BI产品选型
免费可源可商用的BI工具对比(支持Doris 数据库)
目前市面上有很多开源的BI 工具可供选择，以下是几个免费、开源且可以商用的BI 工具，并且支持和Doris 数据库结合使用：Superset：由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 支持多种数据源，其中包括Doris 数据库。
Metabase：一个简单易用的BI 工具，支持数据可视化和SQL 查询。
Metabase 支持多种数据库，包括Doris 数据库。
Redash：一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
这些工具都支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了直观的查询和可视化界面，可以帮助分析师更好地理解和分析数据。
下面是Datart 和上述三种开源BI 工具的优缺点对比：DatartDatart 是一个功能强大、易于使用的商业智能工具，可以满足复杂的数据分析需求。
Datart 支持多种数据源，包括Doris 数据库，并提供了数据清洗、数据可视化、数据建模等多种功能，可以帮助分析师更好的理解和分析数据。
然而，由于Datart 是商业软件，其使用和技术支持可能需要一定的成本投入。
SupersetSuperset 是一个由Airbnb 发起的开源BI 工具，带有可视化和交互式仪表盘功能。
Superset 使用简便，具有良好的报表和图表设计能力，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
但是相对于Datart，Superset 的数据建模和数据处理能力相对较弱。
Metabase：Metabase 是一个简单易用的开源BI 工具，具有良好的可视化和查询功能，并支持多种数据源，包括Doris 数据库。
然而与Datart 相比，Metabase 的数据处理和数据建模能力相对较弱。
RedashRedash 是一个开源的数据查询和可视化工具，支持多种数据源，包括Doris 数据库。
Redash 方便易用，具有良好的查询和可视化功能，但是相对于Datart，其扩展性和定制化能力相对较弱。
2020年度10大BI工具排行榜
2019年度10大BI工具排行榜数据作为企业的重要资产，其价值越来越受到企业的认可，各行各业纷纷踏上了数字化转型之路。
作为数字化转型的开端，数据分析和BI成为了企业CIO优先投资的领域。
面对国内外众多数据分析和BI工具，企业该怎样选出适合自己的产品呢？经过对国内外数十种数据分析和BI工具的研究，从工具的功能、性能、易用性、安全性、实施周期、价钱等多个方面进行了对比分析，得出了2019年度10大BI工具排名，希望能够为广大企业在数据分析和BI工具选型时提供参考。
1、Tableau在自助式BI领域，Tableau有着不错的知名度。
因为在国外取得了很好的成绩，在Gartner 数据分析与BI相关报告中（主要是基于全球市场），Tableau一直位置靠前。
在功能、易用性、美观度方面，这个产品都有很好的表现，只需真正意义上的拖拽就可快速完成报表的设计，整体UI风格也不错，达到了美观舒服的效果。
从性能方面看，这款产品更加适合个人用户、小型工作室或者部门级使用，因为在大数据处理能力方面有进步空间，可处理百万级数据量，再多的话，性能会受到影响，需要对接其他公司的数据仓库产品。
另外，主要通过代理进行销售，所以在个性化定制方面有待提升。
2、永洪BI永洪BI是这几年在敏捷BI领域异军突起的一款产品，连续多年获得了敏捷BI领域市场第一名。
在产品功能上整体和Tableau非常接近，在有些地方实现了超越。
灵活易用，完全实现了拖拽式。
对中国式复杂报表的支持，使很多国内的客户更愿意接受。
永洪BI伴随着大数据的诞生而诞生，拥有自主研发的基于内存的高性能计算引擎，高性能是它的绝对优势，获得了很多集团化部署。
永洪BI具有专业的实施团队，在行业定制、个性化开发方面具有丰富经验，项目成功率非常高。
加之相对国外产品来讲，价格适中，因此获得了众多应用。
2019年度，永洪推出了Desktop，可以实现离线和在线两种应用，这对永洪在这一领域的受众和知名度都会提升。
国内外主流BI工具介绍和点评
国内外主流BI工具介绍和点评商业智能的应用在国外已广为普及，并且开始不断探索大数据和云技术。
而国内，商业智能BI工具在这几年才开始慢慢被接受，企业开始有意识地建立一体化数据分析平台，为经营决策提供分析。
从国内企业使用情况来看，BI工具的应用以国外产品为主，包括SAP BO、Oracle BIEE、Cognos、MSTR、Qlikview、Tableau等等，国内工具以FineBI、亿信华辰、永洪BI为主。
这几类产品各有何优劣势呢？●国外SAP BO:SAP公司收购的一款BI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。
Oracle BIEE：无功无过，在BI产品不具特色，同SAP一样，与Oracle的产品线紧密绑在一起。
貌似国外厂商都是捆绑型卖整体方案。
Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。
拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。
偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。
MSTR：很低调的BI产品，多年来在BI市场中一直没站住脚，和excel有一定关系。
二次开发环境好，但对服务器环境要求较高。
Qlikview:最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。
只能运行在windows系统，C／S的产品架构。
采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。
Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。
目前移动端只支持IOS系统。
●国内FineBI:帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。
后期采用jar包升级换代，维护方便，最具性价比。
亿信华辰：只支持数据库中取数，文件数据需导入服务器。
BI方案介绍
商业智能(BI）方案目录1. 企业异构数据源32. ETL数据抽取转化和加载42.1 数据抽取、转换和加载52。
2 统一调度62。
3 监控72。
4 ETL工具OWB73. 数据仓库83。
1 操作型数据93.2数据集市93.3 联机在线分析OLAP93。
4 数据挖掘104。
前端展现114.1 多维分析工具Powerplay124.1.3 PowerPlay 应用开发过程164。
2 企业报表ReportNet164。
3 KPI企业关键指标254。
4 报表预警与分发264。
5 即席查询27商业智能（BI, Business Intelligence)是对商业信息的搜集、管理和分析的过程,目的是使企业的各级决策者获得知识或洞察能力，促使他们做出对企业更有利的决策。
商业智能一般由数据仓库、数据分析、数据挖掘、在线分析、数据备份和恢复等部分组成。
其基本体系结构包括数据仓库、多维分析和数据挖掘等三个部分。
其中数据仓库用于抽取、整合、分布、存储有用信息；多维数据分析可全方位了解现状；数据挖掘则是发现问题、找出规律、预测将来,达到真正的智能效果。
商业智能的过程：从不同的数据源收集的数据中提取出有用的数据,对数据进行清理以保证数据的准确性，将数据经过转换、重构后存入数据仓库或数据集市，然后寻找合适的查询和分析工具,数据挖掘工具，OLAP工具对信息处理，最后将知识呈现于用户面前，转变为管理、决策.商业智能是从传统的业务过程扩展到对业务数据的联机分析、并从中得到各种面向主题的统计信息和经过计算的结论的应用系统,其处理模式称之为联机分析处理 (OLAP），它的核心是数据仓库技术.其常见的体系结构如下图所示：操作型数据TransformationBI系统架构商业智能已经成为今天商业环境中一个必要因素,企业需要权衡今天商业智能技术提供的能力来保持和提高竞争性和可赢利性。
先进的BI(商业智能）系统解决方案通过开放、易扩展的平台为企业提供管理信息和运营信息的快速获取、集成和智能化分析手段，可以广泛地应用于金融、电信、税务、保险等行业。
酒店行业BI品牌推荐
全球经济一体化进程使得酒店客源日益丰富多样化，加上越来越多的新品牌加入、新酒店开业，使得整个行业面临着日趋激烈的竞争环境和不断攀升的客户期望，迫使经营者不断寻求扩大销售机会、改进服务质量、提升客户满意度以增强酒店的核心竞争力。
酒店是一个以服务为本的行业，依靠客人对各项服务的满意度来提升酒店的入住率和经营效益。
随着这些竞争的加剧，酒店的每一项服务都会关系着客人对于酒店的评价。
从酒店行业的企业自身来讲，由于酒店客户的流动性较大，所以，需要不断的提管理能力提高企业的效率。
近几年，酒店行业的大力发展，产生了大量的数据，但这些数据在酒店企业并没有得到充分的发展与应用，酒店行业的老板需要相应的工具或者手段来把企业的数据转换成最大化的价值。
针对于酒店行业企业的需求，商业智能(BI)技术，开始逐渐进入到企业视野。
针对于酒店行业的特殊性以及企业对于商业智能的需求信息，IT168记者推荐了行业内主流的商业智能服务商，帮助酒店企业的老板在选型商业智能提供参考。
一、微软Office Excel信誉等级：☆☆☆☆☆☆主流产品: Office Excel成功案例: 几乎所有有需求的办公人员。
产品评价:简单易用、价格低廉、适用性广，但相对复杂的报表则操作比较困难。
行业属性：不限行业属性企业规模：不受限制产品参数：Office Excel注意事项：处理简单的报表，应用excel比较适用，适合于中小企业创业初期，但随着业务的加大以及数据的复杂性增加，建议用更加专业的报表工具。
产品费用: 费用比较适中二、奥威智动Power-BI信誉等级：☆☆☆☆☆主流产品：Power-BI产品评价：奥威智动专注为中国企业提供商业智能方案，Power-BI是其近8年的研究成果。
定位于传统BI，包括了各项主流BI技术，功能完整强大。
平台开发简单，操作灵活，符合大家使用EXCEL的习惯。
目前市场范围主要是国内中小企业，性价比较高。
行业属性：通用型BI工具企业规模：中小企业产品参数：Power-BI产品费用：费用根据实际的情况衡量，一般在几十万范围内，不限用户数，一次性消费购买。
BI工具选型指南
BI工具选型指南BI工具是BI项目的核心，选对工具，BI项目就成功了一半。
面对市场上鱼龙混杂的BI工具，不少企业眼花缭乱，无从下手。
其实，BI工具选型说简单也简单，根本的原则就是两个字：合适。
不同的企业在所属行业、具体业务、发展和管理水平、信息化水平、人员技术背景等方面都存在非常大的差异，照搬照抄别人的答案并不能解决问题。
企业必须“量体裁衣”，找到最适合自己的BI工具。
采用技术太过前沿的BI工具，如果没有落地场景，这些工具最终将变成IT部门的成本，而技术落后的BI工具很快就会过时，对企业发展也有很大的制约。
因此，在BI工具选型时须慎重，走中庸之道，不保守、不激进，不盲目追求新技术。
所选的工具不仅当下能发挥作用，而且在一段时间内其技术不至于过时。
既关注工具本身，也要考虑企业自身实力。
从场景出发选择BI工具，必将带来不错的回报。
1.BI工具选型要素具体而言，关于BI工具选型要素，企业需要考虑的不外乎易用性、稳定性、功能、采购成本、BI厂商的能力等几点。
图1所示为帆软数据应用研究院的调研数据，可以看到企业在选择BI工具时，最关注的是BI 工具是否高效、易用和便捷（69.10%的受访企业看重这一点）。
而Gartner在Survey Analysis: Key Selection Criteria for Business Intelligence and Analytics Platforms报告中指出，工具的易用性对企业获取商业价值也是排在第一位的影响要素。
从下图来看，企业对于BI工具的功能与稳定性的关注，比例相近，是选型时考虑的第二大要素。
而采购成本并不是企业选择BI工具时的主要考虑因素。
另外，近三分之一的企业（占比为31.2%）看重厂商所提供的服务支持和学习资源，说明企业认识到BI工具附带的服务和学习资源在项目的运维与开发中有着至关重要的影响。
企业选择BI工具时的参考因素2.易用性易用性决定BI平台的整体使用体验，是影响用户持续使用的首要因素。
一份全面的企业数据产品选型对比(含数仓、报表、BI、中台、数据治理)
一份全面的企业数据产品选型对比（含数仓、报表、BI、中台、数据治理）编辑导语：在如今这个数据化时代，数据对于个人和企业来说，其重要性都不可小觑。
因此，有不少企业强化了数据工作，加强企业数据建设。
接下来，本文作者整理了一份超全面的企业数据产品的选型对比，希望对大家有所帮助。
前言：这个从上至下都在强调数字化转型的时代，越来越多公司重视数据，也越来越多的企业有数据建设的需求。
企业无论做任何数据工作，必然要有一定的信息化基础，也要有数据化建设的基础，少不了数据平台、数据应用工具，数据管理工具等。
关于企业数据建设这块，本人从事了近7年，从技术到项目管理，做过乙方也做过甲方，也有多年和各乙方厂商打交道的经验，遂来分享选型“内幕”。
涉及到的产品有：数仓、大数据平台、报表、BI、数据中台、数据治理等。
数据仓库算是一个解决方案，视企业需求有不同架构（传统数仓、数据集市、大数据平台等），架构下有很多分层和组件，比起工具更需要架构师能力，具体原理就不讲了。
关于数仓的选型主要涉及：数据存储方案、ETL、还有前端应用。
底层的数据仓库服务器通常是一个关系数据库系统，常用的方案有Oracle、db2、还有greenplum、teredata等数据仓库专业解决方案。
传统的关系型数据库有：oracle、mysql、DB2。
大规模并行处理数据库：Vertica、Teradata(商业)、Greenplum (开源)。
Teradata老江湖了，银行业使用较多，但成本也是真的贵，目前我们做项目较多的是用Greenplum，算是业界最快和最高性价比的高端数据仓库解决方案，Greenplum是基于PostgreSQL的，于2022年开源。
我知道的国内四大行有3家在用，5大物流公司有4家在用，不少公司在从Teradata迁移到GP。
大数据平台主流的是：Hadoop+Hive。
这套方案有多通用不用多说了，后面说到的大数据平台厂商也大多基于这个来设计平台产品。
BI选型报告的模板(BI工具对比)
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事项
excel数据入库
数据导入 excel数据清洗
数据汇总至总表
图表自助分析
BI功能应用 筛选电话号数据
quickBI培训 导入日志
日志记录 导出日志
使用日志 二次回库 日志工具培训
数据备份 阿里云同步备份所有表数据
项目数据管理
项目数据管理系统相关工作说明
excel项目数据 → 本地mysql数据库
给项目经理提供相关操作手册
记录导入信息，内容包括： 1）项目基础信息（项目名称、datawork任务名称、数据库表） 2）影响数据（单项目导入数据条数/数据量、单项目去重条数、导入前/后总库条数） 3）操作记录（操作人员、操作时间、备注）
记录导出信息，内容包括： 1）基础信息（报表路径、筛选条件（列名+列值）、导出数据列） 2）操作记录（导出数据条数、操作人员、操作时间、备注） 记录分析信息，内容包括：分析指标、分析维度、图表说明、结论 同“导入日志” BI组给相关业务人员培训腾讯TIM的使用操作，主要文件协同方面操作，并提供相关操作手册 数据首次初始化录入、合并后，进行备份。以后每次完成对数据更新后，对数据进行手动备份 1）阿里云同步备份 2）本地备份
事项说明
同步至阿里云数据库
将原始数据逻辑映射到标签字段，及数据去重
1）划分项目标签类别，分别抽取到个人/项目标签表 2）个人/项目标签表去重
初始化配置。配置数据源、数据集合
制作quickBI分析图表，柱状图、饼图等
初始化配置。配置数据源、数据集合
制作quickBI电子表格，根据查询条件对制作好的表格数据进行筛选，并批量导出数据
腾讯TIM
腾讯TIM
腾讯TIM 腾讯TIM -
maxcompute、 datawork（阿里云）
明
实现工具 navicat datawork（阿里云） datawork（阿里云）
备注
datawork（阿里云）
quickBI quickBI quickBI
quickBI -
问题： 1、quickBI单次导出的最大数据量是1w条，按每天单个项目 60w条数据的需求来算，一个项目就需要手工导出60次 2、标准版的交叉表单次只能预览1w条数据，高级版的电子 表格支持分页预览全部数据及导出