現如今,在談到商業智慧(BI)分析工具時,目前國外主要的兩個行業領導者分別是微軟的PowerBI和Tableau。根據著名國際諮詢公司Gartner公布的2017年度北美BI魔力象限報告中內容指出,微軟的Power BI在未來大有趕超Tableau之勢。

但是在國內,根據著名IDC機構發布的《2017年中國商業智慧(BI)市場跟蹤報告》表明,國內BI廠商帆軟已經超越了SAP、IBM、Tableau、Microsoft等眾多國際巨頭廠商,在各大主流BI產品中以13.76%的市場佔有率位列第一(並且是國內唯一一家上榜公司)。

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也正逢最近帆軟FineBI5.0發布,有使用者將FineBI和PowerBI的進行了深度對比,列出了9個選用FineBI的理由。

如果你正在尋找一款BI分析工具,希望這篇文章能給你的選型帶來幫助!

一、廠商背景

FineBI來源於帆軟公司,早期於2006年創立,目前已經發展為國內最大的BI分析平台提供商。公司旗下的FineBI產品早期於2013年發布V1.0,目前最新版已經迭代到FineBI V5.0,主要面向企業客戶(個人使用者免費全功能使用,但是限制2個並發使用者),在國內各行業有著眾多的成功應用案例。

Power BI來源於微軟公司,第一個商業版本於2015年7月發布 – 但是微軟早在2013年就將大量的Excel使用者社區與Power BI的beta版本聯絡起來。它是在微軟的SQL Server Reporting Services團隊中成立的 – 主要基於進階Excel功能,包括Power Query,Power Pivot,Power View和Power Map,Power BI則是微軟將它們作為集合推出,目前國內BI商業化模式推廣正處於起步階段。

二、支持的資料源

首先是對常規的文件資料如Excel、CSV等,FineBI和Power BI都是支持直接進行對接分析的。

對接企業的資料庫能力方面,傳統的資料庫例如Oracle、SQLServer、MySQL等兩款BI工具都是支持直接進行對接。

但是Power BI在對於國內企業現今比較流行的大數據平台則例如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等是不支持的,FineBI則可以直接連接,這一點FineBI比PowerBI的大數據平台對接能力更強。另外在對於一些資料庫的認證方式上,例如FineBI支持的kerberos認證連接方式,PowerBI也無法支持。

多維資料庫的連接上,PowerBI僅支持對接Ssas多維資料庫,不支持SAP BW、Essbase多維資料庫,FineBI則可以通過伺服器資料集進行對接。

在一些需要基於java定製的api程序資料集,PowerBI不支持進行對接,FineBI則可以進行對接基於java api的程序資料集。

Power BI對於一些聯機伺服器資料源支持的比較好,也許是由於這類資料個人使用者用的比較多,例如Google分析、appFigures等資料,這一點FineBI是不支持的。

總結:

從資料引擎的對接能力來看,FineBI對企業資料平台的對接能力更強,PowerBI對一些個人使用者使用的比較多聯機伺服器資料源支持的比較到位。

三、資料建模、處理能力

資料建模:

FineBI和PowerBI的資料模式都支持實時和抽取模式,但是抽取模式下,由於FineBI的採用的分布式架構引擎進行資料的欄式儲存(支持十億大數據量),PowerBI的資料引擎在抽取模式下僅僅是將資料以列式儲存方式匯入,所以在面對海量大數據時FineBI比PowerBI計算速度更快、性能處理更加強大。另外在資料編碼上,FineBI支持對資料進行多種編碼類型轉換,PowerBI對這方面的轉換是不支持的。

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在基礎資料關聯建模方面,FineBI和PowerBI都能夠對基礎的元資料建立維度表和事實表之間的關聯關係,形成關聯模型,以提高資料視覺化分析階段的效率。關聯操作上PowerBI建立資料關聯可以直接進行關聯連線設定,這裡比FineBI更為便捷。

但是深入使用對比會發現,PowerBI的資料模型建立之後只能針對當前報表進行使用,而FineBI建立好的資料關聯模型則是以基於業務為主題的業務包形式進行儲存,這樣一來FineBI的資料關聯模型在做視覺化分析時也就能夠無限復用了。

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但是在資料源種類整合時,PowerBI無法對不同來源的資料進行實時整合建模,例如下圖所示,PowerBI會自動禁用多個資料源的實時建模,需要將資料模式全部修改為抽取資料才可以進行整合關聯建模。

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而FineBI在處理跨資料源關聯建模時,由於特有的智慧內存化機制,即時面對不同來源的實時資料,FineBI也能智慧進行內存化關聯建模,這方面強於PowerBI。

資料加工

對於資料的清洗加工處理方面,PowerBI雖然提供了一些視覺化介面的操作選項,但是在實際進行資料加工處理時還是比較依賴M語言和DAX函數的(面對一些複雜的例如需要做自循環欄分層的資料無法處理),需要使用者有一定的公式編碼書寫能力。

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而FineBI在資料加工處理這方面對使用者比較友好,提供了非常強的全視覺化操作的自助資料集供使用者使用,過濾、分組匯總、新增欄、合併表、自循環欄、列欄轉換等操作都可以快速進行處理,極大地降低了使用者進行資料清理和資料加工處理的門檻和時間成本。

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總結:

PowerBI和FineBI在資料建模和資料加工能力方面的綜合能力對比,FineBI總體強於PowerBI,另外PowerBI在資料建模加工所需要的M語言和DAX函數對使用者的技術能力要求相對較高。

四、資料視覺化能力

a.圖表

視覺化展現能力方面,PoweBI內置的圖表種類相對較少,例如一些常用的玫瑰圖、多層餅圖、詞雲圖、熱力地圖、流向地圖等都不支持(需要進行市場圖表拓展下載使用)。圖形屬性方面還算豐富,可以由使用者自定義進行圖表樣式屬性的設定調節。

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前面提到,PowerBI雖然內置圖表庫相對單調,但是提供了一個豐富的PowerBI圖表拓展市場供使用者進行下載使用,圖表類型的拓展能力還是十分強大的。

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FineBI在圖表類型方面相對比較創新,採用了全新的設計理念,由此提供了無限的視覺分析可能——無限的圖表類型,不限制的圖表屬性組合映射效果以及智慧的圖表推薦功能。

較PowerBI而言,FineBI擺脫了傳統圖表類型的桎梏,提供給使用者更為友好的智慧圖表推薦功能,對於使用者來說再也不用糾結選餅圖好還是選柱狀圖好了,這一點給圖表選擇困難的同學是可謂是帶來了一個天大的福音。另外,FineBI由於支持使用者將欄位綁定到圖表的顏色、大小、形狀、標籤等屬性,這樣一來圖表的視覺化展現能力也就更加豐富靈活了,我們可以通過資料——>圖表屬性的無限組合,盡情地進行資料視覺化認知的探索和洞察。

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但是在圖表的拓展能力方面,FineBI沒有類似PowerBI的可拓展圖表庫供使用者下載使用,這方面較PowerBI稍有不足(不過FineBI的內置的圖表類型非常豐富,結合智慧靈活的圖表設計模式基本也夠使用者用了吧)。

b.前端視覺化展現

再來看看兩款產品組合的Dashboard展現能力對比,下圖是PowerBI首屆資料視覺化大賽的冠軍作品,指標合理呈現,佈局直觀簡潔,但是整體評價來說卻也是比較中規中矩(可能是秉承微軟一貫的方塊美),沒有太多驚艷到人的感覺。

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FineBI的Dashboard展現能力方面,下圖是其中內置的一個比較典型的集團CEO看板demo,總體來說更加細膩(柱形圖圓角、字體顏色、風格、展現形式等 ),結合圖表的動態閃爍動畫比較酷炫,相對來說可能更加符合國人的審美觀念(內置很多類似的全局風格屬性、可以一鍵切換設定)。

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總結:

視覺化能力方面,PowerBI的基礎圖表類型相對較少,但是有一個豐富的PowerBI圖表拓展市場作為補充,視覺化效果方面相對單調;FineBI較PowerBI的視覺化效果更加細膩靈活,圖表的視覺化呈現感染力更強。

五、OLAP計算分析能力

a.OLAP多維分析能力

OLAP多維分析能力方面,PowerBI支持對資料進行鑽取、聯動、切片,但是不支持旋轉操作,另外在超級鏈接跳轉的時候無法自動進行範本之間的過濾配置,只能單獨進行URL跳轉。
FineBI在OLAP多維分析方面做的比較全面,鑽取、聯動、旋轉、切片、跳轉都可以進行快速設定,功能非常強大。

b.計算分析能力

計算分析能力方面,PowerBI同樣比較依賴於DAX函數來進行運算,例如使用者想做類似同期環期、同比環比的快速計算,無法直接得出結果,需要使用者書寫一些DAX函數才能計算出相關結果。

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在計算分析能力這方面FineBI擁有著PowerBI無法比擬的便捷性,因為FineBI為使用者直接提供了快速計算的功能,包括求同期/環期、同比/環比、排名、累計值、所有值、百分比計算等等。這樣一來,使用者無須掌握任何函數計算方法,也可以輕鬆快速地計算出想要的結果。

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總結:

FineBI的OLAP計算分析能力較Powerbi更加全面強大,操作更加快速便捷,使用者學習上手門檻更低。

六、資料分析挖掘能力

PowerBI目前在資料探勘這方面沒有成熟的分析模塊,只是簡單的集成了一個R語言的執行腳本元件供使用者書寫程序碼集成使用。

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而在FineBI中,如果你想預測未來的銷售額,你想智慧的給使用者群分類,或者你想知道簡訊發給哪個使用者獲得的反饋可能性比較大,想建立商品關聯銷售模型,這些都將會成為現實。FineBI的資料探勘分析模塊中除了內置了時序預測、聚類、分類、回歸、關聯規則五大成熟的模型演算法之外,還支持使用者進行自定義級別的R語言集成使用。

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此外,FineBI還將時間序列演算法和聚類演算法,和圖表分析相結合,也就是大家不止可以實現預測和聚類,更進一步,只需要簡單的拖拖拽著就可以立即看到預測和聚類的結果,讓資料探勘不止於能用,更要易用。

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總結:

PowerBI目前在資料探勘分析領域中基本處於空白階段,只是集成了一個R語言的執行腳本元件供使用者書寫程序碼使用,而FineBI除了支持R語言的自定義級別資料探勘分析之外,還內置了時序預測、聚類、分類、回歸、關聯規則五大成熟的模型演算法,資料探勘分析能力整體強過PowerBI。

七、應用集成能力

WEB級別的集成應用方面,微軟的PowerBI開放了豐富的介面供使用者進行集成使用,另外還支持使用者自定義開發例如圖表對象進行集成使用。FineBI也提供了豐富的WEB介面供使用者使用,但是無法進行程序碼級別的自定義圖表開發集成。
在行動集成應用中,FineBI支持微信集成和釘釘集成,給當今便捷式社交平台的資料分析查看帶來了較大的便利,這方面的應用PowerBI並不支持。
門戶集成方面,FineBI開放了單點登入介面,這方面PowerBI暫未直接支持。

總結:

WEB級別的嵌入集成能力,兩款BI產品大致相當;圖表的自定義開發集成,PowerBI強於FineBI;行動微信釘釘集成和單點登入門戶集成應用方面,FineBI強於PowerBI。

八、資料管控能力

資料的許可權管控能力方面,PowerBI支持將做好的報表打包發布為組織內容包並且進行指定使用者組分配查看許可權,並且由管理員進行使用者組的列級別許可權分配,但是無法控制使用者查看的欄級別的許可權粒度。

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而FineBI具有非常完善的資料許可權管控能力,除了提供儀錶板的許可權分配之外,還能夠針對不同部門/崗位/角色的人員進列列/欄級別的資料許可權管控,使得不同的人能夠根據許可權限制而只能看到自己的部分資料。另外在針對企業集團資料許可權管控方面,FineBI提供了強大的多級管控許可權供使用者進行多層許可權分配,為集團性企業的資料許可權管控提供了保障。

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總結:

PowerBI的資料許可權管控能力相對不足,無法進行精準的欄級別的許可權粒度管控,另外在應對集團性許可權控制方面目前也沒有對應完整管控的策略,FineBI在這方面則擁有非常完善的資料許可權管能力。

九、學習和服務

Power遵循著微軟產品相似的理念、原則和體系結構,它也為Windows使用者提供了一個簡潔熟悉的操作介面,以幫助使用者快速適用學習上手。但是,像其他軟體一樣,它也有其起伏,目前並不是非常成熟,商業選型必須仔細考慮。

另外學習資料方面,關於PowerBI官方的學習資料基礎文檔還算健全,但是有部分內容是英文的,另外學習視頻無法訪問(可能需要翻牆)。

FineBI由於是國內帆軟的BI分析平台提供商,所以不論是基礎的學習文檔還是教學視頻資料都比較豐富,另外還有著非常活躍的帆軟中文社區供所有使用者進行學習交流。技術服務方面,如果是企業級別的使用者,還會有專業的技術服務團隊響應服務。

綜合來看,微軟的PowerBI市場佔有率被國內本土廠商的帆軟BI產品所超越也並不是什麼不可理解的事情了,除了帆軟BI成熟和完善的產品之外,本土化的學習和技術服務也是非常重要的一個因素。

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