摘要：DataFocus 和 FineBI 都是旨在帮助企业利用数据进行决策的商业智能 (BI) 产品。DataFocus 强调其下一代、基于搜索的 BI 方法，侧重于易用性和快速仪表板创建，尤其适合业务用户。FineBI 则侧重于其自助式 BI 功能、强大的数据准

1. 摘要

DataFocus 和 FineBI 都是旨在帮助企业利用数据进行决策的商业智能 (BI) 产品。DataFocus 强调其下一代、基于搜索的 BI 方法，侧重于易用性和快速仪表板创建，尤其适合业务用户。FineBI 则侧重于其自助式 BI 功能、强大的数据准备和建模特性，并对业务用户和数据分析师都具有吸引力。本报告旨在对这两款产品进行客观比较，为不同用户群体提供选择依据。

2. 引言

在当今时代，数据在组织决策中扮演着越来越重要的角色。为了有效地利用这些数据，企业需要强大的 BI 工具来分析、可视化和理解复杂的信息。选择合适的 BI 工具对于提高效率、发现洞察并最终实现业务目标至关重要。DataFocus 和 FineBI 是市场上两款领先的 BI 产品，它们都提供了丰富的功能来满足各种数据分析需求。本报告旨在对 DataFocus 和 FineBI 进行客观的比较，详细分析它们的核心功能和特点，以便帮助组织根据其具体需求选择最合适的平台。

3. DataFocus 产品概述

3.1 核心功能和独特卖点

DataFocus 的核心在于其基于搜索的 BI 引擎，这使其成为下一代 BI 解决方案的领导者。该平台的主要交互方式是通过自然语言搜索，用户可以直接提出问题并获得数据分析结果，而无需进行复杂的拖放操作或编写代码。这种方法显著降低了非技术业务用户使用 BI 工具的门槛，使得他们能够像使用搜索引擎一样轻松地探索数据并获得洞察。DataFocus 的 Focus Search 引擎是实现这一功能的核心技术，它能够将用户的自然语言输入转化为可执行的 SQL 查询语句。Focus Search 的独特之处在于其透明的两步生成过程（关键词 + SQL），这与一些黑盒的 LLM 框架不同，提供了更高的可控性和结果可验证性。

该平台强调快速的仪表板开发，声称可以在短短 7 分钟内完成大型可视化屏幕的制作。这种效率得益于其丰富的模板库和直观的用户界面，使得用户可以快速构建美观且个性化的数据分析报告和仪表板。DataFocus 还提供了一个集成的数据仓库（Lakehouse）以及 ELT（提取、加载、转换）功能和数据连接器。这种一体化的平台能够简化数据分析流程，减少对多个独立工具的依赖。

3.2 数据连接能力

DataFocus 支持多种数据源和灵活的连接方式。用户可以通过上传 Excel、CSV、TXT 和 JSON 等文件来导入数据。此外，平台还支持直接连接到主流数据库，如 MySQL 和 Oracle。对于更复杂的数据集成需求，DataFocus 提供了定制化的 API 接口，允许用户连接到外部系统并访问更广泛的数据。平台还支持直接数据库连接和数据导入选项，用户可以根据需求选择实时连接以获取最新数据，或者导入数据以进行更快速的分析。DataSpring 是 DataFocus 的另一个关键组件，它是一个流批一体化的 ETL 平台，支持 CDC（变更数据捕获），能够实现实时数据同步和处理。DataFocus 还具备同时连接多个数据库并在实时状态下进行跨库表连接和分析的能力。

3.3 数据处理功能

DataFocus 在数据处理方面提供了全面的功能。平台拥有可视化的 ETL 工作流，用户可以通过拖放操作快速构建数据处理流程并设置定时任务。数据清洗和转换功能包括公式转换和自定义 UDF（用户自定义函数）运算符，允许用户使用类似 Excel 的公式进行数据转换，并支持基于 Python 代码的复杂逻辑处理。DataFocus 集成的数据仓库为数据聚合、标准化和治理提供了强大的支持，包括元数据管理和数据血缘管理等功能。此外，平台还提供了 Intelligent Insight 功能，能够自动发现数据中的常见模式和异常值，从而减轻重复性的探索性工作。DataFocus 支持创建中间表，包括使用 SQL 语句创建视图，以实现更复杂的数据建模和转换。平台还具备构建各种数据分析模型和指标体系的能力。

3.4 可视化分析功能

DataFocus 提供了超过 50 种图表类型，包括时序图和动态图表。平台采用自适应图表可视化技术，能够根据数据自动选择最合适的图表类型。用户可以创建高度可定制的仪表板，平台支持各种布局和交互对象。DataFocus 还支持高达 8K 分辨率的大屏幕显示，并能在单个屏幕上展示大量图表。此外，平台还提供了丰富的地理信息显示功能，支持各种 GIS 地图。

3.5 报表制作特点

DataFocus 允许用户设计个性化的数据分析报告和大型可视化仪表板。平台具备自然语言生成分析报告的功能，能够自动根据数据分析结果生成描述和解释。DataFocus 支持多屏投影和移动终端查看，包括与钉钉、企业微信和飞书等平台的集成。创建的可视化屏幕可以通过链接或二维码进行共享，并支持设置访问控制。平台还提供精细的数据权限控制，精确到表、行和列级别。

4. FineBI 产品概述

4.1 核心功能和独特卖点

FineBI 是一款自助式 BI 工具，专为快速和大数据分析而设计。该平台提供直观的拖放界面，用户无需编码即可创建仪表板和图表。FineBI 拥有强大的数据处理引擎和优秀的图表渲染机制，能够处理大量数据。其独特的卖点包括强大的自助数据集功能，用户可以灵活地进行数据准备，包括添加列、分组汇总、过滤、排序、合并等操作。FineBI 还提供了数据建模功能，用户可以根据数据仓库中的关系轻松建模数据。此外，FineBI.0 版本引入了自研的 DEF 函数，结合基本函数可以实现用户想要的任何复杂计算指标。FineBI 还无缝集成了移动应用，针对移动设备操作进行了优化9。

4.2 数据连接能力

FineBI 支持连接超过 30 种大数据平台和 SQL 数据源，并允许使用 Excel 文件数据集。通过 FineReport Designer，用户甚至可以访问更多样化的数据源，如多维数据库和程序数据集。平台支持直接连接到各种数据库，包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server、Oracle 和 Hadoop Hive 等6。FineBI 还支持 JDBC 和 JNDI 连接9。平台提供了公共数据和我的分析两个模块来存储数据，方便用户管理和使用。

4.3 数据处理功能

FineBI 提供了强大的数据处理功能。用户可以使用自助数据集进行灵活的数据处理，包括添加新列、分组汇总、过滤、排序、上下合并、左右合并等。平台提供了丰富的函数用于数据计算，包括逻辑函数、数学和三角函数、日期函数和文本函数。高级计算方面，FineBI 提供了聚合函数和 DEF 函数，用于实现复杂的计算指标。FineBI 还具备数据建模功能，管理员可以基于数据仓库中的关系轻松建模数据，并支持手动配置联动，包括复合主键联动配置。FineBI 支持 Spider 引擎，提供实时数据和抽取数据两种模式，用户可以根据数据量、实时性要求和使用频率自由选择7。

4.4 可视化分析功能

FineBI 基于图形语法设计了可视化分析逻辑，提供了无限的视觉分析选项，包括丰富的图表类型和属性映射。平台提供了超过 50 种图表样式和可视化组件，以及超过00 个预置的仪表板模板。FineBI 能够智能推荐最佳图表类型，并支持通过拖放简单地创建可视化仪表板4。平台还支持多维探索式分析，能够自动识别维度和指标，并提供丰富的分析功能，如钻取、汇总、重新分组、计算占比等。

4.5 报表制作特点

FineBI 支持创建多种类型的报表，包括日程表、分组表和交叉表，并支持列表显示和树状显示。用户可以轻松创建各种风格的仪表板，平台提供了多种仪表板样式和配色方案。FineBI 提供了易于使用的自适应布局，能够自动适应屏幕尺寸和分辨率，使得报表或仪表板可以在 PC、移动终端和大屏幕上完美呈现。平台支持分析组件之间的数据联动，以及点击数据实现仪表板切换的功能。FineBI 还提供了多种仪表板组件，如 Web 组件，可以嵌入 FineReport 报表。

5. 对比分析

5.1 数据连接

DataFocus 和 FineBI 在数据连接方面都提供了全面的能力。DataFocus 支持文件上传、直接数据库连接、数据仓库上传和 API 连接。其 DataSpring 提供实时数据同步。FineBI 支持连接超过 30 种大数据平台和 SQL 数据源，以及 Excel 文件、多维数据库和程序数据集。FineBI 支持包括 MySQL、PostgreSQL、SQL Server 和 Oracle 在内的多种数据库的直接连接，并提供实时和抽取数据处理6。

数据源类型 DataFocus FineBI

数据库 MySQL, Oracle, PostgreSQL, SQL Server, Impala, ClickHouse, Presto, Trino 超过 30 种，包括 MySQL, PostgreSQL, SQL Server, Oracle, Hadoop Hive 等

文件格式 Excel, CSV, TXT, JSON Excel

大数据平台 通过 DataSpring 支持 超过 30 种

云服务 支持数据云存储 支持

其他 自定义 API 接口 多维数据库, 程序数据集 (通过 FineReport Designer), JDBC, JNDI9

5.2 数据处理

DataFocus 提供可视化 ETL 工作流、数据清洗转换、集成数据仓库、智能洞察和中间表支持。FineBI 提供自助式数据准备、高级计算函数（包括 DEF 函数）和数据建模功能。FineBI 的自助数据集功能似乎更广泛，而 DataFocus 强调其集成的云原生数据仓库和自动化智能洞察。

5.3 可视化分析

DataFocus 和 FineBI 都提供了超过 50 种图表类型。DataFocus 的特点是自适应图表和对大屏幕显示的支持。FineBI 强调其智能图表推荐和交互式仪表板功能。

5.4 报表制作

DataFocus 支持个性化报表设计、自然语言生成报告和移动端查看。FineBI 提供灵活的报表设计、多种数据展示方式和移动端访问。

5.5 独特功能

DataFocus 的独特功能在于其基于搜索的 BI 和自然语言查询能力，以及快速仪表板开发能力 和集成的云原生数据仓库。FineBI 的优势在于其全面的自助数据准备功能，强大的数据建模能力 和用于高级计算的 DEF 函数，以及与移动应用的无缝集成9。

6. 用户评价和案例分析

DataFocus 的用户评价提到了服务中心响应时间的改善以及对教育机构（清华大学）的益处。案例分析突出了其在智慧城市、物联网和各种行业的应用。与 ThoughtSpot、QuickSight 和 Domo 等竞争对手的比较表明，DataFocus 在易用性、定制性和价值方面具有优势。

FineBI 在 Gartner 上的用户评价强调了其灵活性、业务用户易用性（尤其是在使用自助数据集方面）以及强大的数据可视化能力。案例分析展示了其在零售、制造和各种业务功能中的应用。

7. 不同用户需求的选择建议

7.1 数据分析师

DataFocus: 对于需要快速探索数据并使用自然语言查询构建仪表板的数据分析师来说可能更合适，尤其是在使用预定义数据仓库的情况下。自定义 UDF 运算符 提供了一定的高级处理灵活性。

FineBI: 通过自助数据集和数据建模功能，提供了更全面的数据准备和建模能力。高级计算函数，包括 DEF 函数，为深度分析提供了强大的工具。

数据分析师如果拥有较强的技术背景，可能更喜欢 FineBI 的高级数据操作和建模功能；而需要快速生成洞察和可视化的分析师可能会发现 DataFocus 基于搜索的方法更有效。

7.2 业务用户

DataFocus: 基于搜索的界面和快速仪表板创建使其非常适合需要访问和分析数据但没有广泛技术技能的业务用户。

FineBI: 直观的拖放界面和自助数据准备功能使业务用户能够独立执行数据分析和创建仪表板，而无需依赖 IT 部门。

对于业务用户而言，两款平台都非常适用。DataFocus 的自然语言查询可能对那些不太熟悉传统 BI 工具的用户更易上手，而 FineBI 的自助数据准备功能则提供了更多的数据控制权。

7.3 IT 管理员

DataFocus: 集成的数据仓库和细粒度权限控制 为数据治理和安全性提供了优势。云原生架构 简化了部署。

FineBI: 企业级授权和可管理性功能 以及高并发和高可用性9 对 IT 管理员有利。支持各种部署模型并与其他系统集成。

IT 管理员可能会更看重两款平台提供的强大安全性和可伸缩性。DataFocus 的云原生特性可能简化部署，而 FineBI 的集成能力和性能分析插件 对于管理大型 BI 环境可能更有价值。

8. 结论

DataFocus 和 FineBI 都是功能强大的 BI 平台，各自具有独特的优势。DataFocus 以其基于搜索的 BI、易用性和快速性脱颖而出，尤其适合需要快速获得洞察的业务用户。FineBI 则在自助数据准备、数据建模和高级分析方面表现出色，更适合需要对数据进行更精细控制的数据分析师。

最终的选择应取决于组织的具体需求、用户技能水平、数据复杂性和特定的分析需求。对于优先考虑业务用户易用性的组织，DataFocus 可能是更好的选择。而对于需要更高级的数据操作和建模能力的组织，FineBI 可能更合适。建议企业在做出最终决定之前，充分评估自身的需求并进行产品试用。

来源：墨码行者