什麼是BI?
在現今競爭激烈、瞬息萬變的商業世界中,成功的關鍵在於資料驅動的決策和文化。企業領導者需要利用現代化的商業智慧(BI)平台,幫助每個成員理解並利用自己的資料,而不僅僅是擁有資料。
資料驅動的決策
這種資料驅動的文化意味著每個決策都建立在可靠的資料基礎上,無論是日常操作還是長期策略。資料不僅提供了對過去的深入了解,還能預測未來的趨勢,幫助企業在競爭中保持領先。
BI 商業智慧平台的作用
現代化的BI平台不僅僅是簡單的商業分析工具,而是企業資料的核心樞紐。這些平台讓組織中的資料更容易存取和分析,從而實現全面、準確的BI策略。
- 匯入與清理資料:BI平台能輕鬆匯入大量資料,並自動清理和整理,確保資料的一致性和準確性。
- 深入分析與預測:平台提供強大的分析功能,能夠識別趨勢和模式,並進行精確的預測,幫助企業提前做出反應。
- 動態適應:現代化的BI平台具有高度的靈活性和可擴展性,能夠隨著企業需求的變化而調整,確保其始終適應最新的業務需求。
落實BI策略
簡單的分析平台可能只具備基礎的分析能力,但現代化的BI平台提供了更加穩固、動態且適應性強的解決方案。這些平台不僅能夠完成基本的資料處理和分析,還能適應快速變化的商業環境,支持企業與時俱進的BI策略。
Tableau 和 Power BI 介紹
Tableau 簡介
Tableau 成立於 2003 年,並在 2013 年上市,是資料視覺化領域的黃金標準。自 2019 年 Salesforce 併購 Tableau後,Salesforce 在 CRM 上運用共多Tableau分析報表,若您尋找最優秀的 BI 工具,Tableau 是極佳選擇。它提供強大的資料分析和視覺化功能,使數據更易於理解和分享。充足資金和人力資源的中大型企業尤為適合使用 Tableau,因為其高效能和豐富的功能可以滿足複雜的業務需求。此外,Tableau 的直觀界面和強大的社群支持,使其使用者能夠快速上手並持續獲得專業支援。
Power BI 簡介
微軟的 Power BI 於 2013 年推出,以其強大的功能和易用性迅速成為 Tableau 的有力競爭者。Power BI 在許多方面超越了 Tableau,尤其是在與 Microsoft 產品的無縫整合上,包括 Azure、SQL 伺服器和 Office 365。這使得 Power BI 成為已經在使用 Microsoft 生態系統的企業的理想選擇,能夠提供一致且高效的工作流程。此外,Power BI 的定價策略相對更具優勢,為企業提供了更高的性價比,尤其適合資金較為有限的企業。
Tableau 和 PowerBI詳細比較
1.針對客群
Tableau 更加適合具有資料分析經驗的專業人士操作。雖然宣傳資料可能表明普通使用者也可以透過簡單的拖拽操作來使用,但實際上,Tableau 的介面對於初學者來說並不那麼直觀,因此學習和使用起來相對困難。對於那些具備資料分析經驗的人來說,使用 Tableau 來清理資料並將其轉換為視覺化報表較為輕鬆。然而,對於初學者而言,在進行資料視覺化之前,可能需要花費額外的時間學習一些資料科學的基本知識,這可能會讓他們感到困惑和不知所措。
Power BI 則是為普通使用者設計的,即使不是資料分析師也能輕鬆上手。Power BI 利用了 Excel 中許多相同的功能,對於有 Office 使用經驗的使用者來說,適應這款視覺化工具會相對容易。因此,對於任何需要進行資料分析的團隊來說,Power BI 都是一個很好的選擇。此外,對於資料分析師而言,Power BI 的易用性和強大功能更能幫助他們高效地進行資料分析和視覺化工作。
2.企業應用層級
無論是 Tableau 還是 Power BI,這兩款工具在資料整合與清理、深入分析與洞察、即時報告和視覺化、決策支持、協作與共享、以及預測分析等方面,均具有強大的功能。透過 Tableau 和 Power BI,企業可以從大量數據中提取有價值的洞察,做出更明智的商業決策。
3.資料整合
Tableau
Tableau 在資料源整合上支援非常豐富的資料格式,這使得它成為企業在資料視覺化和分析領域的一個強大工具。
Tableau 能夠連接到多種資料源,包括 SQL 伺服器、MySQL、PostgreSQL、Oracle 以及 Hadoop、Spark 等大數據平台,還支援雲端資料來源如 AWS、Google BigQuery 和 Azure。
Tableau 提供了強大的資料準備工具,如 Tableau Prep,幫助使用者對資料進行清理、轉換和整合,使得資料更加一致和可靠。
Power BI
Power BI 同樣支援多種資料來源,但在某些方面略遜於 Tableau。儘管如此,Power BI 在某些特定的資料源支援上具有明顯優勢。
Power BI 與 Azure、SQL 伺服器、Excel 和 SharePoint 等 Microsoft 產品無縫整合,使得使用者能夠在熟悉的環境中進行資料分析和報告生成。
Power BI 支援連接到多種雲端服務和在線數據源,例如 Google Analytics、appFigures、Salesforce 等,這對於需要進行在線資料分析的使用者來說特別有用。
補充說明
雖然 Tableau 在資料來源支援的豐富性上具有優勢,但 Power BI 也不容小覷,特別是在與 Microsoft 生態系統的整合上表現尤為出色。根據企業的具體需求,選擇適合的資料整合工具能夠極大地提升資料管理和分析的效率。對於需要處理大量多樣資料來源的企業,Tableau 可能是更好的選擇;而對於依賴 Microsoft 工具和服務的企業,Power BI 則是更加理想的選擇。
4.資料容量
Tableau 的資料容量 Tableau 使用的是基於 Columnar 的結構,這意味著它只會為每個欄位存儲唯一的值,這使得它能夠高效地處理和獲取數十億行數據。這樣的結構設計有助於提升資料處理速度和查詢性能,特別適合需要處理大量資料的企業。同時,Tableau 的資料引擎能夠處理大量的資料,即使在高複雜度的分析場景中,也能保持高效能和可靠性。
Power BI 的資料容量 Power BI 在資料容量方面有一定的限制。每個工作空間最多可以處理 10GB 的資料,這對於中小型企業來說通常是足夠的。然而,對於超過 10GB 的資料,Power BI 需要依賴雲端(Azure)來存儲和處理這些資料。如果資料存儲在本地資料庫中,Power BI 只會從資料庫中選擇或提取資料,而不會將其完全導入。這樣的設計雖然在處理大規模資料時有一些限制,但也提供了靈活的資料管理選項,允許使用者根據需求選擇最適合的資料存儲和處理方式。
5.部署方式
Tableau 的部署方式 Tableau 僅支援內置的 Tableau Server 獨立應用伺服器部署。這種部署方式提供了一個集中管理和控制資料分析與視覺化的環境,適合企業內部管理。Tableau Server 能夠在企業自有的伺服器環境中運行,保證數據的安全性和隱私性。此外,Tableau Online 是 Tableau 的雲端版本,允許企業在雲端環境中進行資料分析和視覺化,提供靈活的部署選項。
Power BI 提供嵌入式和雲端部署選項。嵌入式部署需要訂閱 Azure 服務,可將報表整合到客戶應用中,透過 iframe 提供即時數據視覺化。雲端部署依賴 Azure 處理和存儲資料,特別適合超過 10GB 的大規模資料分析。Power BI 對 Google 分析、appFigures 等在線服務器資料源支援良好,但不支援 Hadoop、Derby、Kylin 等大數據平台,資料源僅限於 SQL Server 分析服務。此外,Power BI 目前不支援單點登入功能。
6. 整合性比較
Tableau 是一個能實現「one platform, one message」的解決方案,這意味著它是一個單一的平台,所有提到的功能都統一存在於此,不需要串接多個產品或重新熟悉不同的介面。這種單一平台的特性使得使用者能夠更方便地進行資料分析和視覺化工作,不會因為不同產品之間的切換而感到困惑。
Power BI 生態系較為複雜,包含多個產品,如 Power BI Desktop、Power BI Service、Power BI Server(地端版)以及 SSRS。這些不同的產品雖然都被統稱為 Power BI,但在功能和成本上有顯著差異。因此,在選擇和使用 Power BI 時,企業必須明確需求,確保選擇的產品能夠滿足其特定功能需求,並考慮到成本效益。
7. 機器學習功能比較
Tableau 內置了 Python 機器學習功能,這使得它能夠有效地對資料集執行機器學習操作。使用者可以利用 Python 腳本和庫,如 Pandas 和 Scikit-learn,在 Tableau 中進行資料分析、預測模型訓練和其他高級分析。這種整合性讓具備 Python 編程技能的使用者能夠輕鬆在 Tableau 中應用機器學習技術,從而提升資料分析的深度和準確性。
Power BI 與 Microsoft Azure 緊密整合,這使得它在機器學習和大數據分析方面具有強大的能力。透過 Azure 的各種服務,如 Azure Machine Learning 和 Azure Cognitive Services,使用者能夠在 Power BI 中分析資料,並了解產品或業務的趨勢和模式。這種整合性讓 Power BI 能夠利用雲端的計算能力進行大規模資料分析和機器學習模型的訓練,適合需要進行深度資料分析的企業。
8.支援服務與教學
Tableau 在台灣,Tableau 採取代理商銷售模式,技術服務水平取決於代理商的情況。如果需要客製化服務,通常需要預約國外的技術人員或通過郵件溝通,這樣會產生較高的費用。對於自主學習者而言,Tableau 擁有超過 500 個全球用戶組和超過 160,000 名活躍用戶,其在線社區中也有超過 150,000 名活躍客戶。然而,絕大多數教學資源是英文的,中文的 Tableau 教學課程資源相對匱乏,這給學習帶來了一定的障礙。
Power BI 在台灣同樣是通過代理商銷售。對於自主學習者,Power BI 提供繁體中文版的線上文檔,這使得使用者更容易上手。然而,與 Tableau 相似,Power BI 的社區和大多數教學資源主要以英文為主。
總結
Tableau 更適合那些熟悉分析手法的專業分析師,以及需要樞紐分析的業務和主管人員。它針對有特定分析需求的族群,是資料視覺化領域的世界冠軍。然而,Tableau 的價格相對較高,適合有充足資金和人員投入的中大型企業考慮。Tableau 提供強大的資料整合能力、先進的機器學習功能,以及一體化的平臺,使得它在複雜和大規模資料分析場景中表現出色。不過,學習成本和技術支援相對較高,特別是對於非英語使用者來說。
Power BI 適合普通用戶上手,同時也適合資料分析人士。基礎版本的 Power BI 價格較為便宜,但如果需要更多豐富的功能則需額外付費。Power BI 在與 Microsoft 生態系統的無縫整合方面具有顯著優勢,特別適合已經使用 Microsoft 產品的企業。它提供靈活的部署選項和廣泛的資料源支援,且在雲端計算和資料處理方面表現強大。自主學習資源豐富,特別是有繁體中文的線上文檔,適合台灣地區的使用者。
總之,選擇 Tableau 或 Power BI 應根據企業的具體需求、預算及技術架構來決定。兩者都能幫助企業實現數據驅動的決策,提升業務效率和競爭力。Tableau 更適合追求高端分析和資料視覺化效果的企業,而 Power BI 則更適合需要成本效益和靈活性的企業。