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社区首页 >专栏 >边抄边遮,谁是最像 Tableau 的“国产崽”?

边抄边遮,谁是最像 Tableau 的“国产崽”?

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Tableau喜乐君
发布于 2024-12-19 11:18:10
发布于 2024-12-19 11:18:10
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01—Tableau“相似度指数”‍‍

最近在忙于一家银行的消费金融项目,得以在实践中深入使用了一家国产 BI 产品(为了避免推销嫌疑,在此不提名称)。从期初的不习惯,到如今得心应手;从期初的吐槽,到边用边记录“bug 清单”,我也在冷静地观察国产 BI 的发展。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

国产 BI 看似繁杂,其实头部产品不过几家,很多时候在官方宣传中都以成为“中国 Tableau”或者“中国 PowerBI”为目标,同时为了宣传需要脚踩 PowerBI、拳打 Tableau,甚是好玩。低劣地脚踢Tableau 的厂家,之后我都会把“回旋镖”扔回去。

今天,我想写一个小短文:既然都像抄袭 Tableau,那谁是最像 Tableau 的“崽”?

先说结论,在我亲自使用的产品中:

“网易有数”是最像 Tableau 的;而 QuickBI 是最像 PowerBI 的。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

‍‍‍‍

02—最像 Tableau 排行版

“最像”Tableau 榜:网易有数、永洪、帆软6.0 ‍‍‍‍‍‍

1)

如今,最像 Tableau 的毫无疑问是“网易有数”,甚至官方在公众号中直接发了这样的文章:‍‍‍

- 有数BI与Tableau的功能对比:谁更适合中国企业体质?

这篇文章真实度大约70%,其中对比之处多有言过其实之处,等我有时间,不妨点评一二(我对有数 BI 的了解,大概在对方了解 Tableau 之上)。‍‍

网易有数的产品经理很清楚地认识到了自己和国际大厂地差距,并且知道贸然魔改断然不会比“师父”做的更好,那就不如采取“拿来主义”。尤其是有数8.x版本推出了关系模型,并在之前支持 了LOD 表达式、自定义表计算等功能,理解能力都在其他国产 BI 之上。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

至少,有数不像某些假惺惺明着抄袭还要改个名的同行,完全一致的模型、计算,大幅度降低了某些客户迁移的学习成本。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

只可惜,今年网易产品调整,网易有数似乎失去了之前的独立地位,部分高层相继离开,很可能影响未来的发展。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

2)

前几年,最像 Tableau 的应该是永洪 BI。

不过在测评永洪及私下厂家交流时,我发现永洪的产品经理开始长出了“自由意志”,开始魔改和“创新”,并向 PowerBI 靠拢,于是就有了“过滤列”这样的“四不像”(其实是学习 PowerBI 不得精髓)。

说实话,我早在2017年初学 Tableau 时就尝试过永洪,产品还是不错的;永洪在当年的市场地位,大概类似于近几年的观远——接受了大额的市场投资,然后全力推广产品,市场知名度大增。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

可惜的是,这几年的永洪似乎低调了很多,似乎要失去“第一梯队”的地位。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

3)‍‍‍

在“最像 Tableau” 的国产 BI 中,“最不像”的是帆软BI。‍‍‍

一方面,帆软 BI 也和永洪一样,在学习 Tableau 的过程中迷失了自我,以为可以同时“兼修 PowerBI”——就像学习了“九阳真经”自以就能掌握“九阴真经”,最后走火入魔。

永洪中的“过滤列”如此,帆软6.0中的 Earlier 函数、6.1的 Clean 函数皆是如此。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

当然,相比帆软 BI5.0,帆软6.0简直如同“脱胎换骨”,就像小学三年级学生直接跳级上了初中。这主要得益于坚定的“Tableau 抄袭路线”,比如完整地学习物理层+逻辑层、数据模型+可视化、单一可视化+仪表板的双层设计。

帆软 BI6.0甚至直接“抄袭”了 LOD 函数,只是为了遮人耳目取了一个 DEF 的名字(当然也可以解释成 PowerBI 的 DEFINE)。‍‍‍‍‍‍‍‍‍

  • FIXED LOD >>> DEF
  • EXCLUDE LOD >> DEF-sub
  • INCLUDE LOD >> DEF-add

当然,“跳级”也容易跟不上,其实是步子迈太大,扯到了。6.0刚出之时,我做过付费测评,只是双方不觉得我说的有道理。等到了6.1版本,我觉得偏差就开始越来越大,走向了永洪老路,这是后话了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 帆软BI6.1升级有感:“天下苦秦久矣”

- “无知之幕”:帆软DEF官方案例之吐槽

- 见微知著:帆软BI,是Report+,还是假BI?

03‍—最像 PowerBI 与两条路线‍‍‍

在国内 BI 的可视化路线中,QuickBI 是“PowerBI 路线”的典型代表。

这在之前的测评中体现的淋漓尽致,比如多种可视化图表可选,但条形图甚至不能添加第二个坐标轴。同时,QuickBI 显然无法设计 DAX 一样的复杂逻辑,用底层的逻辑复杂性,来简化上层的复杂性。

这也是大部分学习 PowerBI 的 BI 难以通达的原因,反观Tableau,其实是最容易被抄袭、模仿的对象。

要知道,PowerBI 和 Tableau 背后是截然不同的两套逻辑,一个看似相同的可视化背后,是截然不同的方法论。

也正因为此,我常常说“PowerBI 向左、Tableau 向右”。比如从可视化角度,对应两个逻辑,PowerBI 背后是 JS Library,Tableau 背后是 笛卡尔坐标系和标记层。

如下图所示:

理解了Tableau 和 PowerBI 在底层上的差异,就能进一步理解二者的优劣:‍‍

Tableau最大的优点是“易用性”,缺点是“深度不足”,比如复杂图表不容易实现;好在 Tableau 的标记层、底层层、LOD 表达式、窗口函数极其灵活,一定程度上弥补了这个不足。

PowerBI 最大的优点是“扩展性”,缺点是灵活性差,比如桑基图、漏斗图都能快速实现,但最简单的条形图反而都扩展有限;好在 DAX 的强大,弥补了这个不足。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

可见,Tableau 和 PowerBI 只有方向上的不同,而无明显的优劣,它们使用的群体不同,从而可以独揽 BI 市场头两把交椅。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

‍‍‍‍‍‍‍

04‍‍—可有中间路线?‍

在 Tableau 和 PowerBI 之外,有没有中间道路?‍‍

可能有,但是很模糊。‍‍‍

在国内的产品中,观远似乎走向了一条中间道路,它既不像 Tableau 的通用可视化框架,又不像 PowerBI 的枚举图形;它既依赖可视化图形库,又在图形库基础上可适当定制。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这可能得益于观远创始人团队的微策略开发背景,相比帆软等其他“草台班子”团队,观远的开发团队功底、技术理解明显更加雄厚。‍‍‍

当然,图中观远位置和 QuickBI 基本持平,没有迈过第二道线,为什么?‍‍‍‍‍‍

因为,观远 BI 在追求易用性的同时,其实也牺牲了分析的专业性和深度。这也是为什么说“可能有、很模糊”的原因。

观远既没有 Tableau 的关系模型、LOD 表达式补充,又没有 PowerBI 的 DAX 加持,这就让“易用性”成为标签的同时,也成为不足。‍‍‍

从这个角度看,观远 BI 在与 Tableau 对比时,竟然声称比 Tableau 更易用,这简直是无知无畏了。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

一个没有关系模型、高级计算的 BI,其易用性必然意味着高度复杂化的数据底层,其实把本应该属于 BI 端的灵活计算强加到了数据仓库中而已;这看似简单,暗藏了 BI 产品的脆弱性。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

如果再开膛破肚来个指标平台,我真不知道未来会走向何方。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

注:本文未经任何第三方审议,纯属个人观点,仅供参考。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

@喜乐君 咨询顾问|上海唯知唯识创始人‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

业务分析师、数据咨询顾问

Tableau Visionary 2021~2024

数据可视化分析:Tableau原理与实践》2020.8

《业务可视化分析:从问题到图形的Tableau方法》2021.7

《数据可视化分析:分析原理与Tableau、SQL实践》2023.9‍‍‍

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原始发表:2024-12-12,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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