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为大家介绍的是bi数据分析是什么意思和国内bi软件排名的电脑方面的小经验,下面来一起了解一下吧。
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:
产品背景数据对接能力数据建模和数据加工数据可视化OLAP计算分析数据挖掘集成应用数据权限管控学习与技术服务一、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。
二、数据对接能力
常规的文件数据如Excel、CSV、TXT等,三者都可以直接导入对接分析。
传统的数据库例如Oracle、SQLServer、MySQL这三款也都可以直接连接取数分析。
大数据平台方面,对于现今比较流行的大数据平台如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb,Power BI还不支持。这个Tableau、FineBI目前都有接口可以直接对接。FineBI还可以根据数据量以及并发情况选择直连或分布式连的对接方案。
多维数据库的连接,比如SAP BW、HANA、Essbase等数据仓库,PowerBI还不支持,这块Tableau可以直接连接,FineBI可以通过服务器数据集进行对接。

FineBI 数据连接
数据接口开发方面,在一些需要基于java定制的api程序数据集,PowerBI和Tableau都不支持进行对接,FineBI则可以进行对接,基于java api的程序数据集。不过这是国外产品的老子态了。
Power BI对于一些联机服务器数据源支持的比较好,面向分析,例如Google分析、appFigures等数据。
三、数据建模和数据加工
1、数据建模
首先,三者都是自助式BI,都是自动建模了,这是和传统BI的显著区别之一。打个比方,假设我们要抽取一个数据库的几张表的数据来分析,当导入表时会根据键自动关联,或者手动设置关联联系。
Tableau建立数据模型属于宽表模型,相当于是在原来元数据表的基础上根据新的关联关系再新生成一个结果集,之后的分析都是基于这个结果集来的,元数据发生变化,除非你手动更新,分析结果也不会有变化。
FineBI也是类似的原理,不过建立的骨架数据关联模型都是基于元数据的,元数据变化,分析结果也实时变化。
PowerBI的数据模型建立之后只能针对当前报表进行使用。且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。

其次,FineBI和PowerBI的数据模式都支持实时和抽取模式,但是抽取模式下,由于FineBI的采用的分布式架构引擎进行数据的列式存储(支持十亿大数据量),PowerBI的数据引擎在抽取模式下仅仅是将数据以行式储存方式导入,所以在面对海量大数据时FineBI比PowerBI计算速度更快、性能处理更加强大。另外在数据编码上,FineBI支持对数据进行多种编码类型转换,PowerBI对这方面的转换是不支持的。

2、数据加工
对于数据的清洗加工处理方面,PowerBI提供了一些可视化界面的操作选项,结合M语言和DAX函数,可以进行数据加工处理,但需要用户有一定的公式编码书写能力。
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