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國內外主流數據可視化分析工具對比
2018-05-28 10:56:58來源: 中國商業(yè)觀察網

 

大數據能否真正的具備參考價值?這在某種程度上取決于企業(yè)是否部署了合適的數據可視化分析工具。在幾乎每個部門都充斥著關于客戶、流程和運營的信息時代,有效的數據可視化分析工具能夠幫助企業(yè)機構快速地建立競爭優(yōu)勢。

數據可視化分析產品主要是通過在企業(yè)各類業(yè)務系統(tǒng)中提取數據,并提供整合、分析、可視化及協作等功能,來幫助企業(yè)完成數據價值的發(fā)現過程。通過將原始的業(yè)務數據轉換為可理解的圖表和故事版,企業(yè)可以獲得更加直觀和快捷的業(yè)務洞察,更好地做出商務決策等等。

目前,市面上有不少數據可視化分析產品可供企業(yè)選擇,相對主流的產品包括Tableau、Qlik、Power BI以及DataHunter數據可視化分析平臺。對于國內企業(yè)而言,想要部署一款合適的可視化產品,需要考慮到方方面面的因素,包括企業(yè)服務能力、支持的數據源、分析能力、故事版、協作能力、定價等,本文,我們就將根據這些因素,對以上產品進行一一比較,看看每款產品的不同之處。

數據源

豐富的數據源可以幫助企業(yè)在進行可視化分析時方便的接入各種系統(tǒng)和數據文件,具體包括文本文件、數據庫及其他外部文件。

在文本文件方面,Tableau的支持最為豐富,支持類型包括了Excel、CSV、txt、JSON、PDF、空間文件以及統(tǒng)計文件等,相對而言,Qlik、Power BI以及DataHunter則主要以Excel、CSV文件為主。

在數據庫方面,目前四款產品對主流的數據庫都有很好的支持,包括MySQL、Postgre SQL、SQL Server、Hive、GreenPlum、Oracle等。

值得一提的是,DataHunter數據可視化分析平臺也可以無縫對接第三方公共數據源,包括人口統(tǒng)計、金融、天氣等公共數據,而Tableau、Qlik和Power BI需要單獨處理外部數據。此外,DataHunter還內置了表單數據采集,方便用戶使用Excel文件創(chuàng)建表單。

數據處理

分析人員往往會在數據處理環(huán)節(jié)浪費大量時間,因為在大多數情況下,采集到的數據都比較“臟”,例如行中可能缺字段,或者可能包含無意義的值。這個時候,高效、便捷的數據處理能力,可以幫助分析人員快速完成這一過程,從而提高工作效率。

在數據整合方面,Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter都可以對各種來源的數據進行統(tǒng)一處理,所不同的是,DataHunter支持整合企業(yè)內所有系統(tǒng)數據源,Tableau則可以通過Tableau Prep產品實現,而Qlik和Power BI則需要借助第三方工具。此外,DataHunter內置了ETL清洗器,可將多種數據源、數據格式歸一化。

分析能力

分析能力是數據可視化產品的主要賣點之一,本文我們將從兩個維度進行比較,即數據可視化和數據分析。數據可視化主要包括對圖表的支持及擴展性;分析層面主要包括數據鉆取、交互性和高級分析等。

在基礎圖表方面,Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter四款產品大同小異,基本上對常用的數據圖表,如柱狀圖、堆積柱圖、條圖、堆積條圖、折線圖、面積圖等都有很好的支持。同時,用戶在進行可視化分析過程中,這四款產品也都會進行智能化的圖表推薦。

對于高級圖表,四款產品的支持種類則有所不同,Tableau支持樹狀圖、箱線圖、標靶圖、圓視圖等;Qlik支持散點矩陣、關聯分析應用圖等;Power BI支持瀑布圖、樹狀圖等;而DataHunter支持包括雷達圖、箱線圖、熱力圖、樹狀圖、關系圖、?;鶊D等。

在圖表擴展性方面,Tableau、Power BI兩款產品的難度最大,需要專業(yè)技術人員的開發(fā);Qlik難度較小,但也需要使用JavaScript開發(fā);DataHunter在這方面較為靈活,自身就可接入Echars等第三方圖表以及企業(yè)自帶圖表類型。

在性能上,我們知道Tableau使用的是內存和內存數據庫分析體系結構組成的混合模型,其分析功能包括數據發(fā)現,數據可視化,地理編碼,調查分析,時間序列分析,社交分析等,同時Tableau可與R語言集成,并提供了移動端的支持。

值得一提的是,Tableau的數據準備功能較為強大,可以幫助分析人員快速整理數據,并在同步時修復/配置數據,也可將交叉表數據重新轉換為標準化列,刪除無關的標題、文本和圖像,協調元數據字段等。

DataHunter和Qlik使用是內存分析引擎,其優(yōu)勢在于可以處理海量的業(yè)務數據,DataHunter簡化了ETL的處理流程,因此即便分析人員沒有任何編程經驗,也可以快速處理并分析數據。同時,DataHunter也支持SaaS版部署模式,這使得企業(yè)可以大大減少自身服務器的負載。

如今,數據鉆取、關聯分析已經成為數據可視化工具的必備功能,這四款產品對此也都有很好的支持,而對于趨勢、聚類等常用分析,特別是對R和Python的支持也同樣如此。在差異性上,DataHunter在嵌入式分析方面更為靈活,其支持企業(yè)與用戶原有系統(tǒng)集成嵌入。

協作能力

協作正在成為數據可視化分析工具的必備功能。在愈發(fā)強調團隊協作的今天,企業(yè)不僅需要簡單、易用、靈活的可視化工具,更需要一個可以讓各部門共享數據,協同完成業(yè)務分析流程的平臺,同時,企業(yè)管理者也可以基于該平臺溝通問題并做出決策。

不管是數據共享還是團隊討論,DataHunter產品在這方面都有很好的功能體驗,包括支持一鍵共享給團隊內、跨團隊和系統(tǒng)外人員;團隊內成員可針對可視化看板進行討論溝通,同時也可在系統(tǒng)內做故事板進行匯報,此功能支持添加快照、實時圖表、形狀組件等元素。

同時,Tableau和Qlik也支持用戶進行數據協作,Tableau支持用戶通過Server端或Online端共享數據看板,用戶可在系統(tǒng)內做故事板進行匯報,并支持添加實時圖表和文本組件。相比而言,Power BI在數據協作方面的支持并不是很好。

版本區(qū)別

在很多情況下,產品支持的部署方式和定價也決定著企業(yè)是否會考慮該產品,這也是四款產品最大的差異點之一??傮w而言,Tableau和Power BI提供的版本較為豐富,而DataHunter產品的性價比更高。

Tableau版本:

•Tableau Desktop(用于可視化和分析數據,創(chuàng)建工作簿,可視化文件和儀表板)

•Tableau Server(用于編輯和分發(fā)BI資產)

•Tableau Online(Tableau Server的托管版本)

Qlik版本:

•Qlik Sense Desktop (桌面版)

•Qlik Sense Enterprise(企業(yè)版)

•Qlik Sense Cloud(SaaS版)

•QlikView(個人版)

Power BI版本:

•Power BI Desktop(個人桌面版,免費下載)

•Power BI Pro(增強版的用戶,共享和協作功能,每位用戶每月9.99美金)

•Power BI Premium(企業(yè)部署版,無限制功能)

DataHunter版本:

•SaaS版(無限制功能,可免費試用)

•企業(yè)部署版(可定制化部署)

如何選擇?

這四款數據可視化分析產品都可以幫助企業(yè)挖掘數據、可視化數據,并輔助管理者做出更好的商業(yè)決策。同時,也都具備優(yōu)秀的擴展性和易用性,在移動設備支持方面也都很出色。但是,對于國內企業(yè)而言,如果考慮到定制化的部署和價格等因素,DataHunter數據可視化分析平臺無疑是更好的選擇,而且,DataHunter在數據協作方面也表現出色。

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