BI商業智能，這個我安利過很多次。
作爲當下最廣泛使用的數據分析工具，它的好處實在太多啦：
- 對比Excel、Python、R，不用寫代碼，不用寫SQL，降低了數據分析的准入門檻，小白上手毫不費勁。
- 能快速響應報表需求，準備好數據，出張報表也就是1個小時的事，再不濟當取數機器也是極佳的選擇。
- 數據挖掘可視化應有盡有，對比Excel，以及開發級的Echarts，簡直良心便利，隨時隨地出報告，直接Pass掉PPT。
……
什麼BI分析工具好用？
這個還真不能一刀切下定論。
大家聽得最多的莫過於Tableau、微軟的Power BI，還有我經常推薦的FineBI。
這3款BI工具各自憑藉着可視化、Excel的影響力、以及企業級廣泛應用的優勢，在市面上都闖出口碑了。而且功能和版本也都在不斷更新。
所以，本文花了3天的功夫，整理了近萬字的功能對比，看看這三個產品功能優勢和差異究竟在哪裏？
主要這樣幾個角度考量：
- 產品背景
- 數據對接能力
- 數據建模和數據加工
- 數據可視化
- OLAP計算分析
- 數據挖掘
- 集成應用
- 數據權限管控
- 學習與技術服務
一、產品背景
Tableau即公司名，是最早的一代自助式BI分析工具，一直以來最被人稱讚的其可視化，能基於可視化做很多數據分析擴展。
Power BI是微軟的，14年15年開始初見苗頭，之前主要是基於Excel的高級功能，包括Power Query，Power Pivot，Power View和Power Map，後來作爲Power BI集合推出。
FineBI源於帆軟公司，帆軟早期做報表軟件，finereport很厲害，在商業領域。後來逐漸發展商業智能BI，目前最新版已迭代到 V5.0。
講到產品就要談談其定位了，就像介紹人要說姓氏一樣。Tableau更多定位是可視化分析的工具，所以可視化很突出。PowerBI有走Excel路子的趨勢，發力個人用戶，個人數據分析。FineBI更傾向於企業級應用的BI，很多功能都體現其企業級的基因。
二、數據對接能力
常規的文件數據如Excel、CSV、TXT等，三者都可以直接導入對接分析。
傳統的數據庫例如Oracle、SQLServer、MySQL這三款也都可以直接連接取數分析。
大數據平臺方面，對於現今比較流行的大數據平臺如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb，Power BI還不支持。這個Tableau、FineBI目前都有接口可以直接對接。FineBI還可以根據數據量以及併發情況選擇直連或分佈式連的對接方案。
多維數據庫的連接，比如SAP BW、HANA、Essbase等數據倉庫，PowerBI還不支持，這塊Tableau可以直接連接，FineBI可以通過服務器數據集進行對接。
FineBI 數據連接
數據接口開發方面，在一些需要基於java定製的api程序數據集，PowerBI和Tableau都不支持進行對接，FineBI則可以進行對接，基於java api的程序數據集。不過這是國外產品的老子態了。
Power BI對於一些聯機服務器數據源支持的比較好，面向分析，例如Google分析、appFigures等數據。
三、數據建模和數據加工
1、數據建模
首先，三者都是自助式BI，都是自動建模了，這是和傳統BI的顯著區別之一。打個比方，假設我們要抽取一個數據庫的幾張表的數據來分析，當導入表時會根據鍵自動關聯，或者手動設置關聯聯繫。
Tableau建立數據模型屬於寬表模型，相當於是在原來元數據表的基礎上根據新的關聯關係再新生成一個結果集，之後的分析都是基於這個結果集來的，元數據發生變化，除非你手動更新，分析結果也不會有變化。
FineBI也是類似的原理，不過建立的骨架數據關聯模型都是基於元數據的，元數據變化，分析結果也實時變化。
PowerBI的數據模型建立之後只能針對當前報表進行使用。且在數據源種類整合時，PowerBI無法對不同來源的數據進行實時整合建模，例如下圖所示，PowerBI會自動禁用多個數據源的實時建模，需要將數據模式全部修改爲抽取數據纔可以進行整合關聯建模。
其次，FineBI和PowerBI的數據模式都支持實時和抽取模式，但是抽取模式下，由於FineBI的採用的分佈式架構引擎進行數據的列式存儲（支持十億大數據量），PowerBI的數據引擎在抽取模式下僅僅是將數據以行式儲存方式導入，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。另外在數據編碼上，FineBI支持對數據進行多種編碼類型轉換，PowerBI對這方面的轉換是不支持的。
2、數據加工
對於數據的清洗加工處理方面，PowerBI提供了一些可視化界面的操作選項，結合M語言和DAX函數，可以進行數據加工處理，但需要用戶有一定的公式編碼書寫能力。
Tableau Desktop沒有系統的數據加工功能，今年最新發布的Tableau prep對數據清洗和數據加工方面做了較大的彌補，從數據清理/調整、檢查/篩選數據、聯接/合併數據都擁有着比較體系的數據加工策略，可以無縫對接Tableau Desktop使用，不過需要同時安裝Tableau Prep和Tableau DeskTop。整體數據工作流還是非常清晰、直觀的。
FineBI對一些有關數據的加工處理功能，統稱爲“自助數據集”。包括過濾、分組彙總、新增列、合併表、自循環列（可以有樹結構的數據進行分層等集團性企業）、行列轉換等操作。都可以快速進行處理，且可視化無代碼。
四、數據可視化
從圖表豐富度和可視化報告製作能力來比較。
1、圖表豐富度
可視化展現能力方面，Tableau最佳，FineBI次之，隨後PowerBI。
Tableau除了常規的圖表之外，還有盒須圖、標靶圖等和分析模型深度結合的圖表。FineBI也不弱，常規圖表都擁有，在數據地圖方面，更是有流向地圖、點地圖等更實用的圖表。PoweBI內置的圖表種類相對較少，像玫瑰圖、多層餅圖、詞雲圖、熱力地圖、流向地圖等，需要進行市場圖表拓展下載使用，圖形屬性方面還算豐富，可以由用戶自定義進行圖表樣式屬性的設置調節。
操作方面，FineBI和Tableau是大差不差的，都是基於著名的圖形語法(The Grammar Of Graphics)設計，以“形狀“和對應的“顏色“，“大小“，“提示“，“標籤“等屬性進行圖表類型替代。
在分析區域有兩個軸，橫軸和縱軸，把所要分析的指標和維度拖拽到兩個軸，就會自動出可視化圖，圖表也是根據分析情況自動給推薦的。
還支持用戶將字段綁定到圖表的顏色、大小、形狀、標籤等屬性。這樣一來圖表的可視化展現能力也就更加豐富靈活了，我們可以通過數據——>圖表屬性的無限組合，盡情地進行數據可視化認知的探索和洞察。
Power BI就是拖拽圖表組件，選定數據的方式來展現。
2、Dashboard展現能力
再來看看3個工具的Dashboard展現能力。
PowerBI首屆數據可視化大賽的冠軍作品，指標合理呈現，佈局直觀簡潔，秉承微軟一貫的方塊美。
FineBI的Dashboard，下圖是其中內置的一個比較典型的駕駛艙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，圖表還可以有一些閃爍動效。
Tableau的可視化更加豐富，有種信息圖的感覺，佈局也更加自由。
五、OLAP計算分析
從OLAP多維能力角度來看，3個工具都支持用戶進行鑽取、聯動、切片、切塊等分析操作。
計算分析能力方面Tableau和FineBI都支持用戶進行排名、排序、過濾、同比、環比、方差、標準差、中位數等快速計算操作，但是在一些高級計算例如移動平均、四分位等分析計算場景，Tableau擁有者更加強大的計算分析能力。
FineBI的快速計算提供現成的同期/環期、同比/環比、排名、累計值、所有值、百分比計算等等，還挺方便的。
另外Tableau在一些需要進行高級計算的場景下，還支持與Matlab進行集成計算，使用 MATLAB 預處理數據，並將該數據保存到 Tableau 數據提取中以便進一步分析。
PowerBI大量的計算需要依靠DAX函數來進行運算，有種Excel函數既視感，其實一些常用的計算公式比如同期環期、同比環比像FineBI可以直接快速計算。
六、數據挖掘能力
FineBI最新版5.0增加了五類現成的數據挖掘算法，分別爲時間序列、聚類、分類、迴歸和關聯規則，還支持R語言的集成。時間序列算法和聚類算法還和圖表分析相結合，拖拽操作即可立馬看到預測和聚類的結果。
不考慮時序關聯分析
多元線性迴歸
PowerBI目前在數據挖掘這方面沒有成熟的分析模塊，只是簡單的集成了一個R語言的執行腳本組件供用戶書寫代碼集成使用。
Tableau目前在數據挖掘內置時序分析預測、聚類算法，可進行簡單數據挖掘計算處理（類似分類、關聯分析、邏輯迴歸等算法則是沒有的），同時也支持與R語言和Python集成以進行深度的數據挖掘分析。
七、集成應用能力
WEB級別的集成應用方面，Powe BI開放了豐富的接口供大家集成使用，還支持自定義開發集成第三方圖標插件。Tableau和FineBI也有WEB接口，比如進行Iframe網頁集成，但是無法進行代碼級別的自定義圖表開發集成。
在移動集成應用中，FineBI支持微信集成和釘釘集成，給當今便捷式社交平臺的數據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開放了單點登錄接口，這方面PowerBI暫未直接支持。
FineBI有專門的一個數據報表管理平臺以及運維。
八、數據管控能力
數據的權限管控能力方面，PowerBI可以將做好的報表打包發佈爲組織內容包並且進行指定用戶組分配查看權限，並且由管理員進行用戶組的行級別權限分配，但是無法控制用戶查看的列級別的權限粒度，Tableau也是一樣。
這塊是FineBI的優勢，之前也在產品定位介紹中提到，FineBI是從企業級應用出身的一款BI，所以具有非常完善的數據權限管控能力。除了提供儀表板的權限分配之外，還能夠針對不同部門/崗位/角色的人員進行行/列級別的數據權限管控，使得不同的人能夠根據權限限制而只能看到自己的部分數據。另外在針對企業集團數據權限管控方面，FineBI提供了多級管控權限供用戶進行多層權限分配，爲數據權限管控提供了保障。
九、學習與技術服務
Power BI遵循着微軟產品相似的理念、原則和體系結構，它也爲Windows用戶提供了一個簡潔熟悉的操作界面，以幫助用戶快速適用學習上手。但是，像其他軟件一樣，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。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，外部一些Excel社區都各自開了教學課程，但付費居多，這個全靠大家挖掘資料的功力。
Tableau本身是一款非常成熟的全球化商業軟件，擁有着非常強大的數據可視化分析功能。學習資料方面，官網也有很多學習文檔、案例、視頻等資源供用戶進行上手學習。相較而言，Tableau產品學習曲線相對要陡峭一些，因爲更加適合有專業數據技術能力的數據分析師使用。國內主要是代理商提供項目實施和技術服務，本土化稍微弱一些。
FineBI由於是國內帆軟的BI分析平臺提供商，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，另外還有着非常活躍的帆軟中文社區供所有用戶進行學習交流。技術服務方面，尤其是對於企業級別的用戶，還會有專業的技術服務團隊響應服務，在國內本土化服務做得相當不錯。
最後關鍵的，價格。
Tableau個人版有15天免費試用版，過後收費。Power BI和FineBI個人使用都免費。
商業部署。Tableau光產品，Desktop+Sever，一套一人加稅後是11萬多，每增加一人多買一個桌面版，就是15000左右，公司體量如果在3、40套，預計得7、80萬，不含定製實施和維護服務。Power BI是按設計用戶和節點賣的，按年/按月收費。估計了一下，假設200個用戶的企業，40個設計用戶，1年收費是45萬左右，也就是每年要付出這麼多，還是比較貴的。FineBI據我瞭解是類似軟件採購買斷式的，價格按照功能模塊還有併發數定，平均2、30萬起，不算服務實施。但這一性價比也遠超於前兩者了
個人使用，兩者都是免費的。PowerBI畢竟背靠Excel這座大山，和Excel配合使用，大家會普遍覺得習慣。而FineBI又是另一種扁平化的風格，很多計算公式，可視化特效都有現成的，更加自助些。大家不妨都下載試試。
最後
作爲數據分析師，也是數據產品的愛好者，我呢喜歡把弄各種工具。Tableau的可視化很人性，個人使用就像是Excel透視表的升級版。Power BI除了M語言和DAX語言得心應手比較難，產品操作也都延續了Excel的思想。但是兩者共通的毛病，面向企業的產品定製化以及龐雜的報表分析需求，不是特別友好（開發難度太大，報表製作還得依靠Excel）。但這卻是國內大多數企業很普遍的需求，這一塊不妨青睞於國內“符合國情”的BI工具FineBI。
所以，如果是個人數據分析，注重可視化的，不想找個人付費的，就Power BI和FineBI，FineBI操作體驗和Tableau類似，卻和Power BI完全不用，這個大家可以下載體驗比較下。
如果是商業部署，據我多年在企業做報表做數據的經驗，FineBI更加適合，尤其是底層架構的建設，數倉的對接，以及性能方面。