2018年5大可视化BI工具选型对比分析
BI工具比较
办公室、3D图形展示、和3D的系统目录等演示产品。
这些3D技术提供了更优秀的用户体验，以及更多角度地对数据进行可视化展示。
这些技术都将应用于马克威决策支持平台中。
最后，马克威决策支持平台采用富客户端技术提供用户界面展示，能够达到桌面应用的图形效果
报表、图形（柱状图、曲线图、饼图、环图、柱线图、雷达图、堆叠、仪表盘等）、地图等。
平台具有即席查询、数据转换、层级显示、数据过滤、地图下钻、固定报表、主题导航、指标导航、统计功能、图表转换、小计合计、多维模型构建、预定义层集、报表及数字及指标的追溯功能等；马克威决策支持平台应用了各种先进的开源开发框架和技术，例如flash, 3D等。
马克威决策支持平台提供了丰富的Flash图形来更好地展示各种统计分析数据。
另外，天律信息技术公司熟。
2020年度10大BI工具排行榜
2019年度10大BI工具排行榜数据作为企业的重要资产，其价值越来越受到企业的认可，各行各业纷纷踏上了数字化转型之路。
作为数字化转型的开端，数据分析和BI成为了企业CIO优先投资的领域。
面对国内外众多数据分析和BI工具，企业该怎样选出适合自己的产品呢？经过对国内外数十种数据分析和BI工具的研究，从工具的功能、性能、易用性、安全性、实施周期、价钱等多个方面进行了对比分析，得出了2019年度10大BI工具排名，希望能够为广大企业在数据分析和BI工具选型时提供参考。
1、Tableau在自助式BI领域，Tableau有着不错的知名度。
因为在国外取得了很好的成绩，在Gartner 数据分析与BI相关报告中（主要是基于全球市场），Tableau一直位置靠前。
在功能、易用性、美观度方面，这个产品都有很好的表现，只需真正意义上的拖拽就可快速完成报表的设计，整体UI风格也不错，达到了美观舒服的效果。
从性能方面看，这款产品更加适合个人用户、小型工作室或者部门级使用，因为在大数据处理能力方面有进步空间，可处理百万级数据量，再多的话，性能会受到影响，需要对接其他公司的数据仓库产品。
另外，主要通过代理进行销售，所以在个性化定制方面有待提升。
2、永洪BI永洪BI是这几年在敏捷BI领域异军突起的一款产品，连续多年获得了敏捷BI领域市场第一名。
在产品功能上整体和Tableau非常接近，在有些地方实现了超越。
灵活易用，完全实现了拖拽式。
对中国式复杂报表的支持，使很多国内的客户更愿意接受。
永洪BI伴随着大数据的诞生而诞生，拥有自主研发的基于内存的高性能计算引擎，高性能是它的绝对优势，获得了很多集团化部署。
永洪BI具有专业的实施团队，在行业定制、个性化开发方面具有丰富经验，项目成功率非常高。
加之相对国外产品来讲，价格适中，因此获得了众多应用。
2019年度，永洪推出了Desktop，可以实现离线和在线两种应用，这对永洪在这一领域的受众和知名度都会提升。
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。
国内外主流BI工具介绍和点评
国内外主流BI工具介绍和点评商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。
而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。
从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。
这几类产品各有何优劣势呢？●国外SAP BO:SAP公司收购的一款BI工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。
Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。
貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。
拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。
偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。
MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。
二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。
只能运行在windows系统，C／S的产品架构。
采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。
目前移动端只支持IOS系统。
●国内FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。
后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。
代码差异化对比工具
代码差异化对⽐⼯具在程序开发的过程中，程序员会经常对源代码以及库⽂件进⾏代码对⽐，在这篇⽂章⾥我们向⼤家介绍六款程序员常⽤的代码⽐较⼯具。
WinMergeWinMerge是⼀款运⾏于Windows系统下的⽂件⽐较和合并⼯具，使⽤它可以⾮常⽅便地⽐较多个⽂档内容，适合程序员或者经常需要撰写⽂稿的朋友使⽤。
WinMerge会将两个⽂件内容做对⽐，并在相异之处以⾼亮度的⽅式显⽰，让使⽤者可以很快的查知；可以直接让左⽅的⽂件内容直接覆盖⾄右⽅，或者反过来也可以覆盖。
DiffuseDiffuse在命令⾏中的速度是相当快的，⽀持像 C++、Python、Java、XML 等语⾔的语法⾼亮显⽰。
可视化⽐较，⾮常直观，⽀持两相⽐较和三相⽐较。
这就是说，使⽤ Diffuse 你可以同时⽐较两个或三个⽂本⽂件。
⽀持常见的版本控制⼯具，包括 CVS、subversion、git、mercurial 等，你可以通过 Diffuse 直接从版本控制系统获取源代码，以便对其进⾏⽐较和合并。
Beyond CompareBeyond Compare可以很⽅便地对⽐出两份源代码⽂件之间的不同之处，相差的每⼀个字节⽤颜⾊加以表⽰，查看⽅便，⽀持多种规则对⽐。
Beyond Compare选择最好的⽅法来突出不同之处，⽂本⽂件可以⽤语法⾼亮和设置⽐较规则的⽅法进⾏查看和编辑，适⽤于⽤于⽂档、源代码和HTML。
Altova DiffDog是⼀款⽤于⽂件、⽬录、数据库模式与表格对⽐与合并的使⽤⼯具。
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这个强⼤易⽤的对⽐/合并⼯具可以让你通过其直观的可视化界⾯快速⽐较和合并⽂本或源代码⽂件，同步⽬录以及⽐较数据库模式与表格。
DiffDog还提供了先进XML的差分和编辑功能。
AptDiffAptDiff是⼀个⽂件⽐较⼯具，可以对⽂本和⼆进制⽂件进⾏⽐较和合并，适⽤于软件开发、⽹络设计和其它的专业领域。
BI工具选型指南
BI工具选型指南BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。
面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。
其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。
不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。
企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。
采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。
因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。
所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。
既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。
从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。
1.BI工具选型要素具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。
图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。
而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。
从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。
而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。
另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。
企业选择BI工具时的参考因素2.易用性易用性决定BI平台的整体使用体验，是影响用户持续使用的首要因素。
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。
BI选型报告的模板(BI工具对比)
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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。
3.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。
4.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。
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。