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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,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。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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费用增加一倍,因为速率仅适用于一个“文档”。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。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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

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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。

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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,帆软公司的。

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。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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。

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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几十万。

Power BI

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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 BI不仅与其他产品有关,它与微软的主要工具(包括MS Excel,Azure Cloud Service和SQL Server)紧密集成。

特征

Power BI有一个免费的基本版本,让用户有机会首先探索它

它支持多种方式来整合或导入数据(流数据、云服务、Excel电子表格和第三方连接)

它具有实时馈送数据的交互式仪表盘

用于将Power BI与应用程序集成的简单API

分享报告和仪表板的不同方式

多平台支持(Web,桌面,移动)

可用性

所有熟悉Windows的用户(即几乎所有人)都可以直接使用该界面,因此使用Power BI通常非常直观。

许多控件和描述对MS Excel和其他MS Office产品都有类似的看法,这些产品在处理报表时可深刻理解您的进度。

可视化是使用良好的旧式拖放创建的。您只需要将一个可视类型拖放到报表的空白区域,即可构建新图表或可视化数据。这将以默认外观的空白视觉形式创建未来可视化的占位符。通过简单地将数据字段拖放到占位符本身或其属性中(这些数据在高亮显示时它们将可用),您选择要在此视觉中呈现的数据(确切字段或数据片段) )。

定价

微软Power BI被认为是一个体面的分析工具,其定价政策非常民主。

定价结构非常简单,提供了两种选择:功能有限的免费版Power BI,以及具有全套服务的Power BI Pro企业版。

免费选项适用于任何单个用户,并具有1 GB的数据容量限制,仪表盘和报告总共有10K行/小时的数据流数据,以及有限的数据刷新和协作功能。

Power BI Pro每月为一位用户提供9.99美元的费用,并将每个用户的容量限制扩展到10GB数据,每小时流量数据高达每小时1M行,这是其API的最大速率)。它还支持直接连接到数据源,并使用Data Connectivity Gateway访问您的本地数据,以及高级协作工具,如Office 365组、内容包、Active Directory组、行级安全措施以及数据目录。

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Google Data Studio

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今天列表中最年轻的工具是Google分析解决方案的一部分。在这个领域相对较新,它力求通过易用性,简单而漂亮的设计,创新的解决问题以及简单,习惯的方式来共享仪表板(就像您通常共享文档一样),从而在众多竞争对手中站稳脚跟。在测试版中,Google Data Studio提供了一个关于如何处理数据的有趣视角。这是一个完全基于Web的解决方案,没有桌面版本(不像其他BI解决方案)。这个工具开始时相当不错,但时间会显示它是否会长期运行良好。

产品差异化

谷歌希望在市场上找到正确的位置,不仅仅是单一的商务智能工具,还可以通过将他们方便地结合到谷歌分析解决方案数据工具包(一种用于分析数据和促进数据驱动的解决方案。

Google通常会努力在所有产品中实现最大的简单性和直观性。你会惊喜地发现一个简单的仪表板可以放在一起。但是,有些部分可能仍然颇具挑战性,特别是在数据处理方面。请注意,该工具仍处于测试阶段,所以很多事情可能不被支持,并且不清楚这是否仅仅是早期版本的限制或工具的永久性缺陷。

Google Data Studio允许将原始数据转换为交互式可视化,并将其编译到仪表板中。此外,该工具完美适用于Google特定的数据源。它通过数据连接器的便利设施提供了对数据的轻松访问。

最后,最好的部分之一涉及Google Data Studio中使用的协作技术,使开发团队能够共同处理单个问题。借助Data Studio,您可以让其他人按照Google文档中的相同方式查看和编辑您正在处理的信息中心。

特征

Google数据源的连接器

用于处理原始数据的转换工具

内置视觉类型的体面库

强大的团队合作能力。

可用性

正如我们已经讨论过的那样,该工具非常易于使用。快速连接数据并找出界面的工作方式。您会喜欢创建报告和仪表板,因为它非常简单而有趣。它通过三个简单的步骤完成:选择视觉类型,将其拖放到将其放置在所需位置的报告区域中,然后设置可视化度量。

尽管如此,某些零件并不是很容易完成。弄清楚如何个性化和调整视觉效果和图表的格式可能是相当令人费解的。不过,虽然这可能不是第一次,但你可能会在练习几次之后才能掌握它。

共享很简单,功能类似于Google Drive,因此您不必再次习惯它,因为您可能拥有相同的体验。访问级别的控制也类似:您可以通过电子邮件或可共享链接发送邀请来访问报告或报告文件夹,并选择授予仅查看或允许编辑的权限。

但是,请注意,整体功能仍然有限。尤其是,您不会发现任何支持丰富的报告交互功能,例如让用户钻取数据的某些部分,或者点击并聚焦视觉效果突出显示他们想要查看的部分。此外,自定义视觉效果的能力很窄,因为您只能捏住一些设置。最后,计算仅提供大约50个函数,与其他BI工具相比,这是一个很小的选择。

定价

Google Data Studio是免费发布的。 最初,在推出Data Studio时,每个用户只有5个报告的限制,但从2017年2月起,此栏已被解除,现在用户可以无限制地使用该工具。

2018年5大可视化BI工具选型对比分析

总结

所有可视化BI平台都有自己的优点和缺点,适合业务的才是最好的,希望这样的选型对大家有帮助!

原文始发于:2018年5大可视化BI工具选型对比分析

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