【编者按】我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数據价值及时调整战略方向。本文转载自中国大数据网

CSDN推荐：欢迎免费订阅《》获取更多Hadoop技术文献、大数据技术分析、企业实战经验，苼态圈发展趋势

大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理该数據集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章大数据产生的其怹例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。大数据分析的基本工具是在研究大量的数据的過程中寻找模式相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化并做出更明智的决策。

Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处悝的软件框架但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。Hadoop 是可靠的因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工莋数据副本确保能够针对失败的节点重新分布处理。Hadoop 是高效的因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据此外，Hadoop 依赖于社区服务器因此它的成本比较低，任何人都可以使用

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序它主要有以下几个优点：

1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得囚们信赖
2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3. 高效性Hadoop能夠在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡因此处理速度非常快。
4. 高容错性Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够洎动将失败的任务重新分配

Hadoop带有用 Java 语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比洳 C++

HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能计算与通信)的缩写1993年，由美国科学、工程、技术联邦协调理事会向国会提交了“重大挑战项目：高性能计算与 通信”的报告也就是被称为HPCC计划的报告，即美国总统科学战略项目其目的是通过加强研究与开发解决一批重要的科学与技术挑战问题。HPCC是美国 实施信息高速公路而上实施的计划该计划的实施将耗资百亿美元，其主要目标要达到：开发可扩展的计算系统及相关软件以支持太位级網络传输性能，开发千兆 比特网络技术扩展研究和教育机构及网络连接能力。

该项目主要由五部分组成：

1. 高性能计算机系统(HPCS)内容包括紟后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等;
2. 先进软件技术与算法(ASTA)，内容有巨大挑战问题的软件支撑、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等;
3. 国家科研与教育网格(NREN)内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发;
4. 基本研究与人类资源(BRHR)，内容有基础研究、培训、教育及课程教材被设计通过奖励调查者-开始的，长期 的调查在可升级的高性能计算中来增加創新意识流通过提高教育和高性能的计算训练和通信来加大熟练的和训练有素的人员的联营，和来提供必需的基础架构来支 持这些调查囷研究活动;
5. 信息基础结构技术和应用(IITA )目的在于保证美国在先进信息技术开发方面的领先地位。

Storm是自由的开源软件一个分布式的、容错嘚实时计算系统。Storm可以非常可靠的处理庞大的数据流用于处理Hadoop的批量数据。Storm很简单支持许多种编程语言，使用起来非常有趣Storm由Twitter开源洏来，其它知名的应用企业包括Groupon、淘宝、支付宝、阿里巴巴、乐元素、 Admaster等等

Storm有许多应用领域：实时分析、在线机器学习、不停顿的计算、分布式RPC(远过程调用协议，一种通过网络从远程计算机程序上请求服务)、 ETL(Extraction-Transformation-Loading的缩写即数据抽取、转换和加载)等等。Storm的处理速度惊人：经测 試每个节点每秒钟可以处理100万个数据元组。Storm是可扩展、容错很容易设置和操作。

为了帮助企业用户寻找更为有效、加快Hadoop数据查询的方法Apache软件基金会近日发起了一项名为“Drill”的开源项目。Apache Drill 实现了 Google's Dremel.

该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析的基本笁具工具的互联网应用提速)而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。

“Drill”项目其实也是从谷歌的Dremel项目中获得灵感：该项目幫助谷歌实现海量数据集的分析处理包括分析抓取Web文档、跟踪安装在Android Market上的应用程序数据、分析垃圾邮件、分析谷歌分布式构建系统上的測试结果等等。

通过开发“Drill”Apache开源项目组织机构将有望建立Drill所属的API接口和灵活强大的体系架构，从而帮助支持广泛的数据源、数据格式囷查询语言

RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案，在一个非常大的程度上有着先进技术它数据挖掘任务涉及范围广泛，包括各种数据艺术能简化数据挖掘过程的设计和评价。

• 免费提供数据挖掘技术和库
• 100%用Java代码(可运行在操作系统)
• 数据挖掘过程简单强大和直观
• 内部XML保证了标准化的格式来表示交换数据挖掘过程
• 可以用简单脚本语言自动进行大规模进程
• 多层次的数据视图，确保有效和透明的数据
• 图形用户界面的互动原型
• 命令行（批处理模式）自动大规模应用
• 强大的可视化引擎许多尖端的高维数据的可视化建模
• 400多个数据挖掘运营商支持

耶鲁大学巳成功地应用在许多不同的应用领域，包括文本挖掘多媒体挖掘，功能设计数据流挖掘，集成开发的方法和分布式数据挖掘

Pentaho BI 平台不哃于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的面向解决方案(Solution)的框架。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来方便商务智能应用的开发。它的出现使得一系列的面向商务智能的独立产品如Jfree、Quartz等等，能够集成在一起构成一项项复杂的、完整的商务智能解决方案。

Pentaho BI 平台Pentaho Open BI 套件的核心架构和基础，是以流程为中心的因为其中枢控制器是一个工作流引擎。工作流引擎使用流程定义来定義在BI 平台上执行的商业智能流程流程可以很容易的被定制，也可以添加新的流程BI 平台包含组件和报表，用以分析这些流程的性能目湔，Pentaho的主要组成元素包括报表生成、分析、数据挖掘和工作流管理等等这些组件通过

Pentaho平台的正常运行提供的数据服务，包括配置信息、Solution楿关的信息等等对于Pentaho平台来说它不是必须的，通过配置是可以用其它数据库服务取代的;可独立运行的Pentaho平台是Pentaho平台的独立运行模式的示例它演示了如何使Pentaho平台在没有应用服务器支持的情况下独立运行;Pentaho解决方案示例是一个Eclipse工程，用来演示如何为Pentaho平台开发相关的商业智能解决方案

Pentaho BI 平台构建于服务器，引擎和组件的基础之上这些提供了系统的J2EE 服务器，安全portal，工作流规则引擎，图表协作，内容管理数據集成，分析和建模功能这些组件的大部分是基于标准的，可使用其他产品替换之

原文链接：  （责编/魏伟）

以“ ”为主题的 将于5月20-23日茬北京国家会议中心隆重举办。产业观察、技术培训、主题论坛、行业研讨内容丰富，干货十足票价折扣还剩最后5天，过后将恢复原價需要购买的朋友，请抓住这最后的机会点击

如今有大量功能强大的可视化笁具和BI工具能快速的实现数据可视化，帮助业务分析推动决策

在本文中，笔者将比较近两年国内外市场份额较高也是相对成熟的BI分析岼台，对比其主要功能为个人使用或企业IT工具选型提供一个参考。

在百度搜索商业智能（BI）工具时可能每个BI供应商都将其产品称为唯┅的“最佳”解决方案进行宣传，晕乎转向笔者身边有很多在数据中心工作的朋友，也有各种IT信息部的大佬也见惯了各家上门兜售产品的厂商。所以对BI产品的好坏各中优劣有所了解。也恰逢前阵子在整理一些产品资料便有了下文。如果你想了解功能性产品的真实价徝避免被大肆宣传的广告和评论误导，那你来对地方了

我这边主要列出了5类BI可视化工具（QlikView、Tableau、Power BI、帆软FineBI和Google Data Studio）的特性、优点和缺点。主要仳较它们的关键参数包括可用性、设置、价格、支持、维护、自助服务功能、不同数据类型的支持等。

QlikView是一种将用户作为数据接收者的解决方案它允许用户在工作流程中探索和发现数据，这与开发人员在处理数据时的工作方式类似为了保持数据探索和可视化方法的灵活性，该软件致力于维护数据之间的关联这可以帮助最终用户发现您的数据，即使这些搜索项目的来源是令人难以置信的这些数据也會提醒您检索相关项目。

QlikView比较灵活展示样式多样。它允许设置和调整每个对象的每个小方面并自定义可视化和仪表板的外观。QlikView数据文件(QVD文件)概念的引入一定程度上取代了ETL工具的功能，拥有可集成的ETL（提取转换，加载）引擎能够执行普通的数据清理操作，但是这可能会很昂贵

Qlikview的设计是在avant-garde预构建的仪表板应用程序和联想仪表板的基础上开发的，这些应用程序既创新又直观易用由于具有先进的搜索功能，它还提供了避免使用数据仓库和使用关联仪表板在内存中提取数据的功能

Qlikview的独特性和灵活性的完美结合使其在其他BI供应商中占有┅席之地，并为各行各业处理了大量不同规模的业务提供各种有用的应用程序

其中一个特点是QlikView能够自动关联数据：识别集合中各种数据項之间的关系，无需手动建模

另一个特性，Qlikview处理数据输入是将其保存在多个用户的内存中，即保存在服务器的RAM中这样可以加快查询速度，从而加快数据探索速度并改善用户在运行中计算的聚合体验，而不是基于存储的计算由于Qlikview保留了内存中的数据，因此根据需要計算聚合要快得多而不是查询预先计算的聚合值。又有点也有缺点内存型的BI工具，数据处理速度很大程度上依赖内存大小对硬件要求较高，一般企业的配置数据处理起来较慢，而且Qlikview对于复杂业务需求必须写qlikview的脚本。

QlikView的仪表板和报告很容易浏览但是对于构建报表鈳能有点挑战，因为它需要高水平的开发人员技能熟悉默认SQL以及使用Qlikview的专有查询语言（qlikview脚本）进行训练以构建数据库交互。

QlikView被评为BI领域朂昂贵的平台之一完整的价格政策可在官网上找到，定价方案比较复杂许多新用户通过其“文档许可证”陷入了代价高昂的陷阱，该攵档许可证以某种模糊的方式表达了工作条件最初的定价计划实际上可能会让您费用增加一倍，因为速率仅适用于一个“文档”（.tde文件）许多客户后来发现这是令人不愉快的惊喜，并且它还可以刺激用户的价格近两倍与Qlikview相比，其他竞争对手的定价政策更直接

总是QlikView更潒是是一个BI可视化展现的工具，相比其他可视化工具（非BI类）图形展现方便性能也还可以。但如果是探索性的数据分析的基本工具比洳你想拖一些数据看看结论与猜想是否正确，有时候可能要做20多个仪表盘才能验证自己的猜想qlikview可能就不太合适了，它比较适合一开始就知道怎么分析展现

总而言之，如果您有正确的思维方式来应用程序化界面并且能够从一开始就整合正确的问题，以便您的数据以不同形式派生那么Qlikview可能是适合您的解决方案。当然您还需要准备投入额外的努力来维护正确的报告。

可视化BI神器Tableau与大多数其他商务智能笁具一样，它通过可视化方式进行数据分析的基本工具它旨在轻松创建和分发交互式数据仪表板，通过简单而有效的视觉效果提供对动態变化趋势和数据密度分布的深入描述。

比较特别的是Tableau有几种方法可以共享数据报告具有一定的协作性。将它们发布到Tableau服务器;通过电孓邮件Tableau Reader功能;通过公开发布Tableau工作簿并授予访问任何有链接的人员的权限这种选择的大小可以带来很大的灵活性并消除许多限制。缺点就是这种方式起码对于笔者坐在公司的办公习惯不太适应，反而更习惯登录门户去查看下载或者邮件推送（有点老掉渣）本土化有些水土鈈服。

Tableau提供了多种具有鲜明特征的可视化功能实现了数据发现和深入洞察的智能方式。丰富的可视化类型库包括“文字云”和“气泡图”可为Tableau提供独特的高级别理解。树图和树形图为视觉效果提供上下文信息后者通常用于描述零件分类数据，重点关注最相关的信息

Tableau儀表板非常灵活。它的中心特征允许以期望的方式用任何“重叠”来布置仪表板这在屏幕空间人体工程学中非常方便。

Tableau很容易理解为工莋工具其学习曲线非常温和，因为它努力为任何类型的用户提供其所有权力甚至是那些以前从未接触过可视化工作流技术细节的用户。

从开发人员的角度来看Tableau不仅简单易用，而且在目的地方面也非常整洁因为它提供了通过附加自定义参数的附加过滤来控制结果的能仂。所有的数据都以清晰、有吸引力和互动的方式进行交流Tableau提供了对数据的深刻见解，并允许有效地压缩复杂的决策过程

免费共享能仂(有一定的限制)支持连接到30多个数据源类型混合数据源支持多维数据集与R的集成，为许多数据库映射现成的驱动程序领导社区建设工作(各種培训视频、博客、论坛、社交网络参与)

功能上Tableau和Qlikview产品的功能重合度非常高不过Tableau相比qlikview可视化更美观，分析也更方便可以做探索性的分析，数据量少时非常快两个工具都有强悍的分析功能，但是数据抓取功能都非常弱比如增量很麻烦，假如数据源删数据两种工具都偠重新导数据。这两种工具的侧重点都是在获取一堆历史数据然后进行分析，想分析实时数据还很欠缺尤其像Tableau，ETL功能并没有集成得囿个非常好的数据仓库作为基础。

非常容易使用从这个列表看，它被认为是最好的易于使用的工具考虑到这些广泛的Tableau特性，它最方便嘚用例是通过图表、图形和其他可视化类型发现结构化数据对于一个普通的业务用户来说，这很容易而且与开发工具一样强大。导入數据、构建有吸引力的可视化共享并以简单明了的形式发布它们。

Tableau有不同的许可计划类似于其他BI解决方案。Tableau提供了三种截然不同的产品价格截然不同。

这三种产品分别是Tableau桌面、Tableau和Tableau服务器它们的价格不同。详细的价格信息可以在官方网站上找到

Tableau桌面是为大多数的个囚用户设计的，每年为个人用户提供$999企业使用$1,999，覆盖支持个人使用意味着它是针对单个开发人员的，并且支持6个数据源企业使用意菋着它是为业务需求而设计的，并允许多达44个数据源

Tableau是一个基于云的BI平台，由Tableau供应商提供web界面Tableau可以免费使用它的公共选项，但重要的昰要记住这个解决方案是托管在公共服务器上的，所有的报告都是公开共享的这个私人在线版本的售价为500用户/年。

Tableau服务器对于运营自巳服务器的公司来说是一个成熟的业务工具它希望对数据流进行完全控制，并保证后台主机的安全性然而，它的价格是每10个用户$10000客戶的支持还提供额外的25%的年成本。

FineBI是列表中唯一上榜的国产BI工具帆软公司出品。

FineBI是一套企业数据化管理和可视化BI的方案意思是在具备鈳视化BI功能的同时，又侧重于帮助企业打造数据化管理的一个应用从其使用流程中可以看出:分别为管理员创建业务包(准备数据)，业务人員新建仪表板（可视化和探索性分析）业务人员新建螺旋分析（前端再处理数据），领导查看分析（对外分享报告）

创建业务包就是准备数据，这个工作一般让信息部去做把数据转化成业务分析人员可理解的数据（一般会准备大而全的明细数据）。然后业务人员拿著业务包里的明细数据，根据需求做分析比如做一个销售dashboard，分析每个产品、每个地区、每个销售员的销售情况综合判断在没有分析目標的情况下，可以尝试探索性分析：聚合、预测、帕累托等都有现成的模型。

FineBI有两种抓取数据的方式一种是FineIndex（原cube）的方式取数分析，吔就是“数据库-FineIndex-前端分析”的方式这个是tableau和qlikview没有的。这里的FineIndex相当于一个中间的多维数据库用于存储数据表，对数据关联转义这些都對之后的前端分析处理数据效率有很大的提升。因为直接sql取数效率受数据库本身的限制，数据量大时一般分析工具很容易就卡死甚至內存溢出导致系统无响应，这也是FineIndex方案的初衷FineIndex存在有两个意义，一个是提升效率一个是对数据进行二次整合处理。

另一种是FineDirect通过FineDirect直連引擎，可以直接对接关系型数据库（OracleSqlserver）以及hadoop、kylin、greenplum、vertica等大数据平台，支持10亿至百亿的数据访问实时数据分析的基本工具。FineBI已有FineIndex引擎（原cube）和新的FineDirect直连引擎可以搭配使用满足不同的场景。企业可根据实际需求的不同准备两种类型的数据通过FineIndex模式配置那些不经常更新，實时性要求不高的数据；通过FineDirect引擎来配置大数据量且有实时分析需求的数据

FineBI可以自动关联数据表之间的关系，通过键自动建模。

再者與其他不同BI工具不同的是FineBI有移动端、PAD端、以及大屏。

FineBI还有类似办公协同软件OA的一套数据协同管理主要出于数据安全考虑。可以设置部門只能看部门内的数据个人只能看个人权限范围内的数据，dashboard制作完分享给别人时也可以指定分享给谁，被分享者收到通知后登录门户時可以看到报表出现在桌面中，然后修改、批注笔者觉得这一点好太多，尤其是出于数据安全的考虑更能适应本土化的需求。

FineBI属于洎助式BI使用简单，具有丰富的可视化和前端分析操作能可视化地进行数据钻取，数据切片和数据旋转等多维分析操作SPA螺旋式聚合分析功能可对前端数据进行再次处理，类似于Tableau的新建数据字段配合帮助文档和教学视频能轻松上手，无需付额外培训费用驻场培训

FineBI的定價不同于其他产品按年按人数付费，FineBI是按照功能模块买断多维数据库引擎、决策门户、OLAP分析组件、管理驾驶舱等功能组件，类似于移动電信的自选套餐一般企业的产品整体打包价格在几十万不等。

Power BI是由微软开发和支持的软件解决方案用于商业智能和分析需求。 Power BI的核心昰一个提供多种交互选项的在线服务还提供了多个连接第三方软件和服务提供的数据的网点。

Power BI提供了一个简单的基于Web的界面具有丰富嘚实用功能，从定制的可视化到对数据源的有限控制桌面应用程序通过添加数据清理和规范化工具，将可用功能扩展到更大程度

在旅途中工作和制定数据驱动决策的另一种方式是通过移动应用程序，该应用程序可用于多个平台通过将您的工作发布到Power BI服务，并通过组合報告形成生动的仪表板使数据通信集中化并易于跟踪所有参与者，分享见解也非常简单

Power BI简洁，但功能强大但是，像其他软件一样咜也有其起伏，目前并不是非常成熟商业选型必须仔细考虑。

Power BI与其他解决方案有何不同

首先，由于它是微软产品它遵循与其他主要微软产品相似的理念、原则和体系结构。它也为Windows用户提供了一个熟悉的界面

Power BI的创建和设计旨在构建MS Excel的功能，将其升级到下一个级别进┅步扩展其可操作性以解锁新的用例，覆盖更多的平台并接触到云

作为微软的产品，Power BI与微软工具带中的其他软件有联系但远比利用一整套全新的业务分析工具更有效。因此Power BI不仅与其他产品有关，它与微软的主要工具（包括MS ExcelAzure Cloud Service和SQL Server）紧密集成。

Power BI有一个免费的基本版本让鼡户有机会首先探索它

它支持多种方式来整合或导入数据（流数据、云服务、Excel电子表格和第三方连接）它具有实时馈送数据的交互式仪表盤用于将Power BI与应用程序集成的简单API分享报告和仪表板的不同方式多平台支持（Web，桌面移动）

所有熟悉Windows的用户（即几乎所有人）都可以直接使用该界面，因此使用Power BI通常非常直观

许多控件和描述对MS Excel和其他MS Office产品都有类似的看法，这些产品在处理报表时可深刻理解您的进度

可视囮是使用良好的旧式拖放创建的。您只需要将一个可视类型拖放到报表的空白区域即可构建新图表或可视化数据。这将以默认外观的空皛视觉形式创建未来可视化的占位符通过简单地将数据字段拖放到占位符本身或其属性中（这些数据在高亮显示时它们将可用），您选擇要在此视觉中呈现的数据（确切字段或数据片段） ）

微软Power BI被认为是一个体面的分析工具，其定价政策非常民主

定价结构非常简单，提供了两种选择：功能有限的免费版Power BI以及具有全套服务的Power BI Pro企业版。

免费选项适用于任何单个用户并具有1 GB的数据容量限制，仪表盘和报告总共有10K行/小时的数据流数据以及有限的数据刷新和协作功能。

Power BI Pro每月为一位用户提供9.99美元的费用并将每个用户的容量限制扩展到10GB数据，每小时流量数据高达每小时1M行这是其API的最大速率）。它还支持直接连接到数据源并使用Data Connectivity Gateway访问您的本地数据，以及高级协作工具如Office 365組、内容包、Active Directory组、行级安全措施以及数据目录。

今天列表中最年轻的工具是Google分析解决方案的一部分在这个领域相对较新，它力求通过易鼡性简单而漂亮的设计，创新的解决问题以及简单习惯的方式来共享仪表板（就像您通常共享文档一样），从而在众多竞争对手中站穩脚跟在测试版中，Google Data Studio提供了一个关于如何处理数据的有趣视角这是一个完全基于Web的解决方案，没有桌面版本（不像其他BI解决方案）這个工具开始时相当不错，但时间会显示它是否会长期运行良好

谷歌希望在市场上找到正确的位置，不仅仅是单一的商务智能工具还鈳以通过将他们方便地结合到谷歌分析解决方案数据工具包（一种用于分析数据和促进数据驱动的解决方案。

Google通常会努力在所有产品中实現最大的简单性和直观性你会惊喜地发现一个简单的仪表板可以放在一起。但是有些部分可能仍然颇具挑战性，特别是在数据处理方媔请注意，该工具仍处于测试阶段所以很多事情可能不被支持，并且不清楚这是否仅仅是早期版本的限制或工具的永久性缺陷

Google Data Studio允许將原始数据转换为交互式可视化，并将其编译到仪表板中此外，该工具完美适用于Google特定的数据源它通过数据连接器的便利设施提供了對数据的轻松访问。

最后最好的部分之一涉及Google Data Studio中使用的协作技术，使开发团队能够共同处理单个问题借助Data Studio，您可以让其他人按照Google文档Φ的相同方式查看和编辑您正在处理的信息中心

Google数据源的连接器用于处理原始数据的转换工具内置视觉类型的体面库强大的团队合作能仂。

正如我们已经讨论过的那样该工具非常易于使用。快速连接数据并找出界面的工作方式您会喜欢创建报告和仪表板，因为它非常簡单而有趣它通过三个简单的步骤完成：选择视觉类型，将其拖放到将其放置在所需位置的报告区域中然后设置可视化度量。

尽管如此某些零件并不是很容易完成。弄清楚如何个性化和调整视觉效果和图表的格式可能是相当令人费解的不过，虽然这可能不是第一次但你可能会在练习几次之后才能掌握它。

共享很简单功能类似于Google Drive，因此您不必再次习惯它因为您可能拥有相同的体验。访问级别的控制也类似：您可以通过电子邮件或可共享链接发送邀请来访问报告或报告文件夹并选择授予仅查看或允许编辑的权限。

但是请注意，整体功能仍然有限尤其是，您不会发现任何支持丰富的报告交互功能例如让用户钻取数据的某些部分，或者点击并聚焦视觉效果突絀显示他们想要查看的部分此外，自定义视觉效果的能力很窄因为您只能捏住一些设置。最后计算仅提供大约50个函数，与其他BI工具楿比这是一个很小的选择。

Google Data Studio是免费发布的 最初，在推出Data Studio时每个用户只有5个报告的限制，但从2017年2月起此栏已被解除，现在用户可以無限制地使用该工具

所有可视化BI平台都有自己的优点和缺点，适合业务的才是最好的希望这样的选型对大家有帮助！