怎樣為您的企業選擇最佳自助服務的商業智能工具

Martin+Heller

Domo vs. Power BI vs. Qlik Sense vs. QuickSight vs. Tableau：自助服務商業智能已經成為敏捷、流暢業務決策的首選工具。本文介紹怎樣為您的業務選擇合適的平臺。

商業信息（BI）市場競爭非常激烈。歷史上，Oracle和IBM這樣的大企業都遇到了功能之爭，試圖證明由于功能而超出預算（而不是低于預算）的定價是合理的，這嚴重依賴于與客戶密切接觸進行推銷。更糟糕的是，供應商希望您的IT部門與供應商自己的顧問合作，配置他們的產品，并將它們與您的每個記錄系統集成起來，這往往需要額外的成本。

一旦安裝并運行了傳統商業智能系統后，管理人員就必須等待每周和每月的業務線報告，這意味著作出決策往往需要一個月的時間，還要加上一個月的執行時間。添加報告需要向工作堆積如山的IT部門提出申請，可能要數周甚至數月的時間進行設計和編碼。

2004年自助服務商業智能的推出改變了所有這一切，我在本文中介紹并對比的五個平臺充分展示了這種改變——Domo、Power BI、Qlik Sense、QuickSight和Tableau。之所以向自助服務商業智能轉變，部分原因是能夠在幾天內而不是幾個月內做出業務決策。近來，云計算和高速互聯網接入成為自助服務商業智能的關鍵技術推動因素。

當然，傳統的商業智能仍然存在——雖然有所減少。特別是財務報告要求100%的準確率，通常需要幾周的時間才能生成報告。盡管一些較新的平臺試圖完全取代傳統的商業智能系統，但報告卻是一種比較特殊的應用情形，強調交互式視覺發現的自助服務商業智能產品并不能總是很好地為這類應用提供服務。

與此同時，傳統的商業智能平臺也在發展。有些增加了足夠的自助服務、視覺發現和分析功能，以滿足現有客戶的需求。

自助服務商業智能平臺的選取標準

在選擇自助服務商業智能平臺時，關鍵是自己進行評估，因為供應商兜售的很多功能對您的企業可能沒有真正的用處。例如，如果您的公司已經擁有一個高性能的數據湖，那么您可能不愿意為了要求把所有數據導入到他們存儲庫的商業智能平臺而修改自己的數據湖。類似地，您可能想把商業智能系統與已經在用的協作平臺相集成，而不是使用專用的商業智能協作功能，因為不太可能要求員工同時使用兩個協作系統。

如果您的大部分數據是在Azure上，則不會使用僅在Amazon Web Services上運行的商業智能系統，反之亦然。如果可能的話，出于性能的考慮，您希望將數據和分析合并在一起。

供應商傾向于引用對他們產品最有利的分析報告。不要相信供應商的略讀摘要，也不要相信他們展示給您的圖表：您應該要求閱讀整個報告，其中會有警告和缺點，以及優點和特點。同時也要充分考慮到分析師報告中包含的事實：相對于不是他們客戶的供應商而言，大多數大型分析公司對付款客戶更感興趣，盡管個別分析師真的是想做到公正和中立。

以下是評估自助服務商業智能平臺的七個主要關注點。

數據源

您應確保商業智能平臺可以讀取所有數據源。其次，您應該知道這個平臺在處理數據之前是否必須將數據導入到自己的存儲庫中，它是否能夠隨時處理數據查詢。

如果必須導入數據，其分析速度是否足夠快，能夠滿足導入時間要求？商業智能系統能自動更新原始數據源的數據嗎？

如果在商業智能系統中數據存儲需要付費，那么您應該盡可能的想好——5年內會有多少數據，將其乘以3，再想一想。儲存的費用會影響你的預算嗎？

另一個關鍵問題：商業智能系統能在數據所在的位置運行嗎？如果不行，移動數據會有多困難？

數據轉換

收集上來的數據總是有問題的。某一行可能會丟失字段，字段也可能包含無意義的值。某一行中的多個字段可能有相互不一致的值。文本字段可能含有拼寫錯誤、拼寫變體或者術語變體，使其不能自動組合在一起。有些字段，特別是自由格式的注釋，可能很長，而且用處不大。

此外，字段可能是非參數的（文本），需要被編碼為用于分析目的的數值，盡管一些商業智能系統能夠在內部自動完成這一操作。字段的數值范圍可能有數量級的差異，需要規范化。數值可能需要從其他數值中推斷出來，例如，如果源數據中沒有性別，則可能需要從名字和/或稱呼中推斷出性別。

商業智能系統可能要求您編寫SQL SELECT語句，或者它自己執行導入操作。如果它要求您編寫數據庫查詢，它能否幫助您選擇字段并創建連接？

這些以及其他問題意味著您應該先在您的一些數據上試用商業智能系統。在查看和繪制數據時，構建一個提取/轉換/加載鏈。看看它有多容易，或者多難。將其與其他商業智能系統進行對比。不要低估在清理分析數據上花的時間，這很容易占到總分析時間的80%。

分析能力

您需要以幾種方式來分析清理后的數據。在最簡單的層面上，您以各種格式繪制數據，并對歷史數據和趨勢進行簡單的統計分析。除此之外，您還需要深入挖掘數據以了解具體的特性，并構建模型來測試您對原因的猜測。最后，您可能希望根據統計模型，甚至機器學習模型來預測未來績效指標（銷售和庫存需求）。

您將遇到的一個功能難題是關于所提供的圖表類型的數量。當所宣傳的圖表類型不適用于您的數據時，通常是毫無意義的。另一方面，一些圖表類型很重要：例如，我不愿意使用沒有地理顯示支持的系統，因為查看位置表中的原始數據并不像在地圖上看到不同顏色或者不同標識那樣有視覺和直觀的感覺。

對分析的支持是另一個功能難題。是的，您絕對應該能在商業智能平臺上進行簡單的統計操作，至少可以包括回歸模型。還有就是可能是與用戶的需求不匹配。

例如，為研究商業智能分析選項添加機器學習和深度學習支持，這對于管理人員和業務分析師來說可能根本用不著。再有就是數據科學家，他們通常有專門的專用工作空間來創建機器學習模型和深度神經網絡，使用的工作流程通常要求比典型的商業智能用戶流程有更多的統計知識和編程技能。endprint

另一方面，分析普通數據模式的自然語言支持和內置智能特性使一般用戶更容易使用平臺。把機器學習應用于用戶體驗往往是好事——即使要求業務分析師培訓深度學習模型起不到什么作用。

一些商業智能平臺現在使用內存數據庫和并行操作來加速查詢。未來，您可能會看到并行度更高的GPU數據庫內置在商業智能服務中——第三方正在構建這些數據庫，其發展速度非常快，令人印象深刻。

在分析過程中，您經常需要修改或者增加數據轉換，例如，在財務分析中經常添加反映其他列之間差異或者比率的列（例如，債務/權益）。這樣的修改有時會改變從ETL（提取、轉換和加載）管道到ELT（提取、加載和轉換）的導入過程。有些供應商只支持ETL或者ELT的一種，但大多數使用ETL的商業智能系統在分析步驟中都有進行額外轉換的配置。

易于學習和使用

盡管面向的是管理人員和業務分析師，但自助服務商業智能系統是非常復雜的，有許多移動部件。在我試用過的商業智能平臺中，用戶體驗和學習材料的質量差別非常大。試著讓幾個技能水平各異的潛在用戶參與您的評估，看看他們的反應怎樣。還一定要測試文檔本身。最好的文檔在搜索、索引、組織等方面與最差的之間存在著巨大的差異。經歷了百般努力但卻失敗之后，我經常不得不要求銷售工程師為我找一本教程。

靈活的演示

有些商業智能系統在實際選擇變量時顯示出相當翔實的圖表。其他商業智能系統等著您去點擊您想查看的圖表類型。如果您知道自己想要什么，需要什么，兩種方法都可以；如果不是，最好是系統能夠根據您選擇的變量的數量和類型，為您提供幫助。

通常，商業智能系統會區分度量指標，它們通常是數值型和維度，這可以是非參數化的。某些維度，例如城市、州和國家，可以轉換為緯度和經度等度量指標。有時，您想看到維度限定的指標，例如“按產品顯示我們的利潤率”或者“按照商店顯示我們的同比銷售額”，還有的時候，您想看看受其他度量指標限定的指標，例如，“顯示中西部所有商店的利潤和銷售額。”

一旦您看到了有意義的圖表，您通常希望放大查看特定的特性，調整顯示，添加注釋。商業智能系統在這方面有很大的不同，所以值得做這種練習。

協作選擇

您實際可以共享的內容因系統而異，還與您是否希望與完全授權用戶、只讀注冊用戶或者未注冊用戶共享有關。在某些情況下，只讀用戶可以對您提供的圖表進行排序和篩選；在其他情況下，他們只能看到從您的分析中生成的幻燈片。

這種區別通常會影響您是否能夠為您的整個公司或者部分特定的用戶提供商業智能產品，當然還有價格因素。

成本和優點

我所說的成本并不僅僅指供應商的年度費用，還有存儲您數據的成本，在本地或者在云中托管平臺，以及培訓您員工的費用。優點包括做決定時不需要太多的投入和時間，而且能做出更好的決定，最終提高了利潤，實現了增長。

目前最好的自助服務商業智能工具

考慮到這些因素，讓我們來看看5個在市場上領先的商業智能平臺（按字母順序）。

Domo

Domo是一款在線商業智能工具，它結合了大量的數據連接器、ETL系統、統一的數據存儲、多種可視化功能選擇、集成社交媒體，以及報告。Domo自稱不僅僅是商業智能工具，因為其社交媒體工具能夠帶來“可操作的深度分析”，但在實際中，每一款商業智能工具要么帶來有利于業務的活動，要么被扔到垃圾堆里。

Domo是非常優秀而且功能強大的商業智能系統。其突出之處是，大量的數據源和大量的圖表類型，并且集成社交媒體功能也非常好（可能有些夸大）。但是，Domo比Tableau、Qlik Sense、QuickSight和Power BI更難以學習和使用，對于企業版來說，專業版每年每用戶費用為1，920美元，企業版每年每用戶費用為2，280美元，價格更貴。

根據您的需要，Tableau、Qlik，或者Power BI可能是比Domo更好的選擇。

Power BI

微軟進入自助服務商業智能領域的產品是Power BI，包括托管在Azure上的服務Web界面，和Windows桌面的Power BI桌面應用程序。它比競爭產品要便宜得多：一個標準賬戶是免費的，一個專業帳戶每用戶每月為9.99美元，而Power BI桌面是免費的。

網站和桌面應用程序都會定期更新。Power BI桌面每月更新一次；很難確定網站什么時候更新。

對于某些數據源，Power BI提供預定義的圖表、儀表板功能和報告。例如，默認的Visual Studio Online儀表板功能和報告提供了您為賬戶配置的項目的Git、pull申請，以及版本控制活動的簡要試圖。對于其他數據源，Power BI希望看到其數據的某些標記。例如，它支持Excel工作表命名的表、Excel數據模型表和Power View表。如果只在Excel工作表中有原始數據，則需要返回到它并創建一個或者多個命名表；應在導入之前確保數據類型是正確的，這也會有幫助。

對于使用Windows、Office和Azure生態支持系統的公司而言，Power BI是合理的選擇。對于那些想為公司每個人都提供商業智能服務，而對成本敏感的公司來說，這也是一個不錯的選擇。另一方面，Power BI并沒有像Qlik Sense或者Tableau那樣提供更多的分析功能，對圖表的控制功能也不強。。

Qlik Sense

Qlik有一個“Mode 1”，即QlikView提供的傳統的商業智能產品，通過Qlik Sense已經擴展為自助服務商業智能。Qlik Sense于2014年推出，是一款基于與QlikView相同的內存關聯數據索引引擎的自助服務商業智能和可視化產品。2016年，Qlik在Qlik Sense中增加了它的報告引擎，而這以前只有QlikView才支持。endprint

Qlik Sense 2.0是一款非常強大的數據發現和交互式分析工具。它可以連接到幾乎所有的SQL數據庫，能夠很好的控制可視化功能。然而，與Tableau相比，它學起來并不容易，也不太容易使用，展現視覺效果也不如Tableau靈活。

商業智能的數據導入通常是一個混亂的過程。Qlik Sense 2.0會嘗試關聯不同表格中名稱相同的字段，還會比較數據并提供有關類似字段的建議。這一新特性被稱為智能數據加載。

Qlik Sense 2.0還引入了Qlik DataMarket，這是公共和商業可用數據的來源，分為六個類別：業務、貨幣、人口、社會、天氣和經濟。在分析私有數據時，擁有公開數據會有很大的幫助。

Qlik通常采用壓縮格式將數據保存在內存中。然而，有些時候，您有太多的數據要放到可用內存中，在這種情況下，Qlik Sense可以使用“直接發現”模式，它根據需要把內存中的數據與數據庫內的數據結合起來。在直接發現模式中，一些字段僅作為元數據/符號表加載到內存中，可以在表達式中使用這些字段。需要時查詢駐留在數據庫中的實際數據。

在使用Qlik的時候，您可以把書簽保存到當前表單的當前所選狀態中，可以把書簽合并到故事中，并添加文本和其他注釋，使故事很容易理解。如果您使用故事進行現場演示，您可以深入到任何可視化數據源中，以便能夠回答問題，然后當您回答問題時再回到故事中。

Qlik提供聯想綠色-白色-灰色體驗，所顯示的數值的顏色表示了狀態（已選-可選-不可選），這能夠幫助您發現相關和不相關的數據，而無需挖掘數據——這是非常好的體驗。我也喜歡Qlik定義表達式的方式，但與我同樣喜歡的Tableau有所不同。Qlik Sense可以很好地控制可視化的效果——比Microsoft Power BI強，但不如Tableau好。

QuickSight

Amazon QuickSight完全運行在AWS云中，能夠很好的訪問亞馬遜的數據源，也能夠公平地訪問其他數據源，并以基本的價格提供基本分析和數據處理功能。對于這里討論的其他產品，QuickSight最接近Power BI，只是沒有依賴桌面產品來創建數據集——或者Power BI桌面/服務組合提供的分析功能。

與Power BI、Qlik Sense和Tableau一樣，QuickSight能夠連接至多種數據源，支持您準備數據集。一旦有了數據集之后，您就可以使用一個或者多個可視化功能來創建分析，將其組織到儀表板功能和故事中。您可以在公司里分享數據集、儀表板功能和故事。QuickSight使得這個過程非常簡單直觀，但它缺乏競爭工具所提供的一些有用的可視化功能。

一個公司的第一個用戶永遠是免費的，一個有四個用戶的部門免費試用60天。除了試用用戶之外，其他用戶標準版每月費用為9美元，企業版每月費用為18美元。

第一個QuickSight用戶獲得1GB的SPICE（超高速并行內存優化計算引擎）存儲，其他用戶包括了10GB的SPICE。對于額外的SPICE內存，標準版的費用是每月25美分/GB，企業版是每月38美分/GB。企業版還添加了安全數據加密，可以連接至您公司的AWS活動目錄。

SPICE是QuickSight的高性能內存數據存儲庫，用于可視化對象，這對于從文件導入數據時是必需的，而對于SQL數據庫中的數據則是可選的。SPICE表格每個被限制為10GB。

對于一個擁有許多托管在AWS上的數據源的部門，考慮到有限的分析需求，有限的開發時間，因此，使用QuickSight似乎是顯而易見的。QuickSight增加了簡單的分析和可視化功能，但費用很低。

Tableau

Tableau將其產品描述為“以您的思維方式去分析”，并說這些工具利用了“人們快速發現視覺模式的自然能力，發現每天出現的機會和靈感。”這里有一定的道理，盡管您可以對許多其他商業智能工具說同樣的話。

分析工作流程的視覺發現階段是最讓人感興趣的部分，但大多數人不會把大部分時間花在這里。據我的經驗，導入和調理數據很容易占用您使用商業智能產品的80%的時間。

現在，Tableau可以進行跨數據庫連接，如果您想導入多個數據源，并加到數據庫中，那么您可能會將大部分數據源托管在數據倉庫中——如果您的公司足夠大（或者足夠有錢），能夠擁有一個數據倉庫。

然后，您可能會逐行篩選和調理您的數據。最后，您將開始創建可視化對象，比如上面的屏幕截圖——盡管在進行嘗試時，不得不執行額外的數據轉換，這并不少見。但是，數據調理和轉換很容易在Tableau中完成，當然也很容易在Excel中完成。不需要回到導入階段來添加計算字段，或者篩選數據。

Tableau中的視覺發現功能非常強大，Tableau為方便這些功能的實現以及圖表顯示的精細控制而設定了標準。通過單擊或者拖動感興趣的維度（通常是離散類別或者特性）和度量指標（數值），并自己選擇一個標記（顯示類型，例如條形、線條和點），或者使用自動標記選擇功能，使用“show me”方法來選擇可視化對象，從而構建Tableau可視化對象。

為了更好地進行控制，可以把維度和度量指標拖動到特定的標記特征或者“架子”上。當知道了分析中發生了什么時，您可以和其他人分享儀表盤功能和故事。這很容易通過發布到Tableau Server或者Tableau Online上完成——不管您是在Tableau Desktop上工作，還是需要上傳，或者您已經在網上進行分析了。

Tableau的定價非常有競爭力——至少與Qlik和Domo相比。個人版：每用戶每月35美元；專業版：每用戶每月70美元；Tableau Server：每用戶每月35美元；Tableau Online（完全托管）：每用戶每月42美元。

然而，我必須指出，微軟的Power BI提供了大約80%的Tableau的功能，而價格是其25%。當考慮到勞動力成本和對公司的利益時，這種考慮是否能站得住腳，您必須根據自己的情況做出決定。

Martin Heller是InfoWorld的特約編輯和審稿人。他曾是一名網絡和Windows編程顧問，1986年至2010年間開發過數據庫、軟件和網站。他最近擔任的職位是Alpha Software的技術和教育副總裁，以及Tubifi的董事長兼首席執行官。

原文網址：

http：//www.cio.com/article/3235394/business-intelligence/how-to-select-the-best-self-service-bi-tool-for-your-business.htmlendprint