市場上有許多以BI為旗幟的產品，但它們實際上是純數據工具。選擇BI產品時，很多人都會眼花繚亂。我簡單地從技術來源對市場上的BI工具進行分類，以便于理解。

1、基于直接連接到業務系統的報告的報告工具（OLTP應用程序）

代表廠商是潤乾報表，后來是帆軟 FineReport

這種報告工具的優點是它的開發更加靈活，并且還包括數據報告和補充記錄功能。缺點是它不是基于OLAP的BI報告工具，它不支持多維報告操作，例如基于同一維度的鉆取表，需要通過鏈接才能實現多個表的展示；同時，由于做表前要通過sql語句鎖定和加載分析的源數據，因此數據庫的性能無法得到充分利用，因此在高數據量和高并發性能下的計算性能成為它最大的弱點。

也由于這些報告中的這些缺陷，潤乾的新一代產品集算器定位于源數據庫和報告之間的中間層，并致力于解決從數據庫到報告的計算性能問題。 帆軟推出FineBI，試圖通過BI技術解決相關問題，但是由于基于OLAP技術的累積時間短，直到今年年初才發布其直接連接數據庫的實現，需要進一步驗證。

2、基于DW / BI理論的傳統BI工具

國外代表廠商：IBM收購Cognos，Oracle收購BIEE，SAP收購BO

國內代表性制造商：億信華辰的億信ABI，思邁特SmartBI

這種類型的分析工具解決了多維報表操作和性能的問題。但是，外國BI工具在執行中國式復雜報告中處于弱勢，同時，由于BI工具的部分應用層，在各個項目中不可避免地存在一些自定義和二次開發需求。外國公司基本上無法應對此類問題?；贠LAP技術，BI工具本身無法提供數據修改和與補充記錄相關的功能，并且在這種情況下擴展了外部工具。

億信華辰是一家成立于中國較早的BI制造商，其客戶來自政府，銀行，電力，稅收，租賃和其他行業，服務于國家稅務總局，進出口銀行，國家電網，海爾集團等。政府和企業用戶。行業影響力是顯而易見的。億信ABI誕生于2003年發布的獨立數據分析系統，從BI @ Report到億信BI，再到現在的億信ABI。它經歷了四次體系結構飛躍，二十多個主要版本更新以及十多年的發展。隨著技術的發展，產品的功能和性能基本上可以與國外的同類工具進行比較。

中國也有典型的代表性制造商思邁特（SmartBI）用于此類工具。 思邁特團隊在DW / BI方面擁有比較多實踐經驗，但是由于某些歷史原因，該產品最終被開發為基于Excel的報表工具（作為設計器）和用于業務用途的自助分析工具。基于Excel的報表設計器，一方面無法實現在線設計和共享，另一方面卻不能滿足國家在某些領域的獨立，安全，可控的發展方向。同時，由于基準FineReport，無法很好地解決報告工具的固有缺陷。

3、適用于業務人員的敏捷BI工具。

國外代表廠商：Tableau

國內代表廠商：億信華辰豌豆BI、帆軟FineBI

隨著技術和市場的發展，許多公司已經開始直接為業務用戶開發敏捷的BI工具。外國的代表是Tableau。 Tableau的最初產品定位是替換Excel。單機用戶可以在本地完成各種快速的設計和分析操作，重點是與數據的交互以及與各種分析方法的操作交互。由于其定位問題，此類工具自然無法生成各種復雜的統計報告。

國內也有很多的廠商做敏捷BI，比如帆軟的FineBI,億信華辰的豌豆BI。第一個版本的FineBI由于嚴重依賴FineReport技術，因此其第一個版本的BI更像定位為傳統BI工具，重點解決多維分析的能力，但從市場反饋來說，無法做到與FineReport的明顯區分，因此其后續版本的BI逐步趨向于敏捷BI工具。但由于其在OLAP技術上的經驗很少，還是需要把分析數據打包成的專用數據包，然后BI工具基于專用數據包進行分析，這個專用數據包的作用相當于帆軟自有的數據分析模型（類似于OLAP數據庫或者cube的作用），需要自己完成對數據分析模型的管理和維護。直到最近才發布能夠直連OLAP數據庫的引擎，相關能力還需要項目上的進一步驗證。

億信華辰基于共享的核心OLAP引擎技術為業務人員獨立開發了豌豆BI。它被定位為更簡單，更易于訪問的自助服務分析BI。它使用了許多智能技術來提供產品自動化并允許用戶操作。如數據表導入期間的自動建模技術，數據畫像功能，多表自動關聯技術，圖表智能推薦技術以及圖表動態自動關聯等，讓用戶操作更加簡便。

4、基于互聯網技術和資源的創業型BI

代表廠商：阿里云的QuickBI,網易有數,海致BDP,神策數據等

由于許多人對BI的市場和應用場景持樂觀態度，因此一些互聯網公司已經根據自己的應用程序開發了BI產品，例如阿里云的QuickBI和網易有數等。這些工具是輕量級工具，其業務地位在公司也屬于邊緣業務，因此未受到重視和發展。

還有由互聯網公司的企業家團隊創建的公司，例如海致BDP和神策等。這些公司的產品專注于基于saas或某些業務應用場景的BI應用。因此，這種BI工具的多功能性需要更多時間來驗證。