Tableau/PowerBI的“割裂”和帆软BI的“集成”

Tableau喜乐君

发布于 2024-11-25 17:12:23

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上周，一位Tableau客户辗转发来“问题”，说帆软销售给他们发了一个功能对比清单，大致如下：

不能够将工作表直接复制到其他工作簿中‍
仪表板较多时，不能清楚地知晓工作表引用关系
数据准备：Desktop的数据预处理功能有限，高阶的数据处理需要使用Prep builder，但支持的数据源有限，且数据量大时计算性能会变差
分享与协作：不支持协作场景‍
权限管理：行列权限配置功能局限，运维成本高
数据填报：不支持填报（填报难道属于分析？）

你看前面几道题，简直是“自己打脸题”；对方对 Tableau 的了解远远不及我对帆软的了解，这样的对比只能显得很低劣。

不过，在这里有一个很有意思的对比，非常值得深思和展开。我在多年前和帆软产品经理沟通时，他们就觉得Tableau 把问题弄复杂、误入歧途了：‍‍‍‍‍‍‍‍‍

“帆软 BI 努力把数据准备和分析整合在一起，这对于用户更友好；而 Tableau 还要区分 Prep Builder 和 Desktop，这种‘割裂’是不好的。”‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

FineBI6.0‍‍

我最近一两年，一直在暗暗地研究 DAX 语言，从而通往我的终极目标：《业务分析通识》一书。近期多有顿悟，我可以结合 Tableau 、PowerBI 和 DAX 发展的相似性，来更好地回答这个问题了。

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01—整合还是分离？‍‍‍‍‍‍‍‍

在2018年之前，Tableau 还没有 Prep Builder ，彼此 Desktop 如日中天，但也暴漏了诸多问题：无法完成复杂的数据处理，比如跨 Excel 的 Union、聚合后再转置、行级别的表计算（窗口函数）、数据写入等等。

面对这样的问题，产品经理自然有两个方向：在 Desktop 上“叠床架屋”，比如开放行级别表计算（比如 RANK 可以在明细上排序）；或者单独开发一个专门的工具，类似于 Talend、Kettle，功能更加聚焦、强大。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

反观隔壁的PowerBI 家族，曾经的四大金刚各司其职， Power Query 完成数据转换和处理、Power Pivot 完成建模和分析、Power View 完成可视化分析、Power Maps 完成地理空间可视化。即便集成于 Power BI，Power Query 依然以绝对独立的方式存在，甚至还有独立的 M 语言！‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

图片来自accountingprofessor.org

还有 DAX，作为对比 SQL 的分析型语言，它既有函数的易用性（各种复杂功能整合成为 expression，故称DAX），又有编程的专业性（比如迭代、类似于 SQL 的 CTE的DEFINE 定义，甚至还能自建表）。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

最重要的是，DAX 严格区分了 Calculated Columns 和 Calculated Measure两个入口，在语言阶段相当于区分了数据准备、业务分析两大阶段！！‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

为什么 Tableau、PowerBI、DAX 都不约而同地走向了“割裂”的道路呢？‍‍‍‍‍‍‍‍‍

因为只有此路，才能通往强大！‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

02—Tableau 的两大阶段:Prep + Desktop

如今的业务分析，早已不是当年透视表的年代，在构建一个复杂可视化之前，往往需要多重聚合、彼此嵌套，还要考虑千万、上亿级别数据量下的性能问题，只有专业分工才能胜任！‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这就好比随着经济的快速发展，人民银行要拆分政策性银行、拆分外汇管理局、拆分金融监管等各种功能出来，相对自成体系。‍‍‍

这就好比餐厅连锁化之后，不仅要有中央预加工厨房，还要有配套的供应链体系、委托加工，这样才能确保餐厅“快捷、卫生、口味”的一致性要求。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

Tableau 的方式，就是不在 Desktop 中堆砌与复杂数据准备相关的功能。重点保存行级别不跨行计算，并设计分组、日期字段、拆分等多个功能简化复杂性，以Fixed LOD 完成行级别预先聚合，并兼顾计算优先级调整。在此基础上，重点发展几个功能：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 交互功能，比如参数、集、参数动作、集动作、动态对象可见性、参数关联坐标轴、动态参数……还没有哪家国产 BI ，甚至 PowerBI 能如此优雅地完成（PowerBI 中参数的创建和引用令我“印象深刻”）‍‍‍‍

- 可视化功能，在坚持传统的笛卡尔空间拖拉拽制图的基础上，新增动画、图像角色、线型、地理空间函数、Viz extension 可视化扩展等，在可视化的易用性、美观上，恐怕没有那个产品敢说比 Tableau 更好吧‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 建模和性能优化，改进关系模型、共享维度，推出各种 Salesforce、SAP、Oracle 的主题模板，以及“性能加速器”，加速业务开发‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

在 Desktop 之外，这几年重点改进 Server 服务器端和 Prep 的数据准备能力，从而将 Tableau 构建成为“数据仓库+敏捷 BI 一体化的企业分析平台”。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

这是 Tableau 的战略，也是业已形成的目标。

在这条路上，Prep Builder以极快地速度完成了六年迭代，至今已经匹敌任何一线的 ETL 工具。结合 Hyper 数据引擎更能完成亿级+的数据处理（某些工具可视化端几千万都慢如老狗，不知道为何来说 Prep 性能弱）。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- Prep Builder 可以写入多种数据库，可以完成增量更新查询和写入！

- 支持行级别的窗口函数！

- 保留了和 Desktop 完全一样的 LOD 功能！‍‍‍‍‍‍‍

- 转置（行转列、列转行）、聚合、并集、连接一应俱全‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 支持插入新行！特别适合自定义展开日期范围‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 批量增加字段前缀、后缀或替换‍‍‍‍‍‍

- 支持流程自动更新、多个流程前后相继的关联任务‍‍‍‍‍‍

- 支持多个处理步骤“分组”，极其灵活的备注

- 支持自定义 SQL，且支持数据世系‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

- 可以复制节点，可以任意改变次序

……‍

我的各种企业级别项目，Prep 都是我了解业务、快速交付的最佳伴侣，特别是我不熟悉的业务领域，比如第一次完成应收、应付分析，第一次做航空部件和预测性维修分析等。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

简单的流程可以是这样的，结构不复杂，难点是计算的优先级无法在 Desktop 中嵌套实现，而且可以和分析完全独立，多人完成推进：‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

复杂的流程可以是这样的，结构复杂，部分数据节点可以共用，在数据准备的过程中，可以发现很多需求上的疏漏之处！数据准备本身可以成为需求整理的一部分。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

优秀的 ETL 可以帮助分析师发现数据中问题，甚至优化数据处理逻辑。这也是我自己众多项目的体会，数据准备之所以独立，是因为它看似简单，但组合无穷无尽，其复杂性完全对应业务的复杂性。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

同时，ETL是有最优解的，这个是不断优化、改进的过程，应该独立于 Desktop 而存在，方可确保两个阶段的分工迭代。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

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PowerBI的两大阶段:Query +Power BI

Tableau 如此，PowerBI 也是如此。‍‍‍

PowerBI 甚至走得更远一些，这也让它有点远离业务用户，更靠近 IT 用户。‍‍‍‍‍

- Power Query 不仅将数据准备独立，而且M 语言自成一体！‍‍‍‍‍‍‍

- PowerBI 中看似专注于分析，但DAX 把计算分为两个阶段的精湛设计，使得 PowerBI 能同时身兼数据准备（calculated Columns）和业务分析（measure）两大任务。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

上述两条，任何一条都足以挡住一位分析师的精进之路，特别是伴随DAX 两个计算阶段而来的 row context、filter context、context transition，更是挡住了一众仰望者。即便是市面上的不少 MVP，我看在解释相关概念上也多是“鹦鹉学舌”，深陷两位意大利大佬的话语体系不可自拔，为这个伟大的工具遮上了一层厚厚的围栏。

为什么 PowerBI 如此“割裂”呢？

因为它的历史就是诸侯割据而后“分久必合”的时代产物，Power Query 在 PowerBI 整合成立前很久就有了。M 语言延续 Excel 的思路而来，而 DAX 则是基于SQL Server 数据库和 Tabular 而来，没想到最后进了一个家门。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

所以，要批评“割裂”，自然应该是 PowerBI 要挨上一刀。不过，人家的 DAX 同样锋芒毕露，如同倚天屠龙刀一样让人又爱又恨，这是“小丑批评家”没有勇气指摘的。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

04—帆软 BI 的“整合”之路可好？‍‍‍‍

说完 Tableau 和 PowerBI，我们自然要说说帆软BI 的。硬刚Tableau 的勇气可嘉，只是选了一些不痛不痒的点。而且全然没有意识到，自己之前就是当前批评的样子；未来也大概率就变成批评的样子。‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍

先看帆软 BI 的分析主题，如下所示，“分析主题”是一个独立的文件，包含数据、组件（图表）和仪表板（多表交互）。从这个意义上说，帆软 BI 追求数据准备和业务分析的整合，而非分割。

不过，如果你认真观察一下它的“数据”，你会发现这几乎就是一个“阉割版的 ETL”界面。它在右侧追求每一步执行的优先级，将行级别的聚合（汇总列，如同 Power Query中的聚合、DAX 的计算列聚合、Tableau 的 Fixed LOD），和转置、合并，甚至行级别排序、删除重复行，都一股脑堆积于此！