調研結論
Superset | Power BI | |
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價格 | 開源 | ①. Power BI Pro 每人 $10/月($120/年/人) ②. Power BI Premium 每人 $20/月($240/年/人) ③. Power BI Embedded:4C10G $11W/年 |
權限 | 基于角色的訪問控制,支持細粒度的訪問: 表級別、庫級別、圖表級別,看板級別,用戶級別 | 基于角色的訪問權限:行級別,頁面控制,角色控制 |
通用功能 | 數據源管理、數據可視化、實時數據分析、看板生成、看板分享、導出報告、權限控制 | |
看板分享 | 免費 | 收費 |
嵌入功能 | 無限制:支持iframe方式嵌入 | 收費:支持iframe方式嵌入,支持Power BI Embedded方式 |
特殊說明 | 圖表不豐富, 需要二次開發集成第三方可視化庫 | 支持集成可視化SDK, 限制數據集刷新率大小, 限制模型內存大小, 限制每用戶數據集大小 |
本地化部署 | 開源產品,支持本地化部署 | 依附于Premium 版本,通過報表服務器本地化部署 |
數據安全 | 可本地化部署,可保障數據安全 | |
查詢性能 | 快 | |
總結 | 適用現有的分析報告,現有的運營分析 | 不適用(用戶數有限制、不能分享) |
摘要:
本報告旨在深入分析Power BI和Superset BI兩個商業智能(BI)工具,為您提供全面的市場調研信息,以便您能夠做出明智的決策。
本次報告將會重點評估中國市場的主要BI產品技術提供商的技術能力,具體評估內容包括但不限于功能、性能、用戶體驗、可擴展性、成本、數據處理、報表查詢、可視化設計、分析交互、高級分析、集成開發、管理部署、產品生態和落地部署等。
IDC中國軟件市場研究經理李凌霄表示:“中國國內BI市場已經形成了比較成熟的市場格局和產品體系,在兼顧傳統數據查詢需求的基礎上兼顧深度數據分析能力,但深度數據分析是BI市場發展的深水區,產品深度和落地能力需要廠商和用戶的共同推進。同時,隨著大模型技術的逐漸成熟和平民化,未來大模型技術與BI產品的融合將打破現有市場格局,新的市場玩家將對傳統BI廠商形成一定的沖擊,但從整體上看,整個行業的技術發展,無論是新老玩家,迎來的都將是一個重大機遇。”
一、商業智能 BI
商業智能(BI,Business Intelligence):又稱商業智慧或商務智能,指用現代數據倉庫技術、線上分析處理技術、數據挖掘和數據展現技術進行數據分析以實現商業價值。
是由數據庫、數據倉庫、數據湖、湖倉一體、ETL、OLAP、數據挖掘、機器學習和人工智能等技術組成的一套完整解決方案。
1.1 BI商業智能行業圖譜
BI商業智能行業圖譜從BI組件和整體解決方案兩個維度列舉了現有的BI-產品和BI廠家。BI組件以產品為主或者廠家主要產品所處的領域,BI組件中包含大量開源產品,通常為自建BI平臺廠商采用。整體解決方案主要從國內和國外兩個領域列舉了主要的供應商,從事整體解決方案的方案企業一般能夠提供完整的BI組件。
BI組件主要分為ETL工具、數據倉庫/數據集市、元數據管理、OLAP Tools/Server以及前端的查詢、分析與挖掘、報表和可視化等組件構成。BI組件可以分為商業產品和開源產品兩類,商業組件多集中在分析/挖掘報表、報表、可視化、ETL等領域,這些領域通常是性能要求高或者對業務變化比較敏感的部分。
BI組件開源產品中Apache系Hadoop、Impala、Hive、Drill、Atlas、Kylin、Superset幾乎涵蓋從存儲到分析的大部分模塊,此外Cloudera、Airbnb、Pivotal、Hitachi等企業也貢獻大量開源力量,由中國團隊主導的Druid和Kylin目前已經成為主流的OLAP開源工具。但開源產品主要應用于互聯網公司(如快手、美團等),如果沒有專業維護團隊,開源產品并不能滿足業務部門的需要。
1.2 商業智能BI的五大技術發展趨勢:
- BI SaaS化方面,基于云原生與應用市場,快速落地數據分析能力;
- 一站式平臺化方面,打通“數據采集—數據接入—數據管理—數據開發—數據分析—AI建模—AI模型運行—數據應用”全流程,全面支撐從團隊到企業級規模;
- BI與新技術融合方面,融合人工智能技術,為企業提供包括數據解釋、輿情分析、AI預測等增強分析與AI能力;
- 自助式BI方面,通過智能ETL、可視化自助分析等讓沒有技術背景的業務人員也能高效完成數據清洗、準備、分析等工作,低門檻快速用起來;
- 協作BI方面,對接釘釘、企業微信、飛書、云之家、泛微OA等協作工具與企業系統,實現免密登錄,同時可利用第三方APP的消息推送功能進行訂閱與預警消息推送,助力高效決策。
二. 商業智能產品布局
2.1 Power BI vs Superset vs DataV vs Metabase
特征/名稱 | Superset | Power BI | DataV | Metabase | |
簡介 | 是一個開源的現代數據探索和可視化平臺 ?,利用無代碼可視化構建器探索數據,可連接任何基于SQL的數據庫,高度可擴展,40多種預安裝的可視化圖表。 提供Dashboards信息,圖生成器,SQL實驗室,數據集等功能。 | 一款由微軟開發的商業智能工具,可以連接微軟生態下的各種數據源,可以幫助用戶從海量數據中發現趨勢、模式和見解,從而支持業務決策和戰略規劃。 | 阿里巴巴的一款基于可視化的大屏展示工具,它可以將各種數據以圖表、表格、地圖等形式展示出來,幫助用戶更加直觀地理解和分析數據。 | 一個開源的商業智能工具,您可以通過它理解數據、分析數據,進行數據查詢并獲取格式化結果(圖形化視圖),以數據驅動決策。 | |
基礎屬性 | 開發公司 | Apache Software Foundation | Microsoft | Alibaba Cloud | Metabase, Inc. |
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開源/商業 | 開源 | 商業 | 部分開源,商業版專有 | 開源 | |
支持數據庫 | 支持任何基于SQL的數據庫 | 主要支持Microsoft產品, 還支持Mysql,PgSQL,Impala,ClickHouse | 支持多種數據庫,包括MySQL、PostgreSQL等 | 支持多種數據庫,包括MySQL、PostgreSQL等 | |
技術框架 | Python+Flask | - | Node.js+Vue.js | Java,Clojure + TypeScript | |
核心功能與基礎要素 | 用戶界面 | 相對簡單 | 直觀友好 | 直觀友好 | 直觀友好 |
可視化能力 | 基礎且豐富的數據可視化選項 | 強大的數據可視化能力,支持豐富的圖表和報表 | 提供強大的數據可視化能力,支持多種圖表和組件 | 提供基本的數據可視化選項,適用于簡單需求 | |
集成能力 | 支持 40 多種數據源,多種數據源類型 | 深度集成Microsoft生態系統,支持 近200 多種數據源 | 提供REST API,支持與其他系統集成 | 提供REST API,支持與其他應用程序集成 | |
定制能力 | 提供一定的定制能力 | 提供廣泛的定制能力,根據需要進行高度定制 | 提供可定制的組件和模塊,支持自定義主題 | 提供一定的定制能力,支持插件系統 | |
安全性 | 提供基本的鑒權功能,可以進行身份驗證和授權管理 | 企業級安全性,支持復雜的身份驗證、權限和加密措施 | 支持訪問控制、數據脫敏等安全特性 | 支持基本的安全性功能,包括身份驗證和授權管理 | |
學習曲線 | 易于上手 | 需要一定的學習,但提供豐富的學習資源和社區支持 | 相對低的學習曲線,提供友好的文檔和社區支持 | 相對低的學習曲線,易于上手 | |
成本 | 免費,更多是自行管理和維護的工作 | 付費,但提供完善的支持和服務,易于部署和管理 | 提供免費社區版,商業版需要付費 | 免費,但可能需要更多自行管理和維護的工作 | |
適用場景 | 簡單到中等復雜度的數據分析任務 | 適用于廣泛的企業級數據分析和報告需求 | 適用于實時數據監控、可視化大屏等場景 | 適用于中小規模的數據分析任務 | |
用戶體驗 | 相對簡單,適合初學者 | 偏重于報表設計,適用于不同技能水平的用戶 | 提供交互式數據探索和用戶友好的界面 | 提供簡單而直觀的用戶界面 | |
市場定位 | 開源的輕量級的BI產品, 現代數據探索和可視化平臺 | 商業智能完整的解決方案提供商, 發現強大的見解并將其轉化為影響力 | 數據大屏, 利用云計算和可視化傳遞數據價值 | 開源的數據庫查詢和管理工具, 友好的用戶體驗和集成工具進行快速分析 | |
擴展性與高級功能 | 可擴展性 | 可以通過viz插件系統進行一定程度的定制和擴展 | 豐富的定制和擴展功能,支持Power BI插件和定制開發 | 支持定制組件和插件,適用于不同場景的擴展 | 提供插件系統,可以進行一定程度的擴展 |
數據處理 | 基本的數據處理功能,適用于簡單的數據操作 | 支持復雜的數據處理、轉換和清洗,具有強大的ETL功能 | 提供數據處理和轉換功能,支持實時計算 | 提供基本的數據處理和清洗功能 | |
報表查詢 | 提供標準的SQL查詢接口,適用于數據庫用戶 | 支持自然語言查詢、DAX查詢等多種查詢方式 | 提供圖形化的可視化查詢界面 | 支持SQL查詢和問題構建 | |
分析交互 | 基本的交互式功能,支持數據探索和篩選 | 提供豐富的交互式報表和儀表板功能,支持復雜的交互 | 提供實時交互式的數據探索和導航 | 提供基本的交互式功能,支持數據探索和篩選 | |
高級分析 | 較為有限的高級分析功能,適合基本數據探索 | 高級分析和預測功能,包括機器學習集成等 | 支持數據挖掘和智能分析功能 | 限制較多,適合基本數據探索 | |
開發與部署 | 集成開發 | 相對簡單的集成,支持REST API和插件 | 提供豐富的API和SDK,支持與其他應用程序的深度集成 | 支持REST API和JavaScript API | 支持REST API,有限的集成選項 |
管理部署 | 相對簡單,需要手動配置,支持Docker容器化部署 | 提供云端和本地部署選項,企業級的管理和監控功能 | 提供部署和監控功能,支持云端和本地部署 | 相對簡單的部署和管理,支持Docker容器化部署 | |
生態系統< |