BI 工具比較：現代化 BI 工具勝過 Power BI、Tableau 4大優勢

Power BI 和 Tableau 都是典型的 BI 工具，但這些發跡較早的軟體在資料量急劇成長的大數據時代，卻容易面臨地端效能限制和分析速度不足等難題。因此以下將分述傳統 BI 工具的常見限制，和 Google Cloud 的現代化 BI 解決方案（Looker Studio 搭配 BigQuery）4大優勢，帶大家找到能更有效率洞悉數據並制定商業決策的方法。

BI（Business Intelligence）是什麼？

BI（Business Intelligence，商業智慧）是一種將企業內部和外部資料進行收集、整合、分析、提煉，以改進商業決策的方法和技術。透過 BI，企業可以快速地辨識機會與威脅，並在市場上保持競爭力。BI 工具能夠讓企業將數據轉換為視覺化且易於理解的形式，如常見的分析圖表，因此可以使企業更容易地洞察數據中的模式、趨勢和潛在問題。

BI 工具是什麼？有哪些？

BI 工具大多具有數據提取、轉換和加載（extract、transform、load、ETL）、數據分析及視覺化，和報表派送等基本功能。它們可以幫助企業從大量的數據中提取有價值的訊息，並以視覺化的方式呈現，讓決策者可以更好地了解當中的趨勢和模式，甚至對未來做出預測，進而擬定最佳的營運策略。目前巿面上常見的 BI 工具包括 Tableau、Power BI 和 Qlik Sense 等。

Power BI、Tableau 等傳統 BI 工具的限制

進入大數據時代的現在，數據從四面八方不斷湧現且數量呈指數型增長，速度超乎了人們的預測，因此傳統 BI 開始面臨以下4大難題。

儲存擴充困難

傳統 BI 的儲存系統通常搭建於企業內部，相關儲存設備的採購會依當時需求購買固定的儲存空間，但近年隨著數據量大幅成長，企業需不斷擴展儲存系統。而傳統採購模式需經過詢價、評估、議價和安裝設定等冗長的流程，導致儲存空間來不及擴充。儲存過載的結果會對整體系統性能產生負面影響，而若為此停止收集或刪除部分資料資料，也可能破壞數據的準確度，進而導致誤判。

地端效能限制

傳統 BI 的架構通常運行於地端伺服器，因此效能會受到地端設備既有的資源數量限制。舉例來說當數據量增加，CPU 或記憶體的使用率會飆高並導致系統效能下降，這不僅會影響分析和報告產生的速度及品質，還會增加處理大量數據時，延遲與錯誤發生的風險。

維護人力耗費

傳統 BI 因為需要專門的技術人員維護與管理系統，所以企業需聘請人員不斷地進行系統設置、權限管理、更新、維護和資料備份等工作，耗費大量的時間和人力資源。而負責這些事務的人員更要不停學習與掌握新技術，以確保系統保持在最新狀態。此外這些維護工作還可能影響系統的運行時間，並進一步反映在系統的可用性和效能上，拖慢相關人員的工作進度。

分析圖表載入太慢

使用傳統 BI 工具分析數據和產生報告時，如果分析結果的資訊量仍舊龐大，則圖表的載入速度通常較慢。這會導致主管在會議中查看數據圖表時，須花費相當長的時間等待圖表載入完成，降低會議討論效率之餘，也影響到決策者對數據的理解和決策速度。另外對專業的數據分析師而言，如果每天工作都在撰寫新的分析公式，但每個公式都必須等上半小時才能看到分析結果，工作效率會被大打折扣。綜合以上以上兩點我們會發現，分析圖表載入速度低落極可能對企業營運產生負面影響，尤其是面臨有急迫性的決策時。

現代化 BI 工具的4大優勢

前段分述了傳統 BI 在大數據時代面臨的4大難題，而 Google Cloud 的 Looker Studio（原 Google Data Studio）搭配 BigQuery 身為一個現代化的 BI 解決方案，則能有效解決上述的這些難題，幫助企業更輕鬆高效地發揮大數據的價值。

無限儲存空間

透過擁有無限大雲端資料倉儲空間的 BigQuery，企業能不斷擴展儲存系統，在用多少算多少 （Pay As You Go）的計價模式下，只針對使用到的數量付費，避免負擔不必要的開支。也因為儲存空間無限大，所以使用 BigQuery 無須人工擴充儲存設備，進而省下大量建置和維護的人力資源。如此一來除了可保證數據的完整與準確性，還能為企業節省大量的時間和金錢成本。

分工處理，專注效能

BigQuery 在底層架構設計上將資料的儲存與分析拆開，並分別由資料中心內的不同設備專門處理。另外針對分析這塊，BigQuery 的分散式數據處理架構，能將數據集的分析工作拆分成多個部分處理。因此資料量小時，BigQuery 只會將分析工作交由少量的運算資源處理，而資料量大時，便會將分析工作派送給資料中心內的多台主機同時處理，提高系統的效能和速度。

值得一提的是我們不需評估數據量大小以決定需使用的資源，因為 BigQuery 會自動擴充，自動分派處理工作，所以資料分析人員只需撰寫分析的 SQL 語法並按下執行，所有工作就能自動完成。

無伺服器，輕鬆管理

BigQuery 是一個無伺服器的資料倉儲解決方案，可以自動管理資料集（Dataset）的運行與維護，因此只要透過 BigQuery 的介面，就能在導入資料後撰寫 SQL 語法進行分析，無須人工建立數據分析節點或主機，讓所有底層的維護工作交由 Google 處理，享受近乎永不停機或斷線的服務（SLA  >= 99.9%）。這項特色不僅可為企業節省大量的時間和人力資源，還能確保數據庫的可用性和效能，讓企業可更專注於數據分析和報告解讀。

效能優化，高速載入

從上述3點可以了解數據的儲存和分析都由 BigQuery 處理，Looker Studio 只專注在分析結果的視覺化呈現，所以相較其他傳統 BI 工具，在效能上擁有絕對的優勢。 而同樣面對分析結果的資料量仍然龐大這點，Looker Studio 還可再搭配 BI Engine 進一步提升效能。

BI Engine 因為具備 In-Memory 機制，可預先將資料分析結果存放於記憶體中，所以每次載入數據圖表時，都能立即抓取記憶體內的資料呈現分析圖表。因此相較傳統 BI 工具載入數據動輒要數10分鐘，使用 Looker Studio 加上 BI Engine，幾秒鐘內就能看到所有的分析結果，有效協助決策者快速掌握巿場趨勢，保持高度競爭力。

綜上所述，Google Cloud 的 Looker Studio 搭配 BigQuery 的 BI 現代化解決方案，能幫助企業克服傳統 BI 工具在數據爆炸的情況下易面臨的問題。透過無限的儲存空間、分工處理的效能優勢、無伺服器的輕鬆管理和高速載入的效能優化，分析師能更有效地從大量數據中提煉出有價值的指標並以視覺化的方式呈現，進而讓決策者更精準地洞見數據中的趨勢和模式，制定出更明智的商業決策。

以上就是傳統 BI 工具的常見限制，和 Google Cloud 的現代化 BI 解決方案（Looker Studio 搭配 BigQuery）4大優勢，各位若有 BI 現代化解決方案的導入或技術問題，歡迎聯絡 Cloud Ace 獲得更進一步的資訊。

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