深度點評國內十大活躍報表 BI 產品

目前國內市場上的報表 BI 工具琳琅滿目,看起來也各有特點,這給選型工作帶來了一些困擾,本文就一些較活躍的報表 BI 產品進行點評,對於不太熟悉這些產品和技術的同學,可作爲參考資料。

這裏選了十個產品,分作四類:國內報表類,國內 BI 類,國外 BI 類,國外開源報表類。每類兩三種產品,在分類內大體會按面市時間爲序來點評。需要強調的是,因爲篇幅有限,不可能把市場上所有產品都選入,這並不意味着其它產品不好,看到結論部分時就會理解。

這麼分類是有意義的,同類產品大體具有相似的特徵。其中,國內產品被分爲報表和 BI 兩類,並不是說這兩種功能有矛盾。事實上,國內產品大都同時兼備兩種功能。分開的原因是因爲這些產品初期發佈時的功能側重點不同,經過多年完善,它們大都已經發展成了全功能產品,但初期側重點的不同仍然會影響到產品理念乃至產品特徵。

涉及產品和版本較多,可能局部會有錯誤疏漏,敬請諒解,歡迎指正。

【國內報表類】

報表工具可能是企業級通用軟件中僅有的、國產軟件能力遠遠超過國外軟件的領域了。這大概是因爲中國報表有着非常強烈的特色,從而造就了一批適應產品,而國外缺乏這個土壤,也就很難發展出這種能力了。

1. 潤乾報表

潤乾報表功能全面,涵蓋報表、填報、BI 的各個方面,沒有大塊功能的缺失。 不過這也是國內大多數報表 BI 產品共同的特點。潤乾報表最大特色是複雜報表的能力,潤乾公司最早提出了用於解決中國複雜報表的非線性報表模型,直到現在,無論是功能還是性能,潤乾報表在複雜報表方面仍然是業界最強者。

潤乾報表自 2018 版開始集成了獨立計算引擎。大多數報表工具是在報表中完成數據計算,而報表的計算能力和效率都相對較弱,不僅會因爲要寫複雜的 SQL 或存儲過程導致開發困難,而且在數據量大或計算較複雜時還會帶來性能和容量的問題,發生報表響應遲鈍甚至內存溢出的現象。潤乾報表則可以將取數及複雜關聯運算等放到獨立的計算引擎中,並提供了大數據量遊標取數,這樣即提高了開發效率,還能提高運算性能和數據容量,並真正支持了大數據報表。

潤乾報表本來內核模型的計算能力就很強,性能也是多年來的優勢,新版中又增加了計算引擎,在這方面又有了質的提升。

在計算引擎的支持下,還能讓報表與應用的耦合性降低。複雜報表的修改常常涉及數據源邏輯,而有計算引擎時,這部分也可以在報表模板中完成,不需要像常規情況時必須修改應用程序中準備數據源的代碼或者後臺存儲過程,從而可以做到全面的熱切換。這是其它報表工具都無法提供的能力。

計算引擎中還集成了大量常見非關係數據源的接口,如 mongodb,hdfs,sap,…;這使得潤乾報表天然能支持非常豐富的數據源類型。

潤乾報表的 BI 界面中規中矩,拖拽、切片、鑽取等都有提供,但老實說也沒什麼特別的,風格只能說很樸素(就是不夠炫)。不過,在提交方式上卻有與衆不同之處,潤乾報表的 BI 界面部分是開源的,這樣不管是集成調用還是客戶化的定製開發都會比較方便。因爲潤乾報表的理念定位是被集成,潤乾把用於交互操作的 BI 組件都做成可以集成到第三方應用的頁面的樣子,而如果界面風格和操作方式需要再修改時,還進一步提供源代碼。業界其它廠商則一般是提供可獨立運行的 BI 系統,整體界面都是自己一套風格,基本沒可能集成到其它應用的頁面中,有修改也大都需要廠商介入。潤乾雖然也有一個報表中心可以獨立應用,不過功能細緻程度一般,和其它專業做 BI 的產品相比顯得有點簡陋,不過好在它是開源的,用戶可以進一步再開發。從這個意義上講,潤乾報表的 BI 挺適合用於 BI 教學,樸素風格和開源代碼都有利於程序員進一步美化和封裝。

說到 BI,潤乾報表後臺有個獨特的 DQL 模型。多維分析時多表關聯一直是個麻煩事,業務用戶很難理解 JOIN,所以常常要技術人員事先建模,把 JOIN 拼進邏輯或物理寬表中;也有 BI 產品將 JOIN 關係暴露給業務用戶,但業務用戶只能理解最簡單的情況,稍複雜的關聯需求基本就沒人會用了。DQL 模型則可以讓業務用戶以可理解的方式在界面上拼出非常複雜的關聯分析,包括自關聯都可以處理得很好。

潤乾報表的 BI 本身沒有提供自己的 CUBE,而是使用數據庫,能執行靈活的關聯查詢,但大數據量時會受數據庫性能的拖累。潤乾有另一款集算器產品可以充當高性能 CUBE,但並不屬於潤乾報表,它可以爲其它廠家的 BI 產品服務。本文不討論這種專業 CUBE,就不分析下去了。

潤乾報表的用戶是程序員,界面的易理解性就不是重點。讓接口更豐富以適應更復雜的環境和讓程序員容易上手,這兩方面本身有一定矛盾性。潤乾的權衡點在前者,所以會有設置參數較多的問題,上手相對不易,但對於熟練的工程師也不是大問題。

2. 帆軟報表

帆軟報表也是功能非常全的產品,目前開發中遇到的各種關於數據展現方面的需求像複雜報表、填報、大屏、BI 等都有解決方案。當然,這些功能點在國內商用軟件來說差別不太大,這裏也沒必要做過多的介紹了。

帆軟報表一個特大的優勢是對開發人員很友好,設計界面更加時尚,初學者上手容易,操作方便。內置豐富的樣式風格,做出來的報表展示效果更好一些,而其他工具可能就要多花費點時間設置下,特別適合初學者上手。

圖形樣式是帆軟非常值得稱道的地方。目前大多數報表工具採用 echarts 統計圖,效果不錯,但要調整的細節有點多(比如潤乾就是)。帆軟統計圖多數爲自己開發,類型全,效果好,採用嚮導化設置,能夠在較短時間內開發出非常美觀的圖形。

除了報表工具,帆軟還提供了完善的平臺管理功能,甚至包括流程填報、審批等功能。這樣實際上可以作爲一個系統使用,對於沒有自己平臺的用戶來說是個不錯的選擇。不過反過來如果客戶要用自己的平臺,那麼集成起來工作量就會比較麻煩。帆軟提供的接口相對來說少些,這會導致定製化工作還需要進一步依賴於廠家。

對於一些特殊數據源,比如 json 數據、mongodb 等,帆軟提供不同的插件,插件採用嚮導化安裝,選擇不同的插件安裝就行,也非常方便。

和潤乾相比,性能大概算是帆軟的一個短板。尤其是涉及數據量大、有較多公式計算單元格的報表,計算性能會較差;常見的多數據集關聯報表,帆軟也採用在報表中計算的傳統方式,數據量大時性能就會很差(不過這是所有報表計算的通病,只有潤乾這種用表外計算引擎才能解決)。不過報表的性能大多是數據源造成的,報表工具的耗時佔比並不大,就算慢一點,也常常可以通過優化數據源解決,這方面有性能問題並不算重要。

帆軟報表提供了單獨的 BI 工具 FineBI,功能也是全面完整,包括用平臺管理、ETL、數據整合、數據分析等。前臺操作簡單流暢、美觀細緻程度都相當不錯,能快速實現常見的多維分析操作。不過,BI 核心功能各個廠商相差不大,也不必再細說。

有些 BI 產品會自己做一個後臺 CUBE,早期國外 BI 產品常常都這樣。好處在於可以獲得優於傳統關係數據庫的性能(數據庫常常是行存,不適合高速 OLAP 運算),但缺點是需要事先根據分析主題建模準備數據,難以在界面上再做更多複雜的關聯運算,靈活性受限(CUBE 的運算能力通常遠遠弱於關係數據庫)。FineBI 也提供了這種 CUBE,所以上述的好處和壞處都兼而有之。

FineBI 也可以直接針對數據庫進行分析,上述的好處和壞處就可以反着看了。不過,即使數據庫可以進行復雜的關聯運算,但如何讓業務人員描述關聯關係一直是個老大難問題,FineBI 在這方面和業界大多數 BI 產品並沒太大區別,也需要業務人員去理解 JOIN。在關係較複雜時(比如有七八個表且有一表同維關聯或自關聯時),業務人員就不大可能拖拽出合理的關聯查詢了,結果還是需要技術人員先做 CUBE,靈活性就大打折扣了。

【國內 BI 類】

國內還有一批從 BI 開始入手的廠商,而報表功能則是後來在競爭中後補上的。這類產品通常是 BI 強而報表能力會相對弱一點。

3. Smartbi

Smartbi 的功能也非常完善,報表、填報、BI 一應俱全。這也是國內產品的標配能力。

與衆不同的是,Smartbi 的報表設計採用真“Excel”架構,也就是 Excel 插件方式開發報表,比類 Excel 設計器學習成本更低,常用操作方式、函數使用等完全是 Excel 中的用法。設計統計圖時能夠做到真正的所見即所得,不需要預覽就能夠看到統計圖的展現結果,更適合做統計圖的佈局等。不過因爲用了 Excel,報表設計器通常只能在 windows 上運行,另外對服務器資源要求也較高,官方推薦的 JVM 至少要 16G 內存。

Smartbi 服務器部署採用 java 的 web 應用方式,服務端對環境沒有限制。功能比較齊全,像複雜報表、數據錄入、統計圖展示都支持,而且現在帶了 Word 和 PPT 插件,開發出來的報告格式效果比較好。

Smartbi 其實並不以報表能力擅長,複雜報表功能是後加上去的,所以顯得有點“不搭”,對於特別複雜的報表格式處理能力不如前面兩家產品,比如一些跨行組間的運算。採用 Excel 插件方式會使功能會受限於 Excel。

更重要的問題是在性能方面,這還是可能和 Excel 相關。當報表格數較多、且帶有動態樣式控制時,比如動態背景色、前景色,報表的渲染速度會急劇下降,甚至出現無法響應的情況。而前兩家報表工具基本沒有這種事(帆軟的性能問題出在運算而不是渲染上,潤乾則都沒有。渲染慢是報表工具本身耗時大,優化數據源無濟於事)。

Smartbi 的長項是 BI 功能,它提供了自助分析平臺,可視化的操作建立數據關聯模型,並且提供 ETL 工具加工數據成獨立的數據模型,提供了全方位的數據分析功能。在 C/S 端,對 Excel 工具熟悉人員可直接在 Excel 中進行多維度數據分析,WEB 端提供所見即所得的儀表盤設計,豐富的圖標交互。支持即席查詢,快速查詢數據。支持多維度的數據分析。操作簡單,功能豐富,適合業務人員操作

Smartbi 支持直接數據庫分析查詢,可以在界面上拖拽生成較爲複雜的 SQL,甚至包括一些多層嵌套的 SQL,超出常規多維分析的計算範圍,這能有效擴展業務人員的分析能力。不過,關聯描述也是用的常規辦法,需要操作人員理解 JOIN,在關係較複雜時實際操作難度比較大,結果大多數情況還是要用事先準備好的寬表。

Smartbi 還提供有高速緩存庫用作 OLAP 的後臺,以支持大數據量的分析。但這個部件本質上像個數據倉庫了,而目前這類能力在業界常常是獨立於 BI 產品之外存在的(Smartbi 這個緩存庫有 JDBC 接口,應該就能向第三方 BI 提供服務)。如前所述,這種專業數據後臺超出了本文話題範圍,這裏就不展開細說了。

Smartbi 支持的數據庫類型主要是有 JDBC 接口的數據庫,NoSQL 數據庫目前只支持 mongodb 和 Tinysoft 等少數幾種,再特殊的就需要寫 java 程序進行處理了,工作量有點大。

Smartbi 的接口開放及可配置程度一般,在做一些深層次客戶化定製時會有些困難,許多完善動作還需要廠家配合。

4. 永洪 BI

永洪也是側重於 BI 數據分析能力,中國式複雜報表處理能力一般,提供了自由格式報表設計界面,做一些報告或者偏分析類的複雜報表問題不大,比如像同期比、比上期這些分析中帶有的功能都支持,但是一些複雜的單元格擴展運算類的實現起來就比較困難,和潤乾帆軟相比有一定的差距。

永洪的 BI 能力是強項,可以用可視化的操作完成數據建模工作,過程比較簡單,支持各類數據源,通過直觀易用的界面在 WEB 端拖拽以整合數據源。產品提供豐富多樣的可視化數據圖表組件,展現樣式美觀,有多種內置的風格樣式及多種的交互聯動分析功能,簡單拖拽就能完成自助數據分析操作。不過,還是老話,核心功能大家都差不多,差別主要是界面風格,也就不必細說了。

永洪有自己的後臺 CUBE,同時也支持數據庫直接分析,這一點和其它幾家 BI 產品差別不大。對於表間關聯分析,也是和其它大多數產品類似,最好由技術人員事先做好邏輯或物理寬表。如果由業務人員臨時生成數據,在複雜情況下就會較爲喫力。

永洪的 CUBE 可以擴展成基於列存技術的高性能分佈式數據集市,但據說不能給第三方 BI 提供服務,不能算作通用數據倉庫類產品。

作爲國產軟件,永洪 BI 也支持數據填報功能,可以將數據錄入嵌入到流程中實現流程填報,支持流程節點的審批等功能。

永洪 BI 一般作爲平臺獨立運行,和其他業務系統集成性一般。

永洪 BI 有個與衆不同的地方:它把一些 AI 算法也集成進來了,可以實現建模預測功能。但老實說,這種能力對於 BI 產品並沒有多大實用價值,因爲建模是個很專業的事情,需要深厚的統計學功底,而這是幾乎所有 BI 用戶都不具備的能力,只是集成一些算法並不會實質有用。有 AI 技術是件好事,建議專門發佈成一個獨立的 AI 產品,沒必要裹在 BI 產品中。

5. 億信 BI

億信 BI 也不以報表功能見長。作爲國內商用工具,億信 BI 能夠實現常見的中國式報表。它的設計器同樣採用國內主流的類 Excel 模式,但比較獨特的是採用了 B/S 架構在線設計器,也就是工具的零安裝。但是,WEB 設計器並不好用,JS 本來執行速度慢,瀏覽器佔用系統資源也多,開發報表時操作的流暢性(如右鍵操作等)都會有較大問題,所以實用性一般。針對國內一些跨行組運算類的複雜報表,處理能力也比較弱。而且它的報表引擎有點特殊,先分析報表格式定義,生成多個 OLAP 對象給 OLAP 引擎,然後再將 OLAP 引擎計算後的多個結果返回給報表引擎生成報表最終結果,這個如果報表格式複雜、數據量大時計算效率有待驗證。

億信的重點還是 BI 方面,提供了專門的工具,豌豆 BI。面向終端用戶的自助分析(即席分析)功能,界面簡潔,容易上手,功能也涵蓋了自助分析該有的所有功能,不過細節上報表類功能有些瑕疵,比如支持的導出格式較少且複雜點的表格導出 07 版 Excel 也有問題、打印分頁控制不太好等。

億信也是直接基於數據庫做分析,提供圖形化的界面設置表間關聯並可以實施一些運算。但複雜情況下的關聯分析一般也需要技術人員事先準備數據集,這和其它 BI 產品沒太大區別。

億信也有個相當於數據倉庫的單獨大數據平臺產品,是基於 Hadoop 的,可以對接 BI。Hadoop 體系的東西應該也能支持第三方 BI,不過性能也好不到哪裏去(純靠大集羣堆)。還是那個話,此話題超出本文範圍了,不細說了。

另外,與其他 BI 產品一樣,億信也提供完善的平臺功能,對於需要整套 BI 平臺的用戶來說還是挺方便的,部署即用。和其它國內產品類似,億信還增加了數據採集功能,數據來源可以由用戶在頁面端進行補錄。

產品的可擴展性也不錯,包括一些函數、控件、任務週期、前端 UI 等都支持自定義或客戶資源化,集成接口提供的也比較全面。不過更多是作爲平臺單獨運行,和其他系統集成性一般。

【國外 BI 類】

國外的 BI 產品,感覺更多是面向商務人員在桌面使用的,所以它們都有強大的客戶端部分。而國內的 BI 應用場景大多是企業應用的一個環節,要集成到企業門戶中,必須是 WEB 應用。這方面差異導致國外 BI 產品對國內大多數企業級應用的適應性很差,可用性不強。所以這裏有點厚此薄彼,對國外產品就沒再評述得很仔細了,大體能瞭解特點即可。

6. QlikView

QlikView 是比較典型的敏捷 BI 工具,提供了 ETL 工具,可以對需要分析的數據提前做數據清洗操作。

QlikView 上手比較容易,提供直觀的交互式用戶界面,內置豐富的圖形類型和模板。側重數據分析,建模簡單、項目搭建快、週期短。

QlikView 應該是首家內存式 BI,數據分析時可將數據全部加載到內存中,操作響應及時、速度快。支持離線分析功能,一旦數據刷新完成,用戶就可以隨時隨地的進行離線數據分析。

通過 ODBC 連接數據庫,支持 sqlsever、oracle、mysql 等主流數據庫,支持 Excel 文件,對一些特殊數據源支持不友好(如多維數據庫、nosql 等數據庫),可能需要後續產品改進。

數據加載到內存中,當數據量大時對內存耗用比較大,帶來較大的硬件成本,內存不夠時,性能影響會非常大,而且目前只能部署在 windows 上,在非 windows 項目中需要額外服務器,和其他業務系統集成不太方便,只能通過 url 嵌入方式集成,提供接口很少,很難做客戶化的定製開發。

作爲國外工具,無法處理國內複雜報表需求,無法處理數據錄入需求。

7. Tableau

Tableau 是國外非常流行的一款數據可視化軟件,典型的敏捷 BI 工具,適合各類人員在各個場景下使用,安裝簡單、操作方便,對操作人員很友好,易於上手,比 QlikView 要更簡易。

內置豐富的圖形類型和模板,圖形支持智能推薦,能協助製作人員選擇合適的圖形類型展示,製作出來的效果美觀度相當高,交互性相當不錯。

和國內產品都採用 WEB 端操作方式不同,Tableau 還提供了桌面端的分析工具 _Tableau_ Desktop,操作會更爲流暢,比如一些快捷鍵等。

支持常見的各種數據源,並且支持多源關聯,這個在國外軟件中相對比較少見。以前底層數據處理能力較差,後來提供了單獨工具 Tableau prep 對數據進行加工清洗,業務較複雜時還需要第三方的數據處理工具或者數據倉庫。

作爲一款典型的國外的 BI 工具,主要側重於數據分析與數據可視化,處理國內的複雜報表就無能爲力了,這也是 Tableau 經常被抱怨的地方。當然,和其它國外產品一樣,它也不支持數據填報的功能。

18 年推出了 linux 版的 Tableau,這樣產品可以在各種操作系統上運行,採用單獨的安裝文件,作爲獨立的平臺運行比較方便,但是無法和其他門戶做無縫集成,只能採用 url 調用方式,集成性比較差,還需要考慮用戶權限同步等。提供的接口較少,如果有客戶化的定製開發工作,比較難實現。

8. Power BI

其實 PowerBI 的發佈時間很早,但在市場上一直不溫不火,直到近年纔開始有點熱鬧,所以把它排到了 QlikView 和 Tableau 後面。

相比於其他 BI 工具主要在 web 端操作,PowerBI 提供的是一個 C/S 的分析工具,採用類 office 的界面模型,一些常規操作按照 office 中的設置就行。能夠完美的與微軟其他產品無縫銜接。

作爲一款數據可視化工具,展現效果比較豐富,內置了多種效果庫,可以靈活選擇,開發簡單。數據分析操作類似 Excel 的數據透視表,對 Excel 功能比較熟悉的人員可以說是零門檻。

工具支持多種數據源類型,目前常見的基本都支持,但提供的接口較少,特殊數據難以通過接口擴充。

提供了多種工具組合,比如 C/S 端的 Power BI Desktop 用來設計,設計好的結果發佈到 Power BI Server,移動端的 app 進行查看等,都需要單獨安裝。C/S 端設計結果可以直接在工具內部分享其他人查看,也可以上傳到 Server 實現協同開發,協同開發能力較強。不過如果和其他應用集成的話不太靈活,只能使用 url 嵌入,訪問權限不好控制。並且作爲微軟下工具,不利於跨系統部署。

同樣是側重於 BI 分析的工具,不支持國內複雜報表製作,不支持國內的數據錄入需求。

【國外開源報表類】

國外也有從報表功能開始發展的產品,早期著名的有 crystal report,後來被收購幾輪以及 Java 的興起後(crystal 不是 java 技術的)就不再常見了,現在還有些用戶羣的基本只剩開源產品了。

開源報表產品無論在中國報表還是 BI 方面的表現都不好,這裏同樣沒有必要做很詳細的評述了。

9. BIRT

國外開源報表的代表,BIRT 開發使用了傳統的控件式編輯方式而不是 Excel 網格式,上手會比較困難,像做一些簡單的顏色設置、數據對齊、佈局等操作可能就會比較費事,國內複雜報表基本很難實現。

開源報表的優勢是免費,沒有工具成本,接口也足夠豐富,不過開發工具要嵌入到 eclipse 中使用,對開發人員技術水平要求更高,要專業開發人員才能夠使用。

BIRT 沒有提供 WEB 端的數據分析功能,如果想做只能通過大量的二次開發工作,在頁面端通過參數傳遞方式實現一些維度的替換,難度很高。

對於一些數據關聯,只能通過接口在程序中實現,開發難度大,或者要藉助第三方工具。性能上除了工具本身性能外,更多的是考驗開發人員的編程能力。這些開源類的報表產品使用起來並不容易,多帶來的人工成本有時會遠大於購買商用報表的費用。

BIRT 不支持填報功能,這也是國外工具的普遍問題。

10. Jasper

Jasper 和 BIRT 差不多,都是使用控件式編輯,所以操作起來非常不習慣,易用性一般、複雜報表不支持,報表設計方面比國產報表工具功能上都差很多。

和 BIRT 一樣,Jasper 也是開源產品,它提供了圖形化的報表設計工具 IReport,界面比 BIRT 友好些,接口豐富,但是中文文檔較少,漢化不好。

主要實現的是簡單報表功能,WEB 端的數據分析貌似有,但網上討論很少,就當沒有吧。作爲國外產品,也不支持數據錄入功能。

相比較 BIRT 而言,Jasper 功能會多些,比如支持批量打印、支持套打、支持子表,性能上也是 Jasper 較好。Jasper 報表模板定義可以完全通過 api 來定義,這個比較靈活,如果開發能力較強,倒是可以實現比較簡單的頁面端的維度分析,根據用戶選擇 api 動態生成報表,但是工作量會很大。

總結

細心的讀者可能會發現,點評中經常會有“XX 和其它產品差不多”的意思。事實上也就是這樣,除了國外產品(包括開源產品)有明顯缺失功能和對需求適應性較差外,國內幾家產品的區別並不是非常大。這個論點也適用於其它沒選入的產品:國外產品普遍不行,國內成熟產品區別並不太大,選型時除非有特殊需求(比如複雜報表、高性能等)需要仔細對比,一般情況就是看喜歡哪個操作和界面風格,以及價格是不是合適,也就可以了。

BI 經過多年發展,已經成爲只有繁度而沒什麼難度的技術,特別是界面部分,只要肯投入人力成本,用不了多久就能開發出品質還不錯的產品。這裏列出來的產品,除了潤乾外的其它幾家在 BI 上花的工夫都不算少,這方面做得都挺好,只是操作和界面風格的不同;潤乾的 BI 走了開源路線,沒有重點發展細緻界面,功能不缺,後臺挺強,但界面風格就有點樸素了,和其它幾家不在一個檔次上。

用於支持大數據運算的高速 CUBE 是有技術難度的,但這幾家 BI 產品中的內置 CUBE(指不能向第三方 BI 提供服務的)能力都一般,也就是個常規列存表,並不難實現,和直接使用數據庫相比的好處很有限。如果數據量大到需要專業 CUBE 時,那應該演變成一個獨立產品可以向第三方 BI 工具或其它 OLAP 業務提供服務,只能爲自家 BI 服務一定程度可以說明做得還不夠好(能否向非本家產品提供服務可以作爲一條判斷其 CUBE 能力是否優秀的標準)。

相對來說,複雜報表還有一定的技術含量,這方面也確實還能構成一定的門檻和差異。潤乾一直保持最強,增加了計算引擎後又進一步拉開了和其它產品的差距;帆軟報表複製了潤乾報表中除計算引擎外的大部分複雜報表功能,並改善了易上手性,也算不錯;其它幾家就差一些了,當然這也是初期側重點導致的差異。

在提交形式方面,報表風格的產品都有較好的可集成性,相對容易能夠嵌入到其它應用中,潤乾報表、帆軟報表以及 BIRT、Jasper 都可以,開源產品以源碼形式提交當然集成性最好;潤乾報表和帆軟報表都提供 jar 包,也很不錯,算是無縫集成;潤乾甚至連 BI 組件都能被集成到應用程序頁面中。

BI 風格的產品基本上就是獨立應用了,集成起來會很費勁,帆軟的報表 BI 平臺以及其它幾家 BI 產品都是這樣,基本上只能用 URL 訪問方式來集成了。而且,作爲獨立應用的系統,這些產品之間基本上是全競爭的關係,也就是說上了永洪就不會再用 Smartbi,選了帆軟平臺也不可能配合再用億信。

而可集成的報表組件則沒有這個問題,除了國外那幾個適應性太差的產品(被集成和集成別人都費勁),國內這些 BI 風格的產品全部都可以再集成其它報表產品來強化複雜報表的能力(業界已有這樣的 BI 廠商),這兩類產品在技術上並不衝突。

除了技術問題外,價格也是選型的關鍵。開源產品當然理論上價格爲 0,但對國內應用的適應性也最差,多花的人工成本會遠遠超過購買商用產品的費用,除了一些非常簡單的需求外,對於絕大多數國內項目來講,採用開源報表反而是最不划算的。

國外商用產品現在逐漸走向訂閱模式(也就是租),覈算下來也不便宜。國內商用產品大都還是傳統購買的模式,其中大部分廠商目前仍然在執行企業級軟件習慣的不透明價格體系,具體多少錢只能自己去問了,但重點售賣版本低於十萬元每套的情況應該不多。

這裏潤乾又是個奇葩,搞了互聯網營銷後執行透明低價政策,產品價格直接掛在官網上,主流版本只要一兩萬,還有買斷政策,每年出一次錢後就可以隨便用的那種,性價比應該是最高的了。

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