【工具对比】Tableau VS. Other BI可视化路径差异

从敏捷可视化的交付看，世界上只有一种BI，那就是Tableau，其他的都可以称之为“other BI”。因为只有Tableau走向了“从问题到图形”“通用可视化框架”的敏捷可视化道路，其他的BI，无一例外的采用了“预设可视化图形”+“差异化修饰”的路线。

本文重点介绍，何为“通用可视化框架”，为什么它是业务分析的优选。

一、Tableau 可视化逻辑

在二十年前的Tableau原型论文中，Tableau创始人介绍了Tableau的可视化逻辑：基于字段类型的自动可视化推荐。

1、

具体来说，字段的属性影响可视化的展现类型（A field’s scale affects its visual representation）；由于连续字段的数据值总是相互依赖，它们可以在坐标轴中默认排序，离散字段的值则只能展现为分类。这样，就有了可视化坐标空间。

Quantitative fields are continuous, and are shown as axes or smoothly varying values. Ordinal scales are represented discretely, as headers or different classes.

有了坐标轴，有了可视化坐标空间，接下来，就可以根据字段构建可视化图形。

基本的可视化图表要有两个字段构成，考虑到日期的特殊性（既可以连续，又可以离散显示），因此，常见的可视化图表就有了如下的类型：

• 离散字段 * 离散字段
• 离散字段*连续字段
• 连续字段*连续字段——地图是其特殊形式

这就是Tableau基于字段分类的“通用可视化框架”。在《业务可视化分析：从问题到图形的Tableau方法》一书中，喜乐君做了比较详细的介绍。

基于上述通用框架，Tableau又增加了通用性的“标记”（marks）功能，从而让上述基本图形具有了无限的变化可能。最常用的是颜色、大小、标签，当然最后一个也会随着图形略有变化（饼图对应角度，折线对应路径等）。

总结一下，Tableau采用的是“基于字段属性的可视化框架”，及“基于通用标记的增强分析”。

这种方式的优势在于通用性，而其弱点就是复杂图形门槛高，因此，很多BI就走向了另一条路——基于预设图形的可视化道路。不过，这种方式在降低了复杂图形难度的同时，也失去了像Tableau一样的超级灵活能力，锁定了能力范围，束缚了业务用户的探索精神。

二、以Power BI为代表的“预设可视化图形”路线

很多工具表面上说学习Tableau，其实技术上大多走向了Power BI的可视化样式，包括帆软、观远等国产工具。

在Power Bi中，字段没有连续、离散的分类，也就无法为多个字段智能推荐可视化图形，微软采用的是“内置可视化图表”（built-in Charts）的思路，类似于“内置函数”（built-in functions）。

国产工具如帆软也是这样的路线，而观远Bi走得更远，直接为“指标”预设了类似于Tableau指标、仪表板一样的组合可视化图形。它们的目的，无一例外的想要简化业务用户使用工具的复杂性，强调易用性。

基于上述的对比会发现，对于不对字段做连续、离散分类的BI工具而言，“构建可视化”之前就需要增加人工的选择环节，变成了“问题及其字段——人工选择合适的图形——在可视化框架中填入字段”。为了提高这个“人工选择”的效率，各类工具就开始内置多种图形模版，这在方便业务用户的同时，也让工具失去了通用性和灵活性——无法完成超过预设模版的其他图标。为了弥补这个不足，像Power BI就会开发扩展，并运行用户上传图表模版。

可见，基于字段特征的智能推荐，和基于预设模版的选择设置，代表了两条可视化逻辑、两类BI工具范式，各有利弊、各有千秋。对于业务用户而言，Tableau的方式智能化程度高、灵活易用、可视化图表没有“上限”，但对字段理解要求高、容易让新用户无所适从、高级图表难以实现；Power BI为代表的“内置图形”方式更“傻瓜式”、对高级图表支持性好，但也缺乏灵活性，影响了业务用户的探索能力。

也正因此，喜乐君推荐业务用户选择Tableau式的敏捷分析工具，而技术人员、报表人员选择Power BI式的“预设图形”思路。

三、“从问题到图形”

喜乐君的第二本书，《业务可视化分析：从问题到图形的Tableau方法》，旨在帮助更多人理解“从问题类型出发”的可视化方法，而非陷入“内置图表”的路线。

过去多年的业务实践让我越来越感觉到，敏捷业务分析需要的是在易用性和专业性之间保持平衡的优秀工具，固定的可视化图表适合于解释性分析，而基于字段特征、可视化框架的方式适合于探索性分析——这正是敏捷业务分析的精髓。这也是为什么，Tableau的易用性“一直被模仿，却从未被超越”，虽然它入门容易，精深很难，但基于严谨科学的经典架构，有助于培养通识性的分析方法。而基于“可视化模板”的BI工具，看似选择多样，但“多样”的背后阻碍了通用分析方法的形成，“更多选择”也让很多人走向炫酷表达，偏离了业务分析的初心。

在可视化图形上，Tableau的思路与麦肯锡“用图表说话”的逻辑类似，都是“从问题类型走向可视化图形类型”，依据就在问题的关键词和字段特征之中。这也是Tableau只推荐少量关键可视化图表的原因；当然，考虑到Tableau原理性的可视化框架，它的可视化样式“没有上限”，高级分析师几乎可以设计任何想要的可视化样式（不管是帕累托、桑基图、多层环形图还是“南丁格尔玫瑰图”，都可以在Tableau Public中找到对应）。因此，可以把Tableau的可视化理念总结为如下几点：

• 从问题到图形的Tableau方法：“三图一表”的简单图表，分布、相关性的中级图表，借助计算而来的高级图标
  • 入门图表通过“自动推荐”直接可选、可配置；高级图标依赖扩展、Public可实现。
• 借助于标记、坐标轴、参考线、交互、计算等，从基本可视化到中高级可视化
  • 借助于参考线，实现了SQL窗口函数、Tableau表计算函数的“可视化”，进一步让技术平民化
• 借助于多种交互功能，以仪表板、故事的方式展现业务主题

喜乐君 Apr 16, 2023