进⾏了模块化处理,在⽇常做可视化图形中,Echarts可以满⾜⼤多数的需求,在处理地图时,还可以结合百度地图做出迁徙图,点图,热⼒图等图形,中间接⼝需要改源码来适配数据格式,这时候就需要良好的编程基础,当然,新⼿⼀般可以尝试做其他的图形,Echarts封装的图形适合新⼿学习,通过官⽅⼿册即可学会⼤多数图形的展⽰及对图形样式的修改。

3.D3.js:D3是近⼏年发展较⽕的⼀款可视化⼯具,⼯具开源,主要通过SVG做图,新版本加⼊了canvas的做图⽅式。

D3在使⽤SVG做图时,通过创建svg对象,对其中的点,线等都通过创建对象的⽅式来实现,使我们可以控制svg图形中的每⼀个元素,图形的⼤⼩通常通过获取屏幕⼤⼩的⽅式来定义,这样可以使图形的展⽰效果更好的适配屏幕,对于数据与屏幕上的轴线关系,需要我们⼯程师观察数据的分布选取合适的的坐标系来展现,对于新⼿来说,D3掌握较难,但是认真学习⼀定能够学会,掌握D3.js,我们就可以根据⽤户的数据⾃⼰定制出客户需要的图形来对数据进⾏可视化。

4.Webgl:个⼈感觉会是后⼏年热门的⼀种可视化⼯具,主要集合three.js⽤于做3D模型或者3D的图表是⼀种3D绘图协议,这种绘图技术标准允许把javascript和OpenGL ES 2.0结合在⼀起,通过增加OpenGL ES 2.0的⼀个javascript绑定,WebGL可以为HTML5 Canvas提供硬件3D加速渲染,这样使得Web开发⼈员能够借助系统显卡在浏览器中更流畅地展⽰3D场景和模型,还可以创建复杂的导航和数据视觉化。

可视化工具对比分析

可视化工具对比分析

可视化工具对比分析随着大数据技术的不断发展,各种可视化工具也在不断涌现。

这些工具能够将海量数据转化为易于理解和解读的图表、地图和仪表板,帮助用户更好地发现和分析数据中的信息和洞察。

但在如此众多的可视化工具和平台中,如何选择最适合自己的工具呢?下面我们就来对比分析几个常见的可视化工具,包括Tableau、Power BI、QlikView 和Excel。

1.Tableau (数据分析领域龙头)Tableau是目前数据可视化领域的一匹黑马,Tablue凭借其出色的数据分析和可视化功能,迅速占据了数据分析、商业智能和数据挖掘等领域的市场份额,成为了可视化工具的龙头之一。

(优点)- 丰富的可视化类型- 极佳的数据处理能力- 强大的互动性和定制性- 丰富的社区和可直接共享的应用程序- 学习曲线略高- 价格较高,常常需要高额的许可证才能够使用Tableau的高级功能- 对于初学者来说,需要花费较长时间来掌握Tableau的技巧和技能(适用范围)Tableau适用于需要处理大量数据、进行图表分析和可视化、需要进行数据挖掘和探索的用户。

2.Power BI (微软推出的BI工具)Power BI是一款微软公司开发的业务智能工具,利用Power BI,用户可以将不同数据源的数据聚合在一起,再利用各种可视化组件分析和报告数据。

- 牢固的数据分析和可视化功能- Microsoft Office Suite中的产品集成非常好- 强大易用的查询和数据处理引擎- 很好的数据共享和协作平台功能- Power BI的定制和扩展能力不如其竞争对手Tableau- 较长的学习曲线Power BI适用于利用现有数据源进行数据可视化和报表,协作平台也非常适合跨国企业。

3.QlikView (北欧软件巨人)QlikView是一款由瑞典软件公司QlikTech开发的商业智能和数据可视化工具。

QlikView属于北欧软件巨人,也是BI工具的巨头之一,与Tableau和Power BI并列。

主流BI竞品分析报告

主流BI竞品分析报告

主流BI竞品分析报告第二周任务闫成3.6-3.10目录1.BI现状与发展趋势 01.1概要 01.1.1概念 01.1.2主要软件 01.1.3 BI内各个部分主流软件 (1)1.2BI当前现状 (2)1.2.1发展现状 (2)1.2.2 传统BI与敏捷BI: (2)1.3BI未来发展趋势 (3)2.竞品确定 (3)2.1确定依据 (3)3.竞品分析 (4)3.1 Tableau (4)3.1.1产品介绍: (4)3.1.2产品特点: (5)3.1.3 产品优势: (5)3.1.4产品劣势: (5)3.1.5用户体验: (6)3.1.6竞争策略 (6)3.2 PowerBI (7)3.2.1 Power BI产品介绍 (7)3.2.2特色功能: (7)3.2.3 用户价值 (9)3.2.4 用户案例: (9)3.2.5 实力总结 (11)3.3 BDP (11)3.3.1 产品介绍 (11)3.3.2 特色功能 (13)3.3.3 产品优势 (13)3.3.4 产品劣势 (14)3.3.5 竞争策略: (14)3.3.6 用户案例 (15)3.4 Fine BI (16)3.4.1产品简介 (16)3.4.2 产品实力 (16)3.4.3 特色功能 (16)3.4.4 用户体验点及实例 (17)3.4.5产品劣势与竞争策略 (18)3.5IBM (18)3.5.1产品简介 (18)3.5.2产品实力 (19)3.5.3特色功能 (19)3.5.4客户体验点及实例 (20)3.5.5竞争策略 (21)3.6Qlik (21)3.6.1产品简介 (21)3.6.2产品实力 (21)3.6.3特色功能及产品亮点 (22)3.6.4客户体验点及实例 (22)3.6.5竞争策略 (23)4.总结 05.索引 01.BI现状与发展趋势1.1概要1.1.1概念BI是融合了数据仓库、数据挖掘、联机分析处理等技术系统。

PowerBI与数据可视化类型选择最适合的表

PowerBI与数据可视化类型选择最适合的表

PowerBI与数据可视化类型选择最适合的表数据可视化是当今信息时代中的一项重要技术,它通过图表、图形和其他可视元素的使用,将数据呈现出直观、易懂的形式,帮助人们更好地理解数据背后的信息。

而PowerBI作为一种强大的商业智能工具,为用户提供了丰富多样的数据可视化类型,以满足各种需求。

在使用PowerBI进行数据可视化时,选择最适合的表格类型是至关重要的。

本文将探讨如何选择最适合的表格类型,并探索PowerBI中各种常见的数据可视化表格类型的特点。

1. 条形图条形图是一种基础的数据可视化类型,通过横向或纵向的长方形条形来表示数据的大小。

它适用于比较多个类别之间的数据,尤其适用于呈现有序或无序类别的数据。

条形图的主要优点是清晰简洁、易于阅读和比较。

2. 饼图饼图是一种常见的数据可视化类型,它将数据以圆饼的形式表示,每个部分代表不同类别的数据,并显示其在整体中的比例。

饼图适合表示各个类别在整体中的相对大小,并且易于比较占比较大和占比较小的类别。

3. 折线图折线图是一种将数据以折线的形式表示的数据可视化类型,适用于显示随时间或其他连续变量而变化的数据。

折线图可以清晰地呈现数据的趋势和变化,对于比较多个类别的趋势也非常适用。

4. 柱状图柱状图是一种类似于条形图的数据可视化类型,通过竖直的长方形柱子来表示数据的大小。

柱状图常用于比较不同类别之间的数据,并可以同时比较多个类别的数据。

它与条形图的不同之处在于基于不同目的可以选择横向或纵向的表示方式。

5. 散点图散点图是一种以点的形式表示数据的数据可视化类型,适用于显示两个数值变量之间的关系。

散点图能够清晰地呈现数据的分布情况,并帮助检测变量之间的相关性。

6. 热力图热力图是一种以不同颜色的方块或单元格表示数据的数据可视化类型,适用于呈现二维表格中不同数值之间的关系。

热力图通过颜色深浅可以直观地展示数据的差异和变化趋势。

7. 地图地图是一种将数据与地理位置结合起来呈现的数据可视化类型,适用于以地理位置为参照展示数据的分布和差异。

一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)

一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)

一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)编辑导语:在如今这个数据化时代,数据对于个人和企业来说,其重要性都不可小觑。

因此,有不少企业强化了数据工作,加强企业数据建设。

接下来,本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比,希望对大家有所帮助。

前言:这个从上至下都在强调数字化转型的时代,越来越多公司重视数据,也越来越多的企业有数据建设的需求。

企业无论做任何数据工作,必然要有一定的信息化基础,也要有数据化建设的基础,少不了数据平台、数据应用工具,数据管理工具等。

关于企业数据建设这块,本人从事了近7年,从技术到项目管理,做过乙方也做过甲方,也有多年和各乙方厂商打交道的经验,遂来分享选型“内幕”。

涉及到的产品有:数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。

数据仓库算是一个解决方案,视企业需求有不同架构(传统数仓、数据集市、大数据平台等),架构下有很多分层和组件,比起工具更需要架构师能力,具体原理就不讲了。

关于数仓的选型主要涉及:数据存储方案、ETL、还有前端应用。

底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统,常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。

传统的关系型数据库有:oracle、mysql、DB2。

大规模并行处理数据库:Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。

Teradata老江湖了,银行业使用较多,但成本也是真的贵,目前我们做项目较多的是用Greenplum,算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案,Greenplum是基于PostgreSQL的,于2022年开源。

我知道的国内四大行有3家在用,5大物流公司有4家在用,不少公司在从Teradata迁移到GP。

大数据平台主流的是:Hadoop+Hive。

这套方案有多通用不用多说了,后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。

什么是BI工具,好用的BI工具软件排名

什么是BI工具,好用的BI工具软件排名

什么是BI⼯具,好⽤的BI⼯具软件排名⽬录⼀、什么是BI⼯具?⼆、BI⼯具有什么好处?三、BI⼯具软件排名由于海量数据对各种规模的企业构成挑战,因此每年确保所有业务流程都在控制之下变得越来越困难。

最终,组织和公司在做出可持续和有利可图的决策时需要⼀定的帮助。

通过利⽤现代和专业的BI⼯具,可以迅速解决每个挑战,⽽⽆需⼤量 IT 参与。

⼀、什么是?BI ⼯具是⽤于收集、处理、分析和可视化⼤量过去、当前和未来数据的软件类型,以⽣成可操作的业务洞察、创建交互式报告并简化决策过程。

这些⼯具包括数据可视化、可视化分析、交互式仪表板和 KPI 记分卡等关键功能。

此外,它们使⽤户能够利⽤基于⾃助服务的⾃动报告和预测分析功能。

⼆、商业智能⼯具的好处专业的软件和⼯具提供了各种突出的好处,在这⾥我们将重点介绍最宝贵的那些:1. 它们汇集了所有相关数据:⽆论您在⼩型公司还是⼤型企业⼯作,您都可能从各种门户、ERP、CRM、平⾯⽂件、数据库、API 等收集数据。

您需要获得⾼⽔平的数据智能才能管理所有这些来源并更好地理解收集到的信息。

这就是为什么利⽤现代数据连接器将帮助您集中不同的来源并为您提供所有业务流程的单⼀观点。

这样,识别问题、趋势和采取⾏动是密切相关的,并且完全基于数据。

2. 他们真正的⾃助分析⽅法解锁了数据访问:当公司中的每个⼈都配备了现代商业智能软件,使他/她能够⾃⾏探索数据时,需要向 IT 部门索取报告显着减少。

这种⾃助式 BI⽅法为组织提供了竞争优势,因为每个员⼯都将配备适量的数据分析技能,最终节省公司的时间和资源,同时减轻 IT 部门的负担,从⽽使他们能够专注于其他关键任务。

3. ⽤户可以利⽤预测:预测分析不需要成为数据科学家或分析师的专长。

通过与预测引擎的集成,业务⽤户可以为未来场景⽣成洞察⼒,这将有助于他们调整当前策略以提供最佳结果。

另⼀⽅⾯,如果业务状况发⽣变化,智能数据警报可以保护您在管理⼤量数据时可能发⽣的异常情况,并发现新的趋势和模式,使您能够⽴即做出反应。

数据可视化工具比较:选择适合你的工具

数据可视化工具比较:选择适合你的工具

数据可视化工具比较:选择适合你的工具数据可视化是将数据转化为图表、图形或其他可视化方式,以便更好地理解数据和发现数据中的模式和关系。

选择适合自己的数据可视化工具非常重要,因为不同工具有不同的特点和适用场景。

以下是几种常见的数据可视化工具的比较:1.数据可视化语言:- Python: Python是一种通用编程语言,它具有强大的数据处理和可视化库(如matplotlib、seaborn和Plotly),可以用于生成各种类型的图表和图形。

Python拥有丰富的生态系统和大型社区,有很多资源和教程供学习和使用。

- R语言: R语言是专门用于数据分析和统计建模的语言,拥有丰富的数据可视化库(如ggplot2和ggvis)。

R语言在统计学界非常流行。

2.可视化软件工具:- Tableau: Tableau是一款功能强大且易于使用的商业数据可视化工具。

它具有用户友好的界面和丰富的可视化功能,可以轻松地创建交互式和动态的图表和报表。

Tableau还支持连接多个数据源,可以直接从数据源中提取数据进行分析和可视化。

- Power BI: Power BI是微软推出的一款业务智能工具,功能强大且易于使用。

它可以连接各种数据源,并提供强大的可视化功能,可以创建精美的交互式报表和仪表盘。

Power BI还支持与其他Microsoft产品的集成。

3.可视化Web应用:- D3.js: D3.js是一个基于JavaScript的开源数据可视化库,它提供了丰富的API和功能,可以用于创建高度定制化的交互式图表和图形。

D3.js可以直接操作HTML、CSS和SVG,并结合数据和DOM元素进行可视化生成。

- Highcharts: Highcharts是一款基于JavaScript的商业数据可视化库,提供了丰富的图表类型和配置选项。

Highcharts具有良好的兼容性和性能,可以在网页中嵌入各种图表,并支持移动端展示。

4.商业智能工具:- QlikView: QlikView是一款商业智能和数据可视化工具,以其卓越的数据关联能力和交互性而闻名。

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2018年5大可视化BI工具选型对比分析2018年5大可视化BI工具选型对比分析如今,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,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。

一、QlikViewQlikView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。

1.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。

2.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。

二、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。

1.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。

2.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。

3.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。

4.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。

三、FineBIFineBI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。

1.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。

2.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。

3.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。

4.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。

四、Power BIPower 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。

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