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。

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疫情以來，企業(yè)管理的頂層思維模式開始發(fā)生變化，越來越重視數(shù)據(jù)驅動業(yè)務和數(shù)據(jù)化管理，希望依托BI來邁出數(shù)據(jù)化建設的第一步。

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

提到商業(yè)智能BI，大家已耳熟能詳，似乎并不高深，無非用做統(tǒng)計數(shù)據(jù)，制作看板。如此看似簡單的產(chǎn)品，但IT人員在做產(chǎn)品選型時很多時候依舊“一頭霧水，不解其意”。市面上的傳統(tǒng)BI、OLAP式的BI、敏捷BI、協(xié)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(chǎn)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(jīng)理更能感同身受。

1.業(yè)務端需求：戰(zhàn)略部需要復雜報表制作；財務部需要手工數(shù)據(jù)補錄；運營部需要數(shù)據(jù)實時展現(xiàn)；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(xiàn)……

2.技術端需求：需要支持實時數(shù)據(jù)處理；需要支持ETL二次開發(fā)；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(fā)……

而市場上興起的BI新趨勢似乎也造成了更多困擾：數(shù)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(xiàn)在哪里？等等。

左手是琳瑯滿目的BI產(chǎn)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(chǎn)品功能進行匹配和梳理，總結下來，無非四大方面：

一、基礎數(shù)據(jù)準備

諸多敏捷BI產(chǎn)品大肆宣傳“敏捷BI無需復雜的數(shù)據(jù)建模，無需Cube，業(yè)務需求無需轉手IT部門，業(yè)務人員即需即用”。但須知，無論何種BI產(chǎn)品，都不應該讓業(yè)務人員直接面對未經(jīng)治理的原始數(shù)據(jù)?；凇芭K亂差”數(shù)據(jù)基礎上的任何BI系統(tǒng)都缺乏實際應用價值。因此，無論BI系統(tǒng)的產(chǎn)品邏輯如何演進或變化，“基礎數(shù)據(jù)準備”都是必備的模塊。具體包含以下內容：

1.數(shù)據(jù)連接能力：大部分BI系統(tǒng)都會同時支持主流的關系型數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫、文本數(shù)據(jù)源三種數(shù)據(jù)類型?；诰唧w的業(yè)務需求，需針對性的關注方案商的BI系統(tǒng)能否支持實時數(shù)據(jù)對接，以及對API接口的支持能力。

2.ETL能力：ETL引擎是進行數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)歸整的基礎。市面上的BI系統(tǒng)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(fā)簡單、基本的ETL工具，支持常見的少數(shù)ETL邏輯計算函數(shù)；三是自主研發(fā)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(chǎn)品。在大數(shù)據(jù)體系搭建過程中，大部分ETL工作應放在數(shù)據(jù)平臺層面去完成，BI系統(tǒng)僅需承擔一些簡單的ETL工作，如合并表、關聯(lián)、分組、去重等。當企業(yè)缺乏完整的數(shù)據(jù)平臺體系，并且數(shù)據(jù)質量問題諸多時，建議選擇具備完整ETL功能的BI產(chǎn)品。

3.數(shù)據(jù)建模：OLAP式的BI更強調搭建多維數(shù)據(jù)模型，幫助分析人員多維探索、分析數(shù)據(jù)，并通過創(chuàng)建Cube對數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(xiàn)數(shù)據(jù)的實時分析，達到億級數(shù)據(jù)能夠秒級響應，因此省去了Cube環(huán)節(jié)，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(shù)據(jù)集市：對于已經(jīng)歸整、建模后的數(shù)據(jù)，建議清晰、有條理的通過數(shù)據(jù)集市的形式呈現(xiàn)，該功能在敏捷BI中被很好的體現(xiàn)。

二、固定報表開發(fā)

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(fā)，也是大部分企業(yè)都需要的。固定報表開發(fā)主要面向技術，技術更關注報表開發(fā)的規(guī)范性、高效性、插件和素材的豐富性、二次開發(fā)支持能力。

1.圖表開發(fā)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(yōu)化能力、圖表擴展能力（如能否集成Echarts圖表）等是考察BI產(chǎn)品圖表開發(fā)能力的重要指標。

2.中國式復雜報表：戰(zhàn)略部門、財務部門以及其他個業(yè)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(chǎn)品在復雜報表開發(fā)方面的表現(xiàn)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(chǎn)品，但據(jù)某用帆軟的甲方，技術上可做集成，數(shù)據(jù)可以互通。

3.大屏設計能力：管理駕駛艙是中國大企業(yè)、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(fā)工具實現(xiàn)。其開發(fā)效率最慢，需要UI支持。

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

三是BI產(chǎn)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(fā)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(tǒng)，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(lián)網(wǎng)產(chǎn)品生態(tài)成熟。

帆軟移動端應用

三、自助式BI

大數(shù)據(jù)時代，業(yè)務部門對BI的需求已經(jīng)從傳統(tǒng)的看板、指標過渡到了從大數(shù)據(jù)中分析、挖掘運營問題。即時的、多樣的數(shù)據(jù)分析需求逐漸普及，面向業(yè)務人員的自助式BI成為趨勢。但業(yè)務人員缺乏開發(fā)能力，如何讓業(yè)務人員可以用、用的好、用的慣自助式BI成為了企業(yè)關注的重點。實現(xiàn)“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(chǎn)品都致力于“人人都是數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)建模、CUBE等冗余環(huán)節(jié)。面對海量的數(shù)據(jù)，隨時托拉拽，同時保證大數(shù)據(jù)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(xiàn)用戶想要的結果。通過AI讓BI使用變得傻瓜化，這已經(jīng)成為了BI產(chǎn)品發(fā)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(chǎn)品沉淀了優(yōu)秀的AI能力，但產(chǎn)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(shù)BI廠商雖然也在開展AI探索，但仍處研發(fā)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(chǎn)品都值得關注。

四、其他功能

1.數(shù)據(jù)填報：這個也是報表系統(tǒng)最常用的場景之一，主要解決一線業(yè)務人員如財務人員、倉庫人員、生產(chǎn)管理人員等大量的手工數(shù)據(jù)、臺賬數(shù)據(jù)如何填報和補錄的問題。

2.權限管理：數(shù)據(jù)是企業(yè)的命脈，如何對數(shù)據(jù)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(chǎn)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(tǒng)、數(shù)據(jù)連接、數(shù)據(jù)權限（數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)行級

3.數(shù)學算法：企業(yè)內部，數(shù)據(jù)科學、數(shù)據(jù)預測的需求逐漸增多，BI產(chǎn)品是否應該提供數(shù)據(jù)算法平臺能力成為了部分企業(yè)在選型中的困惑點。個人認為，BI更貼近應用層和業(yè)務端，應該具備簡單、基本的數(shù)學算法能力，保證業(yè)務人員做簡單的數(shù)據(jù)預測，特別是快消零售行業(yè)對數(shù)學算法的需求更為強烈。但并非“人人都是數(shù)據(jù)科學家”。規(guī)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(chǎn)品在處理千萬、億級數(shù)據(jù)時容易崩潰，完整的數(shù)據(jù)科學能力搭建在獨立的算法中臺或集成在數(shù)據(jù)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。更多詳情敬請關注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。