给准备做 BI 数据可视化的朋友一个建议

[levelworm]

鉴于这里大多数都是有点编程能力的朋友，建议如果有能力选择工具，而不是让上面指派工具的话，不要用商业的可视化软件，比如 Power BI 或者 Tableau 之类的，而是用编程语言做。比如 Python + Dash。当然你是大公司就算了，大公司自己也没能力选择。

我没用过 Grafana 等通常是开发用的可视化工具，所以我不确定，但是如果是做商业数据可视化的，一般大家自然的选择就是 Power BI 或者 Tableau 之类的。这两个我都用过一段时间，深刻体会到受制于人的痛苦。

简单的来说，就是适合快速搭积木，但是可控性比较差，只能用对方提供的功能。Python + Dash 或者 JS + 类似的库（我不会 JS ），开始开发的时候比较慢，但是搭建好框架了就会快一些了。

[Counter]

谢谢楼主分享

[levelworm]

当然我这也是个人意见，可能我这人比较喜欢编程，所以喜欢那种自己能够掌控的感觉。Power BI 这些工具肯定还是好的，绝大部分地方还是可以用的，无非是有些地方要忍，有些地方要做一些扭曲。

[beiping96]

metabase?

[puncsky]

metabase +1

[nokisubye]

metabase 见过也有用得挺好的公司

[mnssbe]

superset metabase redash

[clions]

帆。。。帆。。帆软？

[Robbi]

Power BI 这两年吹上了天，大数据的风啊，一阵一阵

[littlefatpaper]

这种二次开发，你要深度定制业务的时候就搞死人的，根本拓展不了。开发时图的一点小便宜，后面有可能是灾难。我们公司原来想用阿里数加平台做，后来考虑到种种原因还是决定自己用原生 js 做前端了。

[wangxiaoaer]

BI 到底是个什恶魔东西？

是不是阿里 Datav 那些大屏可视化的？

[LightLolo]

作为一个从 BI 行业转去写代码的人来说：
选型商业的可视化软件可以在项目上快速交付，便捷性的时候和快速上手也是一种良好的体验。
但是对于个人技术成长和深度的定制化及开发的时候，蛋就碎的厉害了。

[louhubiao]

商业或者开源的 bi 工具考虑的太多，适合分析师使用，直观分析数据、产出报表、发送邮件。如果要给非分析师使用(老板、运营)，还是需要自己写，因为各行各业都有自己特色，往往会提出不符合规范的需求，开源 bi 工具是为通用功能准备的，定制化反而麻烦。

[lithiumii]

Python + Dash 可以做没问题，怎么解决分发给别人看的问题？让大家都装 Python 然后发数据库连接吗？还是自己整一个网站版？

[LokiSharp]

说得好，可我还是觉得一体化的企业产品比造轮子方便

[levelworm]

@lithiumii 搞个服务器就可以吧他本来就是 flask

[ccoming]

可能人家的客户根本不是给有搭建可视化平台能力的群体。人家是给商业分析用的，

[dexterzzz]

BI 领域从来都是商业软件为主，玩代码开发定制是给自己挖坑

[zhuangzhuang1988]

太年轻.

[boshok]

太年轻，哈哈

[evilangel]

Oracle 数据库，尝试了 metabase，非常非常非常卡，最终被迫放弃。
不知道大家对 Oracle 数据库的可视化有什么好的推荐？

[snw]

说实在的，只有大中型的公司才需要搞 BI，中小企业搞 BI 只是老板自娱自乐。

BI 的前提是数据有质量较高的源数据，不然就是 GIGO （垃圾进垃圾出）。一套完善的信息化系统+购买或开发 BI 系统并实施+各环节合格的参与人员，这些开支不是中小企业玩得起的。后期你要应对经常变动需求的话，定制开发比通用解决方案支出更高。

中小企业做的只是会计整理数据，然后 IT 搞成好看的图表让老板看，但这只是可视化，只是 BI 的一小部分。

[levelworm]

@zhuangzhuang1988 @boshok 唉，谁说不是呢，所以周末还在老老实实撸 Tableau 呢。公司要用这个我也管不着呀。

[qwjhb]

我打算用 superset 有什么坑么

[levelworm]

@snw 中小企业我觉得也可以有高质量的源数据呀，就看重不重视了，当然大部分是不重视的。BI 基本上从 pipeline 开始，到可视化结束（我一般不把分析算在 BI 里头，毕竟有专门的 DA ），我觉得如果是做实业的那种中小企业，可能就自己搞搞就算了，因为的确数据量不大。但是如果是互联网企业，数据量可能并不小呀，比如我们公司就百来人，但是还是得配置齐全 BI 的人，不然数据量太大了压根没法搞。要不我理解错了，大小不是按照人数来的？

[lithiumii]

@levelworm 除了管理一个服务器，还要解决访问权限问题吧，Dash 带用户登录之类的功能吗？本来做分析的会分析就可以了，现在岂不是还得掌握 py 的 web 开发及运维？

[samuel]

对于信息化程度较高的中大公司（大型互联网公司除外，他们有能力造轮子），采购商业 BI 软件才是最高投入产出比的方案，自己造轮子最大的价值可能就是给技术团队练手了。用自己造的轮子，数据分析师可以自助完成数据建模么？可以自助做报表么？可以支持各种多维度分析么？

对于小公司而言，怎么方便怎么来吧，不过往往在这种公司里，BI 就是一个固化的统计报表，有新的统计需求就找研发写，不过这个跟 Powe BI，帆软什么的确实不是一码事了。

[wittyfans]

我之前的一个项目就是用的 Python+Dash，确实自由度比 power bi 和 tableau 高一些，你架好 server 后，公司内网打开你 IP 就能看图了，而且用 pandas 处理数据，直接套用 plotly 的格式，也很顺手。

但前期开发周期长，各种需求都提给你，需要一一实现，而且还会有导数据的需求，关键是这项目就我一个人做，从数据爬取、存储、处理、web 可视化，需求太多有点忙不过来，前期的时候经验不足，数据流程也有些混乱。爬取，保存，处理这之间的任务管理几乎没有，现在开始用 cron，后期打算上 airflow 管理。

不管是可视化，做 data analysis 或者 data science，少不了 data enginerring，把需求和数据的逻辑理清楚了，后期就简单了，可视化用这些商业工具还是自己写，我觉得都是一种偏好吧，根据自己的需求和技术能力选择，小公司数据不大，excel 也可以做 dashboard，只是你要是习惯了 pandas，就不想用 excel 了，前阵子接了个搞市场数据分析公司的面试，直接发了个 excel 过来，搞得我有都有点紧张。

[snw]

@levelworm
哦你说 IT 企业啊，那确实是另一回事了，毕竟 IT 企业利润率高，而且大部分业务数据本身就数字化了。

其他行业营业收入 2 亿的企业，年税前利润大概也就一两千万的数量级，上百万实施及培训+每年几十万上个传统 ERP 和业务系统（可能不给接口）已经挺心疼了，更别提每年再花几十万搞 BI。

[wittyfans]

@qwjhb superset 的用户权限管理有点难用，另外不可以嵌 python 代码

[Justin13]

powerbi 能自己开发可视化插件，扩展性上比 tableau 好很多

[qwjhb]

@wittyfans 这样的啊 我本来是看 superset 是 python 写的 用了 flask 以为 python 魔改会方便的 请问是什么原因导致不能嵌？ 这样对我来说是硬伤 能开始前就打住也算幸运，多谢

[wittyfans]

@qwjhb 好像就是他们没这个打算

[hotwow]

@qwjhb Redash 可以嵌 python 代码