最近很多人问TableauVS帆软的区别,此前一直没有深度用过帆软的产品,所以不能妄加判断;问的人多了,我想有必要努力公平客观的做一个对比。即便作为Tableau parter,我也不想像高级五毛一样狭隘地对比单个产品功能的好坏,我希望尽可能客观、公平的对比两家公司的产品线、产品理念的上下文背景、不同的成长前景与体系,以及综合的部署成本。一年之后,我会重新修订此文,从而跟上变化中的形势。

我们完全不要假想在一个绝对度量下给两家公司不同的分数,并评价一个高低优劣,最好的产品不是成为“优秀的它”,而是成为“最合适和最优秀的自己”,因此不同的产品适合于不同类型、不同阶段的公司,或者服务于同一类客户的不同业务场景。当然,在更多的人眼中,也会有看点见的未来,真正的好产品既能活在当下,也能引领未来。

一、公司与产品线

帆软是国内BI领域最具有竞争力的企业,这一点毋庸置疑;它倡导“为企业发展的不同阶段的提供一站式大数据BI解决方案”,包含了Report报表、BI商业智能、Mobile移动分析和可视化数据大屏四个细分产品。公司成立于2006年,至今员工超过1000+,累计合作客户8400家(Nov 2019官网)。我身边有几家企业在用帆软,特别是它的Report产品。

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Tableau是国际上敏捷BI的代表,从连续七年占据Gartner的BI魔力象限“领导者”地位即可一窥不俗的实力,它的口号是“tableau 帮助人们查看并理解数据”,如今的产品线包含Prep Builder、Desktop、Server三大金刚,以及Public、Reader、Mobile三大工具,并通过扩展和组件拓展了越来越宽广的边界,Data Mangement 和Server management尤为不错,可惜价格也很是不菲。对于分析师而言,更常见的是前者组成的工作流。公司成立于2003年,2013年在纽交所上市;员工超过3500+,全球客户86000+,中国4000+,每年营收超过1/3用于研发,也因此虽然股价很好,但是利润一直为负。

今年六月份,Salesforce以157亿美元的高溢价全资收购了Tableau,给了独立BI厂家一个振奋人心的大新闻。这是大家都喜闻乐见的大新闻,行业公司收购BI厂家,二者强强联合,自然是最好不过。独立的软件公司在独角兽公司挤压下生存会非常艰难,与最好而且磅礴发展的CRM公司强强合作,这已经是最好的归宿了。

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二者除了上述客观的差别之外,还有一个特别重要的不同,前者不仅是一家软件公司,更是一家服务公司,它通过实施服务与客户深度绑定,我想几乎可以用“无实施不帆软”来表示这种深度的依赖性——这几乎是双刃剑;相比之下,Tableau更像是一家软件公司,仅仅提供通用型软件工具,虽然也提供白皮书、蓝皮书、行业交流活动等服务,但是一直以“销售性附加”的方式为之,这也限制了它在内容方面的积累,以及行业内的拓展速度——这是Tableau在国内持续“不适性感冒”的重要原因。

很明显,这是一家本土公司与国际化公司的差异,是深耕十几年中国市场的软件开发与实施服务公司,与世界级软件开发公司的差异。两家公司的产品线研发方向,虽然都有BI软件的底子,但是路线也迥然不同,我们会在易用性对比与本土化对比时分析二者的产品假设和路线。

 

二、产品对比的易用性维度

我用Tableau的时间稍久一些,近些日子又下载了帆软的两个产品学习,感觉确实差异不小。放下利益上的瓜葛,作为一名从业务出身的分析师,我想分享自己的个人观点,供大家参考。如有不恰当之处,欢迎各界人士随时批评,我也随时会修订。简而言之,我想从易用性与持久价值、前瞻性与平台性、本土化、综合成本等多个方面做一下对比。

1、易用性与持久价值

【小结】以我多年Tableau经验而言,在易用性上Tableau占据了绝对的优势,即便是与微软相比也毫不逊色,和帆软相比更是跑赢几条大街。它的“先问题后图形”的理念帮助它赢在面向业务人员、做到了真正的人人易用,而帆软几乎必须要看实施团队才能完成,有点像是传统BI的产品借助了业务BI的思维方式而已,所以帆软并非真正的BI软件,也难以做到真正的自助式分析。但是,它自有它赢的地方。

随着数据越来越被重视,将来会有更多的业务人员转向专职或兼职的业务分析,这类业务人员普遍没有系统的技术知识,跨界而来,产品的易用性就首当其冲是第一要求。一旦入门,接下来就要考虑产品能否带来长久的业务价值,这决定了客户对产品和服务的粘性。因此,易用性和持久价值,应该是横向对比产品的最重要因素。

先说Tableau,我当年花了两天的时间就爱上Tableau,对于像我这样没有技术背景的人,Tableau可以说是超然脱俗,令人爱不释手;不过一个月后因为LOD沮丧了很久,感觉一时无法理解LODs和表计算的抽象逻辑。三年后,我虽然已经可以给企业分享并做培训课程,但是诸如API等很多地方依然没有做到烂熟于胸,新推出的集值(set action)和参数值(parameter action)也是花了一些时间去领会和实践。所以,我经常给大家讲我的Tableau学习体会和产品评价,总结起来,大概有两句话:

“对于业务人员而言,Tableau入门简单,(这有助于帮助学习者立刻把数据转化为价值),同时,学习和成长的坡道又足够长,有助于在长期学习中建立专业壁垒,从而在企业中保持重要地位,成为专业的商业分析师。”

“Tableau的学习虽有坎坷,但是学习技术是可以一劳永逸,真正的成长障碍是对业务的理解,是提问题的能力和分析问题的思路。对业务的理解是真正的护城河。”

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相比之下,帆软的两款产品中,Report明显需要相当的技术背景才能驾驭,像我这种非技术背景的人,如果不能较完整地理解产品的逻辑和技术方法,是难以真正用于实践转化为价值的。也正因此,帆软组织了庞大的实施团队,来为购买report的客户提供开发和定制工作,倘若没有这个环节,它的功能展现就会大打折扣。如果足够易用,为什么几乎所有客户都要通过实施才能部署?这种“无实施不帆软”的特征也成为了它们的地雷阵,有的客户因为实施服务不能满足组织机构和业务的灵活变化,几乎放弃了帆软,甚至拿不到服务费,这也是我一直不倡导Tableau实施服务的原因——还有谁比自己更了解自己的业务吗?

相比之下,帆软的BI产品就简单的多,可以对得起“自助化分析”的称号,就入门而言,它的各项功能(连接数据、拖拽式分析、多种图表样式等)也够足够。帆软最为出彩的地方,大概是它深耕多年形成的行业模板,进一步降低了思考的成本。很多客户使用BI产品,在快速上手之后遇到的最大问题往往是,我要做什么? 帆软的行业方案,至少提供了一段时间模仿和学习的样本,这一点比Tableau通用的三个示例仪表盘更加符合不同层次的需求。

我们把两个公司的主要产品线做一个对比,我想可以用下面的图来展示。

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我们使用帆软的产品,会发现非常明显的“重report”的痕迹,主打的Report报表功能带有浓重的技术色彩。而在BI中新建一个仪表板,中间的提醒是“添加组件”,其中包含了各种的行业模板,虽然界面和Tableau有异曲同工之处,但是在很多的功能上,B/S架构必然会因为灵活性丧失很多功能,比如和Tableau desktop相比,不支持随时输入的“即席计算”(用过Tableau的人才知道这是多么令人兴奋的功能)、不能双击自动添加到视图、无法创建集合、不能创建参数、字段不能拖入中间面板区域、过滤器不能直观显示等等。我在整合仪表板阶段,也经常找不到回去修改工作表的路,相比Tableau可用的控件又太少,限制了发挥的想象力。

相比之下,Tableau则要灵活的多,你可以通过拖拽连续字段到视图的轴上,替换当前轴、混合到当前轴或者添加双轴。“所见即所得”的即席计算,更是把Tableau的灵活性推向了极致。

帆软
帆软的拖拽,不能到面板中间
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Tableau有更好的操作效果
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拖入字段+即席计算

可以说,B/S的灵活性以功能的实用性为代价,进而大幅度降低了用户的易用性。同时,我们对比了一下进程的情况,结果可能也对帆软不太友好。我分别打开了一个窗口,帆软的两个本地程序占据了4G的内存,浏览器demo占据了1.4G,可为惊骇;相比之下,我打开了Tableau desktop和prep的默认文件作为对照,起点之少,出乎我的意料,随着文件的增加内存也会增加,不过是以相互独立的程序出现,也没有帆软占地为王的架势。

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单从上面的展现而言,Tableau与帆软的入门学习基本一致,但是Tableau具有罕见的灵活性和强大功能,而且成长的跑道远远超过同类产品。很多大中型企业招聘分析师时,都会把Tableau作为一个能力选项;而帆软的实施人员,则更多的属于其企业内部和学校联合培养的学生。

作为帆软独特之处的FineReport,则是Tableau明显的短板。这一点,Tableau并没有要弥补的意思,为什么?而且两个产品面临的“国情”和假设不同。

2、易用性的背后逻辑假设和设计理念 (补充)

很多人问我为什么Tableau的图形如此之少?其实这也正是Tableau如此简单的原因之一。

面向IT的BI产品往往以图形为优先,BI产品经理期望提供越来越多的图形选择,用户仅需要根据提示填充数据——即“图形先于数据”的设计理念;这样的理念之下才会有150+、200+的丰富图形,一个条形图就可以产生几十种变种。

而面向业务的BI产品,走向了相反的路,不以穷尽图形为目标,而已模拟业务人员的思考过程为指导,所以是从问题到图形的思路,根据问题、寻找数据、展示图形——即“问题先于图形”的设计理念。因此,Tableau仅仅有十几种推荐的图形,它按照问题把所有的可能大概分为部分/总体占比、排序、时间序列、相关性、分布、地理位置分析、文本图等有限的类型,并通过标记(颜色、形状、大小、标签、工具提示)丰富无限可能。

也正因此,我把LOD(详细级别)和AGG(聚合)称之为从Excel到Tableau的本质性跳跃,因为在这样的设计理念下,我们可以把可视化分析过程,分为“问题——详细级别——聚合——可视化——决策”的步骤,这才是业务人员的真正思考过程。

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三、“中国国情”与两个产品的假设

前几日联系我六年前工作的一家国企单位,惊然发现他们的数据治理和数据操作还停留在六年前的水平。你就知道,中国有多少的企业用户,其实还停留在五年前,甚至十年前的数据阶段——特别是很多老人盛行的国企和保守民企。

这不是它们的错,中国人对看不见的价值总是不慌不忙,直到猛然发现业务被因此而掣肘才会惊醒,惊醒也不一定会行动;这也许是普遍相信“唯物主义”的一种副作用。在符合国情这一方面,我认为帆软做的很成功,比Tableau要明显好的多,如今“外来的和尚不念经”,留的本土的和尚自得其乐。

1、从口号到策略

帆软BI口号是“上BI选帆软,专注BI十三年”,宣传语简单粗暴无以复加,但是管用,因为它面对的群体需要的是解决问题,数据文化不足以用愿景来打动他们。因此从产品路线上,帆软用数据填报/流转,推动中小企业甚至僵尸国企的数据进步,然后慢慢导入BI产品,实现真正的数据改革,在它的赛道上,这是最恰当的选择。倘若它高开高走的策略主攻互联网企业和先进企业,必然会是另一条道路,当然大概率它无法从无锡走向全国。

在数据收集的细分阶段,我曾经用过帆软“简道云”这个产品,并无惊人之处,但是代表了简单业务流和数据采集云端化的趋势,未来发展一定会越来越好,不仅可以单独开发,也可以与报表和BI产品结合,可以很好地弥补中小企业数据不统一、数据文化低的问题。

五月份,简道云推送了更新,支持报表转为仪表盘,帆软正在把单个小产品发展为单一的小生态,就可以进一步下探市场,占领更多的三四线城市客户,从而保持自己50%以上的增长,也让庞大的实施团队进一步下探客户,拓展之前帆软BI和report难以覆盖的中小微客户。

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相比之下,Tableau部署却不含数据库,完全没有数据录入前端,更不支持数据库回写,就显得有些“入乡不随俗”、“入寺院不念经”。当然,这并非错误,这与公司的发展背景与客户有关。

如今,Tableau也正在通过扩展来解决一些小众但是关键的需求,比如通过扩展API可以实现某种意义的“数据回写”,用户可以将几乎是白标的Tableau与内部产品深度结合,甚至作为二次开发产品。不过在本土化的道路上,这样的开放性策略还远远不够。

2、假设不同:两家公司的背景差异

与帆软强调报表功能的历史不同,Tableau是从可视化分析起家的,“无数据不分析”,早期但凡使用Tableau做可视化的客户,都具备了良好的数据治理基础,有完备的数据库和良好的数据文化,也就是说,Tableau天生就是贵族,它是用来做“锦上添花”的蕾丝和盛大妆容的,压根不懂得几千公里之外,还处在“社会主义初级阶段”中国广大企业的乡土状况。进入中国四年以来,这个问题肯定被很多客户反复提起过,即便是规模很大的企业想必也是如此。为什么?当下的中国,面临的是千百年来没有的大变革时代,有传统到掉渣的企业,也有世界瞩目的尖端公司,有不能熟练使用excel的大妈大叔,也有每日Github与世界同步的技术精英和业务专家。这就像一个大池塘,草鱼、鲤鱼、带鱼各在不同的层面,这是一个时代,又是多个时代。

所以,一身贵气的Tableau进入中国,沿袭美国的成长之路,必然是走各行头部客户的路线,以至于北上广深四个城市就贡献了绝大多数的营业额,这是情理之中,也是产品属性的必然。我们看帆软和Tableau的典型客户,就会发现明显的差异。绝大多数的世界500强都在用的敏捷BI,Tableau当仁不让,国内也是高开高走。只是当Tableau想要下探二线市场时,就会发现因为客户的数据基础不足而引发的明显水土不服。

因此,站在中国说产品,帆软更接地气,更加符合“广大中国企业客户”的基础需求,加上它在实施方面持续深耕,积累了大量的实施经验和行业知识,会持续保持高于Tableau的增长率也在预料之中。帆软赢在本土,赢在中间客户;而Tableau则赢在高端客户,赢在更优秀的产品体验、灵活性和在行业标志性的存在,这会形成庞大的潜在职业群体,进一步催生它的扩展。

蒲公英的成长依靠的是种子飘扬到远方;有人说,Tableau依靠大量的高质量离职群体带到了越来越多的新东家,这是可以想象的,即便是我,我也会这么做。它太好了,必然会带来巨大的潜在价值,抵消了推荐产品的各种负面风险。二三线城市没有这种文化,帆软的地推团队,更加辛苦,但是帆软本就应该赢在那个地方。

 

下一期,我想要完整对比二者的前瞻性与平台性,以及综合成本的差异,希望帮助更多的人,选择合适的BI平台。

剧透:

  • 什么是Tableau?Tableau是一套完整的企业大数据治理与分析框架,而非仅仅可视化分析。
  • “数据分析的终点不是报告,报告只是一个站点”,因此好的“数据分析是全员分析”。
  • 业务分析是趋势。数据就是资产,很多人不愿意自己照顾自己的资产,希望雇佣保安来看守,雇佣第三方团队去加一次漂亮的衣服。

 

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