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今天我一定要說清楚Tableau和FineReport的區別

Posted by frlily 
最近常常會遇到人來諮詢[url=https://www.tableau.com/]Tableau[/url]和[url=http://www.finereport.com/tw/]FineReport[/url]的區別。我剛說了句「兩者是不同的產品」就被堵回去「怎麼是不同產品呢?我們公司最近正在比較兩者準備用哪一個呢!」
其實我話還沒說完。兩者是不同的產品,tableau是一款olap產品,finereport是一款oltp產品,都是數據處理分析軟體,但面向的人群、市場的側重點各有不同。最關鍵還是要看企業的需求。下面我就盡量以簡單易懂的語言把這個事情講清楚。

總的來說,Tableau是自助餐,FineReport是套餐。
[img]http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2018051005.jpg[/img]

這裡涉及三個角色:食客、廚師、餐品:

業務人員、主管老闆是食客,是數據分析最終的使用者;

IT人員是廚師,對數據食材進行處理加工;

報表是餐品,最終的分析結果。

吃自助餐的好處是靈活性高,廚師對食材進行初步的處理,食客根據自己的想法隨時隨地搭配出想要的餐品,但是搭配出來的是精緻美味的大餐還是望而生畏的黑暗料理,就需要看食客自身的能力啦。所以,如果你的企業有熟悉分析手法的專業分析師及樞紐分析需求的業務、主管人員,他們可以自己滿足自己的數據分析需求,那麼tableau這一類的自助式[url=http://www.finereport.com/tw/]BI軟體[/url]非常適合。
吃套餐的好處是食客省心省力、常吃的餐品能確保質量。食客和廚師溝通,哪些菜品是我每次必吃的,做法要求是怎樣,廚師會直接做好。有新增需求的話就需要再和廚師溝通,沒法像自助餐那樣立即實現,需要等廚師做出來。廚師能不能一次性做到符合你的所有要求,需要良好的溝通。

不知道這個比喻能不能讓大家更好的理解: [b]Tableau適合熟悉分析手法的專業分析師以及有樞紐分析需求的業務主管人員。FineReport是IT人員主導設計,業務主管人員參與和使用。[/b]因為有著這種面向人群定位的差異,導致在很多功能的處理上存在不同。下面我們分別來介紹。

[b]1、數據整合[/b]
Tableau和FineReport都是數據處理軟體,整合來自不同資料庫的資料,包括SQLserver、mysql、oracle、db2等主流資料庫,microsoft excel、txt、xml等文件資料源。但整合的方式不一樣。
Tableau主要以表關聯方式跨數據來源整合於單一分析檔案中。
FineReport透過彈性的SQL語法及動態參數注入整合各種數據來源於報表中呈現。

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[b]2、表格呈現樣式[/b]
Tableau作為前端分析工具,由於應用框架的限制,僅提供清單列表、交叉表、樞紐分析三大類型,表格配置彈性較小。實際的企業應用中,會碰到非常複雜的需求,比如儲存格前後左右列高、欄寬不一致的不規則報表,複雜的分組匯總表和交叉表。這類是Tableau的弱項,是FineReport的強項。
FineReport支援EXCEL式的儲存格設計,可彈性配置各種EXCEL的表格樣式,對各種各樣的格式的複雜報表處理非常專業。
[img]http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/jvhebaobiao1.png[/img]

[b]3、圖表類型[/b]
圖表方面兩者各有千秋。
Tableau十足豐富的視覺化圖表,貼近一般使用者的UI、UX設計,配置簡易拖拉完成。
FineReport也有著豐富的視覺化圖表,同時提供API介面及條件屬性設定,變幻風格自由。
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[b]4、DASHBOARD呈現[/b]
Tableau配置操作十分容易,輕鬆製作正規DASHBOARD面板,這是Tableau的優勢。但還是老問題,和上面提到的表格配置一樣,一些特殊風格的戰情中心面板的支援不夠。
FineReport則適合開發個性化的DASHBOARD,配置版面及風格可任意自定。
[img]http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/2017092203.jpg[/img]

[b]5、統計分析模型[/b]
作為一款前端的數據分析軟體,統計分析是Tableau的強項。Tableau支援的模型非常豐富,提供相對專業的財務統計分析函數,也支援R語言。
FineReport在這方面確有不足,需要透過SQL、STORE PROCEDURE、JAVA及 EXCEL函數搭配運用。

[b]6、資料回寫表單[/b]
企業在日常經營中,除了對數據進行統計展現,也經常會有需要往資料庫錄入數據,有的是新增數據,有的是對老數據進行修改回填,有的是刪除數據,也有些企業用戶是通過excel將數據匯入資料庫的。比如倉庫物料掃碼入庫,門市店長每天錄入店鋪巡查狀況,銀行業務員實時錄入客戶資料等場景。
Tableau將數據從數據源中取出進行統計分析,但暫時不支援資料回填表單,無法幫助用戶進行數據的增刪改。
FineReport可設計WEB、APP回寫表單,寫入關聯式資料庫-MySQL 、Oracle 、SQL Server。並且提供校驗、保存、提交、審核、駁回、發布等完整的流程處理。也可將Excel資料上傳入資料庫。

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[b]7、企業平台工作[/b]
Tableau搭建的企業數據平台具有定時派發,線上分析報表,dashboard、權限控管等基本功能,整個平台較適合分析人員使用。
FineReport企業數據平台支援定時派發、線上分析報表、dashboard、權限控管、AD整合、各類型報表列印,功能更加完善。較適合公司全體各層級部門人員應用,小至薪資條標籤紙、大至決策dashboard。
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[b]8、多維分析[/b]
Tableau具有靈活的OLAP功能,多維操作非常簡便。
Finereport也能實現多維分析,但finereport沒有OLAP的概念,做多維分析不那麼靈活。每一個層次的維度,在finereport中都需要做一遍數據處理或者單獨再做一張報表。

[b]9、列印功能[/b]
Tableau只有desktop支援列印,且列印設定比較簡單,server版暫不支援用戶在瀏覽器端查看數據時直接列印。因為tableau本身不支援分頁查看報表,所以列印也是沒有頁碼選項的。
Finereport具有強大的列印功能,支持PDF列印、applet列印,flash列印技術,支援用戶在瀏覽器端直接列印,列印時提供列印偏移、頁碼、背景、紙張方向等等豐富選項。對於票據列印尤其擅長,票據中的格子已經列印好,通過FineReport可準確將對應數據列印到格子中,有財務發票、快遞單據、業務單據列印需求的企業常用到這個功能。
[img]http://www.finereport.com/tw/wp-content/themes/BusinessNews/images/dayin1.png[/img]

[b]10、權限控管細膩度[/b]
不同企業對於權限控管的細膩度要求不同。
Tableau依分析檔案workbook控管、單一workbook可依不同view分配權限。
FineReport除單一報表檔權外,可依SQL依用戶權限各別過濾資料,在展現結果可依單一儲存格配置。也就是說可以做到同一張報表,甲可以看到儲存格A1的內容,乙沒有權限看到。

[b]11、行動端的整合[/b]
Tableau效果著重於資訊分析內容呈現。
FineReport較多的互動配置,可回傳拍照、回報資料寫入、也能兼容平台上的各類型報表查看。

[b]12、工具整合能力[/b]
Tableau較封閉,只能將做好的模板整合到其他web應用中,通過Tableau Server的中生成的Javascript程式碼來實現。
FineReport有完整開放的api介面:java、javascript。可以OEM整合到現有的ERP/OA/MES等等業務系統或是APP中,開放介面,也可以定製開發,貼近企業資訊整合的使用。

[b]13、學習資源[/b]
Tableau較封閉。Tableau學習管道取得不易,需重新與合作廠商洽談,新任的主管可能無法適應此類型工具。
FineReport完全開放的2000篇線上文檔及萬人交流論壇。FineReport大多數的主管接受excel的效果,finereport能完整滿足並設計完成,且學習資源開放。

[b]總體來說。[/b]
Tableau和finereport兩款軟體對比,都具有各自無法比擬的優勢與缺陷,當然,這樣和二者的市場定位有關係。Tableau是[url=http://www.finereport.com/tw/]數據分析[/url]工具,優勢在於靈活的在前端進行數據分析操作,無需編寫程式碼,適用於數據分析師使用。其劣勢在於只能進行數據分析,無法滿足企業其他諸如複雜[url=http://www.finereport.com/tw/]報表[/url]統計、列印、數據採集等需求。而finereport,則定位於企業級數據採集與處理軟體,支援各領域各類企業的全體部門個性化報表需求,同時具備強悍的列印與填報等功能,但針對數據分析的功能稍微弱一些。此外finereport面向的用戶對象,偏向於具有一定技術基礎的IT人員,比如企業的資訊部門。

企業到底需要選擇Tableau還是FineReport,需要從業務需求出發,結合員工數據能力、企業未來規劃、IT部門整合需求等來綜合考量,關鍵並不在於工具本身。