在歐洲盃1/8決賽，法國VS捷克，一場看似法國晉級無憂的比賽，卻被頑強的捷克拖入了一場殘酷的點球大戰中，世界盃冠軍法國男足爆冷出局，他們以7-8輸給瑞士男足，遺憾止步16強。作爲法國隊的頭號巨星-姆巴佩，也是唯一罰丟點球，也直接導致法國隊被淘汰出局的男人，也在賽後第一時間在社交媒體發聲，向球迷道歉。
法國隊爲了年輕巨星的成長交足了學費，而現實中這種交學費的現象也是屢見不鮮。拿數據可視化領域來說，我們經常看到的就是，企業在選擇BI工具的時候，猶豫不決，今年用帆軟，明年用潤乾，後年用永洪，過不了幾年幾乎把每款數據可視化工具用了個遍。每款工具都需要嘗試一遍，然後錢沒少花，問題還沒是有任何的解決，學費交了一遍又一遍。這種情形和法國隊又何其的相似，給姆巴佩交了學費，止步於16強。
其實我們應該透過現象看本質，困擾用戶的問題究竟是什麼？很多問題都是隨着數據量的越來越大，系統開始頻繁的崩潰，越來越慢，一個報表等待十幾分鍾是常有的事情，而且這種報表的設計本身就不合理，爲了工具化，一個稍微複雜點的報表頁面，下達十幾個乃至幾十個SQL命令，是很常見的事情，這種爲了工具化，而犧牲性能的做法，在數據可視化BI工具中屢見不鮮。而很多廠商的解決方案是提出數據集等一系列緩存的概念，這種方式在數據量小的時代，固然是好，但是在現如今數據動不動以TB開始的階段，這種模式反而成爲了絆腳石，造成系統不問題，頻繁崩潰。而且現在很多BI工具，都開始往大數據方面靠攏，號稱億級別的數據處理能力，其實這些聽聽就好，您可以想一想一個web服務器，又或者加上幾個進程就可以解決大數據的處理的問題，那麼那些靠大數據喫飯的人員豈不是要失業了。
正是上面的種種問題，很多用過，喫過虧的人員，交過學費了，纔開始重新審視自己該選擇什麼樣的數據可視化BI工具，這個時候即使你宣傳得天花亂墜，這些人也不會相信了。那麼如何避免交學費，從而一步到位選擇自己需要的數據可視化BI工具呢？首先，需要知道的是，術業有專攻，任何大而全的東西，都不可能做到面面俱到的，我們要降低風險，首先就是要解耦。即，數據可視化，就是做數據可視化的工作，大數據的，就該由大數據相關的工具或者人員來做等等，這樣就可以降低風險避免交學費。
而一直堅持不忘初心的兩款工具，一款是國外的Tableau，一款是國內的雲蛛系統，這兩款工具都是認爲術業有專攻，專業的人做專業的事情，不會誤入歧途。它們要做的就是把數據可視化這塊做精做專，至於數據處理及優化，交由專業的工具或者人員處理優化，這樣纔是正確的。這裏要提一下雲蛛系統，其和Tableau有些像，而且是商用開源的，是的，它是開源的，這樣就可以留給用戶更大的優化空間。其開源度超過99%，用戶想怎麼改就怎麼改，想怎麼優化就怎麼優化，可以這麼說，喫透了的話，和自己開發出來的沒什麼兩樣。而這樣的方式，用戶面對特殊的情況，就可以用最終大法，通過優化代碼滿足及其苛刻的環境的要求，如果修改代碼都無法滿足，那麼這塊任何的也無法滿足了，因爲再寫代碼也會面臨一樣的問題。
而且雲蛛系統獨家的分體式BI+試衣模式技術，能夠讓工具類的開發達到媲美人工開發的程度，突破傳統BI工具無法替代人工開發的桎梏，這個是Tableau做不到的。所以綜上分析，爲了避免“姆巴佩”式的交學費，我們應該一開始就明確自己到底該選擇一款什麼樣的BI工具，從而一勞永逸。