Metabase 替代方案：窥探其他商业智能工具

商业智能领域概览——谁在哪里表现出色，适合谁，以及一些社区洞察（加上 Metabase 的特色）。

本列表并非详尽无遗，而是对当前可用的不同商业智能工具、它们最适合的用户以及它们最擅长之处的概述。这是否受到我们 Metabase 自身偏好的影响？嗯，也许有一点。我们正在构建我们想要使用的 BI 工具，并根据客户和社区的反馈和支持进行迭代。我们尝试通过引用 Reddit 上的评论（包括对我们自己的评论）来保持一定的平衡。

为了提供一些视角，我们概述了最常见的 Metabase 替代方案，包括：

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

在深入了解每个工具的详细概览之前，这里是它们之间的比较：

Metabase

• 最适合：选择第一个能随着团队规模扩大而持续使用的 BI 工具的初创公司和成长型团队。
• 开源：✅
• 云或自托管部署：✅
• 可嵌入：✅ 从开源版提供的基本（静态）嵌入，到专业版和企业版提供的交互式嵌入
• 直接查询数据仓库：完全支持

好的，我们有偏见，但 Metabase 的创建是为了让数据和商业智能对所有人——甚至是技术水平较低的队友——都易于使用。诸如自动钻取之类的功能允许人们点击图表，以挖掘对他们最有价值的信息。查询生成器让任何人都可以提问，无需了解 SQL 即可可视化数据并共享仪表盘（但如果您愿意，也可以使用 SQL）。

它设置起来也超快。您可以在 5 分钟内连接到数据库，并开始查询和创建仪表盘（字面意思）。

Metabase 是少数旨在直接查询数据仓库（即无需提取）的 BI 工具之一。以下大多数 BI 工具在某种程度上确实支持直接查询，但在大多数情况下，直接查询模式是后来添加的，并且通常比 Metabase 的限制更多。

Metabase 还提供全面的应用内报告嵌入选项，从带过滤器的基本仪表盘、带 iframe 的白标交互式嵌入，到通过开发者友好的 SDK 实现无缝集成和定制化分析。

开源版免费，付费计划提供托管和高级功能，包括更多治理功能、额外的安全性和隔离以及高级嵌入功能和实现。

您甚至可以在设置数据库之前使用 Metabase。

Metabase 评论

人们喜欢什么：非技术人员易于使用

• “我在公司引入 Metabase 取得了很大成功。从 Excel 报告转向 Metabase 仪表盘极大地提高了所有团队的数据素养，考虑到它是一个免费产品，其功能集非常棒。许多问题都可以通过 Metabase 界面回答，而无需使用 SQL，这对于非技术用户来说非常棒。” - 链接
• “在几家初创公司使用过 Metabase，我的两分钱：用户不知道什么是表/数据库/视图/列（他们应该知道吗？），所以要确保他们可以通过两三次点击找到他们需要的东西。这个工具需要为此做好准备。在我的案例中，这是 Metabase 的一个明显优势，因为它就是为非技术用户设计的。” - 链接
• “我个人和专业都在使用它。它在为高层管理人员提供‘即时信息’方面表现出色。” - 链接
• “我喜欢它。用户可以非常轻松地修改或创建自己的查询，并保存自己的带修改的仪表盘。” - 链接

数据很清楚：世界各地的人们都喜爱 Metabase。您还可以阅读我们的客户对我们的评价 💙

人们不喜欢什么：自定义限制和没有 Git 版本控制

• “我对 Metabase 最大的抱怨也是缺乏 Git 版本控制。如果你想要适当的版本控制，这个工具真的需要代码优先。” - 链接
• “我喜欢 Metabase 的优雅简洁，但如果你想要对可视化进行复杂控制，它就不适合你。” - 链接

Tableau

• 最适合：拥有大型复杂数据集，且公司内所有人都无需运行自己的报告的企业级公司。也适合 Salesforce 忠实用户。
• 开源：❌
• 云或自托管部署：✅
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：有限支持

Tableau 是市场上最知名的 BI 工具之一，因此人们对它褒贬不一。Tableau 通常非常适合具有广泛数据分析需求、大型数据团队、雄厚财力且组织内所有人无需自行运行报告的企业级公司或大型组织。它拥有所有花哨的功能，但根据组织的成熟度、用例和要求，它可能超出您的需求。

自 2019 年被 Salesforce 收购以来，人们对 Tableau 的状况有很多强烈看法，有人说它变得更慢、bug 更多，更新也更少。

Tableau 的定价对于小型企业或初创公司来说可能过高。Tableau Desktop、Tableau Server 和 Tableau Cloud 的许可成本会迅速累加，尤其是对于大型团队而言。在整个组织中扩展 Tableau 通常需要大量的 IT 支持来完成设置、管理和维护。

从 Tableau 迁移到 Metabase？这份速查表比较了关键功能、工作流程、术语等。

Tableau 评论

人们喜欢什么：可视化和定制

• “Tableau（比 Power BI）更容易使其看起来更精致并制作高级图表，因此它获得了高管的青睐。” - 链接
• “Tableau 制作出令人惊叹的可视化，并且易于教授基础知识。” - 链接
• “Tableau 在仪表盘创建（以及可视化创意）方面处于领先地位，但我不知道这种领先还能持续多久。” - 链接

人们不喜欢什么：定价和学习曲线

• “Tableau 既臃肿，又无法在没有一些黑科技内部变通方法的情况下，直观地完成一些事情。” - 链接
• “我敢说 Tableau 的学习过程是最奇怪的之一。制作基本图表和仪表盘非常容易，人们很快就能掌握。4 个开箱即用的图表，带快速筛选器和交互性，新用户可以在一个上午学会。但同样快地，人们会遇到“你可以这样做，但这有点变通”的问题。而这个学习曲线可能是广泛而技术性的。” - 链接
• “Tableau 曾经很棒，但有些功能我以为十年前就应该有了，但至今仍未实现。” - 链接

了解更多关于我们如何比较的信息：Metabase 对比 Tableau

Power BI

• 最适合：拥有大型复杂数据集，且公司内所有人都无需运行自己的报告的企业级公司。也可能适合已处于微软生态系统中的公司。
• 开源：❌
• 云或自托管部署：✅
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：有限支持

与 Tableau 类似，很多人都熟悉或使用过 Power BI，并且爱恨交织。与 Tableau 一样，它通常更适合预算不紧张且在 Microsoft 生态系统内工作的企业级组织。Power BI 更像是一个一体化的高级数据集成工具，用于 ETL 过程中的数据转换和数据流。如果您需要这类功能，它会很不错，但如果您希望灵活选择自己的技术栈，您可能会感到被锁定。

Power BI 的优点之一是其用户社区，这使得查找支持和解决问题变得更容易。可以轻松找到各种教程和文档。

Power BI Desktop 可免费下载，Power BI Pro 也相当实惠，每用户每月 9.99 美元。对于大型团队和需要高级功能的用户，Power BI 的许可结构开始变得令人困惑。

从 PowerBI 迁移到 Metabase？这份速查表比较了关键功能、工作流程、术语等。

PowerBI 评论

人们喜欢什么：集成和端到端数据工具；与微软生态系统的集成

• “我使用 Power BI 已经两年多了，他们不断开发新功能，让事情变得越来越简单，而多年前这些事情要挑战得多。” - 链接
• “Power BI 允许您创建和共享交互式报告。它与 Microsoft 生态系统紧密集成，这在部署等方面具有巨大优势。许多操作无需代码或只需少量代码即可完成，这在某些情况下可能是一个优势。” - 链接

人们不喜欢什么：性能和学习曲线

• “PBI 在本地部署和一些实时馈送方面存在严重限制。” - 链接
• “从 Excel 公式转换而来，DAX 和 M 可能非常令人生畏，并且具有编程语言的语法。掌握它需要更长的时间。我以为 PBI 会像 Excel 的强化版，但它与 Excel 毫无关系。视觉效果、表格和图表的构建方式完全不同。最近几个月，微软试图将 PBI 描绘成更像 Excel，但这还有很长的路要走。” - 链接

了解我们如何比较：Metabase 对比 PowerBI

Looker

• 最适合：需要更广泛的治理和严格的代码建模的非常技术化的团队。
• 开源：❌
• 云或自托管部署：✅
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：完全支持

Looker 拥有一大批粉丝，他们喜欢它的可视化选项和可定制性。Looker 的主要卖点之一是 LookML——他们专有的建模语言。一位 Reddit 用户声称，使用 LookML 作为源控制的语义层，可以让你尽可能接近真实的数据源。

尽管 LookML 备受推崇，但它也是一把双刃剑。通常需要至少 6 周才能学会，而且在 Looker 中，如果没有它，你无法对数据进行任何操作。所以，如果你需要快速启动和运行你的 BI 工具，它可能不是最佳选择。

Looker 曾因其出色的客户支持而备受推崇，一度被称为客户之爱部门。然而，在被 Google 收购后，这种情况发生了改变，他们的支持团队被解雇了。自那时起，人们抱怨等待时间长且帮助无效。

许多过去使用过 Looker 的人现在选择 Metabase，因为您可以用更低的价格获得类似的结果。 Floryn 从 Looker 转向 Metabase，节省了大约 67% 的 BI 成本，同时提供了更好的可视化和更简单的使用体验（他们自己的话，不是我们说的）。

值得注意 - Looker 和 Looker Studio 经常混淆，但它们截然不同。Looker 提供端到端的数据建模、治理和创建复杂数据系统。其定价也相应较高。Looker Studio 是一个免费但简单的仪表盘工具，不包含所有建模和治理部分。

从 Looker 迁移到 Metabase？这份速查表比较了关键功能、工作流程、术语等。

Looker 评论

人们喜欢什么：LookML

• “我以前用过 Qlik 和 Power BI。我们一年半前转向了 Looker。我非常喜欢它。它让我可以像使用代码一样处理数据模型层，而 Power BI 则更像是在处理电子表格。” - 链接
• “当正确设置和架构时，效率和规模是巨大的。它的 LookML 层非常棒。通过使用比竞争对手少得多的开发人员，它可以在大规模部署时为您节省数十万美元。然而，这些开发人员需要对您选择的技术栈（例如 Looker/Redshift、Snowflake、Bigquery 等）有经验。您需要合适的人来完成这项工作。这会花费金钱，但值得花，除非您不关心几年后的后果。” - 链接

人们不喜欢什么：用户友好的分析和定价

• “我在一家初创公司工作，我们目前使用 Looker 的问题是，一些团队无法直接在 Looker 中查询以了解测试或新功能的结果，而无需开发人员的‘干预’来建模指标。” - 链接
• “Looker 对于即席和探索性工作来说很糟糕。” - 链接
• “Looker 真是贵得离谱。特别是对于那些能够从探索中提取字段并创建自己仪表盘的自助服务用户（查看者更便宜，但那样你基本上只是在处理一个次优的 Tableau 实例，因为他们无法真正自助服务）。如果广泛采用，这可能会讽刺性地促使你的公司因为金钱原因而放弃该工具。” - 链接

了解我们如何比较：Metabase 对比 Looker

Mode

• 最适合：具有高级分析、可视化和协作需求，并喜欢使用 SQL、R 和 Python 的分析师和数据团队。
• 开源：❌
• 云或自托管部署：❌ 仅限云
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：完全支持

Mode 针对数据分析师和精通 SQL 的人群。它提供了一个编码环境，允许人们编写自定义 SQL 查询，并通过强大的协作功能执行复杂的分析。它还支持 R 和 Python，用于统计分析和机器学习工作流。对于数据团队协作分析项目来说，它是一个很好的选择。与其他许多 BI 工具不同，Mode 不迎合寻求点击式界面的人群，这可能会限制它对数据团队以外的人的吸引力。

他们的网站上没有任何定价信息，但 Reddit 上有人声称每个用户的价格远高于许多其他知名软件。

模式评论

人们喜欢什么：SQL 和高级分析功能

• “我使用 Mode。我认为它非常棒。它已成为我的默认 SQL 工作台，因为我们除了 Snowflake 工作台之外没有独立的工具。但它有很多很棒的功能。从纯粹的即席查询角度来看，我喜欢我可以在一个‘报告’中拥有多个脚本，然后将其保存在共享文件夹或我自己的个人文件夹中以供参考。您甚至可以与人们共享链接以阅读 SQL 并运行查询。” - 链接

人们不喜欢什么：万金油和定价

• “Mode Analytics 存在身份危机。它不知道自己想成为什么。它是 SQL 查询编辑器吗？是 Python 编辑器吗？是数据报告平台吗？是可视化构建器吗？它试图做很多事情，但没有一件做得特别好。你甚至不能更改单个系列的颜色。这确实取决于你的用例和预算，但我所看到的，每个用户的价格高于许多知名软件。” - 链接
• “Mode Analytics 在没有任何额外功能的情况下，将我们的合同提高了 50% 以上。他们玩这种诱骗和转换的把戏，真是令人失望。不如选择像 Tableau 或 PowerBI 这样真正有信誉的玩家。如果您喜欢开源，可以选择 Superset 或 Metabase。我普遍不推荐 Mode Analytics。” - 链接

Superset

• 最适合：具有广泛数据分析需求的高度技术化团队。
• 开源：✅
• 云或自托管部署：✅ (通过 Preset 进行云托管)
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：完全支持

Apache Superset 是一个开源商业智能平台，最初是 Airbnb 的一个内部项目。Superset 具有许多高级数据分析功能和非常广泛的复杂可视化选项。它需要大量的技术专业知识和资源来部署和管理。

它的 SQL 编辑器是其核心优势，使分析师和工程师能够在平台内直接编写、测试和可视化 SQL 查询。它还拥有广泛的内置可视化类型，从传统图表到更复杂的交互式选项，如地理空间可视化和自定义 D3.js 图表。

与 Metabase 一样，Superset 既适用于内部分析，也适用于将分析嵌入到面向客户的应用程序中，使其在各种用例中都具有多功能性。

安装和配置 Superset 通常涉及设置元数据数据库、Web 服务器和 Celery worker 等依赖项，用于异步任务，这可能很耗时，使其更适合拥有强大工程资源的团队。

Superset 评论

人们喜欢什么：可视化和图表功能

• “我觉得它是市场上最好的免费可视化工具之一，但它是免费的。所以它的功能是有限的。” - 链接
• “出色的可视化类型和更好的图表排列方式。” - 链接

人们不喜欢什么：所需的技术时间

• “这些平台很棒，但它们的目标受众与 Tableau 或 PowerBI 等现成的 BI 工具不同。这些系统是为开发人员设计的，需要一定程度的技术（编码）专业知识才能有效使用。设置和维护通常需要开发运营或 Web 开发团队。” - - 链接

了解我们如何比较：Metabase 对比 Superset

Domo

• 最适合：预算充足、需要与数百种工具直接集成的企业级公司。
• 开源：❌
• 云或自托管部署：✅
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：有限支持

Domo 是一个一体化的数据工具，集成了数据仓库、转换和可视化功能。它凭借其精致的外观和高质量的可视化效果，赢得了高管和 C 级团队的青睐。根据团队和用例的不同，有些人非常看重它能集中所有数据任务，而另一些人则认为它有点[万金油](https://www.reddit.com/r/BusinessIntelligence/comments/m8i8jb/comment/grpt7sa/)，让那些不得不使用它的人感到沮丧。

Domo 允许您集成数百种不同的数据源，不仅限于数据库、数据仓库和数据湖，您还可以直接连接到各种工具，如 Instagram、Google Fit 和 Workday。

Domo 也只提供云版本，所以如果您需要或更喜欢自托管，它不是最佳选择。

定价被描述为昂贵且神秘——这绝对不是人们谈论定价时最喜欢的形容词。他们转向基于消费的积分定价，在某些圈子中也备受争议。

Domo 评论

人们喜欢什么：集成和一体化数据工具功能

• “我使用 Domo 5 年后转向 Power BI。它更容易使用可视化工具，并且将 ETL 和数据仓库与可视化工具连接起来。这三者都可以在没有数据工程人才的情况下使用。所以如果您还没有数据仓库和 ETL 工具，那它很不错。如果您已经有了，那么在我看来，您正在为不需要的功能付费。” - 链接
• “Domo 非常漂亮。把它放在图表上听起来很傻，但这是我的首席运营官/首席财务官感兴趣的 100% 的原因。” - 链接
• “对于有钱可花但可能没有更深层数据基础设施和员工来支持更强大工具的公司来说，这是一个很好的工具。” - 链接
• “大量的连接器，可以作为数据仓库，或者从现有数据仓库导入” - 链接

人们不喜欢什么：可用性、定价

• “它相当粗糙。用户界面一团糟，到处都是奇怪的限制，不同数据源中的空值处理方式不同，一切都缓慢而笨重。” - 链接
• “它是一个全栈 BI 工具。如果您的团队不具备技术背景，这很好，但如果您的团队想要控制他们的数据和管道，那它就不是正确的工具。通常您会有一个 ETL 工具、一个数据仓库和一个 BI 工具。Domo 试图在他们的平台中完成所有这些，但与专门的工具相比，它在各个方面都存在不足。” - 链接
• “我们与 Domo 的合同因其新的积分定价模型而上涨了 2.5 倍，我们现在负担不起了。” - 链接
• “我曾经尝试从 Domo 获取定价信息，那次经历让我了解了他们公司的一切。如果你的 Domo 对比 Tableau 的销售说辞是‘相信我吧’，那么你就可以滚蛋了。” - 链接

了解我们如何比较：Metabase 对比 Domo

Quicksight

• 最适合：深度嵌入 AWS 生态系统的大型组织
• 开源：❌
• 云或自托管部署：❌ 仅限完全托管的云
• 可嵌入：✅
• 直接查询数据仓库：有限支持

作为亚马逊网络服务的一部分，Quicksight 是 AWS 上的一项完全托管服务，它自然而然地与其他 AWS 工具配合得最好。按会话付费的定价模式可能非常适合具有零星或波动使用量的大规模部署。

如果您在 AWS 生态系统中投入，它会运作良好。Reddit 用户表示，它确实是为使用 AWS 的人设计的，他们想要非常简单的可视化，而不是企业级的 BI。

Quicksight 提供了一些高级分析功能，例如机器学习驱动的异常检测和预测。Quicksight 也有移动应用程序。

与此列表中的大多数 BI 工具不同，QuickSight 的用户社区较小，第三方集成也较少，这使得故障排除和扩展其功能更具挑战性。

Quicksight 评论

人们喜欢什么：简单的可视化和处理大数据集

• “数据集可以非常大，高达 1 TB。我有一个 500 GB 的数据集，最终仪表盘上有大约十几个过滤器，性能非常好。它并非总是即时响应，有时会比其他时候慢。” - 链接
• “对于简单的可视化来说，它很棒。我认为设计和开发比 Tableau 更快，而且它们有分页报告功能。QS 基于 Web 具有其优势，比如现在我的工作设备坏了，我必须使用个人设备。” - 链接
• “QuickSight 有一些很酷的优势，它可以作为代码进行管理，并且可以相当容易地跨区域复制。它并不完美，但我总体上是它的粉丝。” - 链接

人们不喜欢什么：定价、有限的定制、性能

• “过滤器让我完全抓狂。我的看法是，一个简单的多对一表格，如果你有一个定义明确的带简单聚合的数据集，QuickSight 会很好用。如果你需要制作一个简单的仪表盘，它能很好地工作。AWS 使得连接到他们的原生服务变得容易。然而，除此之外，一切都变成了‘是的，你可以完成，但需要 20 步的变通方法。’” - 链接
• “可视化功能不是很强大，通常无法定制。有些随机的可视化功能支持一两个特殊的东西，但大多数情况下，你在视觉效果方面受到的限制非常大。” - 链接

选择最适合你需求的商业智能工具

这里没有正确或错误的答案。这通常取决于你的使用场景、你希望人们能够从数据中学习多少以及在不依赖你的数据团队的情况下自行运行报告的程度；你偏爱的数据堆栈、你需要多快地启动和运行、你的预算等等。如果你仍然犹豫不决，我们希望这份 Metabase 的常见替代品列表能为你提供一些关于可用工具以及人们通常对它们的看法的见解。

同样，没有“正确”的答案——但 Metabase 将让你的团队中的每个人都能使用数据，它能与你偏爱的数据工具集成，在5分钟内启动并运行，并且适合所有预算（此外，你可以免费试用）。我们投入了大量的思考和努力来打造一款商业智能工具，旨在让你的团队中的每个人都能愉快地使用，无论他们的技术水平如何 💙