BI工具選型參考表：

1、易用性

易用性決定BI平臺的整體使用體驗，是影響用戶持續使用的首要因素。具體來說，BI工具的易用性主要體現在上手難度、交互體驗、學習資源豐富度等方面。

很多BI工具都有“零編碼設計”的理念，目的是最大限度地降低用戶的上手難度，能用可視化界面實現的操作，堅決不寫代碼，能用鼠標拖、拉、拽操作實現的分析，堅決不用函數，大大降低了學習門檻和成本。

由于使用BI平臺的人員職能各有不同，各方面素質也有不小差別，因此對于不同的使用對象，BI平臺的交互體驗是否足夠好，是否能滿足他們的需求就非常重要。例如，開發者是否能快速建立數據模型，做好數據預處理；業務人員是否能在無技術基礎的情況下快速進行自助分析，洞察業務問題；平臺管理員是否能夠迅速建立完善的權限體系，方便地管理整個平臺，如對角色的管理，對組織架構的管理，對權限的管理，對分析模板的管理等。

最后是學習資源的豐富程度。與手機等不需要說明書即可操作的工具來說，BI工具還達不到這種易用境界，畢竟它更多時候被用于開發。如同Excel一樣，要想成為BI工具高手，實現更深入的數據分析，還是需要學習的。所以，易用性還要求BI工具為用戶的學習提供方便，也就是提供多種多樣的學習資源，例如幫助文檔、教學視頻、技術方案、問答等。這些附加內容幫助用戶在快速入門后進一步提升對BI工具的應用能力，也為企業創造更多的數據應用價值。

2、性能

BI工具的性能決定BI平臺的運行速度與運行質量，不僅要快，還要穩定。大數據時代，企業數據的量級不可同日而語，能支撐大數據也是對BI平臺的關鍵要求。大部分公司會通過Hadoop、Spark等大數據架構，配以BI工具做數據層面的分析，搭建一整套大數據分析平臺。大數據分析很關鍵的一點便在于性能：取數快，分析響應快，能實時處理數據。這些性能特征除了與平臺的底層技術架構相關，與BI工具的性能也有很大關系。

很多人可能認為BI工具就是一個數據展現工具，從前端看起來沒有什么技術含量，但其實BI工具的前端展示功能只是冰山一角，其背后的邏輯十分復雜，實現難度也很大。好的BI工具都有與之搭配的數據引擎，其作用一方面是提升數據響應的性能，例如大數據量下的快速計算；另一方面是根據不同的數據量級和類型，靈活地調整計算模式和方案，比如對小數據快速讀取，對大數據進行分布式并行運算，對節點數據實時展現等。例如FineBI的Spider引擎之所以能做到億級數據秒級展現，是因為其配備的不同策略和高性能算法能夠靈活高效地支撐前端的高性能分析。

BI工具還要保證穩定性，頻繁宕機和故障對企業來說是難以承受的。曾有企業采購某廠商的BI工具后，因為頻繁宕機而使得企業的整個IT環境都受到影響，最終不得不撤出采用了該產品的系統，不敢再部署到生產環境中。最后的解決方案也只能是更換BI工具，所以穩定性也是BI工具選型時必須考慮的性能特征。

3、功能

BI工具的功能眾多，不同企業的需求也不同，但是有幾個核心功能是必須具備的，包括數據準備、數據處理、數據分析與可視化、平臺管控、場景需求轉換等。總體來看，考慮BI工具的功能時，一定要符合強大、靈活、易用、安全、可視化程度高的特點。

（1）數據準備。

數據準備是指將原始數據讀取到BI平臺并進行基礎的管理和建模，為后續的分析奠定基礎，具體包括數據存取/連接、數據管理等環節。

BI工具要允許用戶連接到本地和云上各種類型存儲平臺中的結構化和非結構化數據。主流BI工具都支持將數據存儲到本地服務器，以提高BI平臺訪問性能和數據安全性，減小對業務系統實時直連抽取數據的壓力，避免因數據提取而導致業務系統宕機。同時，BI工具也提供直連數據庫和數據倉庫的功能備用。表1給出了BI工具需要支持的主流數據類型。

除了存儲和連接數據外，某些企業還有補錄數據的需求，因此部分BI工具也提供了數據填報功能，允許企業錄入業務系統之外的數據。

BI工具也常以業務包的形式對數據進行管理，使用戶可以根據不同的業務包主題對數據分類，提供數據相關的各種信息。用戶可以通過血緣分析、更新信息等內容和關聯建模等操作，更好地了解和管理自己所擁有的數據。

（2）數據處理。

在企業中，分析人員對于數據處理的需求靈活多變，并且經常需要對不同業務系統的數據根據相同的維度或者屬性進行關聯分析，IT部門提供的對數據的基本處理功能和基本的關聯關系并不能完全滿足需求。

例如，分析人員要根據公司產品銷售明細數據分析用戶的特征，并調整相應的銷售策略。這個時候就需要基于銷售清單數據，計算相應的分析指標，比如每個用戶的消費頻次、單筆消費最大金額、最近兩次消費的時間間隔。這就要求BI工具提供數據處理功能（例如新增列、分組統計、過濾、排序、上下合并、左右合并等），使用戶能以極低的學習成本將數據處理成自己需要的結果，也讓IT部門更專注于準備基礎數據的工作，將數據分析與處理的任務交給更熟悉業務的分析人員。帆軟自助式BI工具FineBI創新地提出了“自助數據集”的概念（即用戶用于自行處理數據的數據集），業務分析人員只需要點擊“選取數據表和字段”菜單項，執行對應的操作，就能處理基礎數據表，得到后續進行可視化分析所需的數據集。

（3）數據分析與可視化。

BI中的數據分析與可視化有多種需求類別，例如可視化探索分析、制作儀表板、制作固定報表等。

其中，可視化探索分析需要面向分析人員，讓他們能夠以最直觀快速的方式，了解自己的數據，發現其中的問題。用戶只需要進行簡單的拖曳操作，選擇需要分析的字段，幾秒內就可以看到想要的數據，通過層級的收起和展開，下鉆上卷，可以迅速了解數據的匯總情況。這對BI工具的多維分析和可視化圖表等功能有非常高的要求。

儀表板的目的在于讓用戶將多個分析內容組合成一個展示面板或者報告，并基于面板監測關鍵指標，定期匯報工作，將用戶從手工處理Excel文件、制作PPT文稿中解放出來。因此，用戶利用儀表板應該可以隨時通過篩選器過濾數據，可以通過組件聯動功能實現關聯分析，還可以通過跳轉功能將多個儀表板組合成一個更大的分析主題等。此外，作為展現數據主題的容器，儀表板還應提供自適應布局、主題顏色與樣式配置、豐富的組件樣式等，讓用戶可更好地展示和表達數據分析的思路和結果。

對于固定報表，BI工具需要提供不同表格樣式和復雜格式的設計能力。

（4）平臺管控。

在所有的功能之上，依靠BI工具的平臺管控功能，企業可以建成數據分析體系，方便地管理儀表板與用戶，以及對系統進行個性化設置，進而支持各種業務主題分析。具體來說，平臺管控需要為用戶提供統一訪問、集中管理、分類維護三大功能。

統一訪問：提供統一的應用訪問門戶，通過對用戶角色和權限的控制，使不同角色的用戶能夠通過一個門戶系統看到符合自身需求的儀表板視圖，使用儀表板功能。

集中管理：對于數據決策系統中的系統資源、系統配置、監控日志、用戶、權限、儀表板模板、定時調度等內容提供統一的管理環境，方便用戶日常管理。

分類維護：在整合和規范儀表板數據的基礎上，為不同類型儀表板提供對應的開發手段，采取統一的儀表板模板化定制和發布方案，簡化其維護工作，降低此項工作對IT人員的依賴。

（5）場景需求轉換。

除了PC端應用以外，不少企業還會有數據大屏、移動端應用等場景需求。因此，BI工具要具備場景需求轉換的能力，在不同的終端場景中有較好的自適應性和穩定性，以滿足不同人群、環境和場景下的多樣化需求。

4、采購成本

BI工具選型通常會受到財務預算的限制，因而采購成本也是不少企業在選型時重點考慮的因素。然而，對采購成本的控制不等于簡單的報價和還價，價低者為最佳，還包含對很多隱性因素的考量。企業需要格外注意兩點：一是綜合考慮各項成本，二是學會用ROI（Return On Investment，投資回報率）模型量化價值。

每個企業都想花最少的錢買到最好的BI工具，然而很多企業忽略了總成本領先原則，并沒有對成本進行綜合考慮，而僅看到顯性的采購成本。這樣很容易導致雖然采購時省了不少錢，但最后加上其他隱性項目反而成本更高。這里需要提醒的是，企業采購和應用BI工具（產品）的成本通常包括：許可證的購買成本（初始的采購成本，年費模式下還包括續費成本）、實施成本（初始的實施成本和持續的運維成本）、廠商服務費用（產品升級與技術支持費用），以及產品的學習和使用成本等。在滿足需求的前提下，企業在選型時不能局限于絕對的低許可證成本，而是要綜合考慮，追求相對的總成本領先?！肮澕s下來的成本都是純利潤”，采用總成本領先的選型評估方式，企業才能真正做到既省錢又省心。

這里舉一個關于BI工具選型的反面例子。某金融機構計劃搭建業務自助分析平臺，在完成前期方案交流、POC（Proof of Concept，概念驗證）測試之后，計劃購買包括BI工具在內的多套工具，同時項目周期預計為10人月（10位項目成員工作1個月），并準備投入近百萬元的預算。在最后的投標環節，因為遵循價低者得的原則，某BI廠商給出的8萬元方案中標。該金融機構當時覺得性價比非常高，但是等到項目啟動時，BI廠商一開始承諾提供給企業的人員質量、工具功能等均無法兌現。最終，該金融機構支付首款后便終止與這家廠商的合作，項目夭折，等待后續重新啟動。從這個案例可以看到，該金融機構陷入了低價陷阱，“賠了夫人又折兵”，既浪費了財力，又影響了項目進度。這樣的結局，也就談不上節約成本了。

Gartner在Survey Analysis: Customers Rate Their Business Intelligence Platform Ownership Cost報告中的分析結果也體現了總成本領先原則在BI工具選型中的必要性。報告指出，隨著時間的推移，低許可證費用并不意味著較低的BI平臺持有成本，也并不一定能帶來更高的商業收益。報告還發現，由于許可證費用低而被廣泛采購的開源平臺，反而因較高的IT全時當量（Full-Time-Equivalent，FTE）費用，平均每個用戶的BI平臺三年持有成本卻是最高的。因此，Gartner在報告中對BI工具采購成本的評估給出了以下幾點建議：

評估BI廠商時，要從功能需求、使用其產品后獲得的商業收益和潛在業務收益等方面綜合考慮成本。

不要只關注初始價格談判，還要關注BI工具部署規模增長所帶來的增量定價成本，以及隨時間推移而增加的BI平臺維護成本。

在考慮從一個價格較高的BI工具轉移到一個總成本較低的工具時，要評估轉換成本。

綜合考慮成本就一定能選到高性價比的BI工具嗎？答案是不一定。為什么這么說，因為綜合考慮成本只能讓企業花較少的錢，但并不一定保證能為企業帶來更大的價值。這時就需要采用ROI模型來衡量了。ROI理解起來非常簡單，就是指投資回報率，或者投入產出比，用預測的量化價值除以成本即可得到。這里的量化價值除了節省的人力成本等顯性經濟收益外，還包含一些隱性的管理收益，例如效率提升、職能轉變、員工能動性增加等。相對于只看成本，ROI模型則更加科學，如果ROI較高，那么BI工具也就選對了。

不過話說回來，企業的投入也不是沒有限度的。在有限的投入下，綜合考慮采購成本，并以ROI模型量化BI工具的產出價值，能夠幫助企業弄清楚自身到底需要什么樣的BI工具。如果有較高的ROI，適當增加采購預算也不失為正確的選擇。

5、BI廠商的能力

除了前面列出的工具相關要素外，BI廠商的能力也是選型時需要考慮的重要方面。畢竟從某種意義上來說，BI廠商的能力決定著BI工具的優劣。在廠商層面，主要考慮品牌、服務和解決方案三個要素。

（1）品牌。

品牌是BI廠商整體實力、市場占有率、用戶認可度和口碑的綜合體現，無論買什么，選頭部品牌總沒錯。在B2B領域，品牌就是廠商的形象。關于BI廠商品牌的評估，可以先看廠商的運營方式，比如是一站式服務還是組合式服務，再看廠商的經驗和積累的口碑，比如是否有眾多的成功案例，是否給企業客戶帶來了很大的價值。

（2）服務。

很多人都將關注重點放在BI產品的能力上，而忽視了BI廠商服務的重要性。其實，一旦BI產品在使用中出現問題，如果廠商無法提供服務，企業就需要再投入成本進行后期維護，這項工作極其困難而繁重。因此，在選型時要充分考慮廠商是否提供本地化服務，是否能快速響應，是否有完善的問題解決機制等，并且還要考慮對于企業一些特定的需求，廠商是否能提供服務支持對BI產品的二次開發。

（3）解決方案。

解決方案也是BI廠商能力的一個重要表現，是否擁有具體行業的解決方案反映出廠商對該行業的BI應用是否積累了豐富經驗，對行業特點是否有較為透徹的了解。完備的行業解決方案能夠幫助企業精準定位業務問題，對癥下藥，得到的效果自然也就更好。

企業在選型時針對每個指標項，考慮BI工具的優勢、劣勢以及需要進一步了解的情況，根據評估維度打分后再按照權重計算總分。當然，企業也可以根據自身的選型需求對表格進行調整。

除了前面提到的各項選型要素外，宏觀經濟環境對BI市場也有較大的影響，這也是在BI工具選型時需要納入考慮范圍的因素。