Metabase 替代方案：其他商業智慧工具概覽

商業智慧領域概況——誰在哪方面表現出色，適合哪些人，以及一些社群見解（加上 Metabase 的獨特觀點）。

此列表並非詳盡無遺，而是概述了可用的不同商業智慧工具、最適合的對象以及它們最擅長的功能。這是否帶有我們自己的 Metabase 特色？ 嗯，可能有一點。我們正在建構我們想要使用的 BI 工具，並根據客戶和社群的回饋和支援進行迭代。 我們試圖保持一定的平衡，提供來自 Reddit 評論的優缺點，包括我們自己的。

為了提供一些觀點，我們概述了最常見的 Metabase 替代方案，包括

• Tableau
• Power BI
• Looker
• Mode
• Superset
• Domo
• Quicksight

在深入了解每個工具的詳細概述之前，以下是它們彼此之間的比較

Metabase

• 最適合對象： 正在選擇其第一個 BI 工具的新創公司和成長中的團隊，該工具能夠跟上他們的擴展步伐。
• 開放原始碼： ✅
• 雲端或自架部署： ✅
• 可以嵌入： ✅ 從開放原始碼上提供的基本（靜態）嵌入到具有 Pro 和 Enterprise 的互動式嵌入
• 直接查詢資料倉儲： 完全支援

好的，我們是有偏見，但 Metabase 的創建目的是為了讓每個人都能輕鬆使用數據和商業智慧——即使是您的技術性較低的隊友。 諸如自動 鑽取 之類的功能讓人員可以點擊圖表，以挖掘對他們最有價值的信息。 查詢產生器 讓任何人都可以提出問題，而無需了解 SQL 即可視覺化數據和共享儀表板（但如果您願意，也可以使用 SQL）。

它的設定速度也超快。 您可以連接到您的資料庫，並在 5 分鐘內（確實如此）進行查詢和建立儀表板。

Metabase 是少數旨在能夠直接查詢您的資料倉儲（即，無需提取）的 BI 工具之一。 以下大多數 BI 工具在某種程度上都支援直接查詢，但在大多數情況下，直接查詢模式是後來添加的，並且通常比 Metabase 的功能更有限。

Metabase 還具有 全面的應用程式內報告嵌入選項，範圍從帶有篩選器的基本儀表板、帶有 iframe 的白標互動式嵌入，到透過開發人員友善的 SDK 無縫整合和客製化的分析。

開放原始碼版本是免費的，付費方案提供託管和進階功能，以實現更多治理功能、額外的安全性和隔離，以及進階的嵌入功能和實施。

您甚至可以在 設定資料庫之前使用 Metabase。

Metabase 評論

人們喜歡的功能： 非技術人員易於使用

• 「我在公司導入 Metabase 方面取得了很大的成功。 從 Excel 報告轉移到 Metabase 儀表板，極大地提高了所有團隊的數據素養，並且考慮到它是一個免費產品，其功能集非常出色。 許多問題可以透過 Metabase 的介面來回答，而無需使用 SQL，這對於非技術使用者來說非常棒。」 - 連結
• 「在幾家新創公司中使用過 Metabase，我的 2 分錢意見： 使用者不知道什麼是表格/資料庫/檢視/欄位（他們應該知道嗎？），因此請確保他們可以在 2 或 3 次點擊中到達他們需要的內容。 該工具需要為此做好準備。 在我的案例中，這對 Metabase 來說是一個明顯的勝利，因為它是為非技術使用者設計的。」 - 連結
• 「我個人和專業上都在使用它。 它非常適合向上層管理人員提供「隨時可用的資訊」」 - 連結
• 「我喜歡它。 使用者可以非常輕鬆地修改或建立自己的查詢，並使用修改儲存自己的儀表板。」 - 連結

數據很清楚： 各地的人們都 喜愛 Metabase。 您也可以閱讀我們的 客戶 對我們的評價 💙

人們不喜歡的功能： 客製化限制和沒有 git 版本控制

• 「我對 Metabase 最大的不滿也是缺乏 Git 版本控制。 如果您想要適當的版本控制，該工具確實需要是程式碼優先」 - 連結
• 「我喜歡 Metabase 的優雅簡潔，但如果您想要對視覺化進行複雜的控制，它就不適合您。」 - 連結

Tableau

• 最適合對象： 擁有大型、複雜數據集且公司中並非每個人都需要執行自己的報告的企業級公司。 此外，Salesforce 的忠實擁護者。
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自架部署： ✅
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 有限支援

Tableau 是市場上最知名的 BI 工具之一，因此人們對它有很多意見——好的和壞的。 Tableau 通常非常適合企業級公司或規模較大的組織，這些組織具有更廣泛的數據分析需求、大數據團隊、雄厚的資金，並且對組織中每個人都能夠參與並執行自己的報告的需求較低。 它具備所有花俏的功能，並且根據您組織的成熟度、您的用例和需求，它可能超出您的需求。

自從 Tableau 在 2019 年被 Salesforce 收購以來，人們對 Tableau 的狀態 有一些強烈的感受，有些人說它變得更慢、錯誤更多且更新更少。

Tableau 的定價對於小型企業或新創公司來說可能令人望而卻步。 Tableau Desktop、Tableau Server 和 Tableau Cloud 的授權成本加起來很快，尤其是對於較大的團隊而言。 在整個組織中擴展 Tableau 通常需要大量的 IT 支援才能進行設定、管理和維護。

從 Tableau 過渡到 Metabase？ 此速查表比較了主要功能、工作流程、術語等。

Tableau 評論

人們喜歡的功能： 可視化和客製化

• 「Tableau 比 Power BI 更容易使其看起來精美並製作進階圖表，因此它登上了高階主管的舞台。」 - 連結
• 「Tableau 可以製作令人驚嘆的可視化效果，並且易於教授基礎知識。」 - 連結
• 「Tableau 在儀表板的建立（以及視覺化方面的創造力）方面處於領先地位，但是，我不確定這種情況會持續多久。」 - 連結

人們不喜歡的功能： 定價和學習曲線

• 「Tableau 同時臃腫且仍然無法在沒有一些駭客內部解決方案的情況下執行直覺操作。」 - 連結
• 「我想說 Tableau 的學習歷程非常奇怪。 製作基本圖表和儀表板非常容易，人們可以在很短的時間內掌握。 4 個 OOTB 圖表，帶有快速篩選器和互動性，新使用者可以在一個上午內掌握它們。 但人們很快就會遇到「嗯，你可以做到這一點，但這有點變通方法」。 而且這種學習曲線可能非常廣泛且技術性強。」 - 連結
• 「Tableau 很棒，但是有些功能我認為 10 年前就應該存在，但現在仍然不存在。」 - 連結

了解更多關於我們如何比較的資訊： Metabase 與 Tableau

Power BI

• 最適合對象： 擁有大型、複雜數據集且公司中並非每個人都需要執行自己的報告的企業級公司。 也可能適合那些已經在 Microsoft 生態系統中的人。
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自架部署： ✅
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 有限支援

與 Tableau 類似，許多人熟悉或使用過 Power BI，並且喜歡或討厭它。 與 Tableau 一樣，它通常更適合預算不緊張且在 Microsoft 領域內工作的企業級組織。 Power BI 具有更多用於 ETL 流程的數據轉換和數據流的一體式進階數據整合。 如果您需要這類東西，那很好，但是如果您想要靈活地選擇您的堆疊，您最終可能會感到被鎖定。

Power BI 的優點之一是其使用者社群，這使得尋找支援和問題解決方案變得更加容易。 很容易找到各種教學和文件。

Power BI Desktop 作為免費下載提供，Power BI Pro 的價格也很實惠，為每月每使用者 $9.99 美元。 Power BI 授權結構對於較大的團隊和需要進階功能的團隊來說開始變得令人困惑。

PowerBI 評論

人們喜歡的功能： 整合和端到端數據工具； 與 Microsoft 生態系統整合

• 「在過去兩年多的時間裡，我一直在使用 Power BI，他們不斷開發新功能，這些功能讓事情變得越來越容易，而這些事情在多年前會更具挑戰性。」 - 連結
• 「Power BI 允許您建立和共享互動式報告。 它與 Microsoft 生態系統緊密整合，這在部署等方面可能是一個巨大的優勢。 許多事情可以在無程式碼或低程式碼的情況下完成，這在某些情況下可能是一個優勢。」 - 連結

人們不喜歡的功能： 效能和學習曲線

• 「PBI 在內部部署方面存在嚴重限制，並且在某些即時饋送方面也存在限制。」 - 連結
• “從 Excel 公式轉換到 DAX 和 M 可能非常令人生畏，而且具有程式語言的語法。需要花費更長的時間才能掌握。我以為 PBI 會像是 Excel 的加強版，但它與 Excel 完全無關。視覺效果、表格和圖表的建立方式都完全不同。近幾個月，Microsoft 試圖將 PBI 描繪得更像 Excel，但還有一段很長的路要走。” - 連結

深入了解我們的比較： Metabase 與 PowerBI 比較

Looker

• 最適合對象：需要更廣泛的治理和嚴格以程式碼建模的技術團隊。
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自架部署： ✅
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 完全支援

Looker 擁有許多粉絲，他們喜歡它的視覺化選項和客製化能力。Looker 的主要賣點之一是 LookML — 他們的專有建模語言。一位 Reddit 用戶聲稱，使用 LookML 作為受版本控制的語義層，可以盡可能接近真正的單一事實來源。

雖然 LookML 備受推崇，但它也是一把雙面刃。通常至少需要 6 週才能上手，而且如果您不使用 LookML，就無法在 Looker 中對您的資料做任何事。因此，如果您需要快速啟動並運行您的 BI 工具，它可能不是最佳選擇。

Looker 過去以其出色的客戶支援而聞名，曾被稱為「客戶關愛部門」。但自從他們被 Google 收購後，情況就改變了，而且 他們的支持團隊被解僱了。從那時起，人們抱怨等待時間過長和幫助無效。

許多過去曾使用 Looker 的人現在選擇 Metabase，因為您可以用更低的價格獲得類似的成果。 Floryn 從 Looker 轉向 Metabase，為他們節省了約 67% 的 BI 成本，同時提供了更好的視覺化效果和更易於使用的體驗（他們的原話，不是我們的）。

方便提醒 - Looker 和 Looker Studio 經常被混淆，但它們截然不同。Looker 提供端到端的資料建模、治理和建立複雜的資料系統。而且價格也相對應地很高。Looker Studio 是一個免費但簡單的儀表板工具，不具備所有的建模和治理功能。

Looker 評價

人們喜歡的：LookML

• “我過去曾使用過 Qlik 和 Power BI。1.5 年前我們轉向 Looker。我非常喜歡它。它讓我能夠像使用程式碼一樣處理資料模型層，而不是像 Power BI 那樣更像是處理試算表。” - 連結
• “當正確設定和架構時，效率和規模是巨大的。它的 LookML 層非常棒。與競爭對手相比，它可以通過利用更少數量的開發人員，在規模化部署時為您節省數十萬美元 \($。但是，這些開發人員需要具有在您選擇的技術堆疊中工作的經驗，如果您選擇 Looker/Redshift、Snowflake、Bigquery 等。您需要合適的人員來完成它。這將會花費成本\)，但請花費它，除非您不在乎 X 年後的後果。” - 連結

人們不喜歡的：使用者友善的分析和定價

• “我在一家新創公司工作，我們目前使用 Looker 的問題是，有些團隊將無法直接在 Looker 中查詢，以了解測試或新功能的結果，而需要開發人員的「介入」來建模指標。” - 連結
• “Looker 非常不適合用於臨時和探索性工作。” - 連結
• “Looker 真的是非常貴。尤其是對於可以實際從探索中提取欄位並建立自己的儀表板的自助服務使用者來說（檢視者比較便宜，但那樣您基本上只是在處理一個次等的 Tableau 實例，因為他們真的無法自助服務）。如果您最終獲得廣泛採用，那可能會諷刺地促使您的公司因為 $$$ 而轉向其他工具。” - 連結

深入了解我們的比較： Metabase 與 Looker 比較

Mode

• 最適合對象：具有進階分析、視覺化和協作需求，並且偏好使用 SQL、R 和 Python 的分析師和資料團隊。
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自託管部署： ❌ 僅限雲端
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 完全支援

Mode 專為資料分析師和精通 SQL 的人員設計。它提供了一個程式碼編寫環境，允許人們編寫自訂 SQL 查詢，並使用相當強大的協作功能執行複雜的分析。它還支援 R 和 Python，用於統計分析和機器學習的工作流程。對於資料團隊協同處理分析專案來說，這是一個很好的選擇。與許多其他 BI 工具不同，Mode 不迎合尋求點擊式介面的人，這可能會限制其對資料團隊以外的人的吸引力。

他們的網站上沒有列出定價，儘管 Reddit 上有人 聲稱每個使用者的價格遠高於許多其他知名軟體。

Mode 評價

人們喜歡的：SQL 和進階分析功能

• “我使用 Mode。我認為它非常棒。自從我們在 Snowflake 工作台之外沒有獨立的工具以來，它已成為我的預設 SQL 工作台。但它有很多很棒的功能。從純粹的臨時查詢的角度來看，我喜歡我可以在一個「報表」中擁有多個腳本，然後將其保存在共享資料夾或我自己的個人資料夾中以供參考。您甚至可以與他人共享連結以閱讀和執行 SQL 查詢。” - 連結

人們不喜歡的：樣樣通，樣樣鬆和定價

• “Mode Analytics 有身份危機。它不知道自己想成為什麼。它是 SQL 查詢編輯器嗎？它是 Python 編輯器嗎？它是資料報表平台嗎？它是視覺化建構器嗎？它試圖成為許多東西，但沒有一個特別出色。您甚至無法更改單個系列的顏色。這確實取決於您的用例和預算，但從我所看到的來看，每個使用者的價格標籤高於許多知名軟體。” - 連結
• “Mode Analytics 在沒有任何額外功能的情況下，就將我們的合約價格提高了 50% 以上。他們玩這種誘餌和轉換遊戲，真是令人極度失望。不如選擇像 Tableau 或 PowerBI 這樣真正有信譽的廠商。如果您喜歡開源，可以選擇 Superset、Metabase。我廣泛地不推薦 Mode Analytics。” - 連結

Superset

• 最適合對象：具有廣泛資料分析需求的高度技術團隊。
• 開源： ✅
• 雲端或自託管部署： ✅ （透過 Preset 進行雲端託管）
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 完全支援

Apache Superset 是一個開源商業智慧平台，最初是 Airbnb 的內部專案。Superset 具有許多進階資料分析功能和非常廣泛的複雜視覺化選項。它需要大量的技術專業知識和資源來部署和管理。

它的 SQL 編輯器是一個關鍵優勢，使分析師和工程師能夠直接在平台內編寫、測試和視覺化 SQL 查詢。它還擁有多種內建視覺化類型，從傳統的圖表和圖形到更複雜、互動式的選項，如地理空間視覺化和自訂 D3.js 圖表。

與 Metabase 類似，Superset 非常適合內部分析和將分析嵌入到面向客戶的應用程式中，使其在各種用例中都具有多功能性。

安裝和配置 Superset 通常涉及設定依賴項，如元資料資料庫、Web 伺服器和用於非同步任務的 Celery 工作程序，這可能很耗時，並且更適合具有紮實工程資源的團隊。

Superset 評價

人們喜歡的：視覺化和圖表功能

• “我認為它是市場上最好的免費視覺化工具之一，但它是免費的。所以它的功能受到限制。” - 連結
• “出色的視覺化類型和更好的圖形排列方式。” - 連結

人們不喜歡的：需要的技術時間

• “這些平台很棒，但它們的目標受眾與 Tableau 或 PowerBI 等現成的 BI 工具不同。這些系統是為開發人員設計的，需要一定程度的技術（程式碼編寫）專業知識才能有效地使用。而且設定和維護通常需要 DevOps 或 Web 開發團隊。” - - 連結

深入了解我們的比較： Metabase 與 Superset 比較

Domo

• 最適合對象：擁有龐大預算的大型企業，他們需要與數百種工具直接整合。
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自架部署： ✅
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 有限支援

Domo 是一個多合一式的資料工具，結合了資料倉儲、轉換、視覺化。由於其精美的外觀和高品質的視覺化效果，它贏得了高階主管和 C-suite 團隊的青睞。根據團隊和用例的不同，有些人非常重視您可以集中管理所有資料工作，而另一些人則覺得它有點像 [樣樣通，樣樣鬆](https://www.reddit.com/r/BusinessIntelligence/comments/m8i8jb/comment/grpt7sa/ 工具，這會讓那些必須使用它的人感到沮喪。

Domo 讓您可以與數百種不同的資料來源整合，包括但不限於資料庫、倉儲和資料湖 — 您可以直接連接到各種各樣的工具，從 Instagram 到 Google Fit 再到 Workday。

Domo 也僅在雲端上可用，因此如果您需要或偏好自託管，它不是最佳選擇。

定價被描述為 昂貴且神秘 — 當談到定價時，絕對不是任何人喜歡的形容詞。他們轉向 基於消費的定價模式，以積分運行，也在某些圈子中 引起爭議。

Domo 評價

人們喜歡的：整合和多合一資料工具功能

• “在轉向 Power BI 之前，我使用了 Domo 5 年。視覺化工具更容易使用，並且您的 ETL 和資料倉儲連接到視覺化工具。而且這三者都可以在沒有資料工程人才的情況下使用。因此，如果您還沒有倉儲和 etl 工具，這很好。如果您有的話，那麼 IMO 您正在為您不需要的功能付費。” - 連結
• “Domo 非常漂亮。把它放在圖表上聽起來很傻，但這 100% 是我的 COO/CFO 感興趣的原因。” - 連結
• “對於有現金可以花費，但可能沒有更深入的資料基礎設施和員工來支援更強大工具的公司來說，這是一個很好的工具。” - 連結
• “大量的連接器，可以充當資料倉儲，或從現有的 DW 匯入” - 連結

人們不喜歡的：可用性、定價

• “它非常粗糙。UI 一團糟，到處都是奇怪的限制，不同資料來源中的 null 處理方式不同，一切都很慢且笨拙” - 連結
• “它是一個全堆疊 BI 工具。如果您的團隊不具備技術能力，這很好，但如果您的團隊想要控制他們的資料和管道，這就不是合適的工具。通常您會有一個 ETL 工具、一個資料倉儲和一個 BI 工具。Domo 試圖在其平台上完成所有這些，但與專用工具相比，在每個方面都存在不足” - 連結
• “由於他們新的積分定價模式，我們與 Domo 的合約價格將上漲 2.5 倍，而我們現在負擔不起。” - 連結
• “我曾經嘗試從 Domo 獲取定價資訊，而這次體驗告訴了我關於他們公司的一切。如果您對 Domo 與 Tableau 定價的銷售說詞是「相信我就對了」，那麼您可以滾開了。” - 連結

深入了解我們的比較： Metabase 與 Domo 比較

Quicksight

• 最適合對象：深度嵌入 AWS 生態系統的大型組織
• 開放原始碼： ❌
• 雲端或自託管部署： ❌ 僅限完全託管的雲端
• 可以嵌入： ✅
• 直接查詢資料倉儲： 有限支援

作為 Amazon Web Services 的一部分，Quicksight 是 AWS 上完全託管的服務，自然地，它與其他 AWS 工具配合使用效果最佳。按會話付費的定價模式可能非常適合具有零星或波動性使用量的大規模部署。

如果您投資於 AWS 生態系統，它運作良好。Reddit 用戶表示，它實際上是為使用 AWS 且想要非常簡單視覺化的人設計的，而不是企業級 BI。

Quicksight 提供了一些進階分析功能，例如機器學習驅動的異常偵測和預測。Quicksight 還有一個行動應用程式。

與此列表中的大多數 BI 工具不同，QuickSight 擁有較小的使用者社群和較少的第三方整合，這可能會使故障排除和擴展其功能更具挑戰性。

Quicksight 評價

人們喜歡的：簡單的視覺化和處理大型資料集

• “資料集可以非常大，最大可達 1 TB。我有一個 500 GB 的資料集，在最終儀表板上有大約十幾個篩選器，而且效能非常好。它並不總是即時的，有時會比其他時候慢。” - 連結
• “對於簡單的視覺化，它很棒。我認為與 Tableau 相比，設計和開發速度更快，而且它們具有分頁報表功能。QS 基於 Web 的特性具有其優勢，就像現在我的工作裝置壞了，我必須使用我的個人裝置一樣。” - 連結
• “QuickSight 在可以作為程式碼管理並在不同區域之間輕鬆複製方面具有一些很酷的優勢。它並不完美，但我總體上是個粉絲。” - 連結

人們不喜歡的：定價、有限的客製化、效能

• “篩選器讓我非常惱火。我的觀點是，在 QuickSight 中，一個簡單的多對一表格，其中您有一個定義明確的資料集和簡單的聚合就足夠了。如果您需要製作一個簡單的儀表板，它運作良好。AWS 使連接到其原生服務變得容易。但是，超出此範圍的任何事情，一切都變成「是的，您可以完成這個，但有一個 20 步的變通方法。」” - 連結
• “視覺化效果不是很強大，而且通常無法客製化。有些隨機的視覺化效果支援一兩個特殊功能，但在大多數情況下，您在視覺化方面受到極大的限制。” - 連結

選擇更適合您需求的商業智慧工具

這裡沒有對錯之分。這通常取決於您的用例、您希望人們在多大程度上能夠自行從資料中學習並運行報表，而無需依賴您的資料團隊；您偏好的資料堆疊、您需要多快啟動並運行、您的預算等等。如果您仍在猶豫不決，我們希望此 Metabase 常見替代方案列表能讓您深入了解可用的選項以及人們對它們的總體感受。

再次強調，沒有「正確」的答案，但 Metabase 將讓您團隊中的每個人都能使用資料，與您偏好的資料工具整合，在 5 分鐘內快速啟動並運行，並適合所有預算（而且您可以 免費試用）。我們投入了大量的思考和努力來製作一款 BI 工具，旨在讓您團隊中的每個人都能愉快地使用，無論他們的技術水平如何 💙