大數據能否真正的具備參考價值？這在某種程度上取決于企業是否部署了合適的數據可視化分析工具。在幾乎每個部門都充斥著關于客戶、流程和運營的信息時代，有效的數據可視化分析工具能夠幫助企業機構快速地建立競爭優勢。
數據可視化分析產品主要是通過在企業各類業務系統中提取數據，并提供整合、分析、可視化及協作等功能，來幫助企業完成數據價值的發現過程。通過將原始的業務數據轉換為可理解的圖表和故事版，企業可以獲得更加直觀和快捷的業務洞察，更好地做出商務決策等等。
目前，市面上有不少數據可視化分析產品可供企業選擇，相對主流的產品包括Tableau、Qlik、Power BI以及DataHunter數據可視化分析平臺。對于國內企業而言，想要部署一款合適的可視化產品，需要考慮到方方面面的因素，包括企業服務能力、支持的數據源、分析能力、故事版、協作能力、定價等，本文，我們就將根據這些因素，對以上產品進行一一比較，看看每款產品的不同之處。
數據源
豐富的數據源可以幫助企業在進行可視化分析時方便的接入各種系統和數據文件，具體包括文本文件、數據庫及其他外部文件。
在文本文件方面，Tableau的支持最為豐富，支持類型包括了Excel、CSV、txt、JSON、PDF、空間文件以及統計文件等，相對而言，Qlik、Power BI以及DataHunter則主要以Excel、CSV文件為主。
在數據庫方面，目前四款產品對主流的數據庫都有很好的支持，包括MySQL、Postgre SQL、SQL Server、Hive、GreenPlum、Oracle等。
值得一提的是，DataHunter數據可視化分析平臺也可以無縫對接第三方公共數據源，包括人口統計、金融、天氣等公共數據，而Tableau、Qlik和Power BI需要單獨處理外部數據。此外，DataHunter還內置了表單數據采集，方便用戶使用Excel文件創建表單。
數據處理
分析人員往往會在數據處理環節浪費大量時間，因為在大多數情況下，采集到的數據都比較“臟”，例如行中可能缺字段，或者可能包含無意義的值。這個時候，高效、便捷的數據處理能力，可以幫助分析人員快速完成這一過程，從而提高工作效率。
在數據整合方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter都可以對各種來源的數據進行統一處理，所不同的是，DataHunter支持整合企業內所有系統數據源，Tableau則可以通過Tableau Prep產品實現，而Qlik和Power BI則需要借助第三方工具。此外，DataHunter內置了ETL清洗器，可將多種數據源、數據格式歸一化。
分析能力
分析能力是數據可視化產品的主要賣點之一，本文我們將從兩個維度進行比較，即數據可視化和數據分析。數據可視化主要包括對圖表的支持及擴展性；分析層面主要包括數據鉆取、交互性和高級分析等。
在基礎圖表方面，Tableau、Qlik、Power BI和DataHunter四款產品大同小異，基本上對常用的數據圖表，如柱狀圖、堆積柱圖、條圖、堆積條圖、折線圖、面積圖等都有很好的支持。同時，用戶在進行可視化分析過程中，這四款產品也都會進行智能化的圖表推薦。
對于高級圖表，四款產品的支持種類則有所不同，Tableau支持樹狀圖、箱線圖、標靶圖、圓視圖等；Qlik支持散點矩陣、關聯分析應用圖等；Power BI支持瀑布圖、樹狀圖等；而DataHunter支持包括雷達圖、箱線圖、熱力圖、樹狀圖、關系圖、?；鶊D等。
在圖表擴展性方面，Tableau、Power BI兩款產品的難度最大，需要專業技術人員的開發；Qlik難度較小，但也需要使用JavaScript開發；DataHunter在這方面較為靈活，自身就可接入Echars等第三方圖表以及企業自帶圖表類型。
在性能上，我們知道Tableau使用的是內存和內存數據庫分析體系結構組成的混合模型，其分析功能包括數據發現，數據可視化，地理編碼，調查分析，時間序列分析，社交分析等，同時Tableau可與R語言集成，并提供了移動端的支持。
值得一提的是，Tableau的數據準備功能較為強大，可以幫助分析人員快速整理數據，并在同步時修復/配置數據，也可將交叉表數據重新轉換為標準化列，刪除無關的標題、文本和圖像，協調元數據字段等。
DataHunter和Qlik使用是內存分析引擎，其優勢在于可以處理海量的業務數據，DataHunter簡化了ETL的處理流程，因此即便分析人員沒有任何編程經驗，也可以快速處理并分析數據。同時，DataHunter也支持SaaS版部署模式，這使得企業可以大大減少自身服務器的負載。
如今，數據鉆取、關聯分析已經成為數據可視化工具的必備功能，這四款產品對此也都有很好的支持，而對于趨勢、聚類等常用分析，特別是對R和Python的支持也同樣如此。在差異性上，DataHunter在嵌入式分析方面更為靈活，其支持企業與用戶原有系統集成嵌入。
協作能力
協作正在成為數據可視化分析工具的必備功能。在愈發強調團隊協作的今天，企業不僅需要簡單、易用、靈活的可視化工具，更需要一個可以讓各部門共享數據，協同完成業務分析流程的平臺，同時，企業管理者也可以基于該平臺溝通問題并做出決策。
不管是數據共享還是團隊討論，DataHunter產品在這方面都有很好的功能體驗，包括支持一鍵共享給團隊內、跨團隊和系統外人員；團隊內成員可針對可視化看板進行討論溝通，同時也可在系統內做故事板進行匯報，此功能支持添加快照、實時圖表、形狀組件等元素。
同時，Tableau和Qlik也支持用戶進行數據協作，Tableau支持用戶通過Server端或Online端共享數據看板，用戶可在系統內做故事板進行匯報，并支持添加實時圖表和文本組件。相比而言，Power BI在數據協作方面的支持并不是很好。
版本區別
在很多情況下，產品支持的部署方式和定價也決定著企業是否會考慮該產品，這也是四款產品最大的差異點之一?？傮w而言，Tableau和Power BI提供的版本較為豐富，而DataHunter產品的性價比更高。
Tableau版本：
•Tableau Desktop（用于可視化和分析數據，創建工作簿，可視化文件和儀表板）
•Tableau Server（用于編輯和分發BI資產）
•Tableau Online（Tableau Server的托管版本）
Qlik版本：
•Qlik Sense Desktop （桌面版）
•Qlik Sense Enterprise（企業版）
•Qlik Sense Cloud（SaaS版）
•QlikView（個人版）
Power BI版本：
•Power BI Desktop（個人桌面版，免費下載）
•Power BI Pro（增強版的用戶，共享和協作功能，每位用戶每月9.99美金）
•Power BI Premium（企業部署版，無限制功能）
DataHunter版本：
•SaaS版（無限制功能，可免費試用）
•企業部署版（可定制化部署）
如何選擇？
這四款數據可視化分析產品都可以幫助企業挖掘數據、可視化數據，并輔助管理者做出更好的商業決策。同時，也都具備優秀的擴展性和易用性，在移動設備支持方面也都很出色。但是，對于國內企業而言，如果考慮到定制化的部署和價格等因素，DataHunter數據可視化分析平臺無疑是更好的選擇，而且，DataHunter在數據協作方面也表現出色。
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