Tableau、PowerBI、OBIEE、QuickBI的比较

本文对比分析了QuickBI、Tableau、PowerBI和FineBI在数据源连接、数据建模、操作方式、权限管理、数据处理等方面的特点。QuickBI在数据权限设置、网页版操作和实时数据分析上有优势,Tableau则以其强大的数据引擎和灵活性著称,PowerBI侧重桌面版数据处理,而FineBI在权限管理和数据预处理上表现突出。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

QuickBI与Tableau比较
相同点:1.流程大致相同:创建数据源–整理数据–数据可视化–输出数据
2.连接数据方面:支持多种数据源,都可连接本地或云端数据
3.操作方面:大致相同,维度,度量,筛选器,图表类型,仪表盘,计算字段等
4.数据安全方面:1.菜单权限:均在控制台进行菜单权限设置
2.数据权限:能够控制到每一行数据,均具有分配组织不同角色具有不同权限的功能
5.数据建模方面:都支持自助式建模以及SQL建模
6.因为是BI产品,都不支持制作中国式三大财务报表

不同点:1.权限方面:QuickBI可直接在工作空间设置行数据权限,设置步骤较为简洁;Tableau需要将筛选器参数进行传参操作,在TableauServer中创建对应用户维度,将某个需要控制数据的筛选器放入,写下IF逻辑函数。
2.操作方面:1.QuickBI直接在仪表盘制作每一个工作簿;Tableau需要先制作工作簿,再将工作簿拖入仪表盘,如有需求,再做成故事
2.QuickBI创建计算字段,创建层次结构等操作均在数据集中完成;Tableau直接在制作报表过程中按需创建,不需要页面切换。
3.对于导出数据,QuickBI最大只能导出1万行,若想导出更多数据,可以把sql执行的结果数据先导入到MaxCompute,然后再下载;Tableau Desktop 和 Tableau Server 没有对可以导入的数据量采取任何行限制或列限制。
4.关于函数:QuickBI相对于Tableau来说,内置函数相对较多
3.产品方面:Quick BI崇尚“高效数据分析与展现”,是基于网页版能实现数据建模、可视化报表以及类Excel分析、数据门户分享等一站式数据分析链路;Tableau主打的是组合策略,需要 Tableau Desktop 、Tableau Server、Tableau Prep等。
4.Tableau的侧重点是在获取一堆历史数据,然后进行分析,想要分析实时数据还很欠缺。QuickBI具有海量数据实时在线分析功能。
5.Tableu的hyper数据引擎也是非常强大的,依赖于高性能分析数据库,理论上可以处理百万级数据,具有传统内存

### Tableau 和 Power BI 数据可视化工具的功能使用对比 #### 功能特性 Tableau 提供了直观的拖放界面,使得创建复杂的交互式仪表板变得简单快捷[^1]。相比之下,Power BI 同样拥有易于使用的图形化设计环境,支持通过简单的操作实现数据连接、转换和展示。 两者都具备强大的数据分析能力,但在某些方面各有侧重: - **集成度**:Power BI 更加紧密地集成了 Microsoft 生态系统中的其他产品和服务,例如 Excel、SharePoint 和 Azure 等;而 Tableau 则提供了广泛的第三方应用程序接口(API),允许更灵活的数据源接入方式。 - **性能表现**:对于大规模数据集处理而言,Tableau 的内存优化技术使其能够在保持良好响应速度的同时加载大量记录。不过,在面对实时流式传输场景时,Power BI 凭借其内置的支持机制可能更具优势。 #### 使用体验 在用户体验上,两个平台均致力于简化用户的开发流程并提升工作效率。然而具体到细节之处仍存在差异: - **学习曲线**:初次接触BI工具的新手可能会觉得 Superset 比起 Tableau 来说更容易入手。同样道理也适用于 Power BI —— 它的设计理念旨在让任何人都能快速掌握基本功能,并逐步深入探索高级特性的应用价值。 - **定制灵活性**:尽管二者都能让用户自定义视觉效果以及调整布局样式,但 Tableau 在这方面给予了更大的自由度,尤其是在图表种类的选择性和参数配置选项的数量级上更为突出。 ```python import pandas as pd from tableauhyperapi import HyperProcess, Connection, Telemetry, CreateMode, TableName # 连接至Hyper数据库文件(.hyper) with HyperProcess(telemetry=Telemetry.DO_NOT_SEND_USAGE_DATA_TO_TABLEAU) as hyper: with Connection(endpoint=hyper.endpoint, database="example.hyper") as connection: result = connection.execute_scalar_query(query=f"SELECT COUNT(*) FROM {TableName('public', 'data')}") print(f"There are {result} rows in the table.") ``` ```powershell Import-PowerBIRootFolder -Path "C:\MyReports" Set-PowerBITableStyle -Name "SalesData" -Theme Light Export-PowerBIReport -Path "C:\MyReports\SalesAnalysis.pbix" -Format PDF -OutputFile "C:\Exports\Sales.pdf" ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值