数据分析界有一句广为流传的经典名言：“字不如表，表不如图”。
提到大数据分析和可视化，就不得不提一嘴相关的工具。市面上BI工具种类众多，很多朋友刚开始接触的话，可能会犯选择纠结症。像比较热门的BI平台就有Tableau、PowerBI以及国内的FineBI等等，用它们来生成可视化图表，做数据探索分析等，都非常方便好上手。
我自己也在不断探索一些功能完善、能提高效率的BI数据分析工具。下面就结合我的使用体验，来盘点一下市面上最常见的6款BI工具，帮助大家做选择！
一、选择BI工具的标准
做数据分析的人，为什么要用BI数据分析工具？当然是因为BI工具能帮助我们提高工作效率，快速生成可视化图表！在我看来，一款好用的BI工具无非就是四个特点：高效性、直观性、灵活性、自助式分析。判断一款BI软件到底好不好用，直接按这4点来对标就行。
高效性：这是基本原则。一款工具用起来没有帮你提高效率，反而拖慢你的工作进度，这种工具还使用干嘛呢？直观性：BI工具中丰富的可视化图表，可以直观展示数据关系，直接帮我们降低理解难度。灵活性：现在不同的业务场景有不同的需求，数据源的种类多样，BI软件一定要具有灵活性，或者说动态性。自助式分析：这一点想和大家重点说一下：BI工具其实可以分成两类，自助式BI 和传统印象中的BI，问题来了，什么是自助式BI？举个例子，FineBI和Tableau都属于自助式BI，最大特点是用起来简单，低门槛，不会编程的业务人员也可以用起来。
在自助式BI出现之前，BI的门槛真的是挺高的。BI通常只有具备IT技术背景的研发人员和数据科学家能用，这些人大多集中在企业技术部门，典型工具如SAP的BO、IBM的cognos。它们直接劝退一大波懂业务却不懂技术的业务分析师。这些业务师没办法，不懂技术能怎么办？只能向IT提需求。那么这样的话，就不能对数据做统筹。
自助式BI 和传统的BI有什么不同？复杂的区别不说，直接从工具最基本的特点——效率来比较。传统BI工具效率低，完成一个需求要经过数据建模、ETL架构设计、报表开发等一系列工作，通常3~15个人天，如果需求一改，这些工作又得重做。而如果用自助式BI，数据没有大问题的话，1~2个人天完全OK。
为什么差距这么大？就是技术问题。自助式BI是自动建模，传统BI是手动建模。所以是非常建议大家来尝试使用自助式BI分析工具的。
二、盘点6款BI工具
1. FineBI
FineBI是一款灵活、易上手的BI工具，集成了数据处理、分析、可视化及分享协作等全链条功能。
优点：
学习门槛低：作为主要面向业务人员的数据分析工具，FineBI采用低代码配置，学习路径短，通过拖拽就能自由绘制可视化图表。功能强大：提供丰富的数据处理功能，确保数据质量、统计口径的准确性和完整性。支持精细的权限设置，可以保障数据安全与合规性。无缝数据集成：支持多种数据源导入，包括传统数据库、大数据平台及文件格式，无缝对接现有IT基础设施。可视化模板丰富：内置常用业务场景下的图表和可视化模板，可以作为参考或是直接套用。支持高度定制化的报表开发，满足多样化与个性化的展示需求。缺点：
在一些高级分析功能上，相较于Tableau和Power BI还有一定差距。
FineBI是我平时做数据看板的首选工具，里面的功能可以覆盖日常工作需要。另外，作为国内市占率最高的BI工具，FineBI的社区有很多活跃用户，可以互相交流经验。
2. Tableau
业内常用的数据可视化工具，界面简单，操作灵活。
优点：
可视化功能强：提供数百种可视化自定义选项，能满足各种复杂的图表制作需求。全面连接性：支持几乎所有可用数据源的无缝连接，如数据库、Excel、CSV等，打破数据孤岛，实现数据自由流通。缺点：
如果能够学精Tableau的话，上限挺高，但缺点是不太适合企业用，因为它没有数据收集、平台管控等功能，不适合作为统一的企业数据分析门户，只能作为部门级的数据分析工具。
3. Power BI
Power BI是微软推出的一款商业智能工具，功能强大，但更适合有一定专业基础的用户，有一定的门槛。
优点：
可以创建复杂的报表和仪表板，并进行分享和协作。能够建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，提高数据可视化分析阶段的效率。环境开放，类似于安卓系统，比Tableau的封闭生态环境要好。缺点：
Power BI的可视化能力相对Tableau来说较为有限，内置的图表种类较少，一些常用的图表类型不支持。Power BI依赖于DAX函数进行复杂运算，用户需要编写DAX函数来实现特定的数据分析需求。对于数据管理层面来说，Power BI支持将报表打包发布，但权限控制粒度有限。Power BI的本地化服务表现一般，企业级服务尚未十分成熟且价格昂贵，对国内企业选型来说，可能需要慎重考虑。在本地化服务这一块，还是比较推荐FineBI的。
4. QlikView
QlikView更像是一个BI可视化展现的工具，相比其他可视化工具（非BI类）图形展现会方便，以其独特的关联数据引擎和丰富的可视化选项著称，适用于需要深度数据探索与分析的场景。
优点：
灵活性与展示多样性：支持多样化的展示样式，满足个性化展示需求。内置ETL功能：QVD数据文件及内建的ETL引擎简化了数据提取、转换和加载过程，降低了数据处理的复杂度。智能关联数据：自动关联数据功能，加快了查询和数据探索速度。缺点：
学习门槛高，需要具备较高的开发技能和SQL知识。报表构建虽灵活但有一定复杂度，需要一定时间来熟悉和掌握。
5. Looker
Looker是一款直观易用的数据查询与可视化工具，能够无缝集成多种数据库与云服务，简化数据整合流程，加速数据洞察。
优点：
直观易用：提供简洁明了的用户界面，降低学习成本，提升用户体验。无缝集成：支持多种数据库与云服务，简化数据整合流程。强大的数据查询能力：支持复杂的数据查询操作，满足深入分析的需求。缺点：
相较于某些专业级BI工具，在定制化报表和可视化方面略显不足。某些高级功能需要额外付费或定制开发。
6. Metabase
Metabase是一款简单而强大的开源BI工具，通过简单的SQL查询或直观的图形界面，让非专业人士也能轻松上手数据分析与可视化。
优点：
低门槛易上手：友好的用户界面和简单的操作流程，降低了使用门槛。强大的数据分析与可视化能力：支持通过SQL查询或图形界面进行数据分析和可视化，生成的图表清晰易懂。开源与可扩展性：作为开源项目，Metabase拥有广泛的社区支持和丰富的插件系统，便于未来功能扩展和集成第三方服务。缺点：
在处理大规模数据集时，性能会受到一定影响。相较于商业级BI工具，在高级功能上有所欠缺。
总的来说，Metabase非常适合那些希望快速上手数据分析与可视化的非专业人士或小型团队。但如果需要在处理大规模数据集或需要高级分析功能，就需要考虑其他更专业的工具，如FineBI、Power BI等。
结语
上面提到的6种BI工具各有特点，综合来看，FineBI和Tableau各方面的优势都比较明显，对个人和企业都很友好。对于可视化功能要求更高的个人和企业，可以考虑Tableau；而对于国内企业和大部分业务人员来说，FineBI功能足够且本地化适配性更强；如果企业数字化程度高，业务人员素质水平足够高，可以考虑Power BI。不过归根到底，还是要提高数字化的技能和思维。
FineBI是我平时做数据看板的首选工具，里面的功能可以覆盖日常工作需要。另外，作为国内市占率最高的BI工具，FineBI的社区有很多活跃用户，可以互相交流经验。
2. Tableau
业内常用的数据可视化工具，界面简单，操作灵活。
优点：
可视化功能强：提供数百种可视化自定义选项，能满足各种复杂的图表制作需求。全面连接性：支持几乎所有可用数据源的无缝连接，如数据库、Excel、CSV等，打破数据孤岛，实现数据自由流通。缺点：
如果能够学精Tableau的话，上限挺高，但缺点是不太适合企业用，因为它没有数据收集、平台管控等功能，不适合作为统一的企业数据分析门户，只能作为部门级的数据分析工具。
3. Power BI
Power BI是微软推出的一款商业智能工具，功能强大，但更适合有一定专业基础的用户，有一定的门槛。
优点：
可以创建复杂的报表和仪表板，并进行分享和协作。能够建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，提高数据可视化分析阶段的效率。环境开放，类似于安卓系统，比Tableau的封闭生态环境要好。缺点：
Power BI的可视化能力相对Tableau来说较为有限，内置的图表种类较少，一些常用的图表类型不支持。Power BI依赖于DAX函数进行复杂运算，用户需要编写DAX函数来实现特定的数据分析需求。对于数据管理层面来说，Power BI支持将报表打包发布，但权限控制粒度有限。Power BI的本地化服务表现一般，企业级服务尚未十分成熟且价格昂贵，对国内企业选型来说，可能需要慎重考虑。在本地化服务这一块，还是比较推荐FineBI的。
4. QlikView
QlikView更像是一个BI可视化展现的工具，相比其他可视化工具（非BI类）图形展现会方便，以其独特的关联数据引擎和丰富的可视化选项著称，适用于需要深度数据探索与分析的场景。
优点：
灵活性与展示多样性：支持多样化的展示样式，满足个性化展示需求。内置ETL功能：QVD数据文件及内建的ETL引擎简化了数据提取、转换和加载过程，降低了数据处理的复杂度。智能关联数据：自动关联数据功能，加快了查询和数据探索速度。缺点：
学习门槛高，需要具备较高的开发技能和SQL知识。报表构建虽灵活但有一定复杂度，需要一定时间来熟悉和掌握。
5. Looker
Looker是一款直观易用的数据查询与可视化工具，能够无缝集成多种数据库与云服务，简化数据整合流程，加速数据洞察。
优点：
直观易用：提供简洁明了的用户界面，降低学习成本，提升用户体验。无缝集成：支持多种数据库与云服务，简化数据整合流程。强大的数据查询能力：支持复杂的数据查询操作，满足深入分析的需求。缺点：
相较于某些专业级BI工具，在定制化报表和可视化方面略显不足。某些高级功能需要额外付费或定制开发。
6. Metabase
Metabase是一款简单而强大的开源BI工具，通过简单的SQL查询或直观的图形界面，让非专业人士也能轻松上手数据分析与可视化。
优点：
低门槛易上手：友好的用户界面和简单的操作流程，降低了使用门槛。强大的数据分析与可视化能力：支持通过SQL查询或图形界面进行数据分析和可视化，生成的图表清晰易懂。开源与可扩展性：作为开源项目，Metabase拥有广泛的社区支持和丰富的插件系统，便于未来功能扩展和集成第三方服务。缺点：
在处理大规模数据集时，性能会受到一定影响。相较于商业级BI工具，在高级功能上有所欠缺。
总的来说，Metabase非常适合那些希望快速上手数据分析与可视化的非专业人士或小型团队。但如果需要在处理大规模数据集或需要高级分析功能，就需要考虑其他更专业的工具，如FineBI、Power BI等。
结语
上面提到的6种BI工具各有特点，综合来看，FineBI和Tableau各方面的优势都比较明显，对个人和企业都很友好。对于可视化功能要求更高的个人和企业，可以考虑Tableau；而对于国内企业和大部分业务人员来说，FineBI功能足够且本地化适配性更强；如果企业数字化程度高，业务人员素质水平足够高，可以考虑Power BI。不过归根到底，还是要提高数字化的技能和思维。
最后分享一份《商业智能（BI）白皮书》，本书围绕基础认知、市场概况、应用落地三个部分，聚焦国内企业对BI的最新诉求和行业最前沿的发展趋势，很有启发性。
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