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)
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。
PowerBIvsQlikView哪个更适合数据可视化
PowerBIvsQlikView哪个更适合数据可视化PowerBI vs QlikView: 数据可视化的选择随着数据量的不断增长和分析需求的提高，数据可视化成为了企业决策和业务分析中不可或缺的一部分。
PowerBI和QlikView作为两个主流的数据可视化工具，各自拥有独特的优势和适用场景。
本文将从功能、易用性和扩展性三个方面比较PowerBI和QlikView，并讨论哪个工具更适合数据可视化。
功能比较：PowerBI是由微软推出的一款强大的数据可视化工具。
它提供了丰富的数据连接方式，可以轻松地连接多种类型的数据源，包括Excel、SQL Server、SharePoint等。
PowerBI还支持实时数据的提取和刷新，保证了数据的及时性。
此外，PowerBI提供了多种数据可视化方式，如图表、地图、仪表盘等，可以根据用户需求进行自由组合，呈现出直观、有力的数据分析结果。
QlikView是一款由QlikTech公司开发的商业智能工具。
与PowerBI 类似，QlikView也支持多种数据源的连接，包括关系型数据库、数据仓库等。
与传统的BI工具相比，QlikView采用了内存计算的方式，能够更快地处理大量的数据。
此外，QlikView还具备强大的数据探索和导航功能，用户可以通过简单的拖拽和点击，快速分析和发现数据中的关联关系。
易用性比较：PowerBI作为微软系列产品的一部分，与其他Office软件的兼容性较好，用户可以通过熟悉的界面和操作方式来使用PowerBI，降低了学习成本。
PowerBI还提供了丰富的模板和预设报表，用户可以基于模板快速创建自己的报表和仪表盘。
此外，PowerBI还支持自动化的数据分析和数据驱动的决策，帮助用户更高效地进行数据挖掘和业务分析。
QlikView虽然在操作上相对复杂一些，但是它提供了更灵活、自由的可视化方式。
QlikView的用户界面可以根据个人偏好进行定制，用户可以自由选择数据展示方式和布局方式。
五个数据可视化工具的比较：哪个是最适合你的？
五个数据可视化工具的比较：哪个是最适合你的？在数据分析时，可视化工具是必不可少的。
它们可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，而且也能够为决策提供支持。
但面对市场上众多的可视化工具，有哪些是最适合你的呢？下面就来一一比较五个常用的数据可视化工具。
1. TableauTableau 被誉为数据可视化领域的领军者。
它不仅简单易用，还支持各种数据源，包括 Excel、CSV、SQL等。
Tableau 还有着强大的可视化功能，比如可以轻松切换各种图表类型，同时通过交互式控件来实现快速筛选、分组、排序等操作。
此外，Tableau 也支持数据的联结和深入分析，可以轻松地发现数据背后的关联性和规律。
不过，这款软件价格较高，适合大型企业或者对于数据分析非常关键的团队使用。
2. Power BIPower BI 是微软推出的商业智能工具。
和Tableau 一样，这款软件也可以轻松掌握，同时也支持多种数据源，包括 Excel、CSV、SQL等。
除此之外，Power BI 还有着强大的图表设计功能，可以进行更高级、更复杂的数据可视化展示。
如果你用过 Excel，那么上手 Power BI 也相对容易。
不过，相对于 Tableau，Power BI 在数据分析上的深度不够，如果需要更高级的功能需要购买高价位的订阅。
3. Google 数据工作室Google 数据工作室是一款基于云服务的数据可视化工具，可以通过Google Sheets 或者 Google BigQuery 来进行数据的导入和处理。
相比于前两款工具，这款工具更注重交互性，在展示方面更加生动活泼，可以通过动态的地图、热力图等方式进行数据展示。
同时也提供了丰富的可视化图表类型和模板，可以帮助用户更好地展现数据，不过需要注意，Google 数据工作室的使用对于谷歌云的用户更加方便顺畅。
4. PythonPython 是一种常用的编程语言，有着丰富的可视化库，包括 Matplotlib、Seaborn和 Plotly等。
主流BI工具对比分析
主流BI工具对比分析Cognos Cognos开发流程抵债资产系统在三个部分用到了Cognos的产品，第一部分是固定报表，这一部分主要用到的产品是PowerPlay和Impromptu；第二部分是统计分析，这一部分主要用到的产品是Transformer和PowerPlay Enterprise Server；第三部分是灵活查询，这一部分用到的产品是Impromptu和Impromptu Web Report。
1、即席查询报表工具Impromptu。
Cognos Impromptu 是即席数据库查询工具，它能帮助用户摆脱SQL语言的困扰，提供一个极具亲和力的图形化操作界面，通过鼠标的拖拽和点击就能够获取所需数据的展现。
Impromptu提供了许多预定义的模板，方便用户创建标准格式的报表，包括A4大小的普通报表、交叉报表甚至是信封等等。
如果用户不满足于这些预定的格式，还可以选择“Blank”模版，用Impromptu 提供的报表格式设计工具设计自定义格式的报表。
报表的内容来源于Impromptu 连接的关系型数据库。
2、OLAP（联机分析处理）数据立方体制作工具Transformer。
Transformer 是基于图形界面的模型制作工具。
它能读取多种数据源，包括由Impromptu 产生的关系型数据库查询文件IQD、文本数据、dBase 表等等。
用户设计模型的操作基本上用鼠标拖拽来完成，只需将所需维度、度量从数据源窗口拖拽到维度窗口和度量窗口，就能形成基本的模型结构。
Transformer 是Cognos 应用开发过程中的核心部分。
3、OLAP展现工具报表制作工具Powerplay。
Cognos Powerplay 是业界领先的OLAP 多维分析和报表工具。
利用Powerplay，可以从任意角度、按任何组合的方式来探索数据，从而轻松地对KPI 或收支进行报表。
Powerplay一体化主要的报表活动，并经过优化，将报表信息广泛地分发给用户。
软件开发中的代码可视化工具与技巧(四)
软件开发中的代码可视化工具与技巧代码可视化工具和技巧在软件开发中扮演着重要的角色，它们能够帮助开发人员理解和调试代码，提高开发效率。
本文将讨论几种常见的代码可视化工具和技巧，并探讨它们的优势和用途。
一、代码可视化工具1. UML（统一建模语言）设计工具UML设计工具是一种常用的代码可视化工具，它能够将软件系统的结构、行为和交互等信息以图形化的方式展示出来。
通过绘制类图、时序图等UML图形，开发人员可以清晰地了解软件系统的结构和功能，帮助进行系统设计和架构的决策。
常见的UML设计工具有Enterprise Architect、Astah等。
2. 数据库设计工具数据库设计工具是软件开发中非常重要的代码可视化工具之一，它可以将数据库表、字段以及它们之间的关系以图形化的形式展示出来。
通过使用数据库设计工具，开发人员可以快速地设计和修改数据库结构，提高数据库开发效率。
常见的数据库设计工具有MySQL Workbench、Navicat等。
3. 代码编辑器和IDE集成开发环境代码编辑器和IDE集成开发环境是开发人员日常工作中最常用的代码可视化工具之一。
它们能够提供代码高亮、代码补全、调试功能等，极大地提高了开发人员的工作效率。
常见的代码编辑器有Visual Studio Code、Sublime Text等，常见的IDE集成开发环境有Eclipse、Intellij IDEA等。
二、代码可视化技巧1. 调试工具的使用调试工具是开发人员在修复代码bug时不可或缺的技巧之一。
通过使用调试工具，开发人员可以逐行运行代码，查看变量的值，寻找代码中的问题所在。
在调试过程中，可以使用断点或条件断点来暂停程序的执行，以便进行观察和分析。
熟练掌握调试工具的使用，能够大大提高代码调试的效率。
2. 源代码分析工具源代码分析工具可以帮助开发人员分析代码的质量和性能。
通过对代码进行静态分析，可以找出代码中的潜在问题，比如未使用的变量、未关闭的数据库连接等，帮助开发人员及时修复这些问题，提高代码的质量。
PowerBI技巧之万字长文测评：3款口碑炸裂的BI数据分析工具,最好用的其实是……
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：1. 产品背景2. 数据对接能力3. 数据建模和数据加工4. 数据可视化5. OLAP计算分析6. 数据挖掘7. 集成应用8. 数据权限管控9. 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。
国内十大活跃报表BI产品深度点评
国内十大活跃报表BI产品深度点评目前国内市场上的报表BI工具琳琅满目，看起来也各有特点，这给选型工作带来了一些困扰，本文就一些较活跃的报表BI产品进行点评，对于不太熟悉这些产品和技术的同学，可作为参考资料。
这里选了十个产品，分作四类：国内报表类，国内BI类，国外BI类，国外开源报表类。
每类两三种产品，在分类内大体会按面市时间为序来点评。
需要强调的是，因为篇幅有限，不可能把市场上所有产品都选入，这并不意味着其它产品不好，看到结论部分时就会理解。
这么分类是有意义的，同类产品大体具有相似的特征。
其中，国内产品被分为报表和BI两类，并不是说这两种功能有矛盾。
事实上，国内产品大都同时兼备两种功能。
分开的原因是因为这些产品初期发布时的功能侧重点不同，经过多年完善，它们大都已经发展成了全功能产品，但初期侧重点的不同仍然会影响到产品理念乃至产品特征。
涉及产品和版本较多，可能局部会有错误疏漏，敬请谅解，欢迎指正。
【国内报表类】报表工具可能是企业级通用软件中仅有的、国产软件能力远远超过国外软件的领域了。
这大概是因为中国报表有着非常强烈的特色，从而造就了一批适应产品，而国外缺乏这个土壤，也就很难发展出这种能力了。
1.润乾报表润乾报表功能全面，涵盖报表、填报、BI的各个方面，没有大块功能的缺失。
不过这也是国内大多数报表BI产品共同的特点。
润乾报表最大特色是复杂报表的能力，润乾公司最早提出了用于解决中国复杂报表的非线性报表模型，直到现在，无论是功能还是性能，润乾报表在复杂报表方面仍然是业界最强者。
润乾报表自2018版开始集成了独立计算引擎。
大多数报表工具是在报表中完成数据计算，而报表的计算能力和效率都相对较弱，不仅会因为要写复杂的SQL或存储过程导致开发困难，而且在数据量大或计算较复杂时还会带来性能和容量的问题，发生报表响应迟钝甚至内存溢出的现象。
润乾报表则可以将取数及复杂关联运算等放到独立的计算引擎中，并提供了大数据量游标取数，这样即提高了开发效率，还能提高运算性能和数据容量，并真正支持了大数据报表。
几个比较火的BI分析工具
⼏个⽐较⽕的BI分析⼯具随着⼤数据发展越来越⽕热，商业智能这些年来伴随着⼤数据进⼊到⽕热的阶段，商业智能与此同时也迎来了爆发，更是出现了很多bi分析⼯具，不少的企业在选择的时候就是因为缺乏⼀定的了解，也并不知道应该怎么样来作出选择，那么在对于市⾯上⽐较主流的⼀些产品进⾏了分析之后，相信⼤家也能够知道到底应该怎么作出选择。
1. Power BI，综合评分：7.00分这也是⽐较主流的⼀款bi分析⼯具，来⾃于微软公司，在办公软件领域中简直就是霸主的⼀个地位，⽽⾃从进⼊到商业智能⾏业之后，不到两年的时间就已经成为了最具有竞争⼒的⼀款软件，它在功能上⾯评分是最⾼的，虽然说在安全线上服务上⾯好像并没有竞争，但是⼤家都有这款产品还是⾮常的认可，之所以没有竞争⼒，主要就是它为⼤家带来的就是个⼈分析，⽐较适合于短平快的分析需求，⽽在⽬前的企业上使⽤相对来说就没有更多的优势性。
2. Tableau，综合评分：7.50分这也是⽬前主流bI分析⼯具⾥⾯最为常见的⼀款产品，也成为了名列前茅的⼀个选择，其实它的功能⾮常的强⼤，主要就为⼤家带来了⾃助式的⼀种分析，⾮常适合于业务⼈员或者是数据分析师来使⽤，在可视化的效果上做的还是⾮常受到⼤家关注的，能够有效的给⼤家实现出炫酷的数据图表，产品的专业性也⾮常的⾼，所以说它的得分相对来说就更⾼。
其实和⼤部分的国外企业⼀样，之所以他在国内的应⽤率并不是很⾼，主要就是因为它的国内渠道主要就是通过代理商来完成这种代理的模式，本⾝就会有着⾮常明显的弊端，往往售后服务没有办法得到保证，所以也就被⼤家遗弃。
3.Smartbi，综合评分：8.64分Smartbi是国内⽼牌BI⼚商，企业级商业智能应⽤平台，经过多年的持续发展，凝聚了多年的商业智能最佳实践经验，整合了各⾏业的数据分析和决策⽀持的功能需求，产品和技术实⼒⽏庸置疑的。
操作⽅⾯也很简单，基本只需⿏标点击即可，功能也很⼈性化。
Smartbi 的报表设计采⽤真“Excel”架构，也就是 Excel 插件⽅式开发报表，⽐类 Excel 设计器学习成本更低，常⽤操作⽅式、函数使⽤等完全是 Excel 中的⽤法。
BI工具对比
BI工具对比
BI产品是做决策分析系统的关键工具，在市面上有两大阵营，一个是传统的以IT为中心的BI产品，这类产品以COGNOS、BO为代表，从技术路线上需要将数据从应用系统抽取到数据仓库，再建立数据集成，生成多维模型再生成报表。
从业务上IT人员根据指标要求，开发好固定的报表供相关人员查看，辅助决策。
在有另一大阵营是敏捷BI，以TIBCO Spotfire为代表，该类型产品从技术路线上必须将数据从应用系统抽取到数据仓库再进行分析，它可以基于原始数据、Excel、数据仓库和自己桌面的数据进行报表开发；从业务上IT人员可以开发好报表模型，将部分参数暴露给业务人员，让业务人员充分的参与到报表的生成和调节，具有强的灵活性，下面是详细对比。
综上所述，Spotfire产品技术路线灵活，容易上手，报表多样且支持业务人员自有调节，比较适合我厂对数据分析的要求。
FineBI对比PowerBI
数据集： 1、拥有抽取数据包，通过PowerQuery实现数据处理 2、通过VertiPaq列式引擎加快数据运算 3、支持血缘分析，可以查看数据集的影响部分，也能看到仪表板 使用了哪些数据 4、关联视图，可以建立以及展示表之间的关联关系 数据集管理： 数据包管理模式，一个仪表板一个数据包
帆软，让数据成为生产力！
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2.4 数据准备
帆软 ★★★★★
帆软BI
PowerBI ★★★★★
微软PowerBI
数据集： 1、拥有自助数据集，可以通过可视化操作实现数据处理 2、拥有实时和抽取两种计算模式，通过自研的spider引擎实现前 端快速展现大量数据，支持全局数据更新 3、血缘分析：可以通过血缘分析查看数据表来源以及影响的资源 4、关联视图：可以配置和查看数据表之前的关联关系 数据集管理： 使用的是分组+业务包模式，提供方便快捷的数据集管理模式
• 行业产品
阿米巴、零售管家、数据运营官、微信小秘书、商业风控通、 医药数据魔方、行长驾驶舱等行业产品。
• 行业解决方案
微软拥有农业、建筑、汽车、分销、教育、金融服务、政府、 医疗、酒店餐饮、旅游、制造业、媒体通信、公共部门、房地 产、零售、军事等行业解决方案。
• 行业产品
无。
帆软，让数据成为生产力！
不支持填报
提供近20种种填报控件风格，创新的分页加载技术，支持大数 据量填报表 业内最强大的填报，拥有智能的数据提交控制 拥有全方位的数据校验：确保数据合乎规范 支持导入Excel数据，支持批量导入，支持多sheet页填报 拥有填报智能缓存技术，避免数据因意外丢失
PowerBI ★★★☆☆
微软PowerBI
bi数据分析
bi数据分析标题：BI数据分析及其在企业决策中的应用摘要：本文介绍了BI（商业智能）数据分析的概念、流程和工具，并探讨了其在企业决策中的重要性和应用场景。
通过BI数据分析，企业能够利用数据来支持决策，优化业务流程，并提高竞争力。
引言随着信息时代的到来，企业所面临的数据量不断增加。
为了抓住这一机遇并保持竞争优势，企业需要从大量数据中提取有用的信息，以指导决策和改进业务流程。
BI（商业智能）数据分析便应运而生。
它是一种以数据为基础，通过采集、整理、分析和可视化数据，为企业提供决策支持的方法。
一、BI数据分析的概念1.1 定义BI数据分析是指将各种来源的数据进行整理、分析和可视化，以为企业提供实时、准确、智能的决策支持。
它可以帮助企业从数据中发现模式、趋势和关联，以便更好地理解业务状况，预测未来发展，并制定相应的策略。
1.2 流程BI数据分析的流程通常包括以下几个步骤：（1）数据收集：从各种来源如企业内部系统、外部数据库等收集数据，并进行初步处理。
（2）数据清洗：清洗数据，去除重复值、空值和错误值，保证数据的准确性和一致性。
（3）数据整合：将来自不同来源的数据进行整合，以提供全面的数据视角。
（4）数据分析：运用统计和分析方法，对整合后的数据进行分析和挖掘，以发现隐藏在数据中的规律和价值。
（5）可视化展示：将分析结果以直观、易懂的图表形式展示，帮助决策者更好地理解数据，发现问题和机遇。
1.3 工具BI数据分析的实施通常借助一些工具和技术，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等。
常用的BI工具有Tableau、Power BI、QlikView等，它们能够帮助企业快速搭建数据分析平台和可视化报表。
二、BI数据分析在企业决策中的应用2.1 销售分析通过BI数据分析，企业可以深入了解不同渠道、产品和地区的销售情况，帮助决策者制定销售策略，降低销售成本，提高销售效益。
2.2 客户分析BI数据分析可以帮助企业进行客户细分，了解不同客户群体的需求和行为特征，以提供更有针对性的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
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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。