finebi和powerbi有自己的文件格式吗

FineBI和PowerBI的数据模式都支持实时和抽取模式，但是抽取模式下，由于FineBI的采用的分布式架构引擎进行数据的列式存储（支持十亿大数据量），PowerBI的数据引擎在抽取模式下仅仅是将数据以行式储存方式导入，所以在面对海量大数据时FineBI比PowerBI计算速度更快、性能处理更加强大。另外在数据编码上，FineBI支持对数据进行多种编码类型转换，PowerBI对这方面的转换是不支持的。
在基础数据关联建模方面，FineBI和PowerBI都能够对基础的元数据建立维度表和事实表之间的关联关系，形成关联模型，以提高数据可视化分析阶段的效率。关联 *** 作上PowerBI建立数据关联可以直接进行关联连线设置，这里比FineBI更为便捷。
但是深入使用对比会发现，PowerBI的数据模型建立之后只能针对当前报表进行使用，而FineBI建立好的数据关联模型则是以基于业务为主题的业务包形式进行存储，这样一来FineBI的数据关联模型在做可视化分析时也就能够无限复用了。
但是在数据源种类整合时，PowerBI无法对不同来源的数据进行实时整合建模，例如下图所示，PowerBI会自动禁用多个数据源的实时建模，需要将数据模式全部修改为抽取数据才可以进行整合关联建模。
而FineBI在处理跨数据源关联建模时，由于特有的智能内存化机制，即时面对不同来源的实时数据，FineBI也能智能进行内存化关联建模，这方面强于PowerBI。
b数据加工
对于数据的清洗加工处理方面，PowerBI提供了一些可视化界面的 *** 作选项，结合M语言和DAX函数，可以进行数据加工处理，但需要用户有一定的公式编码书写能力。
FineBI在数据加工处理方面，提供可视化 *** 作的自助数据集功能，可以做过滤、分组汇总、新增列、合并表、自循环列、行列转换等 *** 作，数据清洗和数据加工处理门槛相对较低。
数据建模+数据加工能力总结：
PowerBI和FineBI在数据建模和数据加工能力方面的综合能力对比，FineBI总体强于PowerBI，另外PowerBI在数据建模加工所需要的M语言和DAX函数对用户的技术能力要求相对较高，但相反，如果掌握这两门语言，也是能讲数据分析玩得很6的。

想用SQL2000数据库的编程方法，但是却又苦于自己是学ACCESS的，对SQL只是一点点的了解而已，这里我给大家提供以下参考---将ACCESS转化成SQL2000的方法和注意事项
一，首先，我说的是在ACCESS2000，SQL2000之间转换，其他的我也还没有尝试过，希望大家多多试验，肯定是有办法的；
二，转换的方法
1，打开”控制面板“下”管理工具“中的”数据库源“；
2，按”添加“添加一个新的数据源，在选择栏里选”Driver do microsoft Access
(mdb)”,完成后将出现一个框,
在”数据库源“里面输入你想写的名称，我取名叫“ABC”,说明不需要填，接着，按下面的选择，寻找你的数据库地址和选中（注意，请先备份自己的ACCESS数据库），然后确定。
数据源在这里建好了，剩下转换了。
3，打开SQL2000企业管理器，进入数据库，新建一个空的数据库“ABC”；
4，选择新建立的数据库，按鼠标右键，选择“所有任务”下“导入数据”，按“下一步”继续；
5，在数据库源下拉但中选择”Driver do microsoft Access(mdb)“，在”用户/系统DSN“中，选种你刚才添加的”ABC“，按 ”下一步“；
6，“目的”不需要修改，选择服务器（一般下为自己的本机“local“,也可以选择服务器地址或者局域网地址,确定你的权限是否可以 *** 作,),“使用WINDOWS 身份验证“指用自己的系统管理员身份 *** 作,“使用SQL身份 *** 作验证“可以用于网站的 *** 作,推荐用后者;

能实现。
增量刷新程序：1、云端发起刷新。2、通过数据网关将请求发送到数据源服务器。3、数据源服务器根据时间判断增量。查询出来。通过数据网关传回到云端。4、云端刷新这部分数据并存储。HR可以用PowerBI分析每个人的绩效，销售可以用PowerBI 来分析每个用户的质量。而老板用来分析每个职员的KPI。这些我们都可以用来PowerBI 来进行尝试。一般来说，这样的 *** 作都非常简单，我们直接将文件通过导入的方式直接导入就可以了。

商业智能的意思。
商业智能（BusinessIntelligence，简称：BI），又称商业智慧或商务智能，指用现代数据仓库技术、线上分析处理技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
商业智能的概念在1996年最早由加特纳集团提出，加特纳集团将商业智能定义为：商业智能描述了一系列的概念和方法，通过应用基于事实的支持系统来辅助商业决策的制定。
商业智能技术提供使企业迅速分析数据的技术和方法，包括收集、管理和分析数据，将这些数据转化为有用的信息，然后分发到企业各处。

tableau像IOS，Powerbi像Android。

tableau像手机相机，powerbi像单反相机。

tableau *** 作界面十分简洁，易懂，美观。powerbi *** 作界面复杂。

tableau80%的功能可以通过鼠标拖拉拽实现，powerbi只用鼠标能实现的功能少于20%

画图能力。

tableau的图表库只有24种，其他的雷达图，桑吉图，股价图等得通过这24种图、绕着弯衍生出来，做完一个复杂图，过几天你大概率是记不起来怎么做的。

powerbi图表库是开源的，可以使用官方的，也可以直接引用其他作者的现成的图，更换自己的数字就行。

另外，在地图方面，tableau的比较慢，powerbi用的是自家的bing地图，速度很快。

售价

tableau单机版2000多元一个月，有破解版。

powerbi单机版免费，服务器版要收费。

学习环境

tableau在国内没有活跃的社区，国外的社区浏览速度很慢，而且是全英文。tableau在国内只有几个代理公司在其微信公众号上发些命题作文式的文章，宣传自己功能很强大。我曾经问tableau公司的人，为何不做个服务器在国内的社区？让用户把自己的问题提出来，tableau的分析师答疑解惑，但没有下文，估计是中国管理层权力太小。

powerbi的中国社区有很多，有各种大V推出的教程、星球圈、微信群。

本地化搞得不好的外国产品，很难有好的发展前景。

技术前景

从AI角度，powerbi发展潜力更大。

假想在未来，有个语音识别数据机器人，你问他“某个公司在某个省最近5年销量什么样？”，机器人迅速调出一个柱状图出来，这样的数据分析AI产品是未来的趋势，powerbi现在通过输入英文，调出结果，已有点那个意思。

BI发展到AI产品是大趋势，这个阶段有多长？不确定。而这个周期就是数据分析师存在的意义。如果有一天BI产品成功转型到AI，那90%数据分析师就失业了，公司买个机器人就行。

数据分析师应该密切关注BI产品的升级内容，清楚自己离被机器替代的还剩多少时间？

国产BI软件还需时间。

国产BI产品典型代表是FineBI，参加过他们的技术日会议，用户活跃量很大。

我自己下试用了几天，放弃，原因:

1 *** 作逻辑比powerbi复杂，更别说是tableau。

2共同学习的环境差，只有官方的视频教程，其中一个教程的录制者是在感冒期间录的，隔几分钟就能听到吸鼻涕的声音，实在难以忍受。

3,要花钱。在手机上看报表，好像得花5000元买个插件，Powerbi是免费。

4曾经问过一个统计专家关于Finebi的前景，他说BI产品的核心是其逻辑体系，Finebi如果按照现在的迭代速度，10年后发展会很不错，关键是得能存活下来。

总结下来，Finebi适合企业用户，企业花钱买FineBI的服务，业务员不需要懂任何数据分析技能，只需要提需求，FineBI的人给你做好了，然后你在成品报告的基础上做点修修补补的工作。

总结。

如果仅是为了减少重复工作，自动更新图表数据，而且要注重美观，tableau比powerbi强。如果你的数据很复杂，要创建很多自定义的分析指标、自定义的报表、满足各种奇思妙想，只能选powerbi。另外，要关注BI产品的升级内容，知道自己离被机器替代还差多久。

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