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对比excel的大数据量处理发现excel处理能力很弱，那对比excel的大数据量处理很弱的原因是什么呢： Excel的数据处理能力，一直被吐槽。
1、ERP报表满足不了个性化需求 2、ERP报表数据不足：单独一个系统的数据说明不了什么，应该把企业所有的数据都结合到一起看 3、ERP报表对比不足：企业经营决策报表强调对比，要对比不同维度和指标，要对比不同时段
（1）灵活的经营数据分析 惠科每个月是需要开展月度经营分析会，经营数据来自各个厂区，若要直接从系统进行数据获取计算，网络带宽无法支撑大数据量的同步和计算，所以只能被迫采用传统EXCEL的形式进行统计。
报表式BI 报表式 BI 工具主要面向企业信息部 IT人员，适用于各类固定样式的报表设计，通常用来呈现业务的明细数据和指标汇总，支持的数据量相对不大。
以前各企业需收集整理录入的数据量小，只需要下载能够记录数据的软件就行。可现在是大数据时代，各领域牵涉到的数据繁多。哪怕只是一个小企业，每天也有大量的数据需要记录和更新。
一、Excel vs BI 从使用目的这个角度来看，两者是没有区别的，都是为了做数据分析。事情还是一样的事情，只不过当前企业数据量骤增，处理数据的难度指数级增长，因此需要更高效的数据工具来应对。
所以今天我就为数据分析的三种工具EXCEL、BI、Python 的越来越激烈的争议进行一些个人总结。本文将会从数据分析适用范围、适用人群和优劣势进行对比。
例如，在处理一些小型的销售数据统计时，Excel 可以方便地进行数据的排序、筛选和简单的计算。 然而，当数据量较大时，Excel 可能会面临一些限制。
这种数据对比图，叫做条形图。。。 条形统计图，是用宽度相同的条形的高度或长短来表示数据多少的一种统计图表。
4.2 典型场景 场景一：基于分布式数据仓库打造数据中心 1、痛点/需求 关系型数据库无法支撑生产业务庞大的数据量。
相比于传统BI，敏捷BI有以下几个特点： 良好的大数据处理技术，对TB-PB级的数据可实现秒级响应 非it部门的同事也可以直接操作，大大的降低的it部门的负担 敏捷BI无需事先建模，可以灵活调整分析维度和报表展现
，服务器对浏览器的响应也是非常迅速的，可以导出几百万行数据注1：启用行式引擎和没启用行式引擎的对比说明请参见：大数据量导出Excel注2：多数据集实现层式报表分页，原样，分页分sheet导出都只能导出
后台分页计算。这是一种可以规避大数据量带来的压力，优先确保首页快速加载展现的一种计算方式。详情请参见： 新计算引擎简介5.1.2 行式引擎边取数边执行报表，执行到哪页用户就可以看到哪页，用户访问到看到
plugin.largedatasetexcelexport大批量数据导出的时候，可直接根据数据集结果进行导出大数据集导出Excel插件否10、11Html解析com.fr.plugin.html.
excel导入的时候，可以给个导入前校验吗。导入超过10万行的数据，就提示数据量太大！
请教，能否用sql 二次处理文件数据集（excel）的数据？
FinaBI 5.0 Excel 1000行的数据，老是会处理奔溃？
填报时使用自定义导入Excel行列，报表显示最新数据，导入的数据量小于原始数据量，多的数据也会被导入
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