前 7 个 Power BI 替代品和竞争对手

Tableau：最佳整体替代方案

Tableau 在 BI 领域也毫不逊色。 Tableau 是企业中 Power BI 的常见竞争对手，它提供类似的功能和易用性，但底层计算模型的语法和构成略有不同。它以强大的数据可视化能力而闻名；此外，它具有高度可扩展性，能够处理大量数据，并提供云和本地部署选项。然而，它的价格比 Power BI 更高。

定价

Tableau 为团队提供了一系列定价选项，即 Tableau Viewer 为 15 美元，Tableau Explorer 为 42 美元，Tableau Creator 为 75 美元，所有费用均按用户每月计费，按年计费。

特征

• 深度数据探索和分析能力。
• 处理大型数据集的可扩展性。
• 云、本地和本机 Salesforce CRM 集成。
• 强大的数据可视化（图A）。

图A

优点

• 广泛的可视化选项。
• 大量的功能和产品。
• 用于智能分析的内置 AI/ML 功能。

缺点

• 高成本可能成为小企业的障碍。
• 与其他 BI 工具相比，学习曲线更陡。
• 处理过于复杂的数据时，性能可能会下降。

我们为什么选择 Tableau

Tableau 凭借数据可视化功能脱颖而出，超越美学，提供深入的数据探索，同时保持足够的直观性，以维持数据分析流程的流程。此外，其部署选项非常灵活——无论是云、本地还是 Salesforce CRM 集成——并且它结合了人工智能和机器学习功能，可提供大规模的智能分析。

请参阅：了解更多。

Sigma：最适合直观的电子表格风格界面

Sigma 是一个云原生分析平台，擅长提供实时分析和易用性。其直观的类似电子表格的界面特别强调了其易用性，因为它允许技术和非技术用户轻松探索和分析数据。 Sigma 具有高度可扩展性，因为它可以分析数十亿行数据。如果您的企业需要即时、数据驱动的决策，而无需编写代码，那么您应该考虑 Sigma。

定价

Sigma 鼓励潜在客户联系他们获取报价，因为其定价信息未公开列出。然而，Sigma 提供演示和免费试用。

特征

• Sigma 中集成了 GPT 支持的分析功能。
• 使用云数据仓库进行大规模构建。
• 企业级安全和治理。
• 直观的类似电子表格的界面（图B）。

图B

优点

• 技术和非技术用户都易于使用。
• 实时数据洞察。
• 处理大型数据集的可扩展性。

缺点

• 有限的第三方集成
• 可能需要一些初始设置。
• 未列出自定义定价。

为什么我们选择西格玛

Sigma 的实时数据洞察和用户友好的界面脱颖而出，因为它可以快速提供洞察，同时可供技术和非技术用户使用。此外，它还能够处理大型数据集，用户无需特殊培训即可轻松探索。该平台还非常重视安全性。

Qlik：最适合数据探索

Qlik 是 BI 领域的成熟参与者。目前的产品 Qlik Sense 是其原始分析工具 QlikView 的后续产品。根据维基百科，Qlik 自 1993 年以来一直是该领域的先驱，因此 Qlik 产品在 BI 领域众所周知也就不足为奇了。当前一代的 Qlik BI 工具专注于数据探索，这意味着它们在查询数据和附加到实时数据源等方面表现出色。

定价

Qlik 的云分析产品有三种定价计划：

• 标准起价为每位用户每月 20 美元。
• 保费起价为每月 2,700 美元。
• Enterprise 要求有兴趣的人联系 Qlik 以获取定价信息。

特征

• 用于全面数据探索的关联分析引擎。
• 混合性能 SaaS 和混合云平台。
• 自助数据可视化。
• 用于增强分析的集成人工智能和机器学习（图C）。

图C

优点

• 互动性强。
• 智能分析功能。
• 实时行动能力。

缺点

• 比 Power BI 更贵。
• 非技术用户的学习曲线更陡。
• 对于基本任务来说可能很复杂。

为什么我们选择 Qlik

Qlik 集成人工智能和机器学习以提供更智能、自动生成的见解和预测的方式确保其提供持续的智能状态。 Qlik 旨在提供实时信息，以确保团队立即获得见解并及时采取行动。

AWS QuickSight：最适合云原生业务和可扩展性

虽然与此处提到的其他一些 Power BI 替代方案相比，AWS QuickSight 不太适合普通开发人员，但值得一提，因为它既是云原生的，又完全是。这意味着它可以即时扩展，并且无需您管理任何硬件或软件。如果您已经登上了 AWS 列车，它还能自然地与其他 Amazon Web 服务完美集成。

定价

AWS QuickSight 提供两个版本；企业版和标准版，其中企业版起价为每用户每月 18 美元（按年计费），标准版起价为每用户每月 9 美元（按年计费）。

特征

• 用于无缝 AWS 集成的云原生架构。
• 生成式 BI 功能可带来直观的自然语言体验。
• 支持十亿行数据集。
• 嵌入式分析可让您的应用脱颖而出（图D）。

图D

优点

• 与 AWS 服务轻松集成。
• 生成式 BI 简化了复杂的 BI 任务。
• 无服务器架构。

缺点

• 有限的非 AWS 数据连接器。
• 可能需要 AWS 专业知识才能实现最佳使用。
• 没有集中系统来管理报告。

为什么我们选择 AWS QuickSight

AWS QuickSight 非常适合已经使用 AWS 服务的企业，提供统一且经济高效的数据分析解决方案。其生成式 BI 功能使复杂的 BI 任务变得更加容易。它的自动扩展对于期望增长或使用量波动的企业来说至关重要，因为它消除了手动服务器管理的需要。 QuickSight 基于使用的定价模型还为各种规模的部署提供了经济高效的解决方案。

Looker：最适合无缝 Google 集成

Looker 的前身是 Google Data Studio，是一个现代商业智能平台，通过其可视化方法创建报告和仪表板，继承 Data Studio 的可视化和数据故事讲述功能。完全基于浏览器，无需安装或设置，并且用户界面非常简单，只要您不需要进行大量数据转换或清理即可。

定价

Looker Studio 对创建者和报告查看者免费。不过，企业客户需要联系 Google 以获取 Looker Studio Pro 的定价信息。

特征

• 报告嵌入。
• 独特的预建数据连接器。
• Looker Studio API。
• 跨 Google 产品的多个报告模板 (图E）。

图E

优点

• 轻松创建交互式仪表板。
• 超过 600 个合作伙伴连接器和 800 个数据源。
• 易于拿起和使用。

缺点

• Looker Studio Pro 的定价不透明。
• 可能需要一些技术专业知识才能实现最佳使用
• 免费版本的功能集并不广泛。

为什么我们选择 Looker

只要您拥有 Google 帐户，Looker 就很容易上手并立即使用。您可以立即创建报告、选择 Google 构建的连接器、从 Looker 合作伙伴创建的 800 多个连接器中进行选择并探索数据。它的仪表板易于使用，而且它还具有适用于多种 Google 产品的许多模板，这使得它在 Google 生态系统中易于使用。

Domo：最适合业务流程自动化

Domo是一个商业智能平台，其优势在于业务流程自动化和实时决策。它提供低代码和专业代码应用程序来自动化业务洞察，从而实现更快、更明智的决策。其先进的可视化以及人工智能和数据科学功能进一步增强了其分析产品。

定价

Domo 的定价并未公开披露，因此潜在用户必须联系 Domo。

特征

• 用于业务流程自动化的低代码和专业代码应用程序。
• 来自各种来源的实时数据集成。
• 人工智能和数据科学支持的智能分析。
• 高级可视化可以更好地理解数据（图F）。

图F

优点

• 界面美观。
• 基于使用情况的定价。
• 很棒的表现。

缺点

• 定价不透明。
• 对于刚接触 BI 工具的用户来说，学习曲线可能比较陡峭。
• 可能是资源密集型的。

为什么我们选择 Domo

Domo 是一个综合平台，具有从数据集成到应用程序创建的功能。其应用程序创建工具特别令人着迷，因为它们可以帮助企业构建低代码和专业代码应用程序，以自动化洞察并做出更快的决策。 Domo's 提供超过 1000 个连接器和内置拖放 ETL。

Sisense：最适合大型数据集

Sisense 是一款领先的 BI 工具，擅长处理大型数据集，并提供基于云和本地的解决方案。 Sisense 以其 Elasticube 技术而闻名，它允许用户拍摄数据快照，并提供精心设计的仪表板，其中包含各种小部件和图表类型。

定价

Sisense 定价仅可通过定制报价获得。

特征

• Sisense Fusion Embed 可将定制分析集成到应用程序中。
• 低代码、无代码和专业代码补充可增强分析能力。
• AI驱动的BI平台（图G）。

图G

优点

• 高可扩展性。
• 云和本地选项的部署灵活性。
• 通过各种小部件和图表类型实现丰富的可视化。

缺点

• 可能需要技术专业知识来设置和管理。
• 占用大量服务器资源和设置时间。
• 定价不透明。

为什么我们选择西信

Sisense 因其高效处理大型数据集的能力而脱颖而出，这要归功于其列式数据库方法和可加速数据检索的 Elasticube™ 技术。虽然它确实需要一些技术专业知识才能充分利用，但它仍然是处理大量数据的企业的绝佳选择。

参见：深入了解。