做了七八年数据分析了，简单谈谈我接触的几个BI产品的体验吧

1、tableau

Tableau我更倾向于将他定义为 可视化数据平台 ，而不是数据分析工具，因为tableau的数据可视化能力确实非常强，他的交互式的可视化体验在业内是被人津津乐道，但是在数据建模和数据分析功能上，略输PowerBI与FineBI一筹。

Tableau的全家桶有很多，主要常见的有这么几种工具：

• Tbdesktop：桌面分析工具，主要功能是设计和创建美观的视图和仪表板，分为个人版和专业版两个版本，个人版只支持本地数据连接和数据源，专业版可以连接多种数据库，并且还可以分享到tb的各种服务器上；

• Tableau server：商业智能bi数据软件，用来发布和管理desktop制作的报表，发布和管理数据源，比如自动刷新发布的数据抽取。比较适用于企业范围内的部署，当然了价格也是非常昂贵的，而且不太适用于我们国内的企业，所以用的还是很少的。

• Tb online：云端分析平台，可以在web上进行交互编辑和制作

• Tb moblie：tb开发的移动端app，目前好像只适用于安卓端，苹果系统用不了，国内用的人也非常少；

• Tb prep：千呼万唤始出来的数据清洗工具，2018年才刚刚面世，主要是为了弥补tb在数据清洗工作上的欠缺，我用过一两次，接触的不深，风格还是一贯的tb清新风格，基本可以实现数据清洗、数据整理、数据合并等etl操作

但是理论上任何产品都需要一定的生长曲线，我相信tb prep也同样是如此，未来还有更大的空间可以优化。另外就是prep+desktop两款工具协同工作的方式，太过于麻烦，这也算是tb的一大与生俱来的缺点。

整体来说，Tableau的界面非常清新简洁，功能也不是非常复杂，比较适合很小白的人使用，下面分析一下tb的优劣势。

（1）数据链接功能：

表现一般，其本身没有后端数据库，数据量很大的时候就需要对硬件有很大的要求，而且个人版只能进行本地化链接；但是tb的数据连接接口分丰富程度，是这三款工具中最多的，虽然90%的接口用不到。

（2）数据清洗：

天然的短腿，tb的数据清洗十分的原始和简单，当然不包括18年发布的tb prep，在实际业务分析中，数据源往往是混乱复杂不规范的脏数据，tb很难剔除出去；

（3）数据建模：

同样的，如果不使用prep，tb的数据建模也比较简单，就是宽表关联模型，只能在元数据表的基础上新建数据表，拓展性和灵活性都比较差。遇到复杂的表结构和模型，tb desktop就独木难支了。

（4）数据可视化：

Tableau在可视化能力上表现十分突出，用过tableau的都知道一句话：用tb做出一个很丑的可视化是一件非常难的事情。因为tb将可视化功能进行模块化，图表制作能力超强，盐值也很高，不用考虑配色，只要处理好表格格式就行。

（5）数据分析：

成也可视化，败也可视化，正是因为tb的强大可视化功能，将各种功能进行模块化，虽然这种傻瓜式的功能集成比较容易入门，但是你如果想把大模块再细化就做不了，这也造成了tb的数据分析能力比较有限。

（6）数据管理：

表现较差，很难对数据进行整合管理，包括分享功能也是基于本身的服务器的，所以tb更适合个人用户，而非企业用户，因为企业主往往需要对数据进行高权限的管理，tb无法实现。

（7）入门难度：

傻瓜式的操作，入门非常简单，一天就能够学会基本的操作；

（8）学习资料：

还是不错的，提供了线上视频教学和线下的文档学习，算是比较全面的，这一点要比power bi要友好的多；

（9）生态环境：

跟ios一样是封闭的生态环境，这一点可能跟他们公司的策略有关吧。

（10）本地化服务：

表现较差，不光是国内的本地化企业服务，就连国外的企业服务都表现比较差，所以就当个个人工具用吧。

（11）价格：

三款软件中最贵的，个人版也是要钱的，好像是999美元，当然了网上的破解版非常多

整体来说，tableau适合一些个人数据分析小白进行数据可视化的工作，不建议企业和业务分析使用，因为生态非常封闭。

二、PowerBI

首先powerbi我将其定义为适合个人多联机的数据分析与挖掘工具。

所以与其说powerbi是微软开发出的数据分析工具，不如说是微软依靠对BI业务模型多年的研究总结后得出的一套解决方案，也就是DAX所代表的的数据分析理念。这一点与tableau提倡的理念是相反的。

你只有先学会了DAX，才能学会powerbi，DAX就是DAX是英文Data Analysis Expression的缩写，意思是数据分析表达式，从名称上就可以看出，DAX公式是用作数据分析的，事实上也确实如此，从数据分析层面认识DAX会更有助于我们理解它。

跟tableau一样，Powerbi也有丰富的一套全家桶：

• Power query：Power Query是负责抓取和整理数据的，它可以抓取几乎市面上所有格式的源数据，然后再按照我们需要的格式整理出来。通过Power Query 我们可以快速将多个数据源的数据合并、追加到一起，任意组合数据、将数据进行分组、透视等整理操作

• Power pivot：Power Pivot是微软Power BI 系列工具的大脑，负责建模分析，能够快速建立多表关系。在excel里，pivot也是我们建立数据透视表的基础。

• Power view：嵌套在excel里的交互式图表工具，我们在excel进行仪表板设计的基础

• Power map：直接嵌套在excel里的基于地图的可视化分析工具

• Powerbi desktop：也就是我们常规意义上的powerbi工具，主要实现的是数据分析和挖掘；

下面再说一下powerbi的优劣势：

（1）数据链接：

PowerBI，内置了一些强大的数据链接功能，但是比起tableau与finebi，pbi里的数据源接口还是比较少的，一些国内企业经常用的，如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb都不支持，而PowerBI仅支持对接Ssas多维数据库,不支持SAP BW,Essbase多维数据库。

（2）数据清洗：

十分强大，只要你学会了DAX与数据建模，你几乎可以随心所欲地进行数据清洗和加工，这一点是其他工具望尘莫及的。

（3）数据建模：

表现尚可，能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系,形成关联模型,以提高数据可视化分析阶段的效率。关联操作上PowerBI建立数据关联可以直接进行关联连线设置，这种方式要更加的方便。

但是在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模,需要将 数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模.

（4）数据可视化：

Powerbi的数据可视化能力怎么说呢，一言难尽吧，powerbi真的有种工科风，能力强悍但是颜值不高，可视化展现能力方面，PoweBI内置的图表种类相对较少,例如一些常用的玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等都不支持(需要进行市场图表拓展下载使用)

（5）数据分析：

计算分析能力方面，PowerBI同样比较依赖于DAX函数来进行运算,例如用户想做类似同期环期,同比环比的快速计算,无法直接得出结果,需要用 户书写一些DAX函数才能计算出相关结果

（6）数据管理：

表现尚可，主要是体现在数据的权限管控能力方面，PowerBI支持将做好的报表打包发布为组织内容包并且进行指定用户组分配查看权限，并且由管理员进行用户组的行级 别权限分配，但是无法控制用户查看的列级别的权限粒度

（7）入门难度：

三款BI工具中学习难度最大的一个，如果你掌握一定的excel基础的话还好，如果是纯小白，上手非常困难。

（8）学习资料：

这一点powerbi做的不是很好，仅仅提供了文本学习资料，而且还不是完全汉化，至于学习视频只有翻墙才能看，可能是微软家大业大，不做这种十分精细化的服务；

（9）生态环境：

开放环境，这一点比tableau要好，类似于安卓系统。

（10）本地化服务：

表现较差，目前来说企业级服务还不是十分的成熟，不建议企业使用。

（11）价格：

个人版免费，但是企业版比较昂贵。

三、FineBI

Finebi我更倾向于将他定义为数据分析平台，而不是工具，这也是我们公司现在正在用的分析平台，因为finebi更像是企业级管理工具以及业务分析工具，所以我现在用finebi比较多。

首先finebi是一款国产化软件，我用了powerbi一年多，tableau也用了一年多，powerbi的入门到熟练很漫长，主要原因是学习资料太少，以英文为主，国内的培训机构很多都只是蜻蜓点水，很散很乱；tableau也一样，出名的培训都是外国的，毕竟是外国的软件。

而且M语言和DAX语言想要用的得心应手挺难的，tableau即使是个人使用也是付费的，付费以后做出来的表，才能直接在网页上查看，比较麻烦。finebi对个人免费，能够快速入手并且熟悉乃至精通。

Finebi同样也有着一套全家桶：

• Finereport：报表工具：报表是企业信息化必不可少统计分析工具，主要实现一些企业固定的月报、季报、关键数据的统计分析。

• Finebi：商业智能工具：侧重于数据分析，改变之前传统做表的方式，交互性更好，性能更加强大
• Finemobile：finebi系统的移动端，支持fbi与br的集成；

下面再说一下finebi的优劣势：

（1）数据链接：

表现不错，finebi在对于国内企业现今比较流行的大数据平台都支持链接，另外在对于一些数据库的认证方式上,例如FineBI支持的kerberos认证连接方式。

多维数据库的连接上，FineBI则可以通过服务器数据集进行对接。FineBI则可以进行对接基于java api的程序数据集

（2）数据清洗：

表现尚可。

（3）数据建模：

在基础数据关联建模方面，FineBI和PowerBI都能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，以提高数据可视化分析阶段的效率。

FineBI在处理跨数据源关联建模时，由于特有的智能内存化机制，即时面对不同来源的实时数据，FineBI也能智能进行内存化关联建模，这方面强于PowerBI。

（4）数据可视化：

表现尚可，与tableau的操作方式是非常相似的，但是比powerbi要丰富一些，而且更讲究可视化的交互性。

（5）数据分析：

Finebi的数据可视化处理和智能分析做的很好，只需要简单的拖拽就可以实现各种维度，各种形式的分析，数据分析方面finebi要逊色powerbi一些

（6）数据管理：

Finebi做的非常好，而FineBI具有非常完善的数据权限管控能力，除了提供仪表板的权限分配之外，还能够针对不同部门/岗位/角色的人员进行行/列级别的数据权限管控，使得不同的人能够根据权限限制而只能看到自己的部分数据。

另外在针对企业集团数据权限管控方面，FineBI提供了强大的多级管控权限供用户进行多层权限分配，为集团性企业的数据权限管控提供了保障。

（7）入门难度：

入门难度一般，很快就能上手。

（8）学习资料：

学习资料非常丰富，不仅有丰富的文本帮助文档，而且还有视频资料，同时finebi还依靠着其社区，有非常多的开放者和使用者在社区上进行帮助学习。比如官方的BI学习班。

（9）生态环境：

开放环境。

（10）本地化服务：

本地化服务不错，技术服务方面，如果是企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务。

（11）价格：

个人版免费，企业版的话性价比要比其他两个要强；

最后列个表格对比一下这三款工具：

商业智能BI产品更多介绍：www.finebi.com

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