最近很多人问TableauVS帆软的区别,我想有必要努力公平客观的做一个对比。

我们完全不要假想在一个绝对度量下给两家公司不同的分数,并评价一个高低优劣,不同的产品适合于不同类型、不同阶段的公司,或者服务于同一类客户的不同业务场景。

当然,在更多的人眼中,也会有看得见的未来,真正的好产品既能活在当下,也能引领未来。

一、公司与产品线

帆软是国内BI领域具有竞争力的企业,这一点毋庸置疑;它倡导“为企业发展的不同阶段的提供一站式大数据BI解决方案”,包含了Report报表、BI商业智能、Mobile移动分析和可视化数据大屏四个细分产品。

Tableau是国际上敏捷BI的代表,从连续七年占据Gartner的BI魔力象限“领导者”地位即可一窥不俗的实力,它的口号是“tableau 帮助人们查看并理解数据”。

去年六月份,Salesforce以157亿美元的高溢价全资收购了Tableau,给了独立BI厂家一个振奋人心的大新闻。这是大家都喜闻乐见的大新闻,行业公司收购BI厂家,二者强强联合,自然是最好不过。

独立的软件公司在独角兽公司挤压下生存会非常艰难,与最好而且磅礴发展的CRM公司强强合作,这已经是最好的归宿了。

很明显,这是一家本土公司与国际化公司的差异,是深耕十几年中国市场的软件开发与实施服务公司,与世界级软件开发公司的差异。

两家公司的产品线研发方向,虽然都有BI软件的底子,但是路线也迥然不同,我们会在易用性对比与本土化对比时分析二者的产品假设和路线。

二、产品对比的易用性维度

1、易用性与持久价值

随着数据越来越被重视,将来会有更多的业务人员转向专职或兼职的业务分析,这类业务人员普遍没有系统的技术知识,跨界而来,产品的易用性就首当其冲是第一要求。

一旦入门,接下来就要考虑产品能否带来长久的业务价值,这决定了客户对产品和服务的粘性。

因此,易用性和持久价值,应该是横向对比产品的最重要因素。

先说Tableau,我当年花了两天的时间就爱上Tableau,对于像我这样没有技术背景的人,Tableau可以说是超然脱俗,令人爱不释手;不过一个月后因为LOD沮丧了很久,感觉一时无法理解LODs和表计算的抽象逻辑。

三年后,我诸如API等很多地方依然没有做到烂熟于胸,新推出的集值(set action)和参数值(parameter action)也是花了一些时间去领会和实践。

相比之下,帆软的两款产品中,Report明显需要相当的技术背景才能驾驭,非技术背景的人,如果不能较完整地理解产品的逻辑和技术方法,是难以真正用于实践转化为价值的。

也正因此,帆软组织了庞大的实施团队,来为report的客户提供开发和定制工作,倘若没有这个环节,它的功能展现就会大打折扣。

相比之下,帆软的BI产品就简单的多,可以对得起“自助化分析”的称号,就入门而言,它的各项功能(连接数据、拖拽式分析、多种图表样式等)也够足够。

帆软最为出彩的地方,大概是它深耕多年形成的行业模板,进一步降低了思考的成本。很多客户使用BI产品,在快速上手之后遇到的最大问题往往是,我要做什么?

帆软的行业方案,至少提供了一段时间模仿和学习的样本,这一点比Tableau通用的三个示例仪表盘更加符合不同层次的需求。

我们把两个公司的主要产品线做一个对比,我想可以用下面的图来展示。

(图)帆软的拖拽,限制较多

(图)Tableau有更好的操作效果

(图)拖入字段+即席计算

可以说,B/S的灵活性以功能的实用性为代价,进而大幅度降低了用户的易用性。

2、易用性的背后逻辑假设和设计理念 

很多人问我为什么Tableau的图形如此之少?其实这也正是Tableau如此简单的原因之一。

面向IT的BI产品往往以图形为优先,BI产品经理期望提供越来越多的图形选择,用户仅需要根据提示填充数据——即“图形先于数据”的设计理念;这样的理念之下才会有150+、200+的丰富图形,一个条形图就可以产生几十种变种。

而面向业务的BI产品,走向了相反的路,不以穷尽图形为目标,而以模拟业务人员的思考过程为指导,所以是从问题到图形的思路,根据问题、寻找数据、展示图形——即“问题先于图形”的设计理念。

因此,Tableau仅仅有十几种推荐的图形,它按照问题把所有的可能大概分为部分/总体占比、排序、时间序列、相关性、分布、地理位置分析、文本图等有限的类型,并通过标记(颜色、形状、大小、标签、工具提示)丰富无限可能。

也正因此,我把LOD(详细级别)和AGG(聚合)称之为从Excel到Tableau的本质性跳跃,因为在这样的设计理念下,我们可以把可视化分析过程,分为“问题——详细级别——聚合——可视化——决策”的步骤,这才是业务人员的真正思考过程。

三、两个产品的假设

前几日联系我六年前工作的一家国企单位,竟然发现他们的数据治理和数据操作还停留在六年前的水平。你就知道,中国有多少的企业用户,其实还停留在五年前,甚至十年前的数据阶段——特别是很多老人盛行的国企和保守民企。

国产化这一块,肯定是FineReport和FineBI占优。

1、从口号到策略

从产品路线上,帆软用数据填报/流转,推动中小企业甚至国企的数据进步,然后慢慢导入BI产品,实现真正的数据改革,在它的赛道上,这是最恰当的选择。

在数据收集的细分阶段,我曾经用过帆软“简道云”这个产品,并无惊人之处,但是代表了简单业务流和数据采集云端化的趋势,未来发展一定会越来越好,不仅可以单独开发,也可以与报表和BI产品结合,可以很好地弥补中小企业数据不统一、数据文化低的问题。

相比之下,Tableau部署却不含数据库,完全没有数据录入前端,更不支持数据库回写,就显得有些“入乡不随俗”、“入寺院不念经”。当然,这并非错误,这与公司的发展背景与客户有关。

如今,Tableau也正在通过扩展来解决一些小众但是关键的需求,比如通过扩展API可以实现某种意义的“数据回写”,用户可以将几乎是白标的Tableau与内部产品深度结合,甚至作为二次开发产品。不过在本土化的道路上,这样的开放性策略还远远不够。

2、假设不同:两家公司的背景差异

与帆软强调报表功能的历史不同,Tableau是从可视化分析起家的,“无数据不分析”,早期但凡使用Tableau做可视化的客户,都具备了良好的数据治理基础,有完备的数据库和良好的数据文化。

也就是说,Tableau天生就是贵族,它是用来做“锦上添花”的蕾丝和盛大妆容的。

有传统到掉渣的企业,也有世界瞩目的尖端公司,有不能熟练使用excel的大妈大叔,也有每日Github与世界同步的技术精英和业务专家。

这就像一个大池塘,草鱼、鲤鱼、带鱼各在不同的层面,这是一个时代,又是多个时代。

所以,一身贵气的Tableau进入中国,沿袭美国的成长之路,必然是走各行头部客户的路线,以至于北上广深四个城市就贡献了绝大多数的营业额,这是情理之中,也是产品属性的必然。我们看帆软和Tableau的典型客户,就会发现明显的差异。

绝大多数的世界500强都在用的敏捷BI,Tableau当仁不让,国内也是高开高走。只是当Tableau想要下探二线市场时,就会发现因为客户的数据基础不足而引发的明显水土不服。

因此,站在中国说产品,帆软更接地气,更加符合“广大中国企业客户”的基础需求,加上它在实施方面持续深耕,积累了大量的实施经验和行业知识,会持续保持高于Tableau的增长率也在预料之中。帆软赢在本土,赢在中间客户;而Tableau则赢在高端客户,赢在更优秀的产品体验、灵活性和在行业标志性的存在,这会形成庞大的潜在职业群体,进一步催生它的扩展。

BI可视化和大数据分析的两大巨头全方位对比,谁更强好像有了答案相关推荐

  1. Axure高保真智慧消防远程监管系统数据可视化大屏看板+web端高保真大数据分析平台看板+大数据交换配置管理平台大屏动态可视化看板

    作品介绍:Axure高保真智慧消防远程监管系统数据可视化大屏看板+web端高保真大数据分析平台看板+大数据交换配置管理平台大屏动态可视化看板 原型交互及下载链接:https://www.pmdaniu ...

  2. 市场运营:App 渠道追踪的5种方法以及渠道数据分析的两大思路

    移动互联网的流量红利逐渐褪去,数以百万的 App 正在一个存量市场中抢占用户:谁能提高获客效率,谁就有可能在激烈的竞争中胜. 都在做 App 推广,为什么就你的客单价居高不下? 同样的100块钱,为何 ...

  3. 10万字城市大脑一网统管大数据分析平台及大数据展示平台建设方案

    导读:原文<10万字城市大脑一网统管大数据分析平台及大数据展示平台建设方案>word(获取来源见文尾),本文精选其中精华及架构部分,逻辑清晰.内容完整,为快速形成售前方案提供参考. 目   ...

  4. 【大数据分析1】大数据基础理论

    大数据分析-考点 序号 大分类 分类 掌握程度 内容 完成进度 备注 1 大数据基础理论 大数据分析基础 领会 大数据技术诞生技术背景 大数据技术实际应用 分布式处理技术概念 数据分析和数据挖掘的概念 ...

  5. 《大数据分析》期末大作业报告

    浙江万里学院物流与电子商务学院(2019-2020学年第二学期) <大数据分析>期末大作业报告学生(学号):班级:<大数据分析>期末大作业报告目录第一章 数据处理第- 文件:n ...

  6. 关于大数据技术的演讲_好程序员大数据培训分享大数据的两大核心技术

    好程序员大数据培训分享大数据两大核心技术,今天小编给大家先分享一下大数据的两大核心技术,知己知彼才能百战不殆,学习大数据技术也是一样的道理,要先有一个清晰的了解,才能确保自己全身心的投入学习. Had ...

  7. 服务器主板最多能装几个cpu,主板装两颗CPU:性能会更强吗?

    如果DIY让你觉得头疼,说明你的思路是正确的. 两根内存组双通道性能更强,两块硬盘组RAID速度提升,那你肯定想过,给主板多开一个CPU插槽组成双CPU平台,性能岂不是会更强吗? 来来来快坐下,我理解 ...

  8. python进行大数据分析_Python进行大数据挖掘和分析

    大数据无处不在.在时下这个年代,不管你喜欢与否,在运营一个成功的商业的过程中都有可能会遇到它. 什么是大数据? 大数据就像它看起来那样--有大量的数据.单独而言,你能从单一的数据获取的洞见穷其有限.但 ...

  9. 卡迪夫大数据专业排名_大数据分析:英超大数据!布莱顿vs卡迪夫

    大家好,我是你们的分析师,来ds有半年了,一直以来都没有改变当初的信念,为了给大家带来更多的红单我会继续努力.分析一场比赛,不仅仅靠近期成绩,还有底蕴,历史,综合近期状态加上同模型下的打出概率.这些都 ...

  10. 大数据分析公司_大数据分析以及处理_提供多种数据服务

    现如今,数据已经成为一些企业的"根",越来越多的公司注重数据分析为企业带来的价值,都开始注重大数据的这趟"列车".我们生活中的事情都受到了监视以及测试,并且创建 ...

最新文章

  1. 阐述计算机历程以及未来发展方向,计算机程序的发展史
  2. 计算机网络基础 单选题) 作业,南开大学《计算机网络基础》在线作业及答案
  3. Java常用API (四) 包装类
  4. 火狐谷歌浏览器油猴安装过程,扩展一个看付费视频脚本为例,学习通,云课堂等软件辅助学习也能做
  5. delphi 关闭时缩小到托盘_如何正确地缩小毛孔?
  6. 良好的XHTML规则
  7. 多显示器 坐标 左上角_也许是你的第一台专业显示器,隶属华硕ProArt创意国度的PA248QV...
  8. React中插入视频(video-react),自动播放
  9. 解决windows 7双网卡分别接内外网冲突
  10. 实验|trunk的配置
  11. 工作流现状2008年
  12. Web前端零基础入门HTML5+CSS3学习笔记补充
  13. 使用android sqlite读取数据库的简单方法
  14. Jvm与DVM与ART
  15. 群晖NAS虚拟机安装软路由LEDE,把K3C做AP
  16. python卷积神经网络人体图像识别
  17. python datetime时间差_高考倒计时,聊聊Python的GUI
  18. mysql设计收藏与标签
  19. Windows平台上一些开发软件的卸载与安装@大蟒蛇马戏团
  20. 【LAS 】 SRS 开启ATC功能 时间戳测试

热门文章

  1. C# winform 自定义控件配置代码 多显示 换行
  2. IOS - Swift高德地图自定义标注、气泡
  3. 实验吧CTF天网管理系统
  4. tsx实现适配vue3的滚动列表插件
  5. 论文阅读(Multimodal Dialog Systems via Capturing Context-aware Dependencies of Semantic Elements)
  6. 【超详细分析】关于三次握手与四次挥手面试官想考我们什么?
  7. JAVA后端工程师笔试题-避坑公司
  8. Mac 和 iPad 产品线要合并?苹果高管回应了
  9. GJM : AlloyTouch实战--60行代码搞定QQ看点资料卡
  10. ssdt函数索引号_技术分享 - 32位系统上获取SSDT表地址以及从中获取指定SSDT函数的地址...