在大数据浪潮的冲击下，企业内每一天都会涌现大量的历史数据。尽管有些企业对这些零散数据建立了表格进行了初步的分析，但是这些数据的真正价值却远未得到充分的挖掘和深入分析。为了协助数据分析师更加有效地完成工作，将数据的潜在价值发挥至最大，数据分析和相应工具应运而生。
数据分析已经成为企业运营中不可或缺的一环。
本文将详细介绍目前市场上较为主流的数据分析软件，并对它们的功能进行深入分析，以便帮助各位读者选择最能够满足他们需求的工具。
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一、Excel——传统电子表格：
首先，让我们来看一下Excel。Excel作为一款电子表格和数据处理软件，提供了丰富的数据处理和分析功能，涵盖了数据排序、筛选、查找、统计等多方面。对于百万级以下的数据，Excel可以说是最为理想的个人全员数据分析工具。从数据录入、处理到分析，Excel都能够迅速完成，是进行基础数据统计、分析以及可视化的最佳工具。然而，值得注意的是，当数据量超过百万后，Excel可能会因为负担过重而崩溃。
从实用性的角度看，Excel仅仅是数字的简单排列，通常难以满足企业在数据分析方面的需求。例如，当老板突然要求查看某个地区或某个门店的销售明细数据时，使用Excel就需要进行多次Vlookup等操作，十分繁琐费时。
在数据安全方面，由于Excel是一个单机程序，一个Excel文件通常无法同时被多个用户管理。同时，其提供的数据安全性也相当有限，仅能够限制用户对数据的访问和修改权限，但无法按照职位角色对用户进行细致的管理和数据的行级访问权限控制。
从可视化分析角度， Excel提供了一些基本的图表和图形选项，但相较于专业的可视化工具，其可视化的样式和效果相对较为有限。在一些需要高度定制化和复杂设计的场景下，Excel的图表可能无法满足需求。
因此，对于需要处理大规模数据、有多级权限管理需求的企业，Excel可能并非最佳的工具，但是对于新手来说可以先从EXCEL入手开始学习.
当掌握了一些基础功能之后，想要学习更高级的数据分析操作，那我们又该如何选择呢?
二、Tableau——可视化工具
接下来，我们来看Tableau。Tableau是一款功能强大的数据可视化工具，被广泛应用于数据分析领域。它提供了丰富的可视化选项，包括图表、图形、地图等，用户可以轻松地创建交互式数据报告和仪表板。
此外，Tableau还具备强大的数据连接和数据处理功能，能够快速合并、筛选和聚合数据，以便进行深入分析。相比于EXCEL，Tableau的特点在于其强大的交互性和灵活性。用户可以使用Tableau创建自定义的仪表板和报告，并在其中添加各种类型的图表、图形和地图。Tableau还支持实时数据流和嵌入式分析，有助于分析师实时跟踪关键指标并做出及时决策。
然而，需要注意的是，Tableau作为一款国外软件，在国内只能通过代理商实现部署，其可定制性和公司的稳定性相对较弱。由于缺乏国内服务人员，Tableau产品的售后服务仅能依赖文档、视频和电话沟通，效率较低。
同时，作为一款自助分析工具，Tableau在应对中国式复杂报表方面可能相对乏力。
此外，Tableau的学习成本较高，只提供了14天的试用期，而后需要购买正版，且必须一次性购买一年的使用时间。
这也是大部分数据分析人比较常使用的一款可视化数据分析工具之一，但是如果是个人购买，则需要考虑成本预算问题，学习成本可能较为高昂。
预算一般的朋友应该怎么办呢？
三、FineBI
那就到我们的第三款数据分析软件了——FineBI。FineBI是一款国产商业智能工具，集数据链接、数据处理、可视化分析于一体，产品性能和功能与Tableau相当，能够扛得住亿级数据秒级响应。从功能设计的角度看，FineBI提供了强大的数据分析和可视化功能，能够快速获取和分析大量数据。
其灵活性和易用性使得用户可以通过简单的拖放操作来创建自定义的仪表板和报告，对新手十分友好。FineBI通过自助数据集的打造，提供了新增列、分组统计、过滤排序等功能，用户能够迅速上手，将数据处理成满足自身需求的结果。
从企业数据安全性的角度看，FineBI配备了完整的管理控制台，可以让企业多个部门共用一个系统，各个部门都有其自己的管理员，能够给予其部门员工相应的权限，实现多级管理员层层分配。分级管理员只能管理自己职责范围内的模板权限分配。
作为国产软件，FineBI在中国市场扎根了十五年，一直专注于为企业用户提供服务，更加适合国内企业。其制作分析页面更简洁明了，门槛更低，设计上更注重让一线业务人员在无需使用Excel的情况下，能够在有权限管控和共享平台的BI平台中进行支持业务决策的自助分析。
最主要的是FineBi个人版本是免费开放使用的，新手不用担心学习成本。
四、Power BI
另外一款常用的数据分析软件是Power BI。Power BI是微软开发的商业智能工具，提供了强大的数据可视化、数据分析和报表创建功能。通过Power BI，用户可以使用自然语言查询和筛选数据，并创建自定义仪表板和报告。
Power BI的灵活性体现在用户可以轻松地连接各种数据源，包括数据库、文件、云服务等。此外，Power BI还提供了丰富的可视化选项，可以直观地展示数据和分析结果。Power BI支持交互式数据报告和仪表板，用户可以更深入地挖掘和分析数据。
然而，需要注意的是Power BI的数据准备部分并未与仪表板分开，而且不是流程式的，难以维护，上手难度较高。
五、QlikView
如果说想要更高的挑战，那么——QlikView是QlikTech的旗舰产品，是一个完整的商业分析软件，使开发者和分析者能够构建和部署强大的分析应用。它专注于将用户作为数据接收者的解决方案，旨在赋予用户类似于开发人员处理数据的探索和发现的体验。QlikView的一个特点是能够自动关联数据，无需手动建模。此外，它的可视化功能也相当灵活，用户可以通过自定义每个对象的属性和仪表盘的外观，实现灵活的数据可视化，从而创建个性化的数据展示。
需要注意的是，QlikView的价格相对较高，而且国外软件页面基本是全英文的，在用户页面上对于中文使用者来说不太友好。
且其定价政策较为复杂，可能对新手用户来说存在一定的挑战，需要详细了解官网上的信息。
六、SAP BI (SAP Business Intelligence):
SAP BI是SAP提供的商业智能解决方案，集成了数据仓库、数据可视化和报告工具。它与SAP的其他企业解决方案无缝集成，为企业提供全面的数据分析和决策支持。 SAP BI与SAP的其他企业解决方案紧密集成，确保了数据的一致性和准确性，使得企业能够从多个源头获取数据，并进行全面的分析。
主要特色是其具有数据仓库的支持： 作为商业智能解决方案，SAP BI不仅提供数据可视化和报告工具，还包括数据仓库，有助于组织有效地存储和管理大量数据。
但是，由于其全面的功能，SAP BI可能对初学者来说较为复杂，需要较长时间的学习和培训。
SAP BI是一种综合性的商业智能解决方案，因此其部署和维护成本相对较高，可能对小型企业而言不太经济。
七、Oracle BI (Oracle Business Intelligence):
Oracle BI是由Oracle提供的商业智能工具，包括数据仓库、报告和分析工具。它支持多源数据整合，为用户提供全面的数据分析和实时报告。Oracle BI提供实时报告功能，使用户能够在需要的时候获取最新的数据，帮助企业做出更迅速的决策。该工具具有强大的分析功能，能够帮助用户深入挖掘数据，发现隐藏的模式和趋势。
但是主要劣势在于：
部署复杂性： 与SAP BI类似，Oracle BI的部署和配置可能相对复杂，需要专业技术人员的支持。
成本： 与SAP BI一样，Oracle BI的成本相对较高，可能对小型企业构成一定的负担。
八、一些数据库工具：
还有一些数据库工具专注于管理和处理大规模数据集。它们提供了数据存储、检索、更新和分析等功能，以确保数据的高效组织和管理。这类工具对于需要处理大量结构化数据的用户尤为重要。代表工具：MySQL、PostgreSQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Hive等。
例如：比较知名的就是MySQL：关系型数据库管理系统 (RDBMS)。它是一个开源的关系型数据库系统，具有高性能、稳定性和广泛的社区支持，常用于Web应用和中小型企业数据库管理。
但是和上文的BI数据工具不一样的是，这些工具专注于管理、存储和处理，在可视化分析功能上与上文的工具并不在一个赛道，所以您可以根据企业的需求进行选择和使用。
九、结语
以上就是目前市场上较为主流的五款数据分析软件的详细介绍。希望这些信息能够帮助大家根据不同的需求选择到最合适的工具。