Power BI 与 Sisense：嵌入式分析比较

当软件公司想要将分析嵌入到其产品中时，两个名字会反复出现：Power BI Embedded 和 Sisense。两者都允许开发人员将仪表板和报告嵌入到应用程序中，而无需用户获得 BI 许可证。但它们的架构、开发人员体验、定价模型和理想用例存在显着差异。这种比较证实了供应商声称可以帮助产品团队和首席技术官做出正确的嵌入式分析决策。

要点

• Sisense 专为嵌入式分析 (OEM) 打造； Power BI Embedded 是 Power BI 主要 BI 产品的辅助产品
• Power BI Embedded 基于 Azure 的定价在规模上可能会变得不可预测； Sisense 使用 OEM 许可
• Sisense 的白标已完成 — 零微软品牌； Power BI Embedded 可以暴露 Microsoft 品牌
• Sisense 的 ElastiCube 技术可原生以亚秒级查询性能处理大型数据集
• Power BI Embedded 的 REST API 比 Sisense 的更成熟且文档更完善
• 两个平台都支持多租户，但实现方式差异很大
• Sisense有更深入的产品团队整合； Power BI Embedded 具有更强大的数据科学/Azure ML 集成

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平台概述

Sisense 成立于 2004 年，专注于嵌入式分析和 OEM（原始设备制造商）用例。其ElastiCube技术使用片内列式数据库，该数据库针对大型数据集的复杂分析查询进行了优化，无需单独的数据仓库。 Sisense 被 ISV（独立软件供应商）、SaaS 公司和在其产品中嵌入分析的企业使用。主要客户包括SendGrid、飞利浦和摩托罗拉。

Power BI Embedded 是 Microsoft 用于在应用程序中嵌入 Power BI 报表和仪表板的解决方案。它使用与主要 Power BI 平台相同的 Power BI 引擎、视觉效果和数据集，但允许嵌入，而无需最终用户拥有 Power BI 许可证。定价基于容量（Azure A SKU），而不是基于每个用户。 Power BI Embedded 由 Microsoft 的企业规模和 Azure 基础设施提供支持。

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功能比较表

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嵌入式架构深入探讨

Power BI 嵌入式架构

Power BI Embedded 使用两种安全模型之一：

1. 应用程序拥有数据（ISV/OEM 场景）：您的应用程序通过服务帐户使用 Power BI 进行身份验证。嵌入令牌在服务器端生成并传递到客户端 JavaScript SDK。最终用户永远不会看到 Power BI 凭据 - 他们仅使用您的应用程序进行身份验证。该模型通过行级安全性 (RLS) 支持多租户。

2. 用户拥有数据（内部用户）：用户直接使用 Microsoft Azure Active Directory 进行身份验证。每个用户需要 Power BI Pro/Premium 许可证。

对于 SaaS 产品中的嵌入式分析，应用程序拥有数据是正确的模型。实施要求：

• Azure Active Directory 服务主体
• 包含报告/数据集的 Power BI 工作区
• 用于生成嵌入令牌的后端 API（服务器端）
• 前端的 Power BI JavaScript SDK

Sisense嵌入式架构

Sisense的嵌入式模型更加灵活：

• 基于 JWT 的身份验证（您的应用程序使用您的 Sisense 密钥签署令牌）
• 通过 SAML、OIDC 或 JWT 进行 SSO
• Iframe 嵌入或 JavaScript API 嵌入
• 用于服务器端操作的 REST API（配置租户、创建数据集）
• 小部件级嵌入（嵌入单个图表，而不仅仅是完整的仪表板）
• 嵌入式组件的完全 JavaScript 定制

Sisense 的小部件级嵌入是一个关键优势 - 您可以将单个图表直接嵌入到应用程序的 UI 中，而不是完整的仪表板 iframe 中，从而创建更原生的体验。

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多租户实施

多租户对于为客户嵌入分析的 SaaS 公司至关重要。

Power BI 嵌入式多租户

Power BI 通过以下方式支持多租户：

• 行级安全性 (RLS)：具有 RLS 规则的单个数据集过滤每个客户/租户的数据
• 每个租户的工作区：为每个租户提供单独的 Power BI 工作区（更加隔离，成本更高）

对于拥有数千个租户的 SaaS，基于 RLS 的多租户更具可扩展性。每个租户的工作空间提供了更强的隔离，但需要配置自动化。 Microsoft 提供 .NET SDK 和 REST API，用于大规模自动化工作区和数据集管理。

Sisense 多租户

Sisense 专为多租户 SaaS 构建：

• 用于配置新租户的租户管理 API
• 在查询级别应用数据安全规则（类似于RLS）
• 具有每个租户数据隔离功能的共享 ElastiCube
• 或每个租户单独的 ElastiCube（更多隔离，更多资源）
• Sisense Fusion for React 提供具有租户上下文的组件级嵌入

Sisense 的租户管理 API 对于 SaaS OEM 用例来说更加成熟 - 通过 API 已建立了配置、管理和卸载租户的模式。

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性能比较

Power BI 嵌入式性能

Power BI 的性能取决于数据访问模式：

• 导入模式：数据加载到 Vertipaq（内存中柱状）- 导入后亚秒级查询数百万行
• DirectQuery：对源的实时查询 - 性能取决于源数据库
• 复合：导入和 DirectQuery 的混合 — 针对实时 + 历史进行了优化
• Azure 容量：A1-A8 SKU 决定 RAM 和 CPU 分配

对于 1GB 以下的数据集，Power BI 导入模式非常快。对于超过10GB或需要实时查询的数据集，需要Premium容量或Microsoft Fabric。

Sisense ElastiCube 性能

Sisense 的 ElastiCube 技术是其技术优势：

• 使用CPU缓存优化的片内列式数据库
• 常见查询模式的预聚合数据
• 对十亿行数据集的亚秒级查询响应
• 支持增量数据构建（仅更新更改的数据）
• 支持LIVE模式（实时查询源）

对于具有大型数据集和复杂查询的嵌入式分析，ElastiCube 的性能通常被认为优于同等硬件规格下的 Power BI 导入模式。

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开发者经验

Power BI 嵌入式开发人员体验

Power BI Embedded 拥有成熟的开发者生态系统：

• 具有 Swagger/OpenAPI 规范的记录良好的 REST API
• powerbi-client npm 包（JavaScript/TypeScript SDK）
• React 应用程序的 powerbi-client-react
• 用于服务器端操作的.NET SDK
• 用于自动化的 Power BI CLI
• 丰富的 Microsoft 文档文档
• 活跃的 Stack Overflow 社区

熟悉 Microsoft 技术的开发人员会发现 Power BI Embedded 的工具很熟悉。挑战在于第一个图表出现之前的多步骤设置（AAD 服务主体、Power BI 工作区、嵌入令牌生成）。

Sisense 开发者经验

西信提供：

• 用于嵌入的 JavaScript SDK
• 用于服务器端操作的 REST API
• React组件库（Sisense Fusion for React）
• Python SDK（数据科学集成）
• 用于高级查询构建的 GraphQL API
• 用于自定义图表类型的插件系统

Sisense 的 Fusion for React 提供了基于组件的嵌入体验，可以更自然地与现代 React 应用程序集成。与 Power BI 更大的开发者社区相比，其代价是社区支持较少。

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定制和白标

Power BI 嵌入式定制

Power BI Embedded 可以通过以下方式进行自定义：

• 报告主题（基于 JSON 的颜色和字体配置）
• 通过嵌入设置隐藏 Power BI 工具栏元素
• 自定义可视化组件（Power BI AppSource 或自定义 SDK）
• 用于交互的 JavaScript API（过滤、突出显示、刷新、导出）

限制：Power BI 品牌/徽标可能会出现在某些嵌入配置中。完全删除需要仔细配置。某些 Microsoft UI 元素并非在所有情况下都可以抑制。

思感定制

Sisense 专为完整的白标而设计：

• 所有 UI 元素的完全 CSS 定制
• 自定义导航和品牌
• 用自定义实现替换任何 Sisense 组件
• 用于添加自定义功能的插件架构
• 最终用户可见的 Zero Sisense 品牌

对于将分析嵌入到必须感觉原生（而不是“由 Microsoft 提供支持”）的产品中的产品团队来说，Sisense 的白标完整性是一个优势。

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定价比较

Power BI 嵌入式定价（Azure A SKU）

A1 SKU 支持简单的嵌入式场景。 A3-A4 常见于中小型 SaaS 产品。成本随容量而变化，而不是随嵌入式用户的数量而变化（对于大型用户群而言具有显着优势）。

西信定价

Sisense OEM 定价基于报价。一般市场数据表明：

• 小型 OEM 部署：25,000 美元-80,000 美元/年
• 中型 SaaS 产品：80,000 美元至 200,000 美元/年
• 大型企业OEM：$200,000-$500,000+/年

在某些模型中，定价基于数据量、租户数量和 SaaS 收入份额。

定价结论：对于小型嵌入式部署（少于 10,000 个最终用户），Power BI Embedded 的 A1/A2 SKU 具有成本效益。对于拥有数千个租户的大规模 OEM 部署，Sisense 的 OEM 定价模型可以更具可预测性。

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何时选择每个平台

在以下情况下选择 Power BI Embedded：

• 您的组织已使用 Power BI 进行内部分析
• Microsoft/Azure 是您的基础架构堆栈
• 您的数据科学团队使用 Azure ML，并且您希望在嵌入式仪表板中集成 ML 结果
• 您需要完整的 Power BI 可视化库和 AI 功能
• Power BI Desktop 编写的报告应嵌入到您的应用程序中
• 需要基于DAX的复杂财务计算

在以下情况下选择Sisense：

• 需要零外部品牌的完整白标
• 您的产品拥有数十亿行分析数据，需要亚秒级性能
• React-native 组件嵌入（不是 iframe）是设计要求
• 拥有数千个客户的多租户 SaaS 是您的模型
• 需要本地嵌入式部署（Sisense 支持；Power BI Embedded 不支持）
• 您更喜欢小部件级嵌入而不是完整的仪表板嵌入

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常见问题

Power BI Embedded 可以在没有 Microsoft 品牌的情况下完全工作吗？

大多数情况下是的，但需要仔细配置。嵌入设置允许隐藏大多数 Microsoft UI 元素。但是，某些 Power BI UI 元素（例如 Power BI 问答图标或某些工具提示文本）可能仍会在某些配置中公开 Microsoft 引用。 Sisense 提供 Power BI 不提供的合同白标保证。

Sisense 适合不构建嵌入式分析的公司吗？

是的。 Sisense 提供完整的内部 BI 产品及其嵌入式产品。公司可以将 Sisense 用于内部商业智能仪表板，就像使用 Power BI 或 Tableau 一样。然而，Sisense 的定价和上市重点主要集中在嵌入式分析上，这使得它在纯内部 BI 成本上与 Power BI 的竞争力较差。

Azure 容量计费如何适用于 Power BI Embedded？

Azure A SKU 按小时计费（您可以过夜或周末暂停容量）。如果您的嵌入式分析主要在工作时间使用，那么在非工作时间暂停容量可以将成本降低 30-50%。通过 Azure 自动化设置自动暂停。这使得 Power BI Embedded 对于仅限工作时间的使用案例非常经济高效，但需要基础设施管理。

我的嵌入式分析产品的最终用户可以深入了解原始数据吗？

这两个平台都支持可视化中的钻取和向下钻取。 Power BI 支持“在 Excel 中分析”，适合需要电子表格中的原始数据的最终用户（如果不使用嵌入式，则需要 Power BI Pro）。 Sisense 允许根据租户的权限导出基础数据。两个平台中的行级安全性确保最终用户只能访问自己的数据。

在 React 应用中嵌入 Power BI 与 Sisense 的典型开发时间是多少？

两者都有 React SDK。 Power BI Embedded 的 powerbi-client-react 需要设置 AAD 服务主体、后端令牌生成和 React 组件配置 - 对于刚接触该平台的开发人员来说通常需要 2-3 周的时间。 Sisense Fusion for React 通常需要 1-2 周才能完成初始工作集成，因为 JWT 身份验证比 AAD 服务主体更简单。两者都需要额外的时间来实施多租户（额外 4-8 周）。

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后续步骤

对于已经投资于 Microsoft 生态系统、具有复杂的基于 DAX 的分析需求以及熟悉 Azure 容量管理的组织来说，Power BI Embedded 是正确的选择。 Sisense 是需要完整白标签、React 组件级嵌入和经过验证的大规模多租户的纯 OEM/嵌入式分析场景的正确选择。

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