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企业BI工具如何选择？主流5款BI工具多维对比

article 2024/11/16 20:08:34

数据大爆炸时代，企业数据爆发式增长，来自产品、运营、价值链以及外部的数据都成指数级增长趋势。利用大数据分析实现精细化运营，驱动业务增长是企业的理想蓝图。而BI工具能够整合、分析并可视化复杂的数据集，帮助管理层和决策者快速洞察业务趋势，驱动更加精准、数据支持的决策，很好地满足了企业的需求。因此，越来越多的企业意向引入BI工具，面对市面上大量的BI软件，下文给出了一些选型建议供企业参考。

文章中提到的BI数据分析工具分享给大家——
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零基础快速上手，内置多种数据分析模板模型，实现高效数据自助分析！

一、BI工具选型建议

1、目标群体走出IT限制

我们知道，业务人员对于数据处理的需求非常多变，并且经常需要对不同的业务数据，根据相同的维度进行关联分析，而IT部门对数据提供的基本处理和关联关系并不能完全覆盖分析人员的基本/临时数据需求。所以BI工具的目标群体不仅是技术人员，也应该涵盖业务人员，因此企业需要选择学习成本低，各模块操作简单的BI软件。

其次，好的BI工具除了要解决各部门的数据分析需求外，也应当能对企业高层的决策起到提供数据支撑。 所以我们要选择选择数据可视化能力强，仪表盘能够进行交互式操作的BI工具，这样领导可以更直观、更深入地了解企业各方面的数据情况。

2、支持多源数据接入

伴随着企业信息化程度的提高，为了解决特定信息化问题与需求，企业中的信息系统数量也越来越多，比如ERP，CRM，OA 甚至专业的财务软件等。这些系统在实际应用时，数据是相互独立的，而企业又经常需要对这些独立系统进行统一的数据分析，从而进行正确的决策。

所以未来打破数据孤岛，企业选择的BI工具应当能够打通OA、ERP、CRM等系统以及各部门之间相互独立的数据，提供数据集成服务。

3、分析能力强

为了让业务人员也能进行数据分析，BI工具除了常规函数外，也应当具备聚合函数和分析函数。同时，数据预处理的部分也不能有太高的技术门槛，最好能够以可视化低代码方式进行数据集成和清洗，处理后标准干净的数据能够直接输出至BI的ETL数据集。

当然，性能也要考虑。面对大数据量，BI工具的性能需要保持优良，不能出现卡顿的现象。

4、可视化能力强

数据可视化部分，建议选择操作简单便捷、内置图表和样式丰富的BI工具。

同时，为了让企业高层更直观地了解企业情况，BI工具的仪表盘需要支持交互式分析，即可进行钻取、联动、跳转、过滤等操作，实现数据间的联动。

5、支持分享协作

要选择能够共享数据、仪表盘，协同操作的BI工具，提高人员之间、部门之间的合作效率。

6、技术支持完善

除了考虑BI工具本身的优缺点外，还应当考虑BI工具提供商的稳定性和可靠性。在购买之前，企业还需要评估该公司的帮助文档是否齐全、技术支持响应是否及时等问题

二、BI工具具体有哪些？

1、FineBI

FineBI是帆软软件有限公司推出的新一代大数据分析的 BI 工具，已连续六年在国内BI市场取得市占第一的成绩。在FineBI中，用户只需简单拖拽便能制作出丰富多样的数据可视化信息，自由地对数据进行分析和探索。

1）数据接入

FineBI支持超过30种以上的大数据平台和 SQL 数据源，支持 Excel 文件数据集，并可以通过 FineReport 设计器连接多维数据库、程序数据集等更丰富的数据源。此外，为支持国产化数据库，FineBI也针对众多国产化数据库进行了适配。

2）数据分析

数据编辑

用户只需要进行简单的拖拽操作，选择自己需要分析的字段，几秒内就可以看到自己的数据，通过层级的收起和展开，下钻上卷，可以迅速的了解数据的汇总情况。

重点打造的自助数据集，提供了新增列，分组汇总，过滤，排序，上下合并，左右合并等功能，让用户以极低的学习成本将数据处理成自己需要的结果。让IT更专注于基础数据的准备，将真正对数据的分析处理交还于更熟悉业务的分析人员。

数据计算：FineBI 不仅提供常规函数，还提供了聚合、分析函数等进阶函数。

在进行数据分析的过程中，针对指标的计算在可视化时也是必不可少，大部分的场景能够通过FineBI中的「快速计算」即可完成，对于复杂的场景如「多维计算」、「嵌套视图计算」等可以使用FineBI 高级的def()函数体系完成。

比如说快速计算支持设置「同比/环比、占比、排名、累计值、所有值/组内所有值、当前维度百分比」，这些计算方式在进行数据分析时能够大大提高工作效率。

数据建模

提供关联建模功能，让管理员能够在选择需要的数据之后，自动根据数据仓库的关联关系进行建模，同时也提供了手动的关联关系配置，支持组合主键的关联关系配置。

基于这样的基础模型，设计用户在使用自助数据集进行自助取数时，可以直接对有关联的数据进行联合分析，而不需要设计用户再去梳理和配置关联关系。

3）数据可视化

FineBI 根据数据的类型，自动将数据识别为维度和指标，对于维度和指标分别提供了丰富的分析功能。
FineBI 的可视化分析，基于著名的图形语法 (The Grammar Of Graphics) 设计改良，由此提供了无限的视觉分析可能——无限的图表类型，不限制的属性映射效果以及分面分析功能。
FineBI的可视化分析功能提供了大量的内置图表和样式的选择，用户能够自由地对不同的图表类型进行组合，实现分类分析、对比分析、占比分析等多种类型的分析图表。

FineBI 中提供的OLAP联机处理分析功能，通过轻量配置即可进行钻取、联动、跳转、过滤等交互式分析。

FineBI可视化Demo

数据看板-地产销售数据监控

数据看板-电商商品销售分析

4）分享协作

FineBI支持主题协作、数据共享、仪表板共享三大功能。

此外，FineBI在产品的稳定、并发数及超大数据量处理上，都有着绝佳的表现。同时技术支持到位，99%的问题都可以在帮助文档中查询到解决方案，也配备专业的技术支持团队。目前FineBI同时支持PC、移动端，可以随时随地查看数据，并支持与钉钉、企微集成，用户可以随时随地对自己关心的数据了如指掌。

2、Tableau

Tableau是一家成立于2003年的商业智能公司，起源于斯坦福大学的Polaris课题，专注于数据可视化领域。Tableau的市值一度达到40亿美元，在商业智能市场中占有重要地位。在其发展历程中，Tableau不断推出创新产品，并通过提供后续服务来延长客户生命周期，增加客户价值。

1）数据接入：支持多种数据源，可以轻松连接到各种数据库、文件和云服务。

2）数据分析：数据准备部分没有和仪表板分开，而且不是流程式的，难以维护的同时上手难度高，易用度不高。提供复杂的计算和数据混合功能，但难以处理不规范的数据，且运行起来比较慢。

3）数据可视化：拥有丰富的可视化图表类型，包括柱状图、折线图、饼图等，且界面直观，易于学习。

4）分享协作：可以将可视化报表导出为PNG、PDF等格式，方便用户与他人分享，同时提供了丰富的API和扩展功能，用户可以根据自己的需求进行定制开发。

在技术支持方面，作为国外品牌，Tableau在国内完全依赖代理商，不管是可定制程度还是公司的稳定性都远不及原厂。支持程度不及FineBI，包括帮助文档、社区、技术支持响应、需求响应以及BUG响应等。

3、PowerBI

Power BI是微软继Excel后开发的一款商业智能工具，整合了Power Query、Power Pivot、Power View和Power Map等一系列功能，可以快速连接数据并进行建模和分析。Power BI提供了免费版、增值版等多种授权方式，适用于不同规模的企业和个人。其数据可视化能力一般，但具有强大的数据清洗和建模能力。

1）数据接入：整合了Power Query、Power Pivot等工具的功能，可以快速连接数据，但数据源接口较少，不支持国内常用的JDBC驱动等。

2）数据分析：数据准备部分没有和仪表板分开，而且不是流程式的，难以维护的同时上手难度高，易用度不高。拥有强大的数据清洗能力和数据建模功能，但过于依赖DAX函数，且不支持多个数据源的实时建模。

3）数据可视化：提供了丰富的图库和强大的数据可视化功能，但配色等方面无法自定义，可能影响报告的美观。

4）共享协作：可以在线联机使用和移动应用，但企业版价格较贵，且只能在PC上运行。

在技术支持方面，和tableau一样，作为国外品牌支持程度不及FineBI。