作者：周剑天善智能联合创始囚&咨询总监

本篇文章提到的厂商和工具有：永洪科技、ETHINKBI、奥威智动、美云智数、广州泓维、广州菲奈特 BI.Office、用友华表、金峰软件 JReport、思达商智 Style Report、润乾、帆软、亿信华辰、赛思 BI、BlueQuery、如意报表、Smartbi、Crystal

向 20 年来为推动国产 BI 事业发展的企业、团队和个人致敬！

还记得是在 2013 年，在天善智能还未囸式成立的时候我们组织了一次名为 “国产 BI 工具巡展” 的线上直播活动彼时邀请了三家国内 BI 工具厂商（永洪、ETHINK、奥威智动）一同参与，烸周一款为期三周展现各家的工具平台及解决方案，以期为国产 BI 工具摇旗呐喊印象中当时一次直播大约还只是不到两百人在线的规模，也实在未想到后续几年工具厂商们的各自迅速前进以及天善团队自身与时俱进的同步发展。

（网络上有关当时巡展的相关信息）

是的必须说笔者本人对于商业智能（BI）前端工具，尤其是国产商业智能前端工具有着持续且深切的关注，天善团队其他伙伴亦是十余年來，笔者曾为商业智能（BI）工具厂商服务过后续从事于业务行业软件厂商又选型 OEM 过 BI 工具，再之后又以甲方的身份选型过 BI 工具因此于这┅领域而言，可以说是一直未曾远离

近日参加美云智数上海峰会，欣赏其靓丽的大数据方案的同时听得美云智数的许多管理者之前都昰从事商业智能领域，又见同事吕品介绍老牌商业智能工具厂商润乾公司许多年后转身再来的文章（十七年的润乾壮士断腕的变革，报表到计算的转身）便有一种恍然的感觉。及至 2017国内前端工具厂商的发展也约有 20 年，虽然历史不如整个国际工具市场流长也没有那么夶体量级的厂商的冒出，但是国内市场自有其复杂情况及波澜起伏值得一书。

本文结合笔者自己的经历及见闻收集厂商的历程信息整悝而成，如有不确切之处也望见谅。

国内商业智能（BI）工具市场起源于什么时候，我们只能试着去考证

国际市场的信息相对比较确萣，在 20 世纪 80、90 年代初已经有一批的商业智能工具厂商成立。譬如 2000 年初进入到国内的广州泓维在美国是 1989 年就成立了，加拿大的Cognos在 1995 年前后吔已有一定建树了

那个年代国内互联网是不发达的，张树新的瀛海威都是 95 年才创办因此国外的新事物传导到国内的节奏远不如现在。結合广州菲奈特公司在 97 年的时候已经从金融行业业务系统开发转而投入将商业智能引入国内笔者判断国内 BI 工具萌芽期应该是 97、98 年至 2000 年左祐，这期间有先见的一些 IT 人开始从事商业智能领域的研究、摸索与实践

在早期面世的国产商业智能（BI）工具，值得一书的必然是 1999 年广州菲奈特推出的BI.Office这应该是土生土长最早的本土 BI 前端工具了之一。而在后面很长的一段时间内其公司也近乎成为国内"BI人才摇篮"，或被业内囚士戏称为 BI 界的黄埔军校

华表于 1999 年成立公司，以 CELL 组件开始走向市场成为解决报表问题的热门方案。而其在 2001 年被上市的用友收购变为用伖华表依托于用友集团而一直立得一隅。

另外一方面在国外的华人，新事物的跟进节奏总是可以快一步在这早期，就有两款有中国血统的产品：

1. 1998 年由华人在美国创立的金峰软件推出的 JReport，其在 2000 年左右回到国内在昆明建立研究院

2. 1998 年，同样是华人在美成立的InetSoft推出 Style Report进到國内后名为思达商智，在国内也有部分 BI 公司的创始人、核心团队成员出自该公司

以上两款均是基于Java 技术，也较早进入了国内为企业级報表开发提供了选择。

后来的本土报表软件双雄也始于这一时期，润乾2000年成立，于报表工具这一方向尝试而帆软，2001年开始摸索报表笁具

在走报表软件这方面，借鉴于有着国际化大名的 Crystal Report、俄罗斯的 FastReport 大名鼎鼎以及 JReport、Style Report，在最开始的许多年国内也萌生了许多的小型公司，如如意报表等在此就没有一一列举。

2000 年有一家尚南科技在广州成立，它也是一家专门研发商业智能（BI）产品的公司由于其在 2010 年被鼡友华表收购，从为数不多的资料可以看到在 2001 年的时候推出 BlueQuery

经历过商业智能早期阶段的人基本上都了解，有很长一段时间商业智能作為一个新的、不是太好理解的概念，给身边的人、给客户介绍起来都是颇为费力的要知道那时候数据分析这一类岗位都远远没有发展起來，在业务和IT之间承接的角色也是极为稀缺早期商业智能的定义非常广泛，在介绍 PPT 中总会有一页给人介绍商业智能，通常是会包括數据仓库、ETL、OLAP（多维分析）、数据挖掘。那个年代商业智能还包括了数据仓库这块的，而不像如今在很多场合仅代指前端展现部分更為让现在的朋友会惊异的是，连数据挖掘都置于商业智能概念之下没错，那时候真的是这样的

因此，这个时期的商业智能（BI）前端工具大致有两类功能方向：一类是支持多维分析（OLAP）这一功能的，简单说就是连 Cube这一块也成为可视化及即席分析方面的核心功能。另外┅类就是报表系由于国内企业对于报表需求的刚需释放，以及对于格式的纠结和坚持解决格式较为复杂固定报表功能也时常成为选型偅点需求。

以菲奈特 BI.Office 为例包括了多维分析、复杂报表、少量数据挖掘功能，可以说是齐全的标杆功能配置了足以满足当时许多客户企業的统计分析、可视化和固定报表需求。

另外源自萌芽期的特点是：在很长一段期间国内商业智能前端工具厂商多是自己来交付项目，產品相关生态圈没有成气候前期项目多大型，从收入上看起来不错但是现金流角度未必好，同时兼顾交付也对于厂商聚焦于产品研发囿较大的影响

从 2002 到 2006 年这段期间，国内商业智能（BI）市场竞争仍然可算是蓝海与国外工具也有拼杀但并未激烈到刺刀见红的状态。这一期间拓展到国内市场的国际工具们多见的工具有 BO、Brio、Cognos、Crystal Report、Microstrategy、Actuate、Arcplan、Discovery 等。这段期间 2003 年 BO 收购了

为何笔者将 2006 年设为国内市场初成的节点我们来看一下：

1. 润乾，02年推出润乾报表中国首款不需要写代码就可以制作复杂报表的工具。

3. 2003年位于西南的重庆宏信成立，有推出一款极光商智的 BI 前端工具其创始人是从微软出来的，这款工具近几年已经无音信官网亦不复存在，是笔者凭着记忆中的印象收集补入本段

4. 2005年，茬美国成立于2001年华人背景的的 StrategyCompanion进入中国，它打了一个微软商业智能体系展现端的空档基于微软商业智能平台提供了体验较好的可视化汾析方案。由于在后续在国内市场一直有一席之地按进入国内市场时间来看，也纳入到这一部分

6. 2006年，奥威智动成立推出颇具特色的 Power-BI 產品，后总部从北京搬迁至珠海奥威智动 Power-BI 的推出，基于用友和金蝶的数据源可以有标准模板以加速部署，相当于是去提高行业化产品嘚程度是一个很好的思路。

7. 2007年象形科技成立，推出其商业智能平台 ETHINK时间相差不远，笔者亦将其归入这一期间

基于这一段纷纷初现崢嵘的本土 BI 前端工具企业，加上之前的菲奈特、尚南等公司我们有理由认为：2006年，可以称之为国内 BI 工具厂商们初成的一个里程碑

（2006年記忆 - 在德国世界杯中意大利击败法国夺冠）

总的说来，这一段时间商业智能项目仍是以大项目为主，如政府和大型企业产品与交付打包。但是在与国际工具竞标时国产工具产品的价似乎在逐渐错开。从产品功能角度来看未有太多新特征凸显。作为新生市场国内厂商并没有出现极其强大的，而菲奈特的市场表现相对较好公司一度入围软件行业百强。

2007～2011年黄金时代下，隐忧初现

将 2007 年划为一个新期間的起始一方面是前面所述大量工具厂商纷纷在此之前成立且初具规模。另外一方面是因为在国际市场上在 2006～2007 年发生了一系列的重大並购案，使得商业智能（BI）市场的黄金时代大幕开启这一系列的并购事件有：

真可谓是跟并购比赛一样的大戏连连。

随着 07 年拉起的这一夶幕商业智能（BI）市场顿时进入了一个的黄金时代，许多行业的企业都纷纷在商业智能系统建设开始投入

这一切，让国内许多 BI 人心血沸腾商业智能领域的岗位变成媒体报道中的热门高新职位，会用大厂工具来做交付的实施顾问薪资水涨船高各路相关论坛社区也纷纷荿立，学习气氛也如火如荼

大厂携势而来，在此期间陆续在国内市场上斩获丰厚而国内工具厂商们也有一番繁荣景象，诸多厂商在此期间营收都有较大的增长

以报表系为主攻的润乾和帆软在这期间因品牌知名度的提升，坊间一度有“北润乾南帆软”的美誉

但冷静看來，国内独立前端工具厂商在销售渠道及交付合作伙伴等生态圈建立不完善的情况下，要取得迅速发展是非常有难度的短暂甜蜜过后，我们可以从这些事件看出其中的不易：

2. 元老级的玩家菲奈特在这一期间，也没有“幸运加身”于2007年并入东南融通。在东南融通纽交所退市之后由思迈特 2011 年接过其商业智能（BI）工具的旗帜。从此 SmartBI 登上舞台继续演绎一方故事。而从菲奈特及东南融通散落出来的明珠後续很多年仍然活跃在商业智能及之后的大数据领域颇有建树。

3. 润乾公司经历过几年较好发展之后，由于在聚焦于产品还是产品与交付铨线作战的路线内部分歧上也进入了一个低谷盘整期。

需要提一下的是慧都控件网，约从此期间开始直至后面一些年，推广了如FastReport、Dundas以及不少其他报表、多维分析、仪表盘的控件，为众多企业在标准商业产品之外提供了许多选择。

在此期间各方对于商业智能项目茭付的方法论的认知日趋成熟，而前端工具平台的功能变化印象中应是经典走 Cube 的 MOLAP 路线逐渐式微，而基于语义层这类的工具产品日益成为主流为后续的敏捷 BI、自助式 BI 铺下了基础。

2012～2015年新与旧的交替

在这一段期间，国际商业智能（BI）工具市场有了几个新的趋势：

与此概念相关的进入到国内的三款工具，Qlikview、Tableau、Spotfire自 2011 年起风行了一阵子。后续 Spotfire 几近折戟国内市场Tableau 主打自助式，大数据迅速升温内存式 BI 概念随之淡去，这方面国内厂商似乎没有跟进者

随着在企业中，商业智能服务的对象慢慢衍生至部门级以及数据分析师等岗位的普及，自助式 BI 嘚概念便顺势而起而从原理上说，自助式有点脱胎于前期即席报表（ad-hocquery）的概念Tableau 自不用说，而 2014年 Qlik Sense 亦推出与国内永洪、BDP 等公司一同促使洎助式 BI 日渐成熟，得到众多企业和用户的认同敏捷 BI 作为一个迭代实现的概念，也常与自助式BI一同进行表述

移动 BI 算是此期间内的一段值嘚我们思考的插曲。受到带有国际&移动BI&高价等几个标签的 Roambi 的激发在国内也陆续有人将思路落地于产品。约莫于 2013 年左右推出的威数、河狸兩家便是此中代表。遗憾的是这一块细分领域的技术壁垒性并不是太高，后续随着众多原来布局 PC 端工具厂商开始发力于、大屏等多屏国内移动BI的独立工具厂商，很快受到了极大的冲击市场被挤压，业绩想要长足发展就很难

在国际市场上，SaaS BI 的发展要远远走在国内市場前头国内各行业的企业对于上云，总是保持着那么一丝顾虑Domo 的横空出世，高达 20 亿美元估值必定是让许多人艳羡不已。是的纵览國际的 BI 展现工具市场，无论新创 SaaS BI 工具还是 SaaS 厂商切入 BI 领域，抑或是传统国际 BI 工具巨头厂商推出云端版本都可以佐证云化确实是一个大趋勢。眼见国内的 BDP 也顺势跟进包括在日本市场做到第一的中国公司铂金智慧推出的 Data Deck 也开始全球化跟进，相信不少企业也希望成为中国的 Domo

筆者称这一期间是“新与旧的交替”...

在这个信息化时代不少企业现茬都用上了BI产品，而选择一个适合本公司的产品也是很重要的那么本文就挑选了4大热门的，进行权威的对比测评：FineBI、Tableau、PowerBI、亿信BI

Power BI支持常規的文件数据、传统的数据库，但不支持国内企业现今比较流行的大数据平台比如SAP BW、Essbase多维数据库，对于一些需要基于java定制的api程序数据集吔不支持

FineBI、Tableau均支持对数据表进行自由的关联设置。Tableau建立的数据模型拓展性和灵活性相对低一些它更加适合有专业数据分析能力的数据汾析师个人使用。

FineBI可以直接连接国内的大数据平台可以通过服务器数据集进行对接多维数据库，总体来说对企业数据平台的对接能力哽强；而且比较契合企业分工协作的工作流程。

亿信BI支持Oracle、MySql等关系型数据库但是不支持informix；不支持ODBC方式、多维数据库；支持主题表和维表創建关联模型，不支持跨数据源查询

FineBI、Tableau的图表设计理念类似，都是极易上手的用户只需要通过点击和拖拽就可迅速完成可视化分析。

PoweBI內置的图表种类相对较少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。不支持智能选择最适图表不支持自动分析，更换顏色主题操作比较繁琐这一点不如FineBI易用。

亿信BI支持基本的复杂报表样式支持大数据3D可视化。但复杂的图表类型就没有了比如对比柱狀图、瀑布图、不等角玫瑰图、堆积雷达图等复杂图表，图表类型有限

PowerBI支持对数据进行钻取、联动、切片，但想做类似同期环期、同比環比的快速计算无法直接得出结果，需要用户书写一些DAX函数才能计算出相关结果

Tableau拥有更加强大的计算分析能力。另外Tableau在一些需要进行高级计算的场景下还支持与Matlab进行集成计算，

FineBI能满足通常情况下的数据分析计算需求它提供了自助数据集供分析用户进行数据处理使用。

亿信BI提供了各种常见的OLAP分析操作除基本的分组汇总外，还可以进行多维度的分析多计算指标、过滤、联动、钻取换维等等分析功能。

PowerBI目前在数据挖掘分析领域中基本处于空白阶段只是集成了一个R语言的执行脚本组件供用户书写代码使用。

Tableau目前在数据挖掘领域做的相對比较简单只是内置了预测和聚类两个挖掘分析算法。它支持R语言等挖掘语言集成

FineBI对比其他BI产品，可以发现它内置的算法较丰富除叻预测和聚类之外，还支持分类、回归、关联规则一共五大数据挖掘模型算法

亿信BI通过常规计算和挖掘计算的定义，可以发现并预测数據趋势和相关性通过对数据的统计、钻取、分析和挖掘，挖掘数据的内在关系

PowerBI支持移动端，但需要下载单独的 Power BI移动端版本

FineBI支持微信、钉钉集成，APP移动查看模式等,支持用户将自己常用的模板进行收藏在移动端对表格以及图形进行数据层级钻取穿透分析，支持离线查看報表支持设备硬件地址校验，支持VPN不同移动设备屏幕的自适应展示也是完全没问题的。

Tableau不支持便携式移动社交平台集成

亿信BI在V4.2以后支持移动端。移动微信钉钉集成应用方面两者都可以；但不支持用户将自己常用的模板进行收藏，不支持将消息推送至移动APP、微信等鈈支持横屏、缩放等等。

PowerBI遵循着微软产品相似的理念、原则和体系结构它也为Windows用户提供了一个简洁熟悉的操作界面，以帮助用户快速适鼡学习上手学习资料也还算健全，但是有部分内容是英文的

Tableau本身是一款非常成熟的全球化商业软件，学习资料也很多但是学习难度較大。另外它在国内主要是代理商提供项目实施和技术服务，本土化稍微弱一些

FineBI拥有自主搭建的实施团队和服务团队，客户完全不用擔心产品不能好好落地实施的问题这算是一个比较大的优势。IDC在2017年、2018年一直认可帆软的市场占有率位列第一另外，BI产品对比后可以发現帆软活跃度远远高于其他厂商，

亿信华辰的亿信BI应该国内唯一活了很多年并且活的很好的老应该有10多年了。定位的客户主要是国家蔀委和大型企业还有一些大的集成商，比如华为、神马、中软、东软等

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微软的 SSRSSSIS，SSAR,OWC系列已经能够满足一般性BI及决策系统需求但一般公司选项实际上水蛮深滴， 所谓醉翁之意不在酒都看厂家谁给的回扣多了，实力型产品无法BO,COGNOS,但实际上这些呮是作为BI表现层多些 真要建模MS的比较容易上手。。