如何进行BI工具的选型？2019必看的商业智能工具选型参考|商业智能|工具|选型

　　作为企业的IT部门来说，如果没有好的BI工具支撑，IT部门就会陷入两难的境地。举个例子来说，业务想要做报表分析，IT就要去取数据、画报表，但业务的需求经常会变更，IT就得熬夜加班，根本疲于应对；如果IT将数据下放，给你原始数据自己处理，就会产生混乱和危险。所以，就需要强有力的BI工具支撑，向下帮助IT做好数据管控，向上充分利用底层数据。

　　那么，面对纷繁多样的BI工具市场，IT部门如何去选择一款BI工具呢？进行BI工具选型时又有哪些标准和衡量指标呢？本文将对正在寻找BI工具的您提供参考和帮助。

　　对于企业来说，BI工具并不是价格越高越好，选择一个BI工具需要考虑的选型指标大体分为四个方面：

　　市场、产品、性价比和服务。

　　一、市场

　　所谓大浪淘沙，市场就是最好的试金石。激烈的市场竞争会自动淘汰掉产品能力差、生命周期短的BI工具，因此BI工具的市场占有率、行业地位、领先程度在很大程度上说明了其优越性，是IT进行选型的首要考虑标准。

　　目前来说，国外市场主要的两个行业领导者分别是微软的PowerBI和Tableau。根据著名国际咨询公司Gartner公布的2017年度北美BI魔力象限报告中内容指出，微软的Power BI在未来大有赶超Tableau之势。

　　但是在国内市场，根据著名IDC机构发布的《2017年中国商业智能（BI）市场跟踪报告》表明，国内BI厂商帆软已经超越了SAP、IBM、Tableau、Microsoft等众多国际巨头厂商，在各大主流BI产品中以13.76%的市场占有率位列第一（并且是国内唯一一家上榜公司）。

　　取自《2017年中国商业智能（BI）市场跟踪报告》

　　二、产品

　　企业在考虑BI产品时，首先要考虑自身IT环境的需求，包括对操作系统的支持，对于Oracel、SQL这些数据库的支持，对OLAP的支持如何等等；其次要考虑整体平台和分享的需求，比如BI工具部署的复杂程度，是否支持分布式方案，是否支持大数据集群方案等等；最后再考虑产品本身的能力，比如BI工具的稳定性，大数据处理的性能如何，对可视化、权限管理等方面的支撑度等能力。

　　因此在进行BI工具选购的时候，需要从数据处理能力、数据可视化能力、场景需求转换能力、数据管控能力下面四个方面进行考虑。

　　数据分析能力：

　　BI工具能够轻松处理海量数据？能否串联不同业务系统，破除数据孤岛？上手的难易程度怎么样，是不是需要写代码这么麻烦？这些都体现在BI工具的数据分析能力上。

　　场景需求转换能力：

　　不考虑场景需求的BI工具都已经死了。用户的需求不可能是一成不变的，如何在用户的需求发生变化时，能够灵活迅速地改变场景，也成了衡量BI工具是否真正适用企业的重要衡量标准。以FineBI为例，FineBI的业务自助分析功能可以让业务人员针对不同的场景和要求进行自主分析，用户需求发生变化时能够及时响应，灵活多变。

　　数据管控能力：

　　BI工具中的数据是企业的生命，数据管控能力决定BI工具的应用范围和深度。例如FineBI提供精准的企业级数据权限管控方案，管理员可以高效便捷的进行权限配置，放心大胆的交付给分析人员相关数据，无需担心隐私数据泄露。

　　数据可视化能力：

　　可视化高的BI工具需要满足两点——能降低数据分析门槛、可视化效果直观优良。国内BI工具可视化做的比较好的比如FineBI，通过强大丰富的可视化组件呈现出特殊的视觉效果，具有很高的可交互性，BI工具的颜值也是相当重要的。

　　总体来看，考虑BI工具的产品能力时，一定要符合功能强大、灵活易用、安全管理、可视化程度高的特点。