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1，求推荐一些实用些的商业智能BI产品

——不知道lz公司的公司规模和预算成本是怎么样的？如果预算不高的话建议考虑国内的BI工具，国外的虽然说很有名，但其实很多功能都用不上而且贵的一米，国内的比如帆软新推出的finebi性价比就很高，功能什么的也完全够用了，看帮助文档一天就能完全上手，finebi的官网可以免费下载试用，lz可以下个试试，他们的售前是我遇到最耐心负责的~

求推荐一些实用些的商业智能BI产品

2，国内bi软件哪个厂家好些

公司走精英路线。亿信华辰是不错的软件公司
首先要了解目前市场上主流的bi产品有哪些，根据自己的需求选择适合的，国内出了许多厂商，比较不错的应该是亿信华辰，水准高、合作商多好用。
oracle 的oracle DV是可以让菜鸟都会的BI软件，具体怎么用，可以私信下，我是做oracle BI实施的

国内bi软件哪个厂家好些

3，现在市场上有哪些BI产品

现在市面上存在很多国内外的BI产品，各具特色。但若真正想要使用一款BI的话，还是要挑选最实用的，性价比最高的。我用过市面上很多主流非主流的BI产品，最后我选择的是一款新出的BI产品，叫Datafocus，他吸引我的就是他们的创新式交互方式，简单好用，数据处理很灵活，连接多样数据库或本地导入数据皆可，处理庞大的数据量，而且秒级响应。遇到问题，可以在论坛进行咨询，基本都能解决，服务态度也是相当的好。同时官网配有很多操作步骤的视频教程，大大降低了学习难度和学习成本，使得上手操作也变得非常容易，这样的工具，我们在公司内部推广使用的时候也会方便很多，这些都是我的个人感受，希望对你有用~~
没看懂什么意思？

现在市场上有哪些BI产品

4，有哪些兼具易用性且功能丰富的BI产品国内外都行

国外: Cognos：传统BI工具中最被广泛使用的，已被IBM收购。拥有强大的数据库平台、在数据管理、数据整合以及中间件领域专业功底深厚。偏操作型，手工建模，一旦需求变化需要重新建模，学习要求较高。Qilkview：最大的竞争者是Tableau，同Tableau和国内众多BI一样，是属于新一代的轻量化BI产品，体现在建模、部署和使用上。只能运行在windows系统，C／S的产品架构。采用内存动态计算，数据量小时，速度很快；数据量大时，吃内存很厉害性能偏慢。Tableau：自身定位是一款可视化工具，与Qlikview的定位差不多，可视化功能很强大，对计算机的硬件要求较高，部署较复杂。目前移动端只支持IOS系统。国内： FineBI：帆软旗下的自助性BI产品，轻量化的BI工具，部署方便，走多维分析方向。
搜一下：有哪些兼具易用性且功能丰富的BI产品，国内外都行？

5，有哪些好用的BI产品

推荐您使用观远智能BI。观远智能BI定位于新一代的数据分析与商业智能解决方案，这使得我们区别于传统的工具型BI，而为企业提供定制化、灵活高可用的AI+BI解决方案。这体现在：一、亿级数据秒级响应底层依托先进的Spark技术，可支持对海量数据快速响应和处理需求，并且具备良好的拓展性，支持更多面向未来的合成应用。二、面向业务场景的数据化运营以用户为中心，以解决商业问题为目标，来设计每一个分析场景。基于对不同行业的理解提供相应的解决方案，同时更按主题、按角色搭建分析场景，让数据分析最大程度为企业决策赋能。三、轻便灵活、简易操作简易的拖拽式分析操作、与轻便灵活的操作，同时观远移动BI符合用户的浏览习惯，可内嵌一些我们经常用的比如微信、钉钉、小程序等，让用户可随时随地基于数据来沟通交流，对于提升移动协作是一个很大的突破。四、AI预测将BI与AI结合，用AI预测引擎填补人工运营的前瞻性与实用性，实现数据追人、智能预警等自动化分析，可使分析和决策上一个量级。（当然，作为一款时髦的BI产品，颜值也必须在线，以下为观远智能BI平台操作界面截图，请随意感受这扑面而来的现代感和智能感~）
好用，等满足我公司的需求。而且power-bi能主动识别主流erp，大大降低了实施成本。
个人使用过的产品Tableau ：优秀优秀优秀！优秀的数据可视化展示效果，适合专业的数据分析师，本地化服务欠佳，价格是个值得考虑的地方，有点贵。DataFocus ：便捷便捷便捷！支持中文搜索分析，数据图形丰富美观，有动态分析功能。是不是专业数据分析师都适合，物美价廉，但不支持数据挖掘。帆软：它家的finereport是复杂报表的救星啊，但是操作相对复杂。其BI并非敏捷BI类产品，不支持数据挖掘。
其实没有绝对的好坏，我列举几个主流的BI产品，可以根据自己的实际情况进行选择。 一、国外产品Tableau优点：易用性强、非常适合分析师、小型公司使用缺点：实施团队外包，不适应国内需求Qlikview优点：其部署方式比较强大，计算无需中间库，基于内存的分析方式能够使用户快速得到结果缺点：本地化和定制化能力差，没有大数据处理能力Power BI优点：采用的CS架构，主要的报表连接过程使用的客户端，适合个人用户使用缺点：不支持定制开发和复杂场景二、国内产品永洪BI优点：能够解决数据量大的企业级需求，服务响应很好缺点：价格比国内小厂略贵帆软BI优点：基于其报表产品做的优化升级，有动态分析功能缺点：操作复杂、不支持数据挖掘，并非敏捷BI类产品BDP优点：主打SaaS产品，简单易用缺点：本地化部署能力较差
网易大数据推出的网易有数，是为企业级大数据分析量身打造的敏捷BI其产品主要特点如下：1. 高性能MPP支持各种大数据存储系统、传统数据库以及EXCEL文件等数据源，支持异构数据源集成，分布式并行计算架构，完美支撑大数据高性能要求。2. 可视化建模通过拖拽操作即可快速完成数据建模，一次建模多次应用，支持跨数据源建模，具有数据字典、计算字段、数据筛选、格式转换等强大的建模功能。3. 自助式分析业务人员无需编写繁琐的代码，只要简单地拖拽，就能轻松制作出丰富的图表，灵活地进行数据分析，快速发现数据中的规律。4. 多终端展示灵活布局样式精美的报告和驾驶舱，支持大屏展示，支持浏览器和移动端访问，随时随地了解企业运营状况。5. 权限管理支持数据行列级别的权限控制，支持对数据模型、报告等每个资源的读写权限控制，支持对用户所有操作权限的控制，角色化用户使权限更易于管理。6. 数据填报可视化的表单制作，强大的多级自定义审核，随时随地填报数据，数据自动汇总管理，与有数分析无缝衔接。

6，市面上国内的BI软件和国外的BI软件都有哪些哪些比较好BI选型

　　要选型，首先要了解目前市场上主流的BI产品：　　数据库方面，有DB2、Oracle、SQL Server、Teradata，早先还有专门用于数据仓库的Redbrick（被IBM收编以后，退出历史舞台）。　　ETL工具上，像Datastage、Powercenter都是比较主流的，此外，还有很多公司也有自己的ETL产品，例如SAS的ETL Server、BO的Data Integrator等。　　OLAP工具上，则还可以细分为MOLAP（MuiltDimension OLAP，多维度型在线分析系统）和ROLAP（Relational OLAP，关系型在线分析系统），前者可以选择Hyperion、Cognos、Microsoft公司的产品，而后者可供选择的余地就不多，像Microstrategy可能是目前能够看得见市场份额比较大的，以前和Redbrick一起。此外，还有一个叫Metacube的ROLAP工具，早在2000年以后也退出市场。　　数据挖掘产品领域，有SAS、SPSS等两大厂家，而像IBM、Teradata也都有自己的挖掘工具。除此之外，在报表服务器、前端工具上的选择可就多了，其中，Cognos、BO、Brio是比较主流的。　　从这些主流产品来看，大多是舶来品。国内也有研发BI产品的，比较完整的BI解决方案不多，只针对于某个环节的产品倒是琳琅满目，且多限于ETL、前端以及数据挖掘产品。不过最近了解到一个还算比较完整的BI软件，奥威智动的Power-BI，它根据不同业务主题，预设了十多个基于Server Aanlysis Service 的OLAP多维数据集；有成熟的，非常实用的决策分析模型，而不仅仅是报表。 最大的特点就是安装即可使用，无需实施，省去了很多功夫。而且价格相对比较亲民，名气倒不是很响，但在业内口碑还不错，在国内中小企业中已经有一定的市场占有率。　　从目前各类用户的产品选型过程来看，问题多出在以下几个方面。　　其一，只见树木不见森林，只顾得降低单个工具的成本，却忽视了总体成本。有些大企业在IT建设上一掷千金，从不在乎在购买产品上投入多少，每一块都是选用最好的。但是，更多的企业则不得不出于成本考虑，能省则省。除了数据库和OLAP工具两项之外，经常动心思的地方就是，设想如果把ETL和前端展现自己来开发是不是会省点资金出来。　　然而问题是，如果仅仅从单个产品的成本考虑而忽视综合的项目成本，最后很可能会被难以维护的程序所困扰，甚至要完全推翻重来，这样的成本恐怕会更高。而对于那些财大气粗的大企业来说，即便选择了每个领域最好的产品，组合起来也不一定就是最好的。　　其二，评估报告难以客观。企业负责产品选型的人，通常要求厂商提供一份评估报告，要列出几种方案选择，各自优劣何在，最后得出哪种方案是最适合自己的。　　如果从字面上理解此报告，某种产品哪方面比较好，哪方面不好，这并不客观。对于厂商而言，这就是一笔单子，当然会尽量把自己产品的优势体现出来，而回避自己的弱势。同时对于选型负责人来说，也许其早就对某种工具有好感，或是跟某个厂家的关系不错，甚至有更进一步的交易。这样的情况，想客观一点不容易。　　选型要点　　其实，如果是选择这些主流的产品的话，大家知道一句话，“没有最好的，只有最合适的”。什么是最合适？抛开上面提到的幕后因素，其实也就是三点需要考虑——产品成本、开发人员对这个产品的熟悉程度、有没有类似案例。　　首先看成本。NCR、IBM和Oracle的产品线完整，但却很贵。微软的产品便宜些，可如果数据量大，恐怕又不太敢用它，就更别谈那些不要钱的开源产品了。当然，成本不光是产品本身的价格决定的，后面人员学习、项目延期、客户满意度低都要作为成本考虑，这些隐型成本才是难以计算的。提到成本，就不能不提一下BI模型，因为BI产品中模型是最昂贵的一部分，在国内很大一部分企业采用的自主开发的方式，采用这种方式可以避免高额的费用，但却无法学习到国外先进的商业经验。　　再看人员的经验。人的学习曲线是不可避免的，不要妄想人们接触一个新产品就能立马成为高手，能够基于陌生的产品做出良好架构。这方面，显然Oracle和微软有优势，因为在这两家产品上有经验的人多，好找。当然，如果你们原来的业务系统用的就是这几家产品之一，不妨仍然用它。　　其次案例比白皮书更重要。如今很多BI厂商可以提供全方位解决方案，提供一站式服务。像IBM、Oracle、SAS都称自己是这样的全方案提供商，也就是说它们的产品线已经包含了数据库、OLAP、ETL等各类工具。直接选用它们，就不用再为工具选型烦恼了，但企业有时由于各方面的原因，决定不使用一家产品时，要考虑他们之间是否兼容。但如果你要是从产品的白皮书里去寻找此类信息，会发现说得很美，互相之间会如何完美地“无缝”兼容，但实际上却不是那么回事。因此，不要去看这些文字的东西，要去寻找同行业类似的案例，如果同行业没有，就去寻找数据量类似、业务复杂度类似以及相似应用的其他行业案例。

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