国产BI工具大比拼，帆软BI和观远BI到底该怎么选型？一文敲重点

很多朋友私信我，要我出一篇国产BI工具的测评，今天开刊第一期：帆软VS关元

还是把评价要素放在第一位：

(1) 工具

①使用方便

BI的对象大多是业务人员和专业的数据分析师。 因此，工具好用与否、交互体验是否流畅、学习资源是否充足，很大程度上决定了用户是否会继续使用，能否深入。 使用。 市面上的大部分BI工具都是基于“零代码”的理念：可以拖拽拉取，无需编写复杂的功能即可实现。 帆软的Fine BI和冠远的BI也不例外。

关元的功能是通过页面层层呈现的，所以每个页面的结构都非常简单。 即使是从未接触过BI工具的新手，也可以按照提示进行数据分析和图表制作。

但是Fine BI的操作界面信息量比较大，功能平铺在一个页面上，以线面区分。 在屏幕小、数据量大的情况下，很难快速分析数据。 但也是因为功能信息的展示比较丰富，层级比较少。 在分析真实场景的时候，会觉得运行效率特别高。

例如：

我要分析A店这个月的销售数据，所以第一步就是要找到这些数据。

在观远BI中，我只需要点击三下，页面就会一层层找到店铺数据表。 这就是关元BI易用性的体现。 但是注意这个操作的前提是：我知道表的全名，也知道表中有哪些字段。

在Fine BI中，我是直接搜索或者在搜索框中输入关键字，找到对应的表和数据。 当我发现这张表不是我想要的时候，我可以直接选择另外一张查看，直到找到我想要的数据。 这是Fine BI操作界面，信息丰富。

在实际情况中，像下面这样的场景还比较多。 只知道大概的关键字，不知道是哪个表。 因此，我需要一个一个地打开几个表来确定我要使用的数据在哪里。 一张桌子里面。

在易用性和交互体验上，看产品演示你会觉得冠远更胜一筹，但在实际业务使用过程中，你会发现帆软Fine BI的交互更适合探索分析。

其实对于大部分人来说，数据分析的习惯都是从Excel中来的。 Fine BI延续了帆软的报表工具，使用了类Excel的界面。 关园的经营者不多，看起来很简单。 在实际处理数据的过程中，可能需要进行大量的运算，在业务中使用起来还是有难度的。

帆软和关元在官网都有文字版和视频版的教程入口，学习资料都是一样的。

②性能

在产品架构上，观远封装的是帆软使用大数据解决方案。 在“高并发”的情况下，一个查询占用服务器一半的CPU，可以进行预聚合。 亿级数据表可以先聚合成几百万表，提高并发效率。 一般来说，它适用于范围广泛、维度变化较少的表格场景。 不仅在单表测试中有更好的表现，在多表关联场景下也有更大的优势。

具体选型可参考本文《vs选型对比》。

在处理数据的时候，最好把性能分为两部分：千万级以下和千万级以上（大数据量一般指亿级以上）。

对于1000万行以下的数据集，帆软使用的引擎和观元使用的Spark引擎可以提供更好的响应体验。

但是在大数据量的场景下，不要听厂商吹牛。 我认识的国内外BI厂商都无法提供更好的支持，已经不适合使用抽取模式进行分析了。 这种情况下，要么优化底层数据，搭建大数据平台； 或者查一下厂家是否有相应的解决方案。

据我了解，帆软有一个大数据量的解决方案，大概是选择一个性能好的数据库进行适配和优化，从而支撑亿级大数据。 具体实施效果如何？ 我这边没学过。 了解过的朋友可以在评论区分享一下。

③ 功能

BI工具的功能很多，不同的工具有不同的侧重点。 因此，在保证易用性和性能的基础上，还要看功能与企业需求的匹配程度。

帆软和关元都支持填写和连接数据库两种数据连接形式。 关元在BI中直接有数据上报的功能，而帆软数据上报需要借助报表工具。 后者报告能力强，但产品整合有待考察。

另外，在连接数据库方面，两者的访问难度都比较简单，只是支持的数据库类型有所不同。

在访问方面，只要数据库服务器添加允许访问的白名单，填写对应的数据库地址，账号密码，就可以立即访问了。 Fine BI 支持大部分主流数据库，数量上比冠元还多。

连接关元和帆软的步骤是一样的，都比较简单。 关元基本支持市面上常见的数据库，如果没有特殊需求，都够用了。

在ETL环节，帆软一如既往的采用全家桶模型，有专门的工具，提供一站式的数据处理平台。 可以说是专门为IT准备了数据开发处理模块，支持数据同步、数据转换、比对删除、数据关联。 、行列转换、json解析、SQL脚本、条件分支、循环容器等专业的数据处理操作。 本质上，帆软认为数据处理应该交给IT，而数据编辑和分析可以交给业务本身。

冠元拥有专用的智能数据处理模块（Smart ETL），用户可以通过拖拽的方式对多个数据源进行数据处理操作和数据融合。 可以看出，冠元有意提供简单的ETL工具，让业务承担部分数据处理工作。 但在实际使用过程中，文本处理和指标计算等使用公式较多，对业务人员的素质要求比较高。

基本的数据分析功能我就不展开了。 两个工具没有太大区别，比如OLAP分析。 两者均可轻松配置联动、跳跃、钻孔等； 均支持参数参与计算和过滤； 两者都支持快速计算比如一键计算同比比例、最大值最小值、平均值、方差标准差（观元不支持）、比例、累加等。

在进阶数据分析层面，帆软精细BI6.0版本强势推出针对复杂分析场景的DEF功能，号称掌握一个公式即可解决所有数据分析场景。 DEF函数的出现，可以说是冲击中国先进计算的第一枪。 它有点向 LOD 和 DAX 宣战。 下次我会多学习，尝试添加一些实际应用。

在可视化方面，帆软Fine BI和Power BI有着相同的设计思路。 他们都基于图语法设计可视化模块，将图构建过程分解为一系列可组合的元素和操作，从而实现可重复性、可扩展性和灵活性。 图形生成。

另外，Fine BI可以创建可视化仪表盘，但不具备大屏可视化功能（一般实现），也不具备复杂报表功能（一般实现）。 因此，一般情况下，公司以FR+BI的形式采购帆软产品。

在可视化方面，观远BI选择了“图形先于问题”的思路，先确定需要的图表类型，再进行展示。 在风格切换的灵活性上略显弱势。 因此，他们也有固定数量的图表。 输入有 50 多种固定图表类型。

另外，观远的BI全面集成了大规模的可视化和报表功能，只划分功能模块，不区分软件，在集成度上更好。

权限管控是正常采购中的一个关注点。 相关权限管控的功能我在这里整理了一下，大家对比的时候可以仔细看看。 这是我注意到的两个问题。 帆软的权限不直接支持模板复用，而是通过表之间的联动来复用权限，这与我们平时的使用习惯有些不同。 但是关远的行权限控制需要用到sql。 层数越多，sql越复杂。 当公司结构比较复杂时，会很不舒服。

举一个看似极端而普遍的例子：A的管理着A部门C上传的某张数据表的权限，在一个项目中，A和B来自两个部门，但C并不是这两个部门的。 ，这时候就需要设置权限分配，写sql能写到crash。

(2) 制造商

帆软起步早，知名度高，累计拥有客户26000余人。 以前在报表领域占有一席之地，现在更多的是推广Fine BI6.0。 是一家比较老牌的软件公司，专注于“永不上市”，几乎不用担心被砍掉。 制造业、金融业、医药业的解决方案和客户更多，声量很大。

冠元算得上是BI行业的后起之秀，走的是融资上市的路线，主攻零售行业。 近年来，冠元的市场拓展较为激烈。 解决方案端全是深耕行业的资深业务。 营销端也提出了“AI+BI”的概念，产品端动静不大。

在我看来，在选择公司的时候，还要考虑是否能够落地。 之前受邀参加了“AI+BI”内测活动，错误率还是比较高的。 不过，我看好“AI+BI”，希望国内的BI能在国际上引起轰动。

（三）市场

在已发布的《2021 年分析和 BI 平台魔力象限》报告中，Power Bl 和阿里云均处于领导者象限。 国内市场的龙头是帆软软件，在IDC中国BI市场跟踪报告中连续多年位居榜首。

供个人使用的免费工具

概括

在本土化浪潮下，国内厂商替代国外软件的野心明显，在本地化服务和落地能力上也确实更有优势。 可以预见，随着大量利好政策和创新土壤的孕育，国内市场将出现更多国产BI产品与国外产品竞争，国产BI产品将受到更多关注。

最后给大家分享一张BI工具选择评分表。 公司根据自由情况对以上因素进行比较，根据评价维度进行打分，再根据权重计算总分。