数据可视化分析工具评测: DataEase （开源新贵）VS.帆软 FineBI（老牌产品）

近期GitHub开源榜单频繁出现一款DataEase的Java开源项目，其定位为是一款人人可用的开源数据可视化分析工具，是FIT2CLOUD 飞致云公开的Java开源项目，能帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务的改进与优化，支持丰富的数据源连接，能够通过拖拉拽方式快速制作图表，并可以方便的与他人分享。DataEase项目开源后，自带流量，迅速被广大用户下载试用，并得到了用户的一致好评，

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m0_59880555

12673人浏览 · 2021-09-11 13:48:59

m0_59880555 · 2021-09-11 13:48:59 发布

然国内另一帆软旗下的FineBI产品，新一代自助大数据分析的BI工具；使用自助式BI工具，释放企业数据潜力。以业务为中心的自助大数据分析平台；主要面向业务和数据分析师，以问题为导向的探索分析，同时支持简单报表制作。帆软已有10余年的数据可视化经验积累，从2006年起专业做大数据BI和分析平台，从FineReport到2015年的FineBI，堪称经典传统老牌，一直是大家比较认可的数据可视化专业品牌。

面对开源新贵Fit2Ccloud飞致云的DataEase和老牌产品帆软FineBI两款数据可视化平台，我个人自行安装部署并实操体验了一把。老牌产品有其多年的知识沉淀和经验积累，开源新贵有其突出的开源模式，两者各有其独到之处。

本文重点对开源新贵DataEase和老牌产品帆软FineBI从产品功能进行一个全面的对比。

1、产品运营

FIT2CLOUD飞致云的DataEase数据可视化平台定位为人人可用的开源数据可视化分析工具，关键字分析人人可用、同时开源模式，这是DataEase的两大主要特点：

【人人可用】：说明成本低，第一产品本身费用不会太高，当前还未找到相关定价，但基于对FIT2CLOUD飞致云其他几款开源产品的了解，肯定是普惠产品；第二就是学习成本低，简单好用，操作简便，易用性较高；最后就是虽然开源时间不长，但核心功能已经能满足用户核心使用场景，基本达到用户可用；
【开源】：开源项目通过开源社区快速得到广大用户的验证和反馈，通过开源模式自成长，进而快速迭代演进。看GitHub上的代码提交量，后台是有一个很庞大的队伍在支持的，每月迭代每月定时发布更新。自2021年6月28日发布以来，每月迭代，功能更新速度特别快，短短3个月Star数量已达3000+、下载量累计5000+，Forks累计数量400+，足见其自带流量，已经被广大用户认可，已快速打开了数据可视化广阔应用市场。

帆软FineBI产品是基于上一代的FineReport衍生的商业智能软件，帆软团队主导研发，未开源。官网提供免费试用版本，限制2个并发，商业版无限制，需当地销售根据功能模块、需求定制、部署实施而收费，所以最终价格会存在较大差异，无法一概而论。

通过帆软官网查看，FineBI的迭代更新也是相当频繁，从更新日志看，自FineBI V5.0 在2019年脱胎换骨的更新至今，总共更新迭代17次，持续优化完善产品，为广大用户提供专业的大数据分析服务。

FineBI 5.0 化茧成蝶，焕然一新，进化幅度如同 iPhone7 到 iPhoneX，将企业级自助式 BI 工具提升到一个新的高度。FineBI 5.0 有着卓越的视觉效果和交互体验，强大数据分析能力和企业级管控，真正实现自助数据处理，自助数据分析，人人都是数据分析师。

2、产品功能

产品功能主要从产品架构、产品功能等几个方面进行对比。方便大家更加客观的了解认识DateEase和帆软FineBI。

2.1 产品架构

DateEase

图 1DataEase功能架构

（来源于：https://github.com/dataease/dataease）

FIT2CLOUD飞致云的DataEase功能架构总体包含数据连接器、数据引擎、图表制作以及最终的图表展示四部分，另外通过系统管理以及安全与集成作为整个平台的管理基础。

从功能架构我们可以看到DataEase主要集成了开源的Apache doris、Kettle，同时在图表制作方面集成了开源可视化图表库ECharts。

【Apache doris】

图 2：Apache Doris

（来源于：Apache Doris）

Apache Doris是一个现代化的MPP分析型数据库产品。仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果，有效地支持实时数据分析。Apache Doris的分布式架构非常简洁，易于运维，并且可以支持10PB以上的超大数据集。

Apache Doris可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。令您的数据分析工作更加简单高效！

Apache Doris 由百度大数据部研发 ( 之前叫百度 Palo，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为 Doris )，在百度内部，有超过200个产品线在使用，部署机器超过1000台，单一业务最大可达到上百 TB。

百度将 Doris 贡献给 Apache 社区之后，许多外部用户也成为了 Doris 的使用者，例如新浪微博，美团，小米等著名企业。

【Kettle】

Kettle是一款免费开源的、可视化的、功能强大的ETL工具，纯 Java 编写，数据抽取高效稳定(数据迁移工具)。Kettle 中有两种脚本文件，Transformation 和 Job，Transformation 完成针对数据的基础转换，Job 则完成整个工作流的控制。

Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。

Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。

【ECharts】

ECharts，一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库，可以流畅的运行在 PC 和移动设备上，兼容当前绝大部分浏览器（IE9/10/11，Chrome，Firefox，Safari等），底层依赖矢量图形库 ZRender，提供直观，交互丰富，可高度个性化定制的数据可视化图表。

丰富的图表类型：20余种图表和十几种组件，支持各种图表以及组件的任意组合；
强劲的渲染引擎：Canvas、SVG 双引擎一键切换，增量渲染、流加载等技术实现千万级数据的流畅交互；
专业的数据分析：通过数据集管理数据，支持数据过滤、聚类、回归，帮助实现同一份数据的多维度分析。
优雅的可视化设计：默认设计遵从可视化原则，支持响应式设计，并且提供了灵活的配置项方便开发者定制。
健康的开源社区：活跃的社区用户保证了项目的健康发展，也贡献了丰富的第三方插件满足不同场景的需求。
友好的无障碍访问：智能生成的图表描述和贴花图案，帮助视力障碍人士了解图表内容，读懂图表背后的故事。

综上所述，FIT2CLOUD飞致云的DataEase基于当前主流的经过验证的开源项目，完成了DataEase的集成，其中基于Doris和Kettle完成了抽取数据的处理ETL和分析，最终通过ECharts提供了酷炫的数据可视化展示。

帆软FineBI

图 3：FIneBI产品架构

（来源于：FineBI商业智能 - 帆软,专业的大数据BI和分析平台提供商）

FIneBI产品架构主要包含多数据源对接层、Spider引擎层、可视化探索式分析以及多屏展示等。其中数据处理层通过了Spider引擎完成了抽取数据的基处理及分析等，而通过直连引擎完成了实时数据的抽取，其中Spider引擎帆软采用了传统的自主研发模式。

【Spider计算引擎】

帆软FineBI 5.0 将直接对接数据库的实时数据引擎与抽取数据的引擎整合统一为 Spider 计算引擎。用户可以根据数据量、实时性要求、使用频次等，自由选择实时或抽取的方式。实时数据与抽取数据方式的无缝切换，将更加灵活高效支撑前端的高性能分析。

Spider 数据引擎可灵活支撑不同数据量级的分析，在数据量激增之后，可横向扩展机器节点，利用spider引擎专为支撑海量大数据分析而生的分布式方案。

Spider 引擎分布式方式，结合 HADOOP 大数据处理思路，以最轻量级的架构实现大数据量高性能分析。此分布式方案集成了ALLUXIO 、SPARK、 HDFS、ZOOKEEPER 等大数据组件，结合自研的高性能算法，解决大数据量分析问题与在 FineBI 中快速展示的问题，同时从架构上保证了计算引擎系统全年可正常使用。

【企业级数据管控】

数据管控能力决定BI工具的应用范围和深度。帆软FineBI提供了精准的企业级数据权限管控方案，管理员可以高效便捷的进行权限配置，放心大胆的交付给分析人员相关数据，无需担心隐私数据泄露。

（1）权限统一配置。平台统一控制权限，如业务包权限、数据表行权限、数据表列权限等，权限控制的粒度更细致，更科学。通过配置主表权限，所有关联的业务表权限也会生效。

（2）权限智能继承。分析人员所做的自助数据集默认继承基础数据的权限，管理员无需再担心这些数据表的权限分配，每个阅读用户自动看到自己权限范围内的数据，这有利于促进分析人员之间的分享和交流。

（3）满足不同场景。不同场景对数据权限的要求是不同的，用户可以选择是否权限继承、分享时权限再设置、集团的多级权限管理等，比如总部制作的各大区销售汇总表，需要各大区用户都看到，权限智能继承的情况下是实现不了的，需要设置不继承权限。

2.2 产品功能

产品功能方面，我们就从基本的数据源对接、图表制作、仪表板制作以及系统管理、API支持等数据可视化典型场景功能进行详细对比参照。

表 1：功能对比总结

功能项	DataEase（开源新贵）版本号：（V1.2.0）	FineBI（老牌产品）版本号：V5.1.15	小结说明
数据源接入	数据库接入支持主流的Mysql、Oracle、SQL Server PostgreSQL数据库接入，同时支持Excel等本地数据源接入	支持Hsql、IBM DB2、SQL Server、MySQL、Oracle等数据库接入，除此之外还基于插件机制支持阿里云AnalyticDB、等非主流数据库接入，同时支持本地的Excel、CSV等数据导入	FineBI的数据源对接更加丰富，涉及服务器数据集、自定义类型的数据源程序数据集，同时包含通过安装插件使用的JSON数据集，其中通过 JDBC 的方式直接连接数据库时，需要通过另一款产品FineReport 设计器建立远程连接使用服务器数据集；相比较而言DataEase的数据源接入当前仅涵盖了当前主流常用的数据源。
数据处理	支持多种函数自定义计算列、多表数据关联、自定义数据集、自定义数据库SQL数据集等	支持数据基础计算、数据关联、数据高级计算、支持跨数据库数据关联；	FineBI数据计算能力较强；同时通过特殊授权后支持跨数据库的数据关联； DateEase当前主要支持自定义SQL数据集和同源数据的数据关联。
图表制作	支持明细表、指标、基础柱状图、堆叠柱状图、基础折线图、散点图、气泡图、地图、雷达图、仪表盘、饼状图、玫瑰图、漏斗图、矩形箱图等多种图表；支持图表下钻、联动等	支持表格、指标卡、热点图、柱状图、折线图、面积堆积图、散点图、气泡图、饼状图、雷达图、玫瑰图、漏斗图、面积堆积图、堆积柱状图、横向柱状图、地图等多种图表；支持图表下钻、联动等；	FineBI在图表支持方面还是比较丰富的，同时又因为5.0版本在视觉效果和交互体验上做了双重革新，所以视觉效果上，商务简洁又不失炫酷，交互体验上，官网原话为直观流畅；然其诸多视图制作的相关设计参考了国外相关产品，诸多概念与中国人理解不太一致，初次使用，需要先熟悉理解相关概念； DataEase当前的图表类型丰富度不足，主要支持了核心主流的图表类型，然总体视图制作概念清楚，符合国内大众用户基本认知，用户学习成本低，入手速度快。再有不足之处在于默认的视图效果欠佳，需要用户自定义诸多效果，相较于可弥补的自定义视图功能也比较强大，足以支持用户自由发挥。
仪表板制作	支持基于仪表板完成总体设计、支持仪表板预设模版、支持仪表板总体联动设计、支持添加视图、组件（如时间过滤、文本过滤、数字过等），同时支持文字、图片、矩形等其他内容添加；	支持仪表板总体样式设计、有丰富的仪表板预设模版、支持仪表板联动设置、支持自定义视图、支持丰富的组件添加和其他外部内容添加；	FineBI在仪表板布局调整过程中只支持边框拖拽，操作带来诸多不便；FineBI在仪表板设计上则为1：N：1，即一个视图只能属于一个仪表板，不支持复用，着实不太灵活； DataEase仪表板设计因为支持全视图随处拖拖拽拽，方便快捷；另外DataEase在模型设计上灵活，其数据集：视图：仪表板设计模式为：1:N：N，方便不同仪表板的快速复用，
系统管理	通过多级组织进行人员管理规划，可以给予组织、用户、角色进行灵活的数据源、视图、数据集以及仪表板授权；	灵活的授权，可授权主题包含人员管理、目录权限、管理系统、数据连接、定时调度、数据权限、共享权限等；支持多级租户、分级授权管理；支持基于数据本身的行和列进行权限设置访问；	FineBI支持多级租户，且权限管控总体比较完整。另FineBI有部分基础运维管理功能集成。 DataEase暂时不支持多级租户体系，数据权限管控当前实现了基本权限控制，但当前版本已经打好了多级租户体的架构基础。
移动端支持	当前不支持，规划中已经提及会支持	支持移动端的数据可视化展示	FineBI移动端当前已经支持，且移动端展示和交互效果豆很很赞； DataEase总体规划是包含移动端的，以当前的产品发布迭代速度，相信不久的将来就能看到。
API支持	强大的API支持	无	DateEase基于开源，回馈与开源，开放API，支持大家进一步集成和定制

3、总结说明

通过上述从产品运营模式、产品架构、产品功能等方面进行全面的对比，我们不难看出以下几点：

在功能完备性和丰富度上，帆软FineBI的功能远超DataEase，然而如果我们来抽取数据可视化核心功能，当前DateEase已经完成超过一半核心功能的研发，如与帆软FineBI相比，当前初步已达其60%以上，相信随着快速的开源迭代，DataEase作为开源新贵很快会在在功能完备性和丰富度上追赶上来；
在视图仪表板的视觉效果上，帆软FineBI以其多年的经验积累和实战，提供了商务简洁又不失炫酷的各种视图和仪表板样式效果；而DataEase当前视图和仪表板的效果还有待进一步提升起视觉效果；
在视图仪表板的交互体验上，DatEase采用了整个视图触控移动、悬浮以及矩阵设计，让整个布局变得非常简单易用，夹之数据模型设计灵活，更加提升了视图与仪表板的交付灵活行；而FineBI在仪表板布局上采用了挤占式、边框触控移动等，大大降低了交互的灵活性和易用性；