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5个最好的自助式BI工具进行了比较

时间:2018-11-07  来源:马丁·海勒  浏览数:16

商业智能(BI)和分析平台是大中型企业信息学的主要内容。自2004年左右以来,基于视觉的数据发现一直是BI的关键组成部分; 在数据科学家和数据库管理员的支持下,这种趋势已经将业务分析师和管理人员的分析责任从IT转移到自助服务。BI的重点已经从生成记录系统的月度报告,到基于来自各种内部和外部来源的数据交互式发现和分享趋势,预测和业务问题的答案。采用自助式可视化数据发现的企业通常可以在几天内决定采取行动,而不需要几个月的时间来做出决定。

如何选择自助BI平台?大多数情况下,您希望从用户的角度和IT基础架构的角度找到最适合您公司的平台。
BI平台是否与使用它的人员的技能相匹配?您的员工可以轻松学习和使用它吗?它是否会使分析师的工作变得更容易,还是会造成比破坏更多的障碍?
它能够读取所有内部和外部数据源吗?您可以在平台内轻松清理和转换数据吗?平台能够显示您需要的所有图表吗?您可以与公司中的任何人共享您的分析,还是仅与许可用户共享?
考虑到这些因素,让我们(按字母顺序)检查五个市场领先的BI平台。
Power BI
Power BI,微软进入自助服务BI战略,包括Azure托管服务的Web界面和Windows桌面的Power BI Desktop应用程序。它比竞争对手的价格要便宜得多:标准账户是免费的,专业账户每个用户每月9.99美元,而Power BI桌面是免费的。
网站和桌面应用程序都定期更新。Power BI桌面每月更新一次; 网站更新时很难说清楚。
对于某些数据源,Power BI具有预定义的图表,仪表板和报告。例如,默认的Visual Studio Online仪表板和报告提供了为您的帐户配置的项目中的Git,拉取请求和版本控制活动的概览视图。对于其他来源,Power BI希望看到其数据的某些标记。例如,它支持Excel工作表命名表,Excel数据模型表和Power View工作表。如果您的Excel工作表中只有原始数据,则需要返回它并创建一个或多个命名表; 如果您在导入之前确保数据类型正确,它也会有所帮助。
Power BI是使用Windows,Office和Azure生态系统的公司的合理选择。对于想要为组织中的每个人提供BI的成本敏感型公司而言,它也是一个不错的选择。另一方面,Power BI不会像Qlik Sense或Tableau那样为您的图表提供尽可能多的分析功能或控制权。
Qlik Sense
Qlik在QlikView中拥有“模式1”或传统BI产品,并已通过Qlik Sense扩展到自助BI。Qlik Sense于2014年推出,是一款基于与QlikView相同的内存关联数据索引引擎的自助式BI和可视化产品。2016年,Qlik将其以前只有QlikView提供的报告引擎添加到Qlik Sense。
Qlik Sense 2.0是一款功能强大的数据发现和交互式分析工具。它几乎可以连接到任何SQL数据库,并且可以对可视化进行大量控制。但是,它并不像Tableau那样易于学习,易于使用或在可视化的呈现方面具有灵活性。
BI的数据导入通常是一个混乱的过程。Qlik Sense 2.0尝试在不同的表中关联具有相同名称的字段,但也会比较数据并提供有关类似字段的建议。此新功能称为智能数据加载。
Qlik Sense 2.0还推出了Qlik DataMarket,它是六个类别的公共和商业数据来源:商业,货币,人口统计,社会,天气和经济。在分析私人数据时,拥有公共数据会有很大帮助。
Qlik通常以压缩形式将数据保存在内存中。但是,有时候你有太多的数据要适应可用内存,在这种情况下,Qlik Sense可以使用“直接发现”模式,它将内存数据与按需数据库内数据相结合。在直接发现模式中,某些字段仅作为可在表达式中使用的元数据/符号表加载到内存中。将根据需要查询驻留在数据库中的实际数据。
使用Qlik Sense时,您可以将书签保存到当前工作表的当前选择状态,并且可以将书签组合成故事并添加文本和其他注释以使故事不言自明。如果您正在使用故事进行实时演示,则可以深入查看任何可视化的来源以回答问题,然后在您回答问题时返回故事。
Qlik的关联绿白灰色体验,其中显示值的颜色表示状态(选择 - 可选 - 不可选),可帮助您发现相关和无关的数据,而无需挖掘 - 非常好的触摸。我也喜欢Qlik定义表达式的方式,但不像我喜欢Tableau那样多。Qlik Sense可以很好地控制可视化的外观 - 比Microsoft Power BI更好,但不如Tableau好。
QuickSight
Amazon QuickSight完全在AWS云中运行,可以很好地访问Amazon数据源并公平访问其他数据源,并以基本价格提供基本分析和数据操作。在此处讨论的其他产品中,QuickSight最接近Power BI,只是不依赖桌面产品来创建数据集 - 或者Power BI桌面/服务组合提供的分析能力水平。
与Power BI,Qlik Sense和Tableau一样,QuickSight可连接到无数的数据源,并允许您准备数据集。拥有数据集后,您可以使用一个或多个可视化创建分析,您可以将其组织到仪表板和故事中。您可以在组织内共享数据集,仪表板和故事。QuickSight使这个过程变得非常简单和直接,但它缺乏竞争工具中的一些有用的可视化功能。
公司中的第一个用户永远免费,并且有四个用户的团队试用可以免费使用60天。除了试用版之外,标准版每月额外用户每月花费9美元,企业版每月花费18美元。
第一个QuickSight用户获得1GB SPICE(超高速并行内存优化计算引擎)存储,其他用户包括10GB SPICE。对于标准版,额外的SPICE存储每月每千兆字节25美分,企业版每月每千兆字节38美分。企业版在静态时添加安全数据加密,并与组织的AWS Active Directory建立连接。
SPICE是QuickSight用于可视化的高性能内存数据存储,对于从文件导入的数据和SQL数据库中的数据可选是必需的。SPICE表每个限制为10GB。
对于在AWS上托管许多数据源的商店,有限的分析需求和有限的开发时间,使用QuickSight似乎是明智的选择。QuickSight以极低的成本增加了简单的分析和可视化功能。
Tableau
Tableau将其产品描述为提供“按照您的思维方式工作的分析”,并说这些工具利用“人们快速发现视觉模式的自然能力,揭示日常机会和尤里卡时刻等。”尽管您有一定的道理,但可以说很多其他商务智能工具几乎一样。
分析工作流程的视觉发现阶段是性感部分,但并不是大多数人花费大部分时间的地方。根据我的经验,导入和调节数据很容易消耗80%的时间用于BI产品。
既然Tableau可以进行跨数据库连接,那么您可能会导入多个数据源并加入它们,尽管如果您的公司很大(或很多)足够拥有数据源,您可能会将大部分数据源托管在您的数据仓库中。
然后,您将要逐行过滤和调整数据。最后,您将可以实际开始创建可视化,尽管在您尝试进行探索时必须执行其他数据转换并不罕见。但是,Tableau中的数据调节和转换很容易实现,当然就像在Excel中一样容易。无需返回导入阶段即可添加计算字段或过滤数据。
Tableau中的可视化发现功能强大,Tableau为其易于使用的实现和图表显示的精细控制设置了标准。您可以通过单击或拖动感兴趣的维度(通常是离散的类别或特征)和度量(数值)来构建Tableau可视化,并自行选择标记(显示的类型,如条形,线条和点),或使用自动标记选择,或使用“show me”方法选择可视化。
要获得更多控制,您可以将尺寸和度量拖动到特定标记特征或“货架”上。当您了解分析中发生的情况时,您可以与其他人共享仪表板和故事。这可以通过发布到Tableau Server或Tableau Online轻松完成,无论您是在Tableau Desktop中工作还是需要上传,或者您已经在线进行分析。

我司WonderBI
探索式的敏捷自助式数据分析工具 业务人员也可以使用的专业级数据分析产品


豌豆BI,人人都可以用起来的自助式分析工具。数据模型和数据处理是数据分析的基础,但是数据仓库、数据模型、维度、指标、关联关系等模型的设计和处理,存在一定的技术门槛。为了让业务人员可以自助完成数据分析,WonderBI自动识别指标维度和关联关系,形成数据模型。在数据处理层面,类Excel界面操作,通过点选式操作轻松完成去除重复行、空值替换、数据裁剪、数据脱敏、类型转换等操作。


一键数字画像

我司豌豆BI是一款企业级敏捷BI工具,让用户更快的获取数据全貌。WonderBI可以让用户一键探索数据,系统自动匹配最合适的图形展示数据库表数据,帮助用户初步了解数据规律,也可以在数字画像的基础上进行二次分析。


全面的看板分析
我司豌豆BI让您的自助式更加得心应手的数据分析。看板分析零学习成本,一分钟上手,具有拖拽式的操作,全程无需编写表达式;此外可自由布局,具备多维报表、智能统计图、图表钻取联动、模板制作引用、筛选过滤等功能,并支持一键选择统计方法,如最大值、最小值、排名、比重、同比、环比、上期、去年同期等,满足各类用户对业务数据综合分析需要。
丰富的统计图表
WonderBI支持html5统计图,目前提供的统计图类型包括:单级浮动表、多级浮动表、交叉表、柱状图、线状图、条形图、面积图、饼图、雷达图、散点图、仪表盘、气泡图、渲染地图、标点地图、热力图。
全自动的钻取联动
WonderBI支持联动钻取,即同一张看板可以换个角度查看数据,也可下钻查看明细数据。WonderBI所有图表无需任何设置即可联动,也可选择部分图表参与联动和下钻。

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