BI 工具竞品分析
1 背景和目標
1.1背景
當前各大企業均在加快數字化轉型，推動由經驗驅動決策向數據驅動決策的轉變，通過挖掘數據，提煉出有效信息實現精細化運營，從?提?運營效率，降低成本，增加收入，更有效地提?企業競爭?。
1.2分析目標
BI工具是企業數據化運營的必備工具，能夠快速滿足企業數據查詢、分析和探索的需求，提高數據應用的效率，但目前市面上存在各種類型的BI工具，面對多不勝數的BI工具，質量也參差不齊，本文將對當前主流的的BI工具做一個全面的綜合分析，希望給需要做BI工具選型的做參考。
2020 Gartner 數據分析與BI平臺魔力象限圖
商業BI軟件： 國外BI軟件Tableau/Power BI，國內商業BI軟件FineBI/永洪BI，云BI服務平臺Quick BI/百度Sugar。
開源BI 軟件： 國外開源Superset/Metabase，國內開源宜信Davinci。
2 競品選擇
2.2 目標競品
國外商業Tableau | 國內商業FineBI | 云BI Quick BI | 開源Davinci
2.3 選擇原因
3個商業BI軟件主流代表：成熟穩定，功能強大，學習資料豐富
1個開源BI軟件：免費、靈活
3 競品分析
3.1 戰略層-產品定位
| 產品介紹 | Tableau是國外Tableau公司開發的用于可視分析數據的商業智能工具，被定位為Gartner魔力象限中的領導者商業智能和分析平臺 | FineBI 是國內帆軟軟件有限公司推出的一款商業智能產品 | Quick BI是阿里云旗下產品，是一個專為云上用戶量身打造的新一代智能BI服務平臺 | Davinci由國內宜信科技中心數據中臺部自主研發并開源的可視化服務平臺 |
| 產品目標 | 幫助人們查看并理解數據，快速分析、可視化并分享信息 | 提供自助式數據分析的解決方案，幫助企業的業務人員充分了解和利用他們的數據 | 基于云阿里云服務，提供全場景式的自助BI分析產品 | 致力于提供一站式數據可視化解決方案 |
| 產品定位 | 數據可視化工具 | 自助大數據分析的BI工具 | 全場景數據消費式的BI平臺 | 一站式數據可視化平臺 |
| 目標用戶 | 業務人員/數據分析師 | 業務人員/數據分析師 | 業務人員/數據分析師/數據工程師 | 業務人員/數據分析師/數據工程師 |
總結：
Tableau定位是數據可視化工具，提供強大的數據可視化能力；
FineBI主推自助式分析，提供強大的數據建模與數據分析能力；
Quick BI從管理層決策分析和駕駛艙，到業務專題分析門戶，再到一線人員的自助分析和報表，覆蓋企業數據分析的各種場景；
Davinci免費開源，只需在可視化UI上簡單配置即可服務多種數據可視化應用，滿足基本的報表和可視化展示需求。
3.2 范圍層** - **功能范圍
總結：
數據連接（Quick BI > Tableau=FineBI=Davinci）
都支持豐富的數據源接入，涵蓋關系/非關系數據庫、大數據平臺以及本地上傳數據文件，Quick BI是基于阿里云打造的BI平臺，所以在接入云數據庫上有天然優勢，且多支持API接口
數據準備（Quick BI> FineBI> Davinci> Tableau)
Quick BI與FineBI均支持可視化數據處理與數據預覽，不需要具備SQL能力就能對數據集進行輕量級的ETL，Davinci提供了數據視圖（View）用于編寫SQL處理數據集，需要用戶具備SQL能力，適合專業的數據分析師，Tableau沒有ETL功能，需要搭配使用Tableau Prep
儀表板（FineBI> Tableau > Quick BI > Davinci）
都支持拖拽式的可視化圖表配置，提供豐富的圖表組件選擇，支持常用的多維交互分析，但FineBI集成時間序列/聚類/分類/關聯/回歸數據挖掘功能，Tableau也支持時間序列/聚類功能，具備一定高級算法分析能力。
數據應用（Quick BI > FineBI > Davinci> Tableau）
Quick BI定位全場景數據消費式的BI平臺，因此支持豐富的數據應用場景，FineBI相比Quick BI缺乏數據門戶、訂閱推送、智能問答功能，Davinci支持分析看板與大屏駕駛艙應用，不支持移動BI，Tableau支持分析看板應用，移動端功能需要搭配Tableau Mobile使用。
系統管理（Quick BI > FineBI > Davinci=Tableau）
Quick BI與FineBI都提供完整的權限管控功能與消息通知，權限上Quick BI多支持線上權限審批申請與協同授權 ， Davinci與Tableau支持基本權限控制。
3.3 結構與框架層
總結： 進行數據分析和報表看板搭建的基本流程都是一致的，主要分為
以下步驟：
步驟一：連接數據源
連接數據源，獲取數據
步驟二：數據建模
連通數據源后，當需要分析的數據存儲在不同的表，可以通過數據關聯，把多個表連接起來，形成數據集模型進行數據分析
步驟三：數據可視化分析
通過創建儀表板，添加不同的圖表來展示數據，并通過聯動進行數據可視化分析。
步驟四：發布共享
分析完成后，可以將儀表板搭建成數據門戶，并導出用于存檔；也將儀表板分享給他人使用。
5 附錄信息** - **競品資料文檔
1、 BI選型｜6款國內外商業智能BI產品深度測評 http://www.woshipm.com/ai/3748175.html
2、Tableau Desktop
https://www.tableau.com/zh-cn/products/desktop
3、FineBI文檔
https://help.fanruan.com/finebi/
4、Quick BI
https://help.aliyun.com/product/30343.html
5、Davinci 用戶手冊
https://edp963.github.io/davinci/
總結
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