BI選型 | 6款國內(nèi)外商業(yè)智能BI產(chǎn)品深度測評！

本文作者挑選了市面上6款比較常見的BI產(chǎn)品，分別從產(chǎn)品的定位、性能、功能等方面展開了使用測評并進(jìn)行了總結(jié)，與大家分享。

伴隨著ERP、CRM、OA、支付、會員等信息系統(tǒng)的普及落地，國內(nèi)企業(yè)的信息化已經(jīng)步入快速發(fā)展階段，同時，企業(yè)對于商業(yè)智能(BI)的需求大量釋放。然而，如何選擇一款適合自己的BI產(chǎn)品一直是困擾很多企業(yè)的難題。

我們先來了解一下什么是BI。我們可將其定義為：將存儲于各種商業(yè)信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有用信息的技術(shù)。BI的實(shí)現(xiàn)包含了“數(shù)據(jù)→信息→知識→行動→智慧”這一過程所運(yùn)用的技術(shù)和方法。

BI最早來源國外，國內(nèi)技術(shù)起步較晚，所以國內(nèi)BI市場最初也被國外的產(chǎn)品所霸占。而隨著近幾年本土BI產(chǎn)品的崛起，國內(nèi)企業(yè)的選擇變得更加豐富。很多企業(yè)從國外產(chǎn)品試到國內(nèi)產(chǎn)品，從明星產(chǎn)品試到小眾產(chǎn)品，花費(fèi)了大量時間和精力才找到適合自己公司當(dāng)前發(fā)展趨勢的BI服務(wù)商。今天，小編挑選了市面上6款比較常見的BI產(chǎn)品，將分別從產(chǎn)品的定位、性能、功能等方面為大家進(jìn)行使用測評，希望可以幫助有需要的朋友選擇到合適的BI產(chǎn)品。

測評產(chǎn)品

本次，我們選擇了三款老牌的國外BI產(chǎn)品(Tableau、PowerBI、Qlik)和三款在國內(nèi)認(rèn)知度較高的BI產(chǎn)品(帆軟、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)、永洪)。首先我們從產(chǎn)品定位、聚焦行業(yè)以及服務(wù)模式對比下這幾款產(chǎn)品的差異之處。

總結(jié)來說，因?yàn)槎际枪ぞ咝彤a(chǎn)品，國外老牌的3款BI產(chǎn)品適用的行業(yè)會更加廣泛。但同時也存在一個問題，都需要依賴第三方公司來落地實(shí)施，然而第三方公司的實(shí)施水平是參差不齊的，實(shí)施的質(zhì)量和售后服務(wù)無法保障。

再者，本土的帆軟、觀遠(yuǎn)數(shù)據(jù)、永洪，從覆蓋行業(yè)來說都有自己的側(cè)重點(diǎn)。帆軟因?yàn)槭菑膱蟊砥鸺?，所以在模式上類似于國外的Tableau和PowerBI，偏向工具層面，覆蓋行業(yè)也較為全面。觀遠(yuǎn)服務(wù)領(lǐng)域相對聚焦，深耕零售消費(fèi)領(lǐng)域，除了敏捷BI，另外加入了AI的元素，也是中國BI市場融入AI的一個代表。永洪主推是敏捷BI，覆蓋行業(yè)也較為全面，政府類也是主打的行業(yè)之一。

在產(chǎn)品功能層面，使用者可以從以下幾個層面去對比這幾款產(chǎn)品的差異。

　　01 產(chǎn)品架構(gòu)

從國外的產(chǎn)品來說，Tableau和PowerBI在C/S端開發(fā)，開發(fā)完成后發(fā)布至服務(wù)器，可在B/S端查看，對于用戶來說，靈活性相對較差。

QlikSense的C/S端和B/S端皆可用于數(shù)據(jù)分析和看板開發(fā)，例如Enterprise Server版本可在瀏覽器端開發(fā)，Desktop版開發(fā)者需安裝獨(dú)立客戶端，使用本地計(jì)算機(jī)資源。當(dāng)開發(fā)人員開發(fā)同一個項(xiàng)目時，協(xié)同性較差，使用產(chǎn)品對源數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理后，較難將中間數(shù)據(jù)集分享進(jìn)行同步開發(fā)。QlikView是通過Qlik Desktop開發(fā)，開發(fā)后發(fā)布至服務(wù)器，可在B/S端查看。

再看國內(nèi)的產(chǎn)品，F(xiàn)ineReport的設(shè)計(jì)器設(shè)計(jì)開發(fā)報表模板在C/S端進(jìn)行，需要專門的客戶端安裝，相對來說兼容性比較差，開發(fā)和維護(hù)成本較高。FineBI、觀遠(yuǎn)是純 B/S 端架構(gòu)，數(shù)據(jù)分析與可視化構(gòu)建均在瀏覽器端完成，維護(hù)升級成本降低。永洪也是B/S架構(gòu)，平臺基于MPP(大規(guī)模并行處理)架構(gòu)，但沒有數(shù)倉作為可承載的容器。

　　02 產(chǎn)品性能

Tableau 的性能一直飽受詬病。2018年發(fā)布的 Hyper(收購改造后)一定程度解決了此問題，但面臨國內(nèi)的大數(shù)據(jù)體量規(guī)模依然無法有效承載。

再看PowerBI，根據(jù)Gartner報告，通過受訪者訪問收集到，PowerBI的數(shù)據(jù)連接功能常有不穩(wěn)定的情況。使用者需要將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到PowerBI中，但PowerBI計(jì)算性能較差。

Qlikview的內(nèi)存計(jì)算方式導(dǎo)致了當(dāng)數(shù)據(jù)量大的時候，對機(jī)器內(nèi)存的消耗是異常巨大的。Qlikview Community中部分用戶舉例，當(dāng)處理上億行數(shù)據(jù)時，哪怕使用了256G的內(nèi)存，依然需要耗費(fèi)幾十分鐘去打開。Qlikview雖然有集群，但是本身并不支持任務(wù)的水平擴(kuò)展，且這種高配置機(jī)器的投入成本是巨大的。

FineBI的話，性能在千萬級，億級的數(shù)據(jù)量下，性能體驗(yàn)是比較慢的。帆軟官網(wǎng)給出的速度提升方式是通過建立FineIndex，將數(shù)據(jù)抽取到硬盤上，但數(shù)據(jù)會加倍存儲，例如原先1G的數(shù)據(jù)FineIndex需要1.5G~3G的存儲空間。

觀遠(yuǎn)最新的架構(gòu)是采取Spark + delta lake的架構(gòu)，Spark 為計(jì)算引擎，delta lake為分布式數(shù)據(jù)庫。Spark 是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計(jì)的計(jì)算引擎，已形成一個高速發(fā)展應(yīng)用廣泛的生態(tài)系統(tǒng)。Delta lake是數(shù)據(jù)湖的概念，作為一個存儲層，減少垃圾數(shù)據(jù)，增加處理性能。最新的產(chǎn)品功能“極速分析引擎”，能夠?qū)崿F(xiàn)1億明細(xì)數(shù)據(jù)2~3秒返回計(jì)算結(jié)果，做到億級數(shù)據(jù)秒級響應(yīng)。

永洪能夠支持大數(shù)據(jù)量下的分組性能優(yōu)化，避免出現(xiàn)內(nèi)存占用過高的情況，目前支持千萬級數(shù)據(jù)秒級響應(yīng)。產(chǎn)品層面也帶有“檢測性能”的功能，可以提醒用戶哪些操作導(dǎo)致性能過慢。

　　03 系統(tǒng)集成

Tableau的話，舊版本Tableau集成能力不開放。系統(tǒng)集成需要美國原廠開發(fā)人員支持，尤其對于國內(nèi)客戶來說交付時間長。新版本提供開發(fā)人員工具和API，可對 Tableau 進(jìn)行集成、自定義、自動化和擴(kuò)展。

PowerBI僅支持Azure服務(wù)器部署，極大限制了IT選購靈活性，基于國內(nèi)大部分企業(yè)現(xiàn)狀，部分?jǐn)?shù)據(jù)放在本地服務(wù)器，數(shù)據(jù)的連通性將會是較大的桎梏。

Qlik view支持SSO集成，但值得吐槽的一點(diǎn)是官方文檔也存在不準(zhǔn)確的情況。Qlik管理控制臺(QMC)提供了面向Qlik Sense中全部區(qū)域的中央管理與監(jiān)控點(diǎn)，包括多地理部署。Qlik Sense也可以和Qlik view進(jìn)行集成，但得先處理好Qlik view報表的權(quán)限管控，不是所有的用戶都能進(jìn)行訪問。

總結(jié)來說，國外的產(chǎn)品都會存在本地化支持差，例如不支持釘釘、企業(yè)微信的集成、以及國內(nèi)代理商無法針對客戶需求進(jìn)行需求管理和版本迭代更新這樣的現(xiàn)狀。

國內(nèi)的幾款產(chǎn)品基本上都可以做到和釘釘、企業(yè)微信集成和API接口嵌入支持。

　　04 數(shù)據(jù)接入

Tableau提供通用的文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入與國際主流的數(shù)據(jù)庫接入，整體來說接入的數(shù)據(jù)源種類還是比較全的，一些細(xì)節(jié)上，例如對SAP BW無法進(jìn)行接入。

PowerBI提供通用的文件導(dǎo)入與國際主流數(shù)據(jù)庫接入，一般需要通過ODBC連接來接入，不支持方言解析，更無性能調(diào)優(yōu)。例如，Power BI Desktop中的大多數(shù)數(shù)據(jù)連接都需要Internet Explorer 10(或更高版本)進(jìn)行身份驗(yàn)證。鏈接的數(shù)據(jù)源種類多，但常常會有一些驗(yàn)證和限制。

Qlik提供通用的文件導(dǎo)入與國際主流數(shù)據(jù)庫接入，對本土數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品支持能力差。Qlik Sense不支持直連模式的數(shù)據(jù)接入，類似功能需要使用On-Demand App構(gòu)建“大數(shù)據(jù)”的子集加載到服務(wù)器內(nèi)存后才能開始后續(xù)計(jì)算，構(gòu)建方式比較復(fù)雜，且無法實(shí)現(xiàn)計(jì)算邏輯下推。在某些動態(tài)分析場景下無法預(yù)先構(gòu)建數(shù)據(jù)子集時，沒有可行的方案。QlickView通過單獨(dú)安裝OLE DB和ODBC連接外部數(shù)據(jù)源，多用戶關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，可能需要安裝更多允許客戶端電腦訪問服務(wù)器上數(shù)據(jù)庫的 DBMS軟件。

和tableau一樣Power BI和Qlik可對接部分國外主流SaaS數(shù)據(jù)源，但對國內(nèi)SaaS數(shù)據(jù)源無原生支持，定制開發(fā)成本非常高?？偨Y(jié)來說，國外產(chǎn)品對本土數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品支持較差。

(Tableau截圖)

帆軟能夠接入來自大數(shù)據(jù)平臺、多維數(shù)據(jù)庫、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、No SQL數(shù)據(jù)庫和文件數(shù)據(jù)源。但無法直連數(shù)據(jù)庫進(jìn)行跨數(shù)據(jù)源的連接，在業(yè)務(wù)包里進(jìn)行ETL操作后，需要更新FineIndex后才能看到結(jié)果。管理員能夠進(jìn)行BI數(shù)據(jù)連接以及分級權(quán)限，支持連接國際主流數(shù)據(jù)庫。

(帆軟截圖)

觀遠(yuǎn)能夠接入文件類的excel、csv，支持國際主流數(shù)據(jù)庫的和國產(chǎn)主流數(shù)據(jù)庫的通用接入與定制接入(例如TiDB,MaxCompute, AnalyticDB, Doris等)、以及各種國產(chǎn)HR系統(tǒng)、ERP、POS、CRM等SaaS云平臺數(shù)據(jù)接入。云平臺的數(shù)據(jù)接入在當(dāng)今的業(yè)務(wù)發(fā)展需求下實(shí)際意義更為明顯。

(觀遠(yuǎn)截圖)

永洪也支持接入主流數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)庫也可以通過 GENERIC 進(jìn)行連接。

(永洪截圖)

　　05 數(shù)據(jù)預(yù)處理(ETL)

Tableau前不久剛推出了Tableau Prep, 分為兩個部分，負(fù)責(zé)創(chuàng)建數(shù)據(jù)流的Tableau Prep Builder 和管理調(diào)度的Tableau Prep Conductor，在Tableau Server和Tableau Online基礎(chǔ)上單獨(dú)收費(fèi)，不支持Tableau Desktop，在使用時需要還需單獨(dú)安裝。功能上來說，支持篩選、添加、重命名、拆分、分組或移除字段等清理操作。Tableau Prep Builder 會將數(shù)據(jù)傳遞到 R 的 Rserve 或 Python 的 Tableau Python 服務(wù)器 (TabPy)，并將生成的數(shù)據(jù)以表形式返回到流程，可以在此基礎(chǔ)上繼續(xù)清洗與分析輸出。

Qlikview具有ETL功能，能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的抽取，轉(zhuǎn)換和加載，優(yōu)于大部分傳統(tǒng)BI。Qlikview的ETL結(jié)果存儲于Qlik文件中，當(dāng)加載相應(yīng)文件時運(yùn)行，導(dǎo)致了ETL的復(fù)用性比較差，且不具備單獨(dú)的ETL調(diào)度的能力。所以Qlikview的ETL僅能支持簡單的關(guān)聯(lián)和聚合，對于復(fù)雜指標(biāo)的計(jì)算、數(shù)倉的構(gòu)建，還是需要依賴傳統(tǒng)的ETL工具來完成。

FineBI的ETL主要通過JEP(Java Expression Parser)實(shí)現(xiàn)，也可以通過SQL語句實(shí)現(xiàn)，但兩者不能交互使用。細(xì)節(jié)上來說，對于多表處理僅支持左右合并，整體用起來邏輯會有點(diǎn)混亂。

觀遠(yuǎn)有內(nèi)置智能數(shù)據(jù)處理模塊(SmartETL)，支持對多數(shù)據(jù)源進(jìn)行數(shù)據(jù)處理操作與數(shù)據(jù)融合;并且是拖拽的可視化方式，使用門檻低，對于沒有SQL基礎(chǔ)的業(yè)務(wù)人員比較友好。

永洪和Tableau類似，沒有ETL，多數(shù)據(jù)源的融合相當(dāng)于做了一張視圖數(shù)據(jù)集，是邏輯上的融合非物理上的數(shù)據(jù)融合。再者，比較致命的一點(diǎn)是沒有數(shù)倉建模，數(shù)據(jù)只是直接抽取到MPP進(jìn)行列式存儲。

06 分析儀表板

Tableau作為主流的一款數(shù)據(jù)可視化工具，有自己的VizQL(數(shù)據(jù)圖形語言)，不過使用起來對終端使用者有一定的IT背景要求，一些可視化圖表的制作需要多種模塊的組合形成。在做自主分析的推廣時會因?yàn)楫a(chǎn)品對使用者的要求遇到較大阻力。

(Tableau截圖)

PowerBI是企業(yè)級BI工具，通常由IT或者數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行報表開發(fā)，發(fā)布后，只讀用戶可通過web端訪問，但修改和編輯需要desktop版本才能進(jìn)行，靈活性有一定的限制。如果要推廣至業(yè)務(wù)人員隨時可開展數(shù)據(jù)分析工作，desktop版本的推廣成本較高。另外，PowerBI處理數(shù)據(jù)需要學(xué)習(xí)DAX函數(shù)，功能強(qiáng)大，但學(xué)習(xí)成本較高。

(PowerBI截圖)

Qlikview能夠?qū)崿F(xiàn)頁面上數(shù)據(jù)的自動關(guān)聯(lián)，快速構(gòu)建多維分析看板。但是本身的模型類似維度模型，對于原始數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)性要求較高，通常需要企業(yè)具備較好的基于維度模型的數(shù)倉架構(gòu)。這也就導(dǎo)致了Qlikview雖然可以做靈活的篩選和下鉆，但是很大程度上限制于數(shù)倉結(jié)構(gòu)內(nèi)，對于靈活的數(shù)據(jù)維度探索是不如市場主流的自助分析型BI工具的。

(Qlik 截圖)

FineBI的操作邏輯比較分散，橫軸縱軸是放置對應(yīng)的維度和數(shù)值，文本放置的位置是另設(shè)的。在函數(shù)應(yīng)用上需要特別注意聚合函數(shù)和非聚合函數(shù)的使用差別，函數(shù)用途比較有限。不過，也提供了一系列的組件協(xié)助進(jìn)行分析，例如dashboard組件、過濾組件等進(jìn)行輔助分析。

(帆軟截圖)

觀遠(yuǎn)通過拖拽式可生成可視化分析圖表，降低了開發(fā)成本，比較來說能更好的賦能終端業(yè)務(wù)人員的即席分析需求。單個卡片上也能支持新建字段，和數(shù)據(jù)清洗的操作一樣，操作統(tǒng)一性比較高。

(觀遠(yuǎn)截圖)

永洪可以設(shè)置儀表板的主題和布局方式，布局組件的使用能快速協(xié)助新手落地一個儀表板頁面。流程上，支持審批(圖表制作與發(fā)布)，可視化上除了常規(guī)的平臺效果還有3D效果，這一塊實(shí)際上從數(shù)據(jù)分析的角度來說不是必要的，3D效果有時反而會產(chǎn)生一些分析干擾。

　　07 數(shù)據(jù)實(shí)時處理

Qlik Sense Enterprise Server版本雖然使用內(nèi)存技術(shù)，優(yōu)化了前端加載和顯示速度。但需要先publish cube，Qlik Sense cube采用了集中式計(jì)算，對于同一個計(jì)算任務(wù)，只能在一個節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行處理，當(dāng)任務(wù)量增多時，不僅需要擴(kuò)節(jié)點(diǎn)，而且對于單個節(jié)點(diǎn)的配置也有較高的要求，以免某個大任務(wù)將單一節(jié)點(diǎn)擊潰。

帆軟，支持直連和抽取兩種模。FineBI的“實(shí)時數(shù)據(jù)”實(shí)質(zhì)是數(shù)據(jù)庫直連，和觀遠(yuǎn)、永洪的直連模式一致，此時，數(shù)據(jù)計(jì)算壓力都在外部數(shù)據(jù)庫，對于分鐘級別的準(zhǔn)實(shí)時，一般企業(yè)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)器資源很難承受。直連模式也無法靈活的進(jìn)行多數(shù)據(jù)源融合。

觀遠(yuǎn)除了直連和抽取外，還提供基于Lambda架構(gòu)的實(shí)時數(shù)據(jù)引擎，能夠?qū)v史數(shù)據(jù)與實(shí)時數(shù)據(jù)分開處理，既能夠?qū)崿F(xiàn)多源數(shù)據(jù)的融合，又可以支持增量更新且占用較少的計(jì)算資源。

　　08 權(quán)限管控

數(shù)據(jù)權(quán)限管控方面，Tableau支持將做好的內(nèi)容打包發(fā)布為工作簿和數(shù)據(jù)源并且進(jìn)行指定用戶組分配查看權(quán)限。同時，由管理員可通過篩選器進(jìn)行用戶組的行級別權(quán)限分配，但是無法控制用戶查看的列級別的權(quán)限粒度。無法支持企業(yè)對數(shù)據(jù)列權(quán)限的控制需求，例如商品表中銷售人員無法獲取成本信息等具體場景。

PowerBI目前僅支持行級權(quán)限，不支持列權(quán)限，無法滿足同一數(shù)據(jù)表滿足多種權(quán)限配置的使用。限制了企業(yè)級的使用，例如，同一邏輯，但不同權(quán)限需要多張數(shù)據(jù)表的處理才能支持實(shí)現(xiàn)，邏輯重復(fù)處理且出現(xiàn)冗余的數(shù)據(jù)表。

FineBI權(quán)限管理使用戶可以訪問而且只能訪問自己被授權(quán)的資源，從權(quán)限項(xiàng)和權(quán)限受體兩方面進(jìn)行管控。實(shí)現(xiàn)權(quán)限分配、用戶權(quán)限查看、分級權(quán)限管理和權(quán)限復(fù)用、模板導(dǎo)出權(quán)限等，權(quán)限管理相對細(xì)致。

觀遠(yuǎn)支持行和列的權(quán)限，權(quán)限細(xì)致到每個單元格，通過開發(fā)一張報表，實(shí)現(xiàn)不同角色的用戶登錄之后看到不同的信息。

永洪支持?jǐn)?shù)據(jù)集上一個個去設(shè)置模板，但目前不支持權(quán)限的模板化。

　　09 移動端

Tableau的移動端對于系統(tǒng)版本有要求，iOS 12+、Android 7+Tableau Online或Tableau Server 10.5+的帳戶?？梢詫?VPN 用作獨(dú)立解決方案，或者集成到像Workspace ONE、MobileIron、XenMobile 或 InTune這樣的MDM工具中。

Power BI對移動端支持有限，需要使用APP，需要推廣用戶進(jìn)行下載;企業(yè)微信、釘釘?shù)拇蛲ㄐ枰ㄟ^SDK對接。

帆軟的移動平臺是對移動端進(jìn)行設(shè)置的地方，支持APP集成和H5插件，可以自定義移動端App啟動畫面、可進(jìn)行設(shè)備綁定，還可以進(jìn)行二維碼配置。不過，F(xiàn)ineMobile需要額外進(jìn)行購買。

觀遠(yuǎn)的移動端通過H5實(shí)現(xiàn)，支持移動端布局獨(dú)立設(shè)置、移動端頁面?zhèn)€別圖表的隱藏功能，能夠一鍵置換PC端和移動端。最近還推出了“移動輕應(yīng)用”模塊，也是基于H5，支持頁面的頂部和底部導(dǎo)航配置，效果上更類似原生APP的功能。

永洪的移動端通過APP實(shí)現(xiàn)，支持集成到釘釘、企業(yè)微信，可以通過手機(jī)號進(jìn)行密碼找回。

　　10 售后服務(wù)

Tableau 國內(nèi)團(tuán)隊(duì)人員少于50人，且，原廠人員主要負(fù)責(zé)銷售和產(chǎn)品層面的服務(wù)。如需實(shí)施，需由代理商的人員完成，原廠服務(wù)主要處理bug、功能反饋，功能咨詢。國內(nèi)無產(chǎn)品研發(fā)。產(chǎn)品服務(wù)因時差原因，反饋周期極長，這也是其他國外產(chǎn)品的一個通病。其他例如社區(qū)的詳細(xì)內(nèi)容還是英文版，對國內(nèi)用戶不是特別友好。

帆軟是提供1年的免費(fèi)售后服務(wù)，分總部運(yùn)營中心和區(qū)域運(yùn)營中心，總體來說覆蓋面更廣。提供了學(xué)習(xí)和認(rèn)證以及售后社區(qū)的使用支持。

觀遠(yuǎn)這邊能夠提供類似產(chǎn)品培訓(xùn)等的基礎(chǔ)服務(wù)和原廠實(shí)施服務(wù)，也會定制化的進(jìn)行企業(yè)內(nèi)部的推廣協(xié)助，成立了觀遠(yuǎn)學(xué)院，售后社區(qū)等。

永洪的文檔還是比較全的，但因?yàn)閷?shí)施進(jìn)行外包，整體售后的服務(wù)質(zhì)量不敢保證。

總結(jié)來說，國外產(chǎn)品的一些通病是無法提供原廠服務(wù)，在售后支持上、本地化客戶的需求響應(yīng)上無法做到及時。如果找相關(guān)資料也建議直接查看官網(wǎng)的英文版內(nèi)容，中文版文檔的更新會有所滯緩。國內(nèi)的產(chǎn)品來說，帆軟的學(xué)習(xí)成本比較高，3~6個月入門，1~2年能夠掌握其精髓，如果是連鎖零售和泛互聯(lián)的新銳公司可以看看觀遠(yuǎn)的產(chǎn)品，行業(yè)契合度比較高，產(chǎn)品上手時間會快很多。

當(dāng)然，大家也需要結(jié)合自己的實(shí)際情況來進(jìn)行判斷，例如之前選擇Qlik的公司可能會優(yōu)先考慮升級成Qlik Sense，但如果業(yè)務(wù)人員想進(jìn)行自主分析，恐怕升級成Qlik Sense也無法滿足。是結(jié)合產(chǎn)品定位進(jìn)行重新選型還是先同款產(chǎn)品內(nèi)部升級，都是需要慎重考慮的事情。

還有一些細(xì)節(jié)點(diǎn)，例如PowerBI，基于微軟云的版本功能非常強(qiáng)大，但私有化版本功能是落后于云上版本。也需要結(jié)合公司和集團(tuán)的整體使用狀況來綜合判斷。

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