BI软件是数字化转型的基础，商业智能（BI）软件工具能让公司分析事件、趋势和市场变化以获得竞争优势。
这些BI工具收集、管理和解释堆积如山的结构化和非结构化数据。它们构建模型，通过报告、图表、图形和其他数据表示方法提供答案和见解。
BI系统包含或使用各种数据源，包括电子表格、查询软件、报告工具、在线分析处理（OLAP）、数据挖掘、数据仓库和数据集市。它们通常包含了数据提取、数据清洗、数据治理和仪表盘或其他允许用户查看报告和可视化的机制。
其目的是支持整个组织的业务流程。它们的范围可以从过去的事件，如产品或服务的表现，到预测未来的事件和情景。它们可以跨越各个部门，包括财务、人力资源和运营。越来越多的BI平台与机器学习（ML）和其他人工智能（AI）工具相交，如自然语言查询。它们支持先进的数据挖掘技术。
Domo
关键洞察力。Domo的重点是将各种来源的数据联系在一起，并通过丰富的报告和可视化建立洞察力。该解决方案提供了处理数据整合的复杂工具--包括通过可视化ETL--以及仪表盘和移动BI平台，使用智能应用程序来显示分析见解。
优点
- 连接到广泛的数据源和系统，提供强大的数据导入和吸收工具。
- 通过强大的警报和通知提供实时监控和结果。
- 提供丰富和强大的功能集，可供数据科学家和非技术性的业务线用户使用。
- 强大的仪表盘功能。
缺点
- 额外的应用程序和其他工具及附加组件会大大增加价格标签。
- 一些用户发现，由于有大量的选项和选择，该平台令人困惑和不知所措。
- 缺乏一些嵌入式的高级分析能力。
微软Power BI
Power BI是一个复杂但价格合理的平台，适合各种规模的组织。它支持业务线用户和数据科学家的自助式分析，包含了人工智能和ML。微软包括强大的协作功能，以及丰富的报告和数据可视化。Power BI提供了强大的自动化功能，并包括使设置和操作与企业记分卡一致的工具。
优点
- 强大的数据摄取和连接能力，将企业内部和云端的数据无缝结合。
- 提供广泛的预建仪表盘，连接到各种应用、产品和服务。
- 提供丰富的互动功能，包括实时报告和可视化。
- 提供强大的数据治理功能。
缺点
- 高级分析的学习曲线可能是复杂和困难的。
- 图形和可视化不如竞争的BI解决方案强大。
- 可能难以与非微软产品和技术一起使用。
- 不支持IOS和其他苹果设备。
MicroStrategy
重点是 "智能无处不在"。微策略公司提供工具来建立强大而有吸引力的仪表盘，从200多个数据源获取数据。该解决方案在PC和Mac上都能使用。它可以根据角色、设备和其他许多因素来提供服务。微策略公司支持自动化，并将分析功能直接嵌入到应用程序和网站中。
优点
- 包含强大的功能，包括具有强大自动化能力的 "超智能 "功能。
- 提供强大的功能集和极其灵活的BI框架。
- 提供强大的数据治理功能，以及强大的安全性。
- 产生高度评价的可视化信息。
缺点
- 许多用户发现该平台难以设置和使用，特别是在处理极其庞大的数据集时。
- 该解决方案可能很贵。
- 在协作和社交BI功能方面落后于其他平台。
甲骨文分析云
此云端原生BI平台旨在处理全方位的分析需求，从数据摄取和建模到数据准备、丰富、可视化和协作。它包括嵌入式ML和AI，包括自然语言搜索功能。内置连接器的开源数据连接，简化了数据聚合任务。
优点
- 提供50多个开箱即用的连接器，包括Java数据库连接。
- 为业务线用户和数据科学家提供了一个可扩展的单一真理源数据框架。
- 通过基于Python的框架提供强大的ML能力。
- 为移动设备提供强大的支持，包括一个强大的数据治理和安全框架。
缺点
- 用户抱怨该框架可能会损坏，特别是在升级时。错误追踪可能很困难。
- 界面可以现代化和改进。
- 用户对技术支持和终端用户培训的评价低于竞争对手。
Qlik Sense
通过一个云分析平台提供强大的商业智能。Qlik Sense的仪表盘可以连接到数百个数据源，并支持复杂多样的使用案例。这包括自助式可视化、互动式仪表盘、自然语言搜索和强大的移动功能。人工智能和机器学习支持增强型和预测型分析。
优点
- 内置数百个数据源和服务的连接器，包括所有主要的云平台。
- 对结构化和非结构化数据都有强大的支持。
- 易用性评价高，包括分析仪表板和交互式视觉探索功能。
- 提供丰富和多样的报告和可视化。
缺点
- 在协作和社交BI功能方面落后于竞争对手。
- 用户对治理和元数据管理的评价低于其他BI解决方案。
- 该软件的学习曲线很陡峭。可能需要培训才能有效使用该平台。
SAS企业指南
SAS企业指南是一个Windows .NET客户端应用程序，为收集、管理、操作和格式化数据到报告和可视化提供了一个自助服务框架。它依赖于一个点选、菜单和向导驱动的框架，包括编写代码和使用自定义宏的能力。因此，开发人员和其他编码人员可以使用现有的程序来创建存储过程，然后按需运行或将它们移植到外部应用程序，如微软Excel。
优点
- 通过一个完善的编码平台和宏来提供一个高度可定制的BI框架。
- 强大的IT管理的基于角色的安全性，以及强大的数据治理功能。
- 处理巨大的数据集，同时提供快速的性能。
- 对Microsoft Office（包括Excel）的强大支持。
缺点
- 整体的复杂性会给非技术用户和编码知识有限的用户带来挑战。
- 昂贵的价格结构，有时令人困惑。
- 不支持Python或R工具。
Sisense Fusion分析
为进行企业级商业智能提供了一个高度可扩展和灵活的自助服务框架。该供应商的重点是通过在云端和企业内部的扩展数据发现、仪表盘和集成API注入 "智能无处不在"。Sisense提供强大的AI和ML支持，以及强大的数据可视化功能。
优点
- 为几乎所有的主要服务和数据源提供数据连接器。
- 为非技术用户提供无代码体验，尽管该平台也支持Python、R和SQL。
- 提供广泛的模板，使商业智能自动化，并将行动嵌入到应用程序和流程中。
缺点
- 学习曲线很陡峭。
- 用户抱怨说，错误和问题可能难以追踪。
- 一些关于bug和稳定性问题的投诉。
- 对移动设备的支持不如BI领域的其他产品强。
Tableau Desktop
Tableau已经成为商业智能和分析领域的领导者，它的框架支持丰富的可视化和讲故事。它提供了吸引人的和高度可定制的仪表盘，并且可以容纳巨大的数据集。Tableau Desktop可以连接到数百个数据源，无论是在企业内部还是在云端。它包括拖放功能，以及对人工智能和ML的支持。
优点
- 提供出色的视觉效果。
- 强大的数据集成和自动化功能。
- 包括强大的数据管理和展示功能。
- 支持大多数类型的设备和操作系统，包括所有主要的移动平台。
- 提供24/7支持。
缺点
- 设置数据框架的学习曲线很陡峭。
- 价格昂贵，有复杂和不灵活的定价模式。
- ETL功能不如其他BI和分析平台先进。
SAP分析云
关键洞察力。SAP将商业智能、增强型和预测型分析以及规划能力结合到一个统一的云环境中。该解决方案作为SAP商业技术平台的分析层。它是为业务线用户和数据科学家设计的。它结合了机器生成的洞察力和分析，旨在连接和创建运营和财务计划，并提供更深入的洞察力。
优点
- 在性能和可靠性方面得到用户的高度评价。
- 优秀的用户界面和高质量的可视化。
- 强大的自动化功能和来自众多来源的强大数据集成。
- 强大的全球语言和货币支持。
缺点
- 初始设置和数据摄取过程可能具有挑战性。
- 不支持台式机和移动设备的企业内部应用和数据。
- 价格昂贵。
Tibco Spotfire
自助式商业智能和数据可视化平台结合了视觉上吸引人的界面和强大的人工智能功能，提供先进的数据搜索能力。这包括自然语言搜索、人工智能驱动的推荐和对数据的直接操作。该平台是为业务线用户和数据科学家设计的。它包括60多个本地连接器和对API的广泛支持。
优点
- 极其灵活，高度可定制。
- 支持非常大的数据集。
- 提供优秀的数据可视化工具和选项。
- 高度的客户和技术支持。
缺点
- 在移动探索和编写方面落后于竞争对手。
- 协作和社交BI工具不如BI领域的其他工具先进。
- 呈现出陡峭的学习曲线。