国内外数据可视化分析工具对比
大数据能否真正的具备参考价值？这在某种程度上取决于企业是否部署了合适的数据可视化分析工具。在几乎每个部门都充斥着关于客户、流程和运营的信息时代，有效的数据可视化分析工具能够帮助企业机构快速地建立竞争优势。数据可视化分析产品主要是通过在企业各类业务系统中提取数据，并提供整合、分析、可视化及协作等功能，来帮助企业完成数据价值的发现过程。通过将原始的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观和快捷的业务洞察，更好地做出商务决策等等。下面就由创新互联建站小编和大家讲一讲数据可视化分析工具。
目前，市面上有不少数据可视化分析产品可供企业选择，相对主流的产品包括Tableau、Qlik、Power BI以及DataHunter数据可视化分析平台。对于国内企业而言，想要部署一款合适的可视化产品，需要考虑到方方面面的因素，包括企业服务能力、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、数据源
丰富的数据源可以帮助企业在进行可视化分析时方便的接入各种系统和数据文件，具体包括文本文件、数据库及其他外部文件。
在文本文件方面，Tableau的支持最为丰富，支持类型包括了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、天气等公共数据，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，方便用户使用Excel文件创建表单。
二、数据处理
分析人员往往会在数据处理环节浪费大量时间，因为在大多数情况下，采集到的数据都比较“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，可以帮助分析人员快速完成这一过程，从而提高工作效率。
在数据整合方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter都可以对各种来源的数据进行统一处理，所不同的是，DataHunter支持整合企业内所有系统数据源，Tableau则可以通过Tableau Prep产品实现，而Qlik和Power BI则需要借助第三方工具。此外，DataHunter内置了ETL清洗器，可将多种数据源、数据格式归一化。
三、分析能力
分析能力是数据可视化产品的主要卖点之一，本文我们将从两个维度进行比较，即数据可视化和数据分析。数据可视化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。
在基础图表方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter四款产品大同小异，基本上对常用的数据图表，如柱状图、堆积柱图、条图、堆积条图、折线图、面积图等都有很好的支持。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化的图表推荐。
对于高级图表，四款产品的支持种类则有所不同，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支持包括雷达图、箱线图、热力图、树状图、关系图、桑基图等。
在图表扩展性方面，Tableau、Power BI两款产品的难度大，需要专业技术人员的开发；Qlik难度较小，但也需要使用JavaScript开发；DataHunter在这方面较为灵活，自身就可接入Echars等第三方图表以及企业自带图表类型。
在性能上，我们知道Tableau使用的是内存和内存数据库分析体系结构组成的混合模型，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，也可将交叉表数据重新转换为标准化列，删除无关的标题、文本和图像，协调元数据字段等。
DataHunter和Qlik使用是内存分析引擎，其优势在于可以处理海量的业务数据，DataHunter简化了ETL的处理流程，因此即便分析人员没有任何编程经验，也可以快速处理并分析数据。同时，DataHunter也支持SaaS版部署模式，这使得企业可以大大减少自身服务器的负载。
如今，数据钻取、关联分析已经成为数据可视化工具的必备功能，这四款产品对此也都有很好的支持，而对于趋势、聚类等常用分析，特别是对R和Python的支持也同样如此。在差异性上，DataHunter在嵌入式分析方面更为灵活，其支持企业与用户原有系统集成嵌入。
四、协作能力
协作正在成为数据可视化分析工具的必备功能。在愈发强调团队协作的今天，企业不仅需要简单、易用、灵活的可视化工具，更需要一个可以让各部门共享数据，协同完成业务分析流程的平台，同时，企业管理者也可以基于该平台沟通问题并做出决策。
不管是数据共享还是团队讨论，DataHunter产品在这方面都有很好的功能体验，包括支持一键共享给团队内、跨团队和系统外人员；团队内成员可针对可视化看板进行讨论沟通，同时也可在系统内做故事板进行汇报，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，并支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，请关注创新互联。
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浏览地址：http://azwzsj.com/article/sdddch.html
目前，市面上有不少数据可视化分析产品可供企业选择，相对主流的产品包括Tableau、Qlik、Power BI以及DataHunter数据可视化分析平台。对于国内企业而言，想要部署一款合适的可视化产品，需要考虑到方方面面的因素，包括企业服务能力、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、数据源
丰富的数据源可以帮助企业在进行可视化分析时方便的接入各种系统和数据文件，具体包括文本文件、数据库及其他外部文件。
在文本文件方面，Tableau的支持最为丰富，支持类型包括了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、天气等公共数据，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，方便用户使用Excel文件创建表单。
二、数据处理
分析人员往往会在数据处理环节浪费大量时间，因为在大多数情况下，采集到的数据都比较“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，可以帮助分析人员快速完成这一过程，从而提高工作效率。
在数据整合方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter都可以对各种来源的数据进行统一处理，所不同的是，DataHunter支持整合企业内所有系统数据源，Tableau则可以通过Tableau Prep产品实现，而Qlik和Power BI则需要借助第三方工具。此外，DataHunter内置了ETL清洗器，可将多种数据源、数据格式归一化。
三、分析能力
分析能力是数据可视化产品的主要卖点之一，本文我们将从两个维度进行比较，即数据可视化和数据分析。数据可视化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。
在基础图表方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter四款产品大同小异，基本上对常用的数据图表，如柱状图、堆积柱图、条图、堆积条图、折线图、面积图等都有很好的支持。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化的图表推荐。
对于高级图表，四款产品的支持种类则有所不同，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支持包括雷达图、箱线图、热力图、树状图、关系图、桑基图等。
在图表扩展性方面，Tableau、Power BI两款产品的难度大，需要专业技术人员的开发；Qlik难度较小，但也需要使用JavaScript开发；DataHunter在这方面较为灵活，自身就可接入Echars等第三方图表以及企业自带图表类型。
在性能上，我们知道Tableau使用的是内存和内存数据库分析体系结构组成的混合模型，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，也可将交叉表数据重新转换为标准化列，删除无关的标题、文本和图像，协调元数据字段等。
DataHunter和Qlik使用是内存分析引擎，其优势在于可以处理海量的业务数据，DataHunter简化了ETL的处理流程，因此即便分析人员没有任何编程经验，也可以快速处理并分析数据。同时，DataHunter也支持SaaS版部署模式，这使得企业可以大大减少自身服务器的负载。
如今，数据钻取、关联分析已经成为数据可视化工具的必备功能，这四款产品对此也都有很好的支持，而对于趋势、聚类等常用分析，特别是对R和Python的支持也同样如此。在差异性上，DataHunter在嵌入式分析方面更为灵活，其支持企业与用户原有系统集成嵌入。
四、协作能力
协作正在成为数据可视化分析工具的必备功能。在愈发强调团队协作的今天，企业不仅需要简单、易用、灵活的可视化工具，更需要一个可以让各部门共享数据，协同完成业务分析流程的平台，同时，企业管理者也可以基于该平台沟通问题并做出决策。
不管是数据共享还是团队讨论，DataHunter产品在这方面都有很好的功能体验，包括支持一键共享给团队内、跨团队和系统外人员；团队内成员可针对可视化看板进行讨论沟通，同时也可在系统内做故事板进行汇报，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，并支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，请关注创新互联。
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