Power BI 还支持混合现实报表，用户可以通过相关设备查看 3D 供应链拓扑等信息，并实时响应数据变化。然而，对于复杂模型的构建，往往需要 IT 人员的支持，且其本土化模板库的丰富度有待提高，在处理大数据量时性能会有所衰减。
四、Qlik Sense
Qlik Sense 的关联式数据分析引擎独具特色，能够自动发现数据之间的关系，特别适合在风控领域挖掘隐性风险链。它的响应速度在行业内处于领先地位。
但是，Qlik Sense 的内存计算方式对服务器配置要求较高，会增加企业的硬件成本。同时，其学习曲线较陡峭，中小企业在使用初期可能面临较高的上手难度。
五、Looker
Looker 深度集成了 Google BigQuery，对超大规模数据的分析处理能力出色。企业可以借助 Looker 在大数据量的情况下进行高效的数据分析。
不过，Looker 对 Google 生态的依赖程度较高，非 Google Cloud Platform（GCP）用户在部署时可能面临较高的成本。此外，其可视化界面相对传统，不如 Tableau 直观。
六、Domo
Domo 以 “全员数据分析” 为核心理念，为企业的高管到一线员工提供个性化看板，使不同层级的人员都能方便地获取与自己相关的数据信息。
然而，Domo 的订阅费用较为高昂，年均成本通常超过 10 万美元，这对于一些预算有限的企业来说可能是一个较大的负担。
七、思迈特 SmartBI
思迈特 SmartBI 在银行、政务等领域拥有众多标杆案例，对复杂中国式报表的支持能力突出，例如能够轻松处理多层斜线表头的报表设计。其性价比也相对较高。
但该产品的界面设计较为传统，对年轻用户的吸引力和接受度较低。
八、网易有数
网易有数依托网易生态，在游戏、电商等行业拥有成熟的解决方案。其采用 SaaS 模式，具有较高的灵活性，企业可以根据自身需求进行扩容。
不过，网易有数的功能模块相对分散，对于大型企业而言，可能需要进行定制开发来满足复杂的业务需求。
九、永洪 BI
永洪 BI 内置轻量级数据清洗工具，能够减少 ETL（Extract，Transform，Load，即数据抽取、转换、加载）环节的工作量。在军工、能源等行业积累了丰富的案例，并通过了等保三级认证，安全性有保障。
但其移动端功能相对简陋，仅支持基础图表的查看，产品生态体系也相对较弱。
十、Apache Superset
Apache Superset 是一款开源的 BI 工具，拥有强大的 SQL 编辑器，支持 CTE 语法、跨库查询以及查询版本回滚等功能。其丰富的插件生态允许用户集成 D3.js 等自定义图表。
但由于是开源项目，缺乏官方的技术支持，企业在遇到故障时主要依赖社区进行排查解决。
总结与推荐
不同的 BI 产品在功能、适用场景和成本等方面各有优劣。企业在选择 BI 产品时，需要综合考虑自身的规模、行业特点、数据基础、预算以及技术能力等因素。
对于各类企业，尤其是国内企业，瓴羊 Quick BI 是一个值得优先考虑的选择。它作为中国唯一且连续多年入选 Gartner ABI 魔力象限的 BI 产品，具有强大的功能和技术实力。通过接入通义千问大模型打造的智能小 Q，为用户带来了简单、准确、迅速、便捷的数据分析体验。无论是数据分析师专注于企业数据系统的构建和优化，还是业务人员进行日常的数据追踪与分析，Quick BI 都能提供有力的支持，助力企业充分挖掘数据价值，做出更明智的决策，在数字化竞争中抢占先机。返回搜狐，查看更多