现如今，在谈到商业智能(BI)分析工具时，目前国外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，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)。

也正逢最近帆软FineBI5.0发布，有用户将FineBI和PowerBI的进行了深度对比，列出了9个选用FineBI的理由。

如果你正在寻找一款BI分析工具，希望这篇文章能给你的选型带来帮助!

一、厂商背景

FineBI来源于帆软公司，早期于2006年创立，目前已经发展为国内最大的BI分析平台提供商。公司旗下的FineBI产品早期于2013年发布V1.0，目前最新版已经迭代到FineBI V5.0，主要面向企业客户(个人用户免费全功能使用，但是限制2个并发用户)，在国内各行业有着众多的成功应用案例。

Power BI来源于微软公司，第一个商业版本于2015年7月发布 - 但是微软早在2013年就将大量的Excel用户社区与Power BI的beta版本联系起来。它是在微软的SQL Server Reporting Services团队中成立的 - 主要基于高级Excel功能，包括Power Query，Power Pivot，Power View和Power Map，Power BI则是微软将它们作为集合推出，目前国内BI商业化模式推广正处于起步阶段。

二、支持的数据源

首先是对常规的文件数据如Excel、CSV等，FineBI和Power BI都是支持直接进行对接分析的。

对接企业的数据库能力方面，传统的数据库例如Oracle、SQLServer、MySQL等两款BI工具都是支持直接进行对接。

但是Power BI在对于国内企业现今比较流行的大数据平台则例如Kylin、Derby、Gbase、ADS、Hbase、Mongodb等是不支持的，FineBI则可以直接连接，这一点FineBI比PowerBI的大数据平台对接能力更强。另外在对于一些数据库的认证方式上，例如FineBI支持的kerberos认证连接方式，PowerBI也无法支持。

多维数据库的连接上，PowerBI仅支持对接Ssas多维数据库，不支持SAP BW、Essbase多维数据库，FineBI则可以通过服务器数据集进行对接。

在一些需要基于java定制的api程序数据集，PowerBI不支持进行对接，FineBI则可以进行对接基于java api的程序数据集。

Power BI对于一些联机服务器数据源支持的比较好，也许是由于这类数据个人用户用的比较多，例如Google分析、appFigures等数据，这一点FineBI是不支持的。

总结：

从数据引擎的对接能力来看，FineBI对企业数据平台的对接能力更强，PowerBI对一些个人用户使用的比较多联机服务器数据源支持的比较到位。

三、数据建模、处理能力

数据建模：

FineBI和PowerBI的数据模式都支持实时和抽取模式，但是抽取模式下，由于FineBI的采用的分布式架构引擎进行数据的列式存储(支持十亿大数据量)，PowerBI的数据引擎在抽取模式下仅仅是将数据以行式储存方式导入，所以在面对海量大数据时FineBI比PowerBI计算速度更快、性能处理更加强大。另外在数据编码上，FineBI支持对数据进行多种编码类型转换，PowerBI对这方面的转换是不支持的。

在基础数据关联建模方面，FineBI和PowerBI都能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，以提高数据可视化分析阶段的效率。关联操作上PowerBI建立数据关联可以直接进行关联连线设置，这里比FineBI更为便捷。

但是深入使用对比会发现，PowerBI的数据模型建立之后只能针对当前报表进行使用，而FineBI建立好的数据关联模型则是以基于业务为主题的业务包形式进行存储，这样一来FineBI的数据关联模型在做可视化分析时也就能够无限复用了。

但是在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模，需要将数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模。

而FineBI在处理跨数据源关联建模时，由于特有的智能内存化机制，即时面对不同来源的实时数据，FineBI也能智能进行内存化关联建模，这方面强于PowerBI。

数据加工

对于数据的清洗加工处理方面，PowerBI虽然提供了一些可视化界面的操作选项，但是在实际进行数据加工处理时还是比较依赖M语言和DAX函数的(面对一些复杂的例如需要做自循环列分层的数据无法处理)，需要用户有一定的公式编码书写能力。

而FineBI在数据加工处理这方面对用户比较友好，提供了非常强的全可视化操作的自助数据集供用户使用，过滤、分组汇总、新增列、合并表、自循环列、行列转换等操作都可以快速进行处理，极大地降低了用户进行数据清洗和数据加工处理的门槛和时间成本。

总结：

PowerBI和FineBI在数据建模和数据加工能力方面的综合能力对比，FineBI总体强于PowerBI，另外PowerBI在数据建模加工所需要的M语言和DAX函数对用户的技术能力要求相对较高。

四、数据可视化能力

a.图表

可视化展现能力方面，PoweBI内置的图表种类相对较少，例如一些常用的玫瑰图、多层饼图、词云图、热力地图、流向地图等都不支持(需要进行市场图表拓展下载使用)。图形属性方面还算丰富，可以由用户自定义进行图表样式属性的设置调节。

前面提到，PowerBI虽然内置图表库相对单调，但是提供了一个丰富的PowerBI图表拓展市场供用户进行下载使用，图表类型的拓展能力还是十分强大的。

FineBI在图表类型方面相对比较创新，采用了全新的设计理念，由此提供了无限的视觉分析可能——无限的图表类型，不限制的图表属性组合映射效果以及智能的图表推荐功能。

较PowerBI而言，FineBI摆脱了传统图表类型的桎梏，提供给用户更为友好的智能图表推荐功能，对于用户来说再也不用纠结选饼图好还是选柱状图好了，这一点给图表选择困难的同学是可谓是带来了一个天大的福音。另外，FineBI由于支持用户将字段绑定到图表的颜色、大小、形状、标签等属性，这样一来图表的可视化展现能力也就更加丰富灵活了，我们可以通过数据——>图表属性的无限组合，尽情地进行数据可视化认知的探索和洞察。

但是在图表的拓展能力方面，FineBI没有类似PowerBI的可拓展图表库供用户下载使用，这方面较PowerBI稍有不足(不过FineBI的内置的图表类型非常丰富，结合智能灵活的图表设计模式基本也够用户用了吧)。

b.前端可视化展现

再来看看两款产品组合的Dashboard展现能力对比，下图是PowerBI首届数据可视化大赛的冠军作品，指标合理呈现，布局直观简洁，但是整体评价来说却也是比较中规中矩(可能是秉承微软一贯的方块美)，没有太多惊艳到人的感觉。

FineBI的Dashboard展现能力方面，下图是其中内置的一个比较典型的集团CEO看板demo，总体来说更加细腻(柱形图圆角、字体颜色、风格、展现形式等 )，结合图表的动态闪烁动画比较酷炫，相对来说可能更加符合国人的审美观念(内置很多类似的全局风格属性、可以一键切换设置)。

总结：

可视化能力方面，PowerBI的基础图表类型相对较少，但是有一个丰富的PowerBI图表拓展市场作为补充，可视化效果方面相对单调;FineBI较PowerBI的可视化效果更加细腻灵活，图表的可视化呈现感染力更强。