国内外数据可视化分析工具对比_1

大数据能否真正的国内工具(ju)具备参考价值？这在某种程度上取(qu)决于企业是否部署了合适的(de)数据可(ke)视化分析工具。在几乎每个部门都充斥着关于客户、外数流程和运营的视化信息时代(dai)，有效的(de)分析数据可视化分析工具能够帮助企业机构快速地建(jian)立(li)竞争优势。数(shu)据可视化分析产品主要是对比(bi)通(tong)过在企业(ye)各(ge)类业务系统中提取数据，并提供整合(he)、国(guo)内工具分析、外数可视化及协作等功能，视化来帮助企业完成数(shu)据(ju)价值的(de)分析发现过程。通过将原始的对比业务数据转换为可理解的图表和故事版，企业可以获得更加直(zhi)观和快捷的(de)国内工具业务洞察，更好地做出商务决策等等。外数下面就由新网小编和大家讲一讲数据可视化分(fen)析工(gong)具。视化

目前(qian)，分析市面上有不少数据可视化分(fen)析产品可供企业选择，对比相对主流的(de)产品包括Tableau、Qlik、Power BI以及DataHunter数(shu)据(ju)可视化分析平台。对(dui)于国内企业而言，想要部署一款合适的可视化产品，需要考虑到方方面(mian)面的因素，包括企业服务(wu)能力、支持的数据源、分析能力、故事版、协作能力、定价等，本文，我们就将根据这些因素，对以上产品进行一一比较，看看每款产品的不同之处。 一、数(shu)据(ju)源 丰富的数据源可以帮助企业在进行(xing)可视化分析时方便的接入各种系统和数据(ju)文(wen)件，具体包括文本文(wen)件、数据库及其他外(wai)部文件。 在文本文件方面，Tableau的支持最为丰富，支持(chi)类型包括了Excel、CSV、txt、JSON、PDF、空间文件以及统计文件等，相对而言，Qlik、Power BI以及DataHunter则主要以(yi)Excel、CSV文件为主。 在数据库方面，目前四款产品对主流的数据库都有(you)很好的支持，包括MySQL、Postgre SQL、SQL Server、Hive、GreenPlum、Oracle等。 值得一提的是，DataHunter数据可视化分析平台也可以无缝对接第三方公共数据源，包括人口统计、金融、天(tian)气等公(gong)共数据，而Tableau、Qlik和Power BI需要单独处理外部数据。此外，DataHunter还内置了表单数据采集(ji)，方便用户使用Excel文件创建表(biao)单。 二、数据处理 分(fen)析人员往往会在数据(ju)处理环节浪费大量时间，因为在(zai)大多数情况下，采集到的数据都(dou)比较“脏”，例如行中可能缺字段，或者可能包含无意义的值。这个时候，高效、便捷的数据处理能力，可以帮助分析人(ren)员快速完成这(zhe)一过程，从而提高工(gong)作效率。 在数据(ju)整合(he)方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter都可以对各种来源的数据进(jin)行统一处理(li)，所(suo)不同的是，DataHunter支(zhi)持整合企业内所有系统数据源，Tableau则可以(yi)通过Tableau Prep产品实现，而Qlik和Power BI则需要借助第三方工具。此(ci)外，DataHunter内置了ETL清洗器，可将多(duo)种数据源、数据(ju)格式归一化。 三、分析能力 分(fen)析能力是数据可视化产品的(de)主要卖点之(zhi)一，本文我们将从(cong)两个维度进行比较，即数据可视化和数据(ju)分(fen)析。数(shu)据(ju)可视化(hua)主要包括对图表的支持及扩展性；分析层面主要包括数据钻取、交互性和高级分析等。 在基础图(tu)表方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter四款产品大同小异，基本上对常(chang)用的数据(ju)图表，如(ru)柱状图、堆积柱图、条(tiao)图(tu)、堆积条图、折线图、面积图等都(dou)有很好(hao)的支持。同时，用户在进行可视化分析过程中，这四款产品也都会进行智能(neng)化(hua)的(de)图(tu)表推荐。 对于高级图表，四(si)款产品的支持种类则有所不(bu)同，Tableau支持树状图、箱线图、标靶图、圆视图等；Qlik支持散点矩阵、关联分析应用图等；Power BI支持瀑布图、树状图等；而DataHunter支持包括雷达(da)图、箱线图、热力图、树状图、关(guan)系图、桑基图等(deng)。 在(zai)图表扩展性方面，Tableau、Power BI两款产品的难度最大，需要专业技术人员的开发(fa)；Qlik难度较小，但(dan)也需(xu)要使用JavaScript开发；DataHunter在这方面较为灵活，自身就可接入Echars等第三方图(tu)表(biao)以及(ji)企业自带图表类型(xing)。 在性能上，我们知(zhi)道Tableau使用的是内存和(he)内存数据库分析体系结构组成的(de)混合模型(xing)，其分析功能包括数据发现，数据可视化，地理编码，调查分析，时间序列分析，社交分析等，同时Tableau可与R语言集(ji)成，并提供了移动端的支持。 值得一提的是，Tableau的数据准备功能较为强大，可以帮助分析人员快速整理数据，并在同步时修复/配置数据，也可将交(jiao)叉表数据重新转换为标准化列，删除无关(guan)的标(biao)题、文本和图像(xiang)，协调元数据字段等。 DataHunter和Qlik使用是内存(cun)分析引擎，其(qi)优势在于可以处理海量的(de)业务数据，DataHunter简化了ETL的处(chu)理流(liu)程，因此即便分析人(ren)员没有任何编程经验，也可以快速处理并分析数据。同时，DataHunter也(ye)支持SaaS版部署模式，这使得企业可以大大(da)减少自(zi)身服务器的负载。 如(ru)今，数据钻取(qu)、关联分析已(yi)经成(cheng)为数据(ju)可视化工具的必备功能，这(zhe)四款产品对(dui)此也都有很好的支持，而对于趋势、聚类等常用分(fen)析，特别是对R和Python的支(zhi)持也同样如此。在(zai)差异性上，DataHunter在嵌入式分析方面更为灵活，其支持企业与用户原有系(xi)统集成嵌入。 四、协作能力 协作正在成为数据可视化分析工(gong)具的必备功能。在愈发强调团队协作的今天，企业不(bu)仅需要简单、易用、灵活的可视化工具，更需要一个可以让各部门共(gong)享数据，协同完成业(ye)务分析流程(cheng)的平台，同时，企业管理者也可以基于该平台沟通问题并做出决策(ce)。 不管是数据共享还是团队讨论，DataHunter产品在这方面都有(you)很好(hao)的功能体验，包括支持一键共享给团队内、跨团队(dui)和系统外人员；团队内成员可(ke)针对可视化看板进行讨论沟通(tong)，同时也可在系统内做故事(shi)板进行汇报，此功能支持添加快照、实时图表、形状组件等元素。 同时，Tableau和Qlik也支持用户进行数据协作，Tableau支持用(yong)户通过Server端或Online端共享数据看板，用户可在系统内做故事板进行汇报(bao)，并支(zhi)持添加实时图表和文本组件。相比而言，Power BI在数据协作方面的支持并不是很好。小伙伴们要想获得更多数据可视化分析工具的内容，请关注新网。