Китайские решения для российского рынка пока являются своего рода terra incognita. Даже если решение уже зарекомендовало себя и у пользователей за пределами Китая, и у аналитиков (а именно так, судя по всему, происходит с Fine BI), всегда ждешь подвоха. Логичный выход – «пощупать» руками и сравнить с чем-то уже хорошо известным.  Так поступили и мы. Так как платформа FineBI по предлагаемому функционалу близка к хорошо известной нам Tableau, мы решили сравнить их. Наша цель – понять, насколько глубоки и критичны отличия и есть ли у китайской BI преимущества или она серьезно уступает Tableau. По каждому пункту поставим оценки по пятибалльной системе.  Tableau: регулярно выпускаются 4 новых версии каждый год      FineBI: за 7 лет развития образовалось 5 основных версий системы, сейчас выпускается по одной версии в месяц. Tableau: предоставляет ограниченное число интерфейсов и вариантов развертывания, поэтому для добавления собственного кастомного функционала необходимо обращаться непосредственно к Tableau или его партнерам.       FineBI: интерфейсы легко кастомизируются, дополнительно есть существенное количество плагинов для расширения функционала. При работе создалось впечатление, что интерфейс системы FineBI более пластичен к изменениям, так как его можно достаточно детально менять, начиная прямо с окна авторизации. Как говорится, мелочь, а приятно – именно из таких мелочей и состоит наша работа. Tableau: Источники данных и отчеты находятся вместе. Для разработки желателен Desktop Ограниченные возможности кастомизации  FineBI: Единый интерфейс бизнес-пользователя и разработчика. Поддерживает кастомизацию отображения, добавление интерактивности. Возможность дефолтных тем для пользователей. В обеих системах имеется множество коннекторов, но в FineBI более удобно представлены возможности для разработчиков. С другой стороны, Tableau, на наш взгляд, лучше взаимодействует с облачными системами. Tableau: Поддержка JDBC/ODBC подключений. Xslx, csv. Веб-коннекторы. Остальные коннекторы. FineBI: JDBC подключение к источникам. JNDI подключение к источникам. Файловые источники данных. Большое количество плагинов из коробки. И FineBI и Tableau позволяют использовать self-service подход к обработке данных – как говорится, все в соответствии с глобальными трендами. При этом у FineBI больше востребованных коннекторов, зато у Tableau есть простая интеграция с Python. Tableau: Возможность предобработки данных (Tableau Prep) Работа с веб-источниками Подготовка данных с Python/R Выгрузка данных как real-time (live), так и экстракт(.hyper) FineBI: Централизованное создание коннекторов к БД Поддержка работы с FTP/SFTP Self-service наборы данных Выгрузка данных как real-time (Direct), так и экстракт (spider) Практика показывает, что обе системы хорошо справляются с задачей обработки данных, но в FineBI более адаптивно и удобно назначаются связи таблиц. К тому же есть возможность проследить происхождение данных датасета или дашборда.  Tableau: Автоматическое соединение таблиц на логическом уровне. Возможность блендинга данных. FineBI: Соединение таблиц на логическом уровне. Дерево данных из коробки. Удобная работа с источниками. Как оказалось, Fine BI не только не уступает Tableau, но и имеет ряд преимуществ. Они, возможно, оценены несколько субъективно, что связано с некоторой предвзятостью на старте сравнения. Но они есть.  Не может не радовать наличие популярных коннекторов из коробки (Greenplum, Oracle, Clickhouse и др.), а также более гибкая и тонкая настройка кеша системы. Также к бесспорным плюсам стоит отнести возможность настройки лимитов по выполнению SQL-запросов (по объему, по времени и т.д.) и лимитов по созданию self-service датасетов. К плюсам отнесем и настройку обновлений экстрактов с точностью до минут из коробки.  Авторы статьи: Руслан Ш., Громов С.