談起當(dāng)今最受歡迎的數(shù)據(jù)分析工具奕扣，可能很多人都會(huì)想到國外的Tableau和國內(nèi)的代表自助式工具FineBI薪鹦，但其實(shí)很多人都不知道他們之間的差異，那么這兩個(gè)產(chǎn)品究竟誰優(yōu)誰劣呢惯豆？
從定位上講二者都屬于自助式分析工具池磁，在國內(nèi)企業(yè)中十分風(fēng)行，我也經(jīng)常在工作中用到這兩個(gè)工具楷兽，下面就根據(jù)自己的使用感受地熄，從市場地位、可視化拄养、產(chǎn)品性能离斩、價(jià)格服務(wù)等四個(gè)方面來深度對(duì)比一下這兩個(gè)BI工具：Tableau與FineBI。
一瘪匿、市場地位跛梗，孰強(qiáng)孰弱？
先說國外市場棋弥，我們可以參考一下世界權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner去年發(fā)布的《全球商業(yè)智能和分析平臺(tái)魔力象限評(píng)估報(bào)告》核偿，報(bào)告中從前瞻性和執(zhí)行力兩個(gè)方面分析了國外BI廠商的綜合實(shí)力，包括市場占有率顽染、底層技術(shù)能力漾岳、資產(chǎn)投資回報(bào)、價(jià)格與服務(wù)等等粉寞，從中我們可以看出tableau在國外市場中處于絕對(duì)的領(lǐng)導(dǎo)地位尼荆，與微軟的powerbi并駕齊驅(qū)飘蚯，可見tableau在國外市場的受歡迎程度解虱。
tableau成立于2003年，不足20年便發(fā)展成為國外BI巨頭铐达，與其極高的市場敏感性和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)力不無關(guān)系振亮，憑借著人性化的數(shù)據(jù)可視化站在了數(shù)字化時(shí)代的潮頭上巧还。
但是這份報(bào)告中并沒有收錄國產(chǎn)BI廠商，因此我們還無法看出與FineBI的對(duì)比坊秸。
那么在國內(nèi)市場tableau的表現(xiàn)還是如此之好嗎麸祷？
我們可以從去年IDC發(fā)布的《中國商業(yè)智能軟件市場跟蹤報(bào)告》中可見一斑，報(bào)告中顯示2018年國內(nèi)的商業(yè)智能市場基本上被帆軟的FineBI所占據(jù)褒搔，而tableau的市場占有率與FineBI更是相差甚遠(yuǎn)阶牍，甚至還不如SAP喷面。
與tableau類似，F(xiàn)ineBI也只有13年的發(fā)展歷史荸恕，但是FineBI更專注于企業(yè)的大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)分析乖酬，逐漸打敗了諸多競爭對(duì)手，成為了國內(nèi)首屈一指的BI平臺(tái)分析廠商融求。
因此咬像，從市場地位上看，tableau在國外更加吃香生宛，而在國內(nèi)FineBI明顯更受歡迎县昂。
二、產(chǎn)品性能陷舅，各有千秋倒彰？
從產(chǎn)品性能上看，Tableau雖然只是定位為數(shù)據(jù)可視化工具莱睁，但是它的hyper數(shù)據(jù)引擎也是非常強(qiáng)大的待讳，依賴于高性能分析數(shù)據(jù)庫，理論上可以處理百萬級(jí)數(shù)據(jù)仰剿，具有傳統(tǒng)內(nèi)存中解決方案的速度優(yōu)勢(shì)创淡。
但是Tableau在數(shù)據(jù)抓取和數(shù)據(jù)處理能力上較為欠缺，其本身沒有后端數(shù)據(jù)倉庫南吮，雖然也有數(shù)據(jù)鉆取琳彩、數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)等功能，但是處理速度不快部凑，還要依賴于其他ETL工具才能進(jìn)行前端分析露乏。
其次，Tableau的側(cè)重點(diǎn)是在獲取一堆歷史數(shù)據(jù)涂邀，然后進(jìn)行分析瘟仿，想要分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)還很欠缺。
FineBI在產(chǎn)品性能上的表現(xiàn)還是不錯(cuò)的比勉，更適合于企業(yè)級(jí)用戶的數(shù)據(jù)分析和處理工作猾骡，其采用的spider引擎在性能上要比Hyper引擎要差一些，但是它可以支持抽取模式和直連模式兩種數(shù)據(jù)連接方式敷搪，在處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)上比tableau要強(qiáng)很多。
此外幢哨，F(xiàn)ineBI可以自動(dòng)建模赡勘，并且是利用自助數(shù)據(jù)集的方式，讓用戶能夠在人性化的操作界面進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和ETL處理捞镰，比如數(shù)據(jù)過濾闸与、數(shù)據(jù)整合等等毙替，能夠極大的降低用戶的數(shù)據(jù)清洗與數(shù)據(jù)加工時(shí)間，因此在數(shù)據(jù)處理和加工方面Finebi略勝tableau一籌践樱。
因此厂画，從產(chǎn)品性能上看，F(xiàn)ineBI與tableau各有千秋拷邢，因?yàn)槠涠ㄎ徊煌斐啥叩墓δ苄砸灿泻艽蟮牟町悺?/p>
三袱院、可視化能力，不分伯仲瞭稼？
說起可視化能力忽洛，就不得不先說一下tableau的技術(shù)核心——VizQL。簡單說VizQL就是一種查詢語言环肘，用戶要進(jìn)行什么操作欲虚，VizQL就可以將其轉(zhuǎn)化為對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)庫查詢，最終tableau會(huì)通過圖形的方式表達(dá)響應(yīng)悔雹，因此tableau的可視化能力才能如此強(qiáng)大复哆。
tableau既有著很多表格分析組件，同時(shí)還擁有豐富的圖表類型腌零，比如散點(diǎn)圖梯找、甘特圖、氣泡圖莱没、直方圖初肉、靶心圖等，配色上也非常人性化地提供了很多方案饰躲，操作上比較簡單自由牙咏，讓用戶能夠做出絕大多數(shù)想要的圖表，當(dāng)然前提是你擁有很強(qiáng)的代碼能力和充足的時(shí)間嘹裂。
與之相比妄壶，F(xiàn)ineBI在可視化能力上可能稍稍不如tableau，但是FineBI的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)的圖表設(shè)置相對(duì)來說比較簡單寄狼，用戶只要進(jìn)行數(shù)據(jù)字段的拽拖即可丁寄，同時(shí)還有一些數(shù)據(jù)的查詢操作等，也是只需要拖拽空間即可泊愧，基本上不需要函數(shù)以及編程伊磺。
而且FineBI還支持聯(lián)動(dòng)、下鉆删咱、跳轉(zhuǎn)等OLAP分析操作功能屑埋，能夠幫助業(yè)務(wù)人員進(jìn)行有價(jià)值的可視化分析和dashboard設(shè)計(jì)。
四痰滋、服務(wù)價(jià)格摘能，高低立判续崖？
如果討論價(jià)格和服務(wù)的話，tableau比起FineBI就要遜色不少了团搞。
首先严望，tableau屬于國外BI廠商，傾向于個(gè)人使用逻恐，因此很難對(duì)國內(nèi)的企業(yè)進(jìn)行本地化和定制化的服務(wù)像吻，尤其是無法支持中國式的復(fù)雜報(bào)表；價(jià)格方面梢莽，tableau是采取的國內(nèi)代理形式萧豆，價(jià)格高的離譜，除非是企業(yè)的投入預(yù)期很大昏名，否則綜合性價(jià)比來說并不具有競爭力涮雷。
相比而言，F(xiàn)ineBI作為國產(chǎn)廠商轻局，本地化服務(wù)體系還是非常完整的洪鸭，企業(yè)的項(xiàng)目和技術(shù)有問題很快就能解決。如果是個(gè)人學(xué)習(xí)的話仑扑，基礎(chǔ)的學(xué)習(xí)文檔和教學(xué)視頻資料都很豐富览爵，社區(qū)的學(xué)習(xí)交流也能滿足個(gè)人的學(xué)習(xí)利用，里面會(huì)有很多技術(shù)人員镇饮，整體的社區(qū)生態(tài)比tableau要優(yōu)秀不少蜓竹，而且FineBI的價(jià)格優(yōu)勢(shì)在國內(nèi)市場的競爭力是很強(qiáng)的，性價(jià)比是非常高的储藐。
總結(jié)
在深度評(píng)測了tableau與finebi的功能之后俱济，基本上可以總結(jié)為：如果是普通用戶，F(xiàn)inebi更容易上手钙勃，因?yàn)閷W(xué)習(xí)成本比較低蛛碌，入門簡單，簡單的鼠標(biāo)拖拽就能完成可視化操作辖源，適合業(yè)務(wù)人員進(jìn)行自助分析蔚携。如果是專業(yè)數(shù)據(jù)分析師，Tableau更加適合克饶，因?yàn)槠涓`活酝蜒，更適合做數(shù)據(jù)探索。而如果是企業(yè)矾湃，FineBI顯然更加成熟亡脑。
