bi系统开发成本-app开发功能,bi系统开发成本市场前景-bi系统搭建

bi系统成本app/小程序开发需要有哪些功能:

目前****上的报表bi工具种类繁多，似乎各有特色，给选择带来了一定的麻烦。本文综述了一些活跃的报表bi产品，对于不熟悉这些产品和技术的同学可以作为参考资料。这里选取十个产品，分为四类：国内报表、国内bi、国外bi、国外开源报表。类别中每两到三种产品将按照上市时间的顺序进行审查。需要强调的是，由于篇幅有限，不可能把市场上的产品都选出来，不代表其他产品不好。看到结论你就明白了。这个分类是有意义的。同类产品一般都有相似的特点。其内产品分为报表和bi，并不代表这两个功能是矛盾的。其实大部分国产产品都同时具备这两种功能。之所以分开，是因为这些产品在刚发布的时候功能侧重点不同。经过多年的改进，大部分已经发展成为功能齐全的产品，但初侧重点的不同，还是会影响产品理念甚至产品特性。涉及的产品和版本较多，部分可能会有错漏。请理解并指正。【国内报道类】报表工具可能是唯一的企业级通用软件，国产软件的能力远远超过国外软件。这大概是因为的报表有很强的特色，从而创造了一批适应性产品。但由于国外缺乏这种土壤，很难发展这种能力。1.润乾声明润乾报表功能全面，涵盖了报表、报告、bi的各个方面，也不乏大功能。不过这也是国内大部分报表bi产品的共同特点。润乾报告的大特点是复杂报告的能力。润乾公司首先提出了非线性报表模型来解决复杂的报表问题。直到现在，润乾的报告在功能和性能方面仍然是业界强的。自2018年版以来，润乾报告集成了独立的计算引擎。大多数报表工具在报表中完成数据计算，但报表的计算能力和效率相对较弱，不仅因为复杂的sql或存储过程导致开发困难，而且在数据量较大或计算复杂时会导致性能和容量问题，导致报表响应缓慢甚至内存溢出。另一方面，润乾可以将数据检索和复杂的关联操作放到独立的计算引擎中，提供大数据量的游标检索，不仅提高了开发效率，还提高了操作性能和数据容量，真正支持大数据报表。润乾独创的核心模型拥有强大的计算能力，多年来其性能一直是优势。新版本增加了计算引擎，在这方面有了质的提升。在计算引擎的支持下，可以降低报表和应用之间的耦合。复杂的报表修改往往涉及数据源逻辑，在有计算引擎的情况下，这部分也可以在报表模板中完成。不需要像常规情况那样修改应用程序中的数据源代码或后台存储过程，从而可以实现全面的热切换。这是其他报告工具无法提供的功能。计算引擎还集成了大量常见非关系数据源的接口，如、hdfs、sap、…；这使得润乾报表自然支持非常丰富的数据源类型。润乾的bi界面中规中矩，包括拖动、切片、钻孔等。不过说实话也没什么特别的，风格也只能说简单(就是不够耀眼)。但是，在提交方式上有一些不同。润乾报表的bi接口是开源的，无论是集成调用还是定制开发都会更加方便。因为润乾报告的概念定位是要集成，所以润乾把所有用于交互操作的bi组件都做得像可以集成到第三方应用的页面，如果需要修改界面风格和操作方式，还进一步提供了源代码。业内其他厂商一般都提供可以独立运行的bi系统。整体界面都是自己的风格，基本不可能集成到其他应用页面中。大多数修改需要制造商的干预。虽然在润乾也有一个可以独立应用的报表中心，但其详细功能一般，与其他bi产品相比有点粗糙。幸运的是，它是开源的，用户可以进一步开发它。从这个意义上说，润乾报告的bi还是挺适合bi教学的，朴素的风格和开源的代码有利于程序员的进一步美化和封装。说到商业智能，在《润乾报告》的背景下有一种独特的dql模式。多维分析中多表关联一直是个麻烦事，业务用户很难理解join，所以往往需要技术人员提前建模，将join拼成逻辑或物理的宽表。也有bi产品将join关系暴露给业务用户，但业务用户只能了解简单的情况，稍微复杂的关联需求基本没用。dq模型允许业务用户以可理解的方式在界面上拼写出非常复杂的相关性分析，包括自相关，这可以很好地处理。润乾报表的bi不提供自己的cube，而是使用数据库，可以进行灵活的联查，但是在数据量大的时候会被数据库的性能拖累。润乾有另一种计算器产品可以充当高性能立方体，但它不属于润乾报告。它可以为其他制造商的bi产品提供服务。本文不讨论这个的立方体，就不分析了。润乾报告的用户是程序员，所以简单易懂的界面不是重点。丰富接口以适应更复杂的环境和使程序员易于使用之间存在一些矛盾。润乾的取舍点在于前者，所以设置参数会有很多问题。入门相对比较难，但对于技术熟练的工程师来说问题不大。2.樊阮报告 也是一款功能非常全的产品。目前开发中遇到的各种数据展现需求都有解决方案，比如复杂报表、填表、大屏幕、bi等。当然，这些功能点在国产商业软件中差别并不大，这里就不需要过多介绍了。 的一个很大的优势就是对开发者友好，设计界面更时尚，初学者使用操作简单。内置样式丰富，报表显示效果更好，而其他工具可能需要更多时间设置，特别适合新手。图形风格是赛欧柔软度非常值得称道的地方。目前大部分报表工具使用的是图表，效果不错，但是有几个细节需要调整(比如润乾)。软帆图大部分都是自己开发的，类型都有，效果也不错，利用向导设置可以在短时间内开发出非常漂亮的图形。除了报表工具，帆软还提供了完善的平台管理功能，甚至包括流程填报、审批等功能。这样实际上可以作为一个系统使用，对于没有自己平台的用户来说是个不错的选择。不过反过来如果客户要用自己的平台，那么集成起来工作量就会比较麻烦。帆软提供的接口相对来说少些，这会导致定制化工作还需要进一步依赖于厂家。对于一些特殊数据源，比如 json 数据、 等，帆软提供不同的插件，插件采用向导化安装，选择不同的插件安装就行，也非常方便。和润乾相比，性能大概算是帆软的一个短板。尤其是涉及数据量大、有较多公式计算单元格的报表，计算性能会较差；常见的多数据集关联报表，帆软也采用在报表中计算的传统方式，数据量大时性能就会很差（不过这是所有报表计算的通病，只有润乾这种用表外计算引擎才能解决）。不过报表的性能大多是数据源造成的，报表工具的耗时占比并不大，就算慢一点，也常常可以通过优化数据源解决，这方面有性能问题并不算重要。帆软报表提供了单独的 bi 工具 ，功能也是全面完整，包括用平台管理、etl、数据整合、数据分析等。前台操作简单流畅、美观细致程度都相当不错，能快速实现常见的多维分析操作。不过，bi 核心功能各个厂商相差不大，也不必再细说。有些 bi 产品会自己做一个后台 cube，早期国外 bi 产品常常都这样。好处在于可以获得优于传统关系数据库的性能（数据库常常是行存，不适合高速 olap 运算），但缺点是需要事先根据分析主题建模准备数据，难以在界面上再做更多复杂的关联运算，灵活性受限（cube 的运算能力通常远远弱于关系数据库）。 也提供了这种 cube，所以上述的好处和坏处都兼而有之。 也可以直接针对数据库进行分析，上述的好处和坏处就可以反着看了。不过，即使数据库可以进行复杂的关联运算，但如何让业务人员描述关联关系一直是个老大难问题， 在这方面和业界大多数 bi 产品并没太大区别，也需要业务人员去理解 join。在关系较复杂时（比如有七八个表且有一表同维关联或自关联时），业务人员就不大可能拖拽出合理的关联查询了，结果还是需要技术人员先做 cube，灵活性就大打折扣了。【国内 bi 类】国内还有一批从 bi 开始入手的厂商，而报表功能则是后来在竞争中后补上的。这类产品通常是 bi 强而报表能力会相对弱一点。3. 的功能也非常完善，报表、填报、bi 一应俱全。这也是国内产品的标配能力。与众不同的是， 的报表设计采用真“”架构，也就是 插件方式开发报表，比类 设计器学习成本更低，常用操作方式、函数使用等完全是 中的用法。设计统计图时能够做到真正的所见即所得，不需要预览就能够看到统计图的展现结果，更适合做统计图的布局等。不过因为用了 ，报表设计器通常只能在 上运行，另外对服务器资源要求也较高，官方推荐的 jvm 至少要 16g 内存。 服务器部署采用 java 的 web 应用方式，服务端对环境没有限制。功能比较齐全，像复杂报表、数据录入、统计图展示都支持，而且现在带了 word 和 ppt 插件，开发出来的报告格式效果比较好。 其实并不以报表能力擅长，复杂报表功能是后加上去的，所以显得有点“不搭”，对于特别复杂的报表格式处理能力不如前面两家产品，比如一些跨行组间的运算。采用 插件方式会使功能会受限于 。更重要的问题是在性能方面，这还是可能和 相关。当报表格数较多、且带有动态样式控制时，比如动态背景色、前景色，报表的渲染速度会急剧下降，甚至出现无法响应的情况。而前两家报表工具基本没有这种事（帆软的性能问题出在运算而不是渲染上，润乾则都没有。渲染慢是报表工具本身耗时大，优化数据源无济于事）。 的长项是 bi 功能，它提供了自助分析平台，可视化的操作建立数据关联模型，并且提供 etl 工具加工数据成独立的数据模型，提供了全方位的数据分析功能。在 c/s 端，对 工具熟悉人员可直接在 中进行多维度数据分析，web 端提供所见即所得的仪表盘设计，丰富的图标交互。支持即席查询，快速查询数据。支持多维度的数据分析。操作简单，功能丰富，适合业务人员操作。 支持直接数据库分析查询，可以在界面上拖拽生成较为复杂的 sql，甚至包括一些多层嵌套的 sql，超出常规多维分析的计算范围，这能有效扩展业务人员的分析能力。不过，关联描述也是用的常规办法，需要操作人员理解 join，在关系较复杂时实际操作难度比较大，结果大多数情况还是要用事先准备好的宽表。 还提供有高速缓存库用作 olap 的后台，以支持大数据量的分析。但这个部件本质上像个数据仓库了，而目前这类能力在业界常常是独立于 bi 产品之外存在的（ 这个缓存库有 jdbc 接口，应该就能向第三方 bi 提供服务）。如前所述，这种数据后台超出了本文话题范围，这里就不展开细说了。 支持的数据库类型主要是有 jdbc 接口的数据库， 数据库目前只支持 和 等少数几种，再特殊的就需要写 java 程序进行处理了，工作量有点大。 的接口开放及可配置程度一般，在做一些深层次客户化定制时会有些困难，许多完善动作还需要厂家配合。4. 永洪 bi永洪也是侧重于 bi 数据分析能力，式复杂报表处理能力一般，提供了自由格式报表设计界面，做一些报告或者偏分析类的复杂报表问题不大，比如像同期比、比上期这些分析中带有的功能都支持，但是一些复杂的单元格扩展运算类的实现起来就比较困难，和润乾帆软相比有一定的差距。永洪的 bi 能力是强项，可以用可视化的操作完成数据建模工作，过程比较简单，支持各类数据源，通过直观易用的界面在 web 端拖拽以整合数据源。产品提供丰富多样的可视化数据图表组件，展现样式美观，有多种内置的风格样式及多种的交互联动分析功能，简单拖拽就能完成自助数据分析操作。不过，还是老话，核心功能大家都差不多，差别主要是界面风格，也就不必细说了。永洪有自己的后台 cube，同时也支持数据库直接分析，这一点和其它几家 bi 产品差别不大。对于表间关联分析，也是和其它大多数产品类似，好由技术人员事先做好逻辑或物理宽表。如果由业务人员临时生成数据，在复杂情况下就会较为吃力。永洪的 cube 可以扩展成基于列存技术的高性能分布式数据集市，但据说不能给第三方 bi 提供服务，不能算作通用数据仓库类产品。作为国产软件，永洪 bi 也支持数据填报功能，可以将数据录入嵌入到流程中实现流程填报，支持流程节点的审批等功能。永洪 bi 一般作为平立运行，和其他业务系统集成性一般。永洪 bi 有个与众不同的地方：它把一些 ai 算法也集成进来了，可以实现建模预测功能。但老实说，这种能力对于 bi 产品并没有多大实用价值，因为建模是个很的事情，需要深厚的统计学功底，而这是几乎所有 bi 用户都不具备的能力，只是集成一些算法并不会实质有用。有 ai 技术是件好事，建议专门发布成一个独立的 ai 产品，没必要裹在 bi 产品中。5. 亿信 bi亿信 bi 也不以报表功能见长。作为国内商用工具，亿信 bi 能够实现常见的式报表。它的设计器同样采用国内主流的类 模式，但比较独特的是采用了 b/s 架构在线设计器，也就是工具的零安装。但是，web 设计器并不好用，js 本来执行速度慢，浏览器占用系统资源也多，开发报表时操作的流畅性（如右键操作等）都会有较大问题，所以实用性一般。针对国内一些跨行组运算类的复杂报表，处理能力也比较弱。而且它的报表引擎有点特殊，先分析报表格式定义，生成多个 olap 对象给 olap 引擎，然后再将 olap 引擎计算后的多个结果返回给报表引擎生成报表终结果，这个如果报表格式复杂、数据量大时计算效率有待验证。亿信的重点还是 bi 方面，提供了专门的工具，豌豆 bi。面向终端用户的自助分析（即席分析）功能，界面简洁，容易上手，功能也涵盖了自助分析该有的所有功能，不过细节上报表类功能有些瑕疵，比如支持的导出格式较少且复杂点的表格导出 07 版 也有问题、打印分页控制不太好等。亿信也是直接基于数据库做分析，提供图形化的界面设置表间关联并可以实施一些运算。但复杂情况下的关联分析一般也需要技术人员事先准备数据集，这和其它 bi 产品没太大区别。亿信也有个相当于数据仓库的单独大数据平台产品，是基于 的，可以对接 bi。 体系的东西应该也能支持第三方 bi，不过性能也好不到哪里去（纯靠大集群堆）。还是那个话，此话题超出本文范围了，不细说了。另外，与其他 bi 产品一样，亿信也提供完善的平台功能，对于需要整套 bi 平台的用户来说还是挺方便的，部署即用。和其它国内产品类似，亿信还增加了数据采集功能，数据来源可以由用户在页面端进行补录。产品的可扩展性也不错，包括一些函数、控件、任务周期、前端 ui 等都支持自定义或客户资源化，集成接口提供的也比较全面。不过更多是作为平台单独运行，和其他系统集成性一般。【国外 bi 类】国外的 bi 产品，感觉更多是面向商务人员在桌面使用的，所以它们都有强大的客户端部分。而国内的 bi 应用场景大多是企业应用的一个环节，要集成到企业门户中，必须是 web 应用。这方面差异导致国外 bi 产品对国内大多数企业级应用的适应性很差，可用性不强。所以这里有点厚此薄彼，对国外产品就没再评述得很仔细了，大体能了解特点即可。6. 是比较典型的敏捷 bi 工具，提供了 etl 工具，可以对需要分析的数据提前做数据清洗操作。 上手比较容易，提供直观的交互式用户界面，内置丰富的图形类型和模板。侧重数据分析，建模简单、项目搭建快、周期短。 应该是内存式 bi，数据分析时可将数据全部加载到内存中，操作响应及时、速度快。支持离线分析功能，一旦数据刷新完成，用户就可以随时随地的进行离线数据分析。通过 odbc 连接数据库，支持 、、 等主流数据库，支持 文件，对一些特殊数据源支持不友好（如多维数据库、 等数据库），可能需要后续产品改进。数据加载到内存中，当数据量大时对内存耗用比较大，带来较大的硬件成本，内存不够时，性能影响会非常大，而且目前只能部署在 上，在非 项目中需要额外服务器，和其他业务系统集成不太方便，只能通过 url 嵌入方式集成，提供接口很少，很难做客户化的定制开发。作为国外工具，无法处理国内复杂报表需求，无法处理数据录入需求。7. 是国外非常流行的一款数据可视化软件，典型的敏捷 bi 工具，适合各类人员在各个场景下使用，安装简单、操作方便，对操作人员很友好，易于上手，比 要更简易。内置丰富的图形类型和模板，图形支持智能推荐，能协助制作人员选择合适的图形类型展示，制作出来的效果美观度相当高，交互性相当不错。和国内产品都采用 web 端操作方式不同， 还提供了桌面端的分析工具 ，操作会更为流畅，比如一些快捷键等。支持常见的各种数据源，并且支持多源关联，这个在国外软件中相对比较少见。以前底层数据处理能力较差，后来提供了单独工具 prep 对数据进行加工清洗，业务较复杂时还需要第三方的数据处理工具或者数据仓库。作为一款典型的国外的 bi 工具，主要侧重于数据分析与数据可视化，处理国内的复杂报表就为力了，这也是 经常被抱怨的地方。当然，和其它国外产品一样，它也不支持数据填报的功能。18 年推出了 版的 ，这样产品可以在各种操作系统上运行，采用单独的安装文件，作为独立的平台运行比较方便，但是无法和其他门户做无缝集成，只能采用 url 调用方式，集成性比较差，还需要考虑用户权限同步等。提供的接口较少，如果有客户化的定制开发工作，比较难实现。8. bi其实 的发布时间很早，但在市场上一直不温不火，直到近年才开始有点热闹，所以把它排到了 和 后面。相比于其他 bi 工具主要在 web 端操作， 提供的是一个 c/s 的分析工具，采用类 的界面模型，一些常规操作按照 中的设置就行。能够完美的与微软其他产品无缝衔接。作为一款数据可视化工具，展现效果比较丰富，内置了多种效果库，可以灵活选择，开发简单。数据分析操作类似 的数据透视表，对 功能比较熟悉的人员可以说是零门槛。工具支持多种数据源类型，目前常见的基本都支持，但提供的接口较少，特殊数据难以通过接口扩充。提供了多种工具组合，比如 c/s 端的 bi 用来设计，设计好的结果发布到 bi ，移动端的 app 进行查看等，都需要单独安装。c/s 端设计结果可以直接在工具内部分享其他人查看，也可以上传到 实现协同开发，协同开发能力较强。不过如果和其他应用集成的话不太灵活，只能使用 url 嵌入，访问权限不好控制。并且作为微软下工具，不利于跨系统部署。同样是侧重于 bi 分析的工具，不支持国内复杂报表制作，不支持国内的数据录入需求。【国外开源报表类】国外也有从报表功能开始发展的产品，早期的有 ，后来被收购几轮以及 java 的兴起后（ 不是 java 技术的）就不再常见了，现在还有些用户群的基本只剩开源产品了。开源报表产品无论在报表还是 bi 方面的表现都不好，这里同样没有必要做很详细的评述了。9. birt国外开源报表的代表，birt 开发使用了传统的控件式编辑方式而不是 网格式，上手会比较困难，像做一些简单的颜色设置、数据对齐、布局等操作可能就会比较费事，国内复杂报表基本很难实现。开源报表的优势是免费，没有工具成本，接口也足够丰富，不过开发工具要嵌入到 中使用，对开发人员技术水平要求更高，要开发人员才能够使用。birt 没有提供 web 端的数据分析功能，如果想做只能通过大量的二次开发工作，在页面端通过参数传递方式实现一些维度的替换，难度很高。对于一些数据关联，只能通过接口在程序中实现，开发难度大，或者要借助第三方工具。性能上除了工具本身性能外，更多的是考验开发人员的编程能力。这些开源类的报表产品使用起来并不容易，多带来的人工成本有时会远大于购买商用报表的费用。birt 不支持填报功能，这也是国外工具的普遍问题。10. 和 birt 差不多，都是使用控件式编辑，所以操作起来非常不习惯，易用性一般、复杂报表不支持，报表设计方面比国产报表工具功能上都差很多。和 birt 一样， 也是开源产品，它提供了图形化的报表设计工具 ，界面比 birt 友好些，接口丰富，但是中文文档较少，汉化不好。主要实现的是简单报表功能，web 端的数据分析貌似有，但网上讨论很少，就当没有吧。作为国外产品，也不支持数据录入功能。相比较 birt 而言， 功能会多些，比如支持批量打印、支持套打、支持子表，性能上也是 较好。 报表模板定义可以完全通过 api 来定义，这个比较灵活，如果开发能力较强，倒是可以实现比较简单的页面端的维度分析，根据用户选择 api 动态生成报表，但是工作量会很大。总结细心的读者可能会发现，点评中经常会有“xx 和其它产品差不多”的意思。事实上也就是这样，除了国外产品（包括开源产品）有明显缺失功能和对需求适应性较差外，国内几家产品的区别并不是非常大。这个论点也适用于其它没选入的产品：国外产品普遍不行，国内成熟产品区别并不太大，选型时除非有特殊需求（比如复杂报表、高性能等）需要仔细对比，一般情况就是看喜欢哪个操作和界面风格，以及价格是不是合适，也就可以了。bi 经过多年发展，已经成为只有繁度而没什么难度的技术，特别是界面部分，只要肯投入人力成本，用不了多久就能开发出品质还不错的产品。这里列出来的产品，除了润乾外的其它几家在 bi 上花的工夫都不算少，这方面做得都挺好，只是操作和界面风格的不同；润乾的 bi 走了开源路线，没有重点发展细致界面，功能不缺，后台挺强，但界面风格就有点朴素了，和其它几家不在一个档次上。用于支持大数据运算的高速 cube 是有技术难度的，但这几家 bi 产品中的内置 cube（指不能向第三方 bi 提供服务的）能力都一般，也就是个常规列存表，并不难实现，和直接使用数据库相比的好处很有限。如果数据量大到需要 cube 时，那应该演变成一个独立产品可以向第三方 bi 工具或其它 olap 业务提供服务，只能为自家 bi 服务一定程度可以说明做得还不够好（能否向非本家产品提供服务可以作为一条判断其 cube 能力是否的标准）。相对来说，复杂报表还有一定的技术含量，这方面也确实还能构成一定的门槛和差异。润乾一直保持强，增加了计算引擎后又进一步拉开了和其它产品的差距；帆软报表复制了润乾报表中除计算引擎外的大部分复杂报表功能，并改善了易上手性，也算不错；其它几家就差一些了，当然这也是初期侧重点导致的差异。在提交形式方面，报表风格的产品都有较好的可集成性，相对容易能够嵌入到其它应用中，润乾报表、帆软报表以及 birt、 都可以，开源产品以源码形式提交当然集成性好；润乾报表和帆软报表都提供 jar 包，也很不错，算是无缝集成；润乾甚至连 bi 组件都能被集成到应用程序页面中。bi 风格的产品基本上就是独立应用了，集成起来会很费劲，帆软的报表 bi 平台以及其它几家 bi 产品都是这样，基本上只能用 url 访问方式来集成了。而且，作为独立应用的系统，这些产品之间基本上是全竞争的关系，也就是说上了永洪就不会再用 ，选了帆软平台也不可能配合再用亿信。而可集成的报表组件则没有这个问题，除了国外那几个适应性太差的产品（被集成和集成别人都费劲），国内这些 bi 风格的产品全部都可以再集成其它报表产品来强化复杂报表的能力（业界已有这样的 bi 厂商），这两类产品在技术上并不。除了技术问题外，价格也是选型的关键。开源产品当然理论上价格为 0，但对国内应用的适应性也差，多花的人工成本会远远超过购买商用产品的费用，除了一些非常简单的需求外，对于绝大多数国内项目来讲，采用开源报表反而是不划算的。国外商用产品现在逐渐走向订阅模式（也就是租），核算下来也不便宜。国内商用产品大都还是传统购买的模式，其中大部分厂商目前仍然在执行企业级软件习惯的不透明价格体系，具体多少钱只能自己去问了，但重点售卖版本低于十万元每套的情况应该不多。这里润乾又是个奇葩，搞了互联网营销后执行透明低价政策，产品价格直接挂在上，主流版本只要一两万，还有买断政策，每年出一次钱后就可以随便用的那种，性价比应该是高的了。

bi系统成本app/小程序开发费用大概需要多少:

不懂的技术的不知道app如何计算费用，不知道app开发需要多少钱，因为有的公司也是报价不一样，但是真很难给出一个准确的报价，因为app开发不同，

具体的需求不同，同样难易度也不同，那么就产生了报价的差异bi系统成本主要核心功能有5个,需要用到10个开发人员，我们要考虑到app开发的复杂程度,

因为app开发针对的人群不同,那么每个app的需求也不一样,所以难易度也不一样,开发需要100人/天和200人/天,这个价格也是不一样的.我们要考虑到难易度,还要考虑到用多少人,假如我们需要44/天,那么我们开发bi系统成本项目的总费价格用大概就是4.4万元

帝都北五环外的老数据民工，答一波，保证用，可能会给你的企业省不少钱。作为一名数据分析师，我有丰富的经验。入职不到7年，体验过n家公司开发的深度数据平台，包括小米大数据，微博广告，还有几家b轮创业公司。我已经搭建了自己的 bi平台，基于开源框架，一个小时就能拿到那个。我也用过很多国内外的第三方数据平台，付费的。三个方案对于一个中小企业来说，从0到1构建bi平台有很多解决方案。下面我讲三个。种方案是直接使用开源bi，然后养一个小仓团队进行二次开发维护。第二种选择是付费购买商业bi平台，根据自己的业务发展需求进行评估。可用的bi平台有国外的、、，国内的永红bi、凡软bi、冠元bi、。中小企业主主要看性价比，不差钱的老板忽略。第三种选择，即希望享受商业bi产品带来的便利，但不确定是否能满足业务需求。我希望前期可以用商用bi，甚至可以长期免费使用，直到我觉得商用bi的价值被认可了，那我才会付费。那么，就只剩下一个解决方案了，那就是永红桌面，永红科技面向个人的免费桌面产品。它闻起来好吗？对于一个小公司，比如几个人到几十个人的小公司，一年节省几万或者几十万的开支是完全可能的。好了，第二种方案我就不展开了，就是直接支出。我相信在这个知乎问答里。a，包括很多与bi相关的回答，bi厂商肯定会具体到每个bi的优点。可以走走看看，甚至去深入对比。下面只分享方案一和方案三。1.开源bi:超集至于，初由开源，后由孵化，2021年1月21日宣布毕业，成为软件基金会的项目。截止目前(2021年9月21日)在上已经收获了超过4万颗星。：点这里。示例：单击此处。哥哥的温和bi两年前，基于开源超集，我建立了一个网站，专门学习小白数据的sql。到目前为止，我已经服务了成千上万的小白学生学习sql。链接： ../用户名： hi-超集密码： 我每天都会把数据导入到网站实践数据库中，供在京哥网站学习的同学使用。下面是基于数据分析网站用户数据生成的数据报告。超集优势3360支持足够的数据源。包括： ，，，hive，，等。快速部署，几个小时就能安装部署完毕，投入使用。丰富的可视化组件，包括：折线图、柱形图、饼图和矩形树形图。对的优点有一个评价：免费好用，可视化界面价值高！超集劣势：官方参考案例少，深度使用成本高。网上有很多人分享如何安装部署，简单构建报表，但是构建复杂报表的方法和例子很少，甚至连双坐标的案例都很难找到。对小白非常不友好。作为一个轻bi来看待很方便，但是要真正满足企业的需求，需要企业投入人力进行二次开发。比如复杂的权限控制、邮件监控、生产数据上报等支持不完善。超集作为一个轻量级产品更适合呈现核心报表数据，但对于一些传统企业来说还是有一定成本的，尤其是针对国内特定场景的需求，比如一键数据报表生成。毕竟是免费的。超集部署起来可能确实相对简单。特殊功能的后期维护和定制开发，需要企业具备一定的数据开发能力，也就是要养一个几个人的数据仓库团队。然而，在bi平台上组建一个专门使用复杂报表的小团队是非常昂贵的。一个合格的数据仓库同学年薪挺贵的，20w是乞丐价。此外，许多传统企业可能更关注业务，在it建设方面的投资很少，因此他们可能会购买saas软件服务来解决它。不过在花钱之前，我建议可以试试免费的商业bi，这是我们的第二选择。二、永红桌面，永红的一款桌面产品(永远免费)永红桌面是我今年上半年发现的一款国产数据bi。它给了我两个深刻的印象：，基本满足数据分析师灵活制作数据报表的日常办公需求。第二，永红桌面版对个人免费。下载：点击这里好用又免费是安利给所有数据工作者的重要原因。同时，作为近7年的数据工作经验，我非常清楚数据分析师喜欢的数据工具3360有哪些功能多数据源：支持连接几乎所有主流数据库。查询：支持自定义sql统计数据olap功能：快速查询数据结果数据可视化报告3360对查询数据结果进行可视化报告。自动邮件发送3360支持每天定时发送数据报表。永红桌面bi的这些功能都可以提供，而且永远免费。功能上和国外的差不多，不同的是是收费的，而永红桌面是完全免费的国产数据bi。以下是从连接数据库到构建可视化报表的基本步骤。数据库连接创建数据集制作可视图表查看和共享数据报告所以中小企业可以直接使用永红桌面版bi作为自己的数据平台，足以满足一般公司对数据平台的需求。三、永红公司级产品(付费)：点这里。而免费版的永红桌面，因为安装在个人电脑里，无法跨屏跨终端显示。如果公司规模大，员工多，需求就会发生变化。，员工需要在不同的工作场景下有数据报表，比如高铁，开会的时候用手机看一些业务数据报表。第二，建立统一的公司级数据门户。第三，灵活配置数据库权限、数据报表权限和数据表字段权限，以及不同级别人员的权限审批和控制。第四，数据安全。不仅仅是报表水印的设置，更是对用户登录和使用数据bi的行为轨迹的监控。这些往往是稍微有点规模和组织架构的企业急需的企业场景需求，而个人或者小规模的公司没有类似的场景。这时候拿出一部分预算购买企业级服务也是理所当然的。总之，相对于永红桌面的毕永红桌面，永红企业级产品对于大型企业来说会更方便。它有以下企业3360的功能应用场景。企业版有什么优势？多终端跨屏使用。由于b/s架构，一旦安装和部署，数据可以在任何浏览器中查看。无缝支持pc、、ipad和，并在这些终端设备上保持一致且易于使用的用户体验。您可以随时随地分析来自移动设备的数据，从而做出正确的决策。基于h5的前端框架可以与微信集成。权限管理或许对于个人版bi来说，权限并不是特别重要，但是对于企业来说，由于数据是对当前业务情况直接的反应，所以不方便所有人都有权限查询核心业务数据，以防意外泄露。这时候就需要控制不同数据报表和数据报表的权限，永红bi企业版有完善的权限管理。高计算性能。速度：秒，可以部署在单机上，也可以分布式，利用列存储和内存计算，实现千万到百亿级的数据分析秒响应；支持更多的分析维度和更大的数据范围。原理：采用列存储标签存储，大大压缩数据，提高寻址效率，节省资源。它直接基于标签过滤，只加载使用过的数据块。维护成本低。一个平台方便数据人员集中管控数据报表，而不是每个人安装一个版本的永红桌面，所以运维成本略高。继承常用算法的能力。ai数据接口服务实现ai能力输出，全流程可视化建模，降低ai应用门槛，让ai应用进入业务，与bi数据可视化深度融合，实现联动分析。常用的算法有3360时间序列、聚类、回归、分类模型、关联规则等。首先，企业级永红bi支持ldap集成。这样，您可以直接访问企业身份管理系统。其次，数据报告将支持水印背景的设置，科学管理数据泄露。此外，它还可以跟踪用户查询数据库的操作行为。后，强大的密码保护能力，结合密码反暴力破解技术。网络展示效果手机布局(插件布局可以灵活拖拽配置)3360总结：的三个方案。如果一个企业要构建一个从0到1的bi系统，可以选择三种方案。首先，组建数据仓库团队，进行开源bi的二次开发。第二，直接用永红桌面的免费版永红桌面，一键本地安装。你只需要链接数据库，拖拽数据就可以显示了。第三，买企业级永红bi。目的是实现多终端显示，同时具备强大的计算性能和数据权限管理能力。这更适合正在规划数字化转型，快速具备企业级bi平台能力的大型企业。关于京哥帝都北五环外，回龙观一数据老民工，码农聚村，欢迎添: 。强大的自我，拒绝平躺，不断学习，长期。职业咨询只回复付费咨询的同学认为荆歌是高效的沟通方式。有付费知识的同学欢迎提问。可以选择知乎付费咨询，也可以微信加我私聊。我建议后者，因为可以看老农民工的朋友圈，天天想。免费咨询也许等我付费同学，微信： 。荆歌数据课程如果你想节省学习成本，又对数据分析感兴趣，下面是你需要的：人走人留，江湖见，蟹蟹！热门文章推荐我的数据栏指南(持续更新)初学者章节入坑快数据分析师？|超级菜鸟学习数据分析？数据分析师做什么|数据分析师的简明入门你从我自建的sql实践网站| sql中学到了什么程度？技能文章数据处理技能|设计和评估数据类型|公司从0开始构建bi系统刷sql题，完爆牛科。sql :数据分析的步命令部分：外壳查看|数据统计| awk:数据统计绘图： | | 案例文章短视频留存分析|社区内容生态构建分析|付费自习室收入估算|相亲问题的数据量化券发行背后的逻辑|因果分析：双差模型网站日志数据分析实战|网站攻击数据分析！|白话介绍卡格尔：泰坦尼克号思考篇数据波动异常分析|如何查倒单|场景思维，我们要有这个习惯|数据需求处理场景求职文章写简历，看这篇文章就够了|资料面试，这样你就可以准备了。10大互联网工作|互联网就业市场|没有数据经验不要慌数据分析师分类|数据分析岗的困惑？400名入坑学生的数据分析。a |求职咨询小白的数据|前端工程师转做数据分析的咨询|关于数据分析找工作的咨询回复信息文章全的数据分析学习资料|行业报告数据源全集你喜不喜欢我都知道，但是你不加我微信()就是你的错(3360)

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