商业智能BI系统具体包含哪些核心功能？

现代BI系统通常包含两个核心部分：

1. 数据准备与建模工具：负责连接各种数据源（如数据库、Excel、云服务等），进行数据清洗、转换、建模，最终构建成一个统一、规范、易于分析的数据集（通常称为数据集市或数据仓库）。
2. 数据可视化与分析工具：负责让用户通过拖拽、点击等简单操作，将处理好的数据制作成各种图表、仪表盘，并支持下钻、联动等交互式分析。

很多厂商会将这两部分功能打包成一个完整的解决方案。

按厂商和产品生态划分

这是最常见和直观的分类方式,目前市场上的BI系统大致可以分为以下几个梯队：

第一梯队：国际巨头（功能全面，生态成熟，适合中大型企业）

1. Microsoft Power BI

   • 特点：
     • 与微软生态无缝集成：与Excel、Azure云服务、Teams等深度绑定，对于使用微软技术栈的企业来说非常方便。
     • 强大的数据准备能力：内置Power Query，可以处理复杂的数据清洗和转换任务。
     • 灵活的部署方式：支持云端、本地部署以及混合模式。
     • 价格优势：个人版免费，企业版性价比高，市场占有率非常高。
     • AI功能集成：内置AI视觉对象，如异常检测、关键影响因素等。
   • 适用场景：各种规模的企业，尤其是已深度使用微软产品的公司，从个人分析师到大型企业集团都能胜任。

2. Tableau

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 特点：
     • “可视化之王”：以其强大的、高度可定制的可视化能力著称，能创建非常美观、交互性强的仪表盘。
     • 直观易用：拖拽式操作非常流畅，上手快，对业务用户友好。
     • 强大的数据连接能力：能连接几乎所有主流的数据源。
     • 强大的社区和资源：拥有庞大的用户社区和丰富的学习资源。
     • 被Salesforce收购后：与Salesforce CRM的集成越来越紧密。
   • 适用场景：对数据可视化效果要求极高、需要让数据“讲故事”的企业和团队，市场定位偏向中高端。

3. Qlik (Qlik Sense & QlikView)

   • 特点：
     • 独特的“关联式数据引擎”：与传统BI的“星型/雪花模型”不同，Qlik使用关联引擎，用户可以在数据模型中自由探索，无需预定义固定的分析路径。
     • 探索性分析能力强：非常适合进行数据发现和深度分析，回答“为什么”的问题。
     • QlikView：传统、成熟的报表工具，适合制作固定的、复杂的报表。
     • Qlik Sense：新一代产品，更侧重于自助式探索和可视化，界面更现代化。
   • 适用场景：需要高度自由探索数据、进行深度分析的企业，如金融、零售等行业。

第二梯队：云原生BI（架构先进，性能优越，适合敏捷团队和云原生企业）

1. Looker (Google Cloud)

   • 特点：
     • 基于LookML：一种用代码定义数据模型的语言，非常强大、灵活且可维护，工程师可以构建一个“单一事实来源”的数据模型。
     • 真正的“语义层”：业务用户直接在LookML构建的模型上分析，不会触及底层SQL，保证了数据口径的一致性和准确性。
     • 与Google Cloud深度集成：在BigQuery等云数据仓库上性能表现出色。
     • 强调协作与治理：非常适合需要强数据治理和标准化的大团队。
   • 适用场景：数据驱动文化浓厚、对数据模型治理有严格要求、已使用Google Cloud生态的企业。

2. Amazon QuickSight

   • 特点：
     • AWS原生集成：与Redshift、Aurora、S3等AWS服务无缝集成，性能优异。
     • 按需付费模式：非常灵活，适合用量波动大的场景。
     • 机器学习增强：内置的“Q”功能可以利用机器学习进行预测、异常检测和自然语言查询。
     • SPICE引擎：一个高性能的内存引擎，加速数据查询。
   • 适用场景：已经深度使用AWS云服务的企业，以及需要快速部署、成本敏感的团队。

第三梯队：国内主流BI（更懂中国市场，符合本土化需求）

1. 帆软

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 特点：
     • 国内市场占有率领先：在国内企业级BI市场有非常高的渗透率。
     • 功能全面且灵活：报表功能极其强大，尤其在复杂的中国式报表（如多栏报表、交叉报表）方面有深厚积累。
     • 私有化部署能力强：非常受传统行业（如制造业、能源、政府）的青睐，支持完全的本地化部署和定制开发。
     • 产品线丰富：涵盖报表工具、BI工具、移动端应用等。
   • 适用场景：对私有化部署、复杂报表、本地化服务有高要求的国内大中型企业。

2. 观远数据

   • 特点：
     • 一站式智能分析平台：强调从数据接入到分析决策的全流程覆盖。
     • AI能力突出：内置观远AI算法平台，能方便地进行预测、归因等智能分析。
     • 敏捷BI：产品设计更偏向互联网和零售行业，强调快速迭代和业务人员自助分析。
     • 行业解决方案丰富：在零售、快消、互联网等领域有成熟的解决方案。
   • 适用场景：互联网、新零售、金融科技等对敏捷性和AI能力有较高要求的企业。

3. 网易有数

   • 特点：
     • 网易背景：继承了网易在数据技术上的积累，产品体验和性能都很好。
     • 一站式解决方案：同样提供从数据整合到可视化分析的全链路服务。
     • 强调数据协作：内置数据协作和分享功能，方便团队协同。
     • 轻量化和易用性：产品界面友好，上手快。
   • 适用场景：中大型企业，特别是互联网、游戏、电商等行业，以及希望快速搭建BI平台的公司。

如何选择合适的BI系统？

选择BI系统是一个“没有最好，只有最合适”的过程，您可以从以下几个关键维度进行考量：

1. 公司规模与预算

   • 初创/小团队：可以从 Power BI (免费版)、Google Data Studio (已升级为Looker Studio，免费) 或 QuickSight 的免费层开始。
   • 中大型企业：需要考虑 Power BI Pro/ Premium、Tableau、Qlik 或 帆软 等付费产品，它们在性能、安全性和协作功能上更有保障。

2. 技术栈与现有IT环境

   • 微软生态：Power BI 是不二之选，集成度最高。
   • AWS云生态：Amazon QuickSight 和 Redshift 是黄金搭档。
   • Google Cloud生态：Looker 和 BigQuery 是完美组合。
   • 传统IT/本地数据中心：帆软、Qlik 的私有化部署能力更强。

3. 用户群体与分析需求

   • 业务人员/自助分析：需要界面直观、易用性强的工具，如 Tableau、Power BI、观远数据。
   • 数据分析师/IT团队：需要功能强大、灵活性高、能处理复杂数据的工具，如 Qlik、Looker、帆软。
   • 高层决策者：需要制作精美、重点突出的仪表盘，所有主流BI工具都能满足。
   • 是否需要AI/预测分析：观远数据、QuickSight、Power BI (有AI插件) 在这方面有优势。

4. 数据量与性能要求

   • 数据量不大：大多数工具都能胜任。
   • 海量数据（TB/PB级）：必须选择能与高性能数据仓库（如Snowflake, BigQuery, Redshift）深度集成的工具，如 Looker、QuickSight、Tableau。

5. 部署方式

   • 云服务 (SaaS)：部署快，按需付费，无需维护。Power BI, Tableau Cloud, QuickSight, Looker Cloud 都是选择。
   • 本地部署：数据安全性和可控性更高。帆软, Qlik Sense Enterprise, Tableau Server 是主流选择。

总结与建议

给您的建议：

• 先试用，再决策：几乎所有主流BI产品都提供免费试用版，组织核心用户进行小范围试用，亲身体验后再做决定。
• 从核心需求出发：不要被所有功能迷惑，明确您当前最紧迫的1-2个分析需求，看哪个工具能最好地解决它。
• 考虑长期扩展性：选择一个能随着公司业务增长、数据量增长而平滑扩展的平台，避免未来推倒重来。

希望这份详细的介绍能帮助您更好地了解和选择适合自己企业的BI系统！