爱莉思的情书BI商业智能工具选型，既要上手快，又要功能实用强大，还要数据处理快，更要数据可视化炫酷……好难选！所以，本文选了主流的5款BI商业智能工具，结合使用心得和多年经验，分享这篇选型测评。为什么说本文测评的都是主流的？因为选型这些BI商业智能工具都能满足企业BI的基础需求，提供了从数据采集、数据加工处理、数据存储、数据分析、数据可视化于一体的完整解决方案，并且已经有了不少用户。但是，选型不同的BI商业智能工具仍有各自的特点。

　　帆软BI——FineBI，是一款主打“业务人员做数据分析”的BI商业智能工具。所以，选型它很容易学习上手，普通业务人员就可以自主探索数据，拖拖拽拽设计出自己需要的业务分析报表，符合中国人的操作习惯。操作它时零编码，无需进行复杂的SQL语句处理。可视化数据分析时，流畅度和速度，比有些同类产品加快5倍左右。

　　FineBI 的移动端采用原生渲染技术，完美支持 IOS、android 终端设备，在功能层面，FineBI 移动设置做到了和 PC 端一致，支持自由切换数据的分析维度、指标、方式以及过滤条件，支持钻取、联动，也支持数据的注释标记、分享、推送提醒等功能，用户可以随时随地对自己关心的数据了如指掌。

　　另外，帆软FineBI在企业商用的部署，实施和上线周期以周为单位计算，与动辄数月甚至数年的BI工具有本质区别。原因在于帆软自主搭建的实施团队和服务团队，整个销售、实施和服务的流程都由帆软公司把控，而不是通过代理商或者其他第三方的机构。尤其是对于企业级别的用户，还会有专业的技术服务团队响应服务，在国内本土化服务做得相当不错。相较于国外产品而言，帆软FineBI在服务上的优势较为明显，所以能做到国内市场靠前。

　　国外风生水起的Tableau，拥有强大的计算分析能力。在一些需要进行高级计算的场景下，还支持与Matlab进行集成计算。Tableau目前在数据挖掘领域做的相对比较简单，只是内置了少数几个挖掘分析算法。但是在挖掘语言集成方面，Tableau目前除了支持R语言之外，还支持与Python语言的集成。数据可视化能力，毋庸置疑是很强的。它的图表设计理念，也是简单易用，而且美观。

　　但是，在移动集成BI应用工具中，Tableau并不怎么支持。而且，从数据建模所处的数据分析工作流程对比而言，BI商业智能工具Tableau，更加适合有专业数据分析能力的数据分析师个人选型。相比之下，FineBI则更加契合企业分工协作的工作流程。

　　PowerBI是微软的BI商业智能工具，它遵循着微软产品相似的理念、原则和体系结构，为Windows用户提供了一个简洁熟悉的操作界面，以帮助用户选型后快速适用学习上手。另外学习资料方面，基础文档还算健全，但是有部分内容是英文的。内置的图表种类相对较少，但是提供了一个丰富的PowerBI图表拓展市场供用户进行下载使用，图表类型的拓展能力还是十分强大的。

　　PowerBI目前在数据挖掘分析领域中基本处于空白阶段。数据对接能力方面，支持常规的文件数据、传统的数据库，但不支持国内企业现今比较流行的大数据平台和多维数据库，数据对接能力较弱。

　　Domo提供了丰富的数据连接器、报表模板和自定义仪表板，以满足各种数据需求，界面直观，适合移动设备使用。但对于中小型企业而言，Domo的价格可能过高。此外，一些高级功能可能需要额外的费用，这可能导致总成本超出预算。

　　对于新用户来说，学习和熟练掌握该工具可能比较长的时间，成本较高。另外，作为一款BI商业智能工具，Domo的技术支持响应时间较长，这可能会导致在遇到问题时无法及时解决。虽然 Domo 提供了许多预定义的报表和仪表板，但在一些特定情况下，用户可能会发现自定义能力有限，无法完全满足其需求。

　　SAP公司收购的一款BI商业智能工具，产品运作模式是结合SAP的ERP系统，所以整合其他数据库或系统并不占优势，属于重型BI，使用要求较高，升级困难。

　　在大数据泛滥的今天，BI商业智能工具对于企业的价值越来越明显。可以预见的是，在不久的将来，从上市的大企业，到国内中小企业，都会“上BI”，进行BI商业智能工具选型。这不仅是因为大数据的处理和分析对企业有着极大的价值，同时，BI商业智能工具也能够帮助企业实现更高效的运营和更精准的决策。帆软作为连续多年中国BI市场占有率第一的企业，定会是BI商业智能工具选型的最佳答案。

　　内含200+数据分析可视化作品，各场景分析模型和指标体系，给您的数据分析提供参考