BI工具該如何選

本篇文章給大家分享的是有關BI工具該如何選，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

疫情以來，企業管理的頂層思維模式開始發生變化，越來越重視數據驅動業務和數據化管理，希望依托BI來邁出數據化建設的第一步。

但縱觀BI行業，各個廠商的BI工具也是五花八門，產品邏輯和功能架構迥然不同，BI選型成為商業智能落地的關鍵癥結所在。

提到商業智能BI，大家已耳熟能詳，似乎并不高深，無非用做統計數據，制作看板。如此看似簡單的產品，但IT人員在做產品選型時很多時候依舊“一頭霧水，不解其意”。市面上的傳統BI、OLAP式的BI、敏捷BI、協同BI、云BI等五花八門。易上手如Power BI，全面實用如帆軟、圖表豐富如Tableau。似乎每家公司都有自身的特色，如獨孤九劍，破劍、破刀、破槍、破鞭，各有所長。

五花八門的產品源自于千差萬別的應用層需求，BI無疑是最偏應用層的。我們列舉三五需求，也許項目經理更能感同身受。

1.業務端需求：戰略部需要復雜報表制作；財務部需要手工數據補錄；運營部需要數據實時展現；用戶中心需要BI支持多維自助分析；決策層需要管理駕駛艙；銷售代表需要移動端呈現……

2.技術端需求：需要支持實時數據處理；需要支持ETL二次開發；需要支持Echarts外部圖表插件對接；需要支持大屏、移動應用的快速高效開發……

而市場上興起的BI新趨勢似乎也造成了更多困擾：數學算法平臺是否應該集成在BI層？增強學習對BI的價值體現在哪里？等等。

左手是琳瑯滿目的BI產品，右手是云泥之別的BI需求，BI選型確實難。但“一地雞毛”式的選型困境也應有破解之法。我們將需求和產品功能進行匹配和梳理，總結下來，無非四大方面：

一、基礎數據準備

諸多敏捷BI產品大肆宣傳“敏捷BI無需復雜的數據建模，無需Cube，業務需求無需轉手IT部門，業務人員即需即用”。但須知，無論何種BI產品，都不應該讓業務人員直接面對未經治理的原始數據。基于“臟亂差”數據基礎上的任何BI系統都缺乏實際應用價值。因此，無論BI系統的產品邏輯如何演進或變化，“基礎數據準備”都是必備的模塊。具體包含以下內容：

1.數據連接能力：大部分BI系統都會同時支持主流的關系型數據庫、分布式數據庫、文本數據源三種數據類型。基于具體的業務需求，需針對性的關注方案商的BI系統能否支持實時數據對接，以及對API接口的支持能力。

2.ETL能力：ETL引擎是進行數據治理、數據歸整的基礎。市面上的BI系統的ETL能力分為三種：一是采用Kettle、Kafka等三方ETL工具；二是自主研發簡單、基本的ETL工具，支持常見的少數ETL邏輯計算函數；三是自主研發全面、完整的ETL工具，封裝了50-100種邏輯計算功能。但是，我們選型的時候并非必須采購擁有完整、全面ETL的BI產品。在大數據體系搭建過程中，大部分ETL工作應放在數據平臺層面去完成，BI系統僅需承擔一些簡單的ETL工作，如合并表、關聯、分組、去重等。當企業缺乏完整的數據平臺體系，并且數據質量問題諸多時，建議選擇具備完整ETL功能的BI產品。

3.數據建模：OLAP式的BI更強調搭建多維數據模型，幫助分析人員多維探索、分析數據，并通過創建Cube對數據進行預計算，進而保證分析高效，但這個犧牲了實時性。而敏捷BI融入了大數據的技術架構，關注通過分布式計算、內存計算、列存儲、庫內計算等技術實現數據的實時分析，達到億級數據能夠秒級響應，因此省去了Cube環節，僅需輕度建模即可滿足探索性分析、自助式分析的需求。

4.數據集市：對于已經歸整、建模后的數據，建議清晰、有條理的通過數據集市的形式呈現，該功能在敏捷BI中被很好的體現。

二、固定報表開發

BI看板、管理駕駛艙、移動端可視化等需求本質上都屬于固定報表開發，也是大部分企業都需要的。固定報表開發主要面向技術，技術更關注報表開發的規范性、高效性、插件和素材的豐富性、二次開發支持能力。

1.圖表開發能力：圖表類型的豐富程度、是否支持3D可視化圖表、地圖集成與優化能力、圖表擴展能力（如能否集成Echarts圖表）等是考察BI產品圖表開發能力的重要指標。

2.中國式復雜報表：戰略部門、財務部門以及其他個業務部門可能存在較多的中國式復雜報表需求，如果BI工具缺乏復雜報表支持能力，技術人員也只是“巧婦難為無米之炊”。而國外的BI產品在復雜報表開發方面的表現明顯偏弱，國內的話帆軟在這領域比較突出，但是FineReport（報表）和FineBI（分析型BI）目前是兩套產品，但據某用帆軟的甲方，技術上可做集成，數據可以互通。

3.大屏設計能力：管理駕駛艙是中國大企業、機關單位的主要需求之一，酷炫的大屏設計往往成為BI項目的“點睛之筆”。目前，市面上的大屏設計主要有三種方式：

一是基于Echarts、Highcharts等前端可視化開發工具實現。其開發效率最慢，需要UI支持。

二是借助BI/報表系統的固定樣表功能模塊實現。其開發效率較快，也需要UI支持。

三是BI產品直接提供酷屏設計器，內置多種Html酷炫組件，提供多種UI皮膚。其開發效率最快，對UI人員的依賴度極低。

4.移動應用集成：能否無縫對接PC、手機、平板等設備，能否對接Andriod、IOS等操作系統，能否與微信、釘釘、飛書、小程序等集成。國外BI往往缺乏與國內主流應用的集成能力，畢竟國內互聯網產品生態成熟。

帆軟移動端應用

三、自助式BI

大數據時代，業務部門對BI的需求已經從傳統的看板、指標過渡到了從大數據中分析、挖掘運營問題。即時的、多樣的數據分析需求逐漸普及，面向業務人員的自助式BI成為趨勢。但業務人員缺乏開發能力，如何讓業務人員可以用、用的好、用的慣自助式BI成為了企業關注的重點。實現“自助”的方式有多種：

1.無代碼化，提高易用性：典型的代表是Tableau、PowerBI和帆軟的FineBI，這幾個產品都致力于“人人都是數據分析師”，在無代碼、托拉拽的可視化基礎上，將“易用性”做到了極致。

2.減少建模，提高敏捷性：省去了只有技術人員才懂的數據建模、CUBE等冗余環節。面對海量的數據，隨時托拉拽，同時保證大數據的實時響應。這是BI推崇的自助分析之道。

3.增強學習，提高智能性：在BI的基礎上，融合人工智能的推薦算法，精準推薦用戶希望的圖表樣式；基于NLP和語音識別技術，通過搜索助手的方式快速理解用戶意圖，搜索、呈現用戶想要的結果。通過AI讓BI使用變得傻瓜化，這已經成為了BI產品發展的新趨勢。然而，目前相關技術尚處于早期，國外的頭部BI產品沉淀了優秀的AI能力，但產品往往只能理解英文，無法理解中文，在國內應用推廣中也只能“牛頭不對馬嘴”；國內極少數BI廠商雖然也在開展AI探索，但仍處研發階段，做個“噱頭”尚可，難登大雅之堂。

總之，殊途同歸，無代碼化、敏捷BI、增強學習都是通往自助式分析這一“羅馬帝國”的途徑，能在單點做到極致的BI產品都值得關注。

四、其他功能

1.數據填報：這個也是報表系統最常用的場景之一，主要解決一線業務人員如財務人員、倉庫人員、生產管理人員等大量的手工數據、臺賬數據如何填報和補錄的問題。

2.權限管理：數據是企業的命脈，如何對數據做好不同細粒度的管控很重要，這很考驗BI決策平臺的管理能力，這一塊的話帆軟BI在行，國外BI對這一塊基本薄弱，tableau和power bi都是作為工具性產品定位的。

• 帆軟BI可通過角色設置權限，權限受體包括部門、角色、職務、用戶

• 可對人員管理、目錄權限、管理系統、數據連接、數據權限（數據表）、分享權限、定時調度管理權限等設定權限，權限設置粒度豐富

• 權限設置對象較深，可細致到組件還是數據行級

3.數學算法：企業內部，數據科學、數據預測的需求逐漸增多，BI產品是否應該提供數據算法平臺能力成為了部分企業在選型中的困惑點。個人認為，BI更貼近應用層和業務端，應該具備簡單、基本的數學算法能力，保證業務人員做簡單的數據預測，特別是快消零售行業對數學算法的需求更為強烈。但并非“人人都是數據科學家”。規模龐大、模型復雜的算法場景往往由專門的算法工程師完成，而BI產品在處理千萬、億級數據時容易崩潰，完整的數據科學能力搭建在獨立的算法中臺或集成在數據中臺上更為合適。

以上就是BI工具該如何選，小編相信有部分知識點可能是我們日常工作會見到或用到的。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關注億速云行業資訊頻道。