“甲骨文數據庫動輒幾百萬。”夸張了。如果是起步價，應該是1萬元人民幣左右。如果要做到高可用性，靠譜點，上點RAC，價格是20-40萬之間。如果是要做到阿里集團那樣，買斷10年無限制的授權，應該是幾個億人民幣左右。 如果你是一個A股上市公司，公司5000人以上的規模，買一個RAC，大概30萬左右差不多了。達不到百萬。如果你非要說，買不起，太貴了。非要請幾個年薪百萬的C++工程師來定制MySQL，那我只能說你牛逼。阿里這樣，上市萬億人民幣的公司，區區幾千萬的錢丟給廠商，我覺得成本真的非常低了。
總的來說，甲骨文數據庫屬于性價比比較高的。至少很多以廉價著稱的C#項目，也是用的Oracle，而不是SQL Server。 微軟的數據庫定價策略就是腦子燒了的感覺。
正因為甲骨文作為世界第二大軟件公司（僅次于微軟），但是律師團隊遠強于微軟等（看他輕松在法庭戰勝谷歌），所以甲骨文的全線產品，沒有序列號，沒有CDKey。甲骨文的授權，就是一張紙，軟件上沒有任何限制。我覺得真是讓人拍手稱快。如果你是個體戶，你出不起1萬塊錢，你可以去用“盜版”唄。都不需要破解，以中國現在的環境，幾乎也沒有法律風險。
至于說甲骨文限制了數據庫行業的發展，那是站不住腳的。MySQL被甲骨文收購了以后（收購sun的結果），甲骨文推出了好幾個版本的加強，極大改善了MySQL以前落后的狀況。直接的結果就是，MariaDB社區發展遭受嚴重打擊。現在的公司，如果上MariaDB很不靠譜，小心被歷史拋棄哦。現在MariaDB連SQL的寫法很多都和MySQL不一樣了，自己作死。MariaDB用的數據庫引擎也落后了一大把，準備被用戶拋棄吧。
PostgreSQL的歷史和Oracle幾乎一樣長，以前不流行，是因為雖然對SQL規范支持完整。但是性能太差勁。現在的發展還可以，也是因為改善了性能。這個數據庫的發展，是很受甲骨文收購MySQL的影響的，原來的MySQL技術被引入PostgreSQL，導致這個以前只是在大學有點用戶的課堂作業，畢業設計獲得了極大的發展。
至于說Java和VirtulBOX，那2個東西在SUN手里面就好過么？JAVA1.6這個版本保持了十多年，沒有升級大的語法，活生生被C#超過了。甲骨文收購以后，只能說保持原樣，并略微有改善。甲骨文確實不大擅長這一塊，真的不要抱太大的希望。
現在都是NoSQL的天下。夸張了。現在hadoop之后hive啥的，都是MySQL的語法……NoSQL發展的結果，就是變成SQL。
其實，我想說的是：在數據庫領域，這些商業公司的出現，極大的降低了企業的數據庫使用成本。如果不是有他們，企業采用早期的PostgreSQL這樣的數據庫，效率低下，BUG多多。他們的成本，是遠大于采用Oracle這樣的商業數據庫的。其實性價比最高的數據庫是EXCEL，我見過太多這樣的案例，幾個簡單的EXCEL表格，給企業省掉了幾十萬的專有系統研發外包費用。阿里集團去Oracle，一個大P怎么也得給千萬年薪吧。一個團隊，可以買Oracle無限制授權若干次了。但是，如果人家的目的是推廣給別的企業，然后收他們的錢，這么做也許合理吧。那如果Tableau、國外的數據分析工具哪天不給用了，有沒有什么替代工具呢？
做數據分析不一定得用python、R這些編程語言，需要長時間的學習，而且一般來說業務人員做數據分析，目的為非就是一個：用數據推動業務，而且自己能隨時改數據，不用和IT溝通，拖拖拽拽就產生數據分析的那種再合適不過了~
談到數據分析，自然離不開賴以使用的數據分析工具。
瞬間棄用了用Excel做數據透視表，各種寫公式，各種百度VBA代碼的“無奈”操作。尤其是最新版，無論是對剛入門數據分析的，自己捯飭數據做業務分析的，出數據可視化的，還是專業的數據分析師，都是絕佳的好工具。
而且個人使用永久免費，沒有閹割功能，大贊！先給大家看看finebi的效果圖~
一、關于FineBI關于FineBI，可能很多小伙伴或多或少了解過這款BI工具，這是目前市面上應用最為廣泛的自助式BI工具之一，類似于國外的Tableau等BI分析工具，但FineBI在協同配合，數據權限上，能更好的解決國內企業的情況。
你可以把它視作為可視化工具，因為它里面自帶幾十種常用圖表，以及動態效果；你也可以把它作為報表工具，因為它能接入各種OA、ERP、CRM等系統數據，不寫代碼不寫SQL就能批量化做報表。你還可以把它看作數據分析工具，其內置等常見的數據分析模型、以及各式圖表，可以借助FineBI做一些探索性的分析。但嚴格定義來講，它其實是一款自助式BI。支持Hadoop、GreenPlumn、Kylin、星環等大數據平臺，支持SAP HANA、SAP BW、SSAS、EssBase等多維數據庫，支持MongoDB、SQLite、Cassandra等NOSQL數據庫，也支持傳統的關系型數據庫、程序數據源等。
常常被用作大數據前端展現的工具，對接hadoop、Spark等平臺，有了這一款工具之后，IT部門只需要將數據按照業務模塊分類準備好，業務部門即可在瀏覽器前端通過鼠標點擊拖拽操作，就能得到自己想要的數據分析結果。
二、與Excel、Python的區別Finebi和Excel有很大的區別，多到可以寫一篇萬字長文（等我有空給你們安排，或者評論讓我聽見你們的呼聲），這里我就選兩個比較重要的點來說。
1.酷炫的可視化效果
我們在使用excel做報表時，通常就是做表格，行展現什么，縱展現什么，很難直觀展現數據變化的規律，也更加難以分析數據變化是由于哪些指標引起的。
比如下圖，密密麻麻的文字和指標，讓人看了抓不住重點：
稍微懂數據分析的人知道要做可視化圖表才能直觀看出，是的，但是Excel的可視化表現力有些弱，圖表也就那幾個。（啥，裝插件，銀行單位用著Excel2003的傷不起）
FineBI除了提供無限的圖表分析之外，儀表板還可供用戶進行靈活地數據圖表布局分析，輕松構建出你的數據圖表思維邏輯，讓你擁有獨到的洞察性數據見解，進而達到有效溝通或者數據匯報的目的。
因此FineBI做出來的故事儀表板是下圖這樣的，數據之間可進行任意聯動、鉆取、跳轉等OLAP分析操作。重點突出，邏輯清晰，具有深度見解和洞察力，可讀性極高！
2.移動的數據分析平臺
手機版的Excel很雞肋哎，用起來很不方便，小編出神入化的快捷鍵技能根本無法施展身手。如今很多數據報告都可以在手機平板甚至LED電子大屏上看。
之前我把數據分析報告在手機上展示，領導看了大為贊賞。
三、FineBI分析過程如上圖所示的一個企業月度合同數據分析案例，如果使用Excel透視表，可以將年份、月份字段拖拽到行區域，將合同金額字段拖拽到數據區域以完成每個年月的合同金額統計，但是對于求組內排名、組內累計值、累計達成率、同比環比等計算，Excel透視表處理起來則比較麻煩了。
四、總結
下面這個動圖展示了一個圖表的制作，其他都類似的，如果不懂可參見幫助文檔。
當然，其實以上只是FineBI強大功能中的冰山一角，限于篇幅，這邊暫時先給大家分享這么多。
首先是工作流程上，BI工具打破了傳統信息部門開發報表，業務人員查看報表的滯后數據流程，通過輕量便捷的BI平臺使得最有分析需求的業務人員也能輕松分析出自己所需要的數據結果。
其次是大數據的處理性能上，FineBI提供的FineIndex+FineDirect雙數據引擎則分別滿足實時和大數據量的計算需求，秒級刷新的頁面響應，讓領導看數據不再經歷漫長等待。
最后，FineBI除了解放業務人員之外，最大的貢獻應該是對企業。上了FineBI之后，讓業務人員也能基于業務基于指標去做特定主題的數據分析，進而為公司經營出謀劃策，做到全員都能用好數據，這樣一來，企業經營業績指標不蒸蒸日上才怪呢。
