很久之前，软件开发曾被称之为手工作坊的存在，究其原因就是，什么都需要自己来做，那个时候能写个底层构架的，基本都是大牛级别的存在。也正是这个原因，也导致了每家企业都有属于自己的底层架构，可谓是百家齐放。这个和多年前，手机充电器颇为相似，当年可谓是每一款手机都有自己独特的充电器，即使同一品牌的，也是这种情况。
分久必合合久必分，手机充电器被标准化统一了，这个给了用户极大的方便的同时，也让企业减少了成本。这种情况也发生在了程序界，Spring等优秀开源工具的出现，迅速风靡了整个程序界，基本上不管大小企业都采用这些架构，由于底层的架构先进性，让企业不管大与小，起码底层架构，大家都站在了同一起跑线上。也正是这些优秀的开源工具，极速缩减了大小企业间的差距。
现如今在数据可视化项目中，即使人工开发也是基于这些开源化的工具，没有人再从头开始造轮子了。其实所谓的数据可视化BI工具，也是基于这些技术，只不过其在这些工具之上，进行了专门针对数据可视化的封装，将原先代码级别的构架，变成应用级别的架构。代码级别的架构，需要程序员基于此，构建上层应用。而应用级别的架构，只需要相关业务人员，简单拖拖拽拽，配置一下即可。
从效率来看，工具类更胜一筹。毕竟人工开发的，也算是工具，也是给业务人员来用，而工具，业务人员直接就可以使用了。但是没有规则不成方圆，正是因为规则的确定，才成为了好用的工具。但是这也注定其在一些个性化的需求实现方面不尽人意，这也是工具类开发一直遭人诟病的原因。有没有一款可以媲美人工的工具呢？这是人们一直在问，却一直没有答案的问题。
不过这个问题，随着云蛛系统的出现迎刃而解。云蛛系统凭借独家技术：分体式BI+试衣模式，达到了媲美人工开发的程度。所谓分体式BI是让整个页面布局原子化，更让各个原子之间随意控制，随意布局，随意控制，这就是分体式BI所带来的，而这就可以满足很多人工才能开发出来的控的要求。而试衣模式，则是让用户的个性化达到了巅峰，用户可以像以前一样设计静态页面，之后按照规则给云蛛系统穿上即可，这种模式，和以前人工开发，确认需求差不多，而这兼顾个性化需求又有工具化便利的东东，只有云蛛系统才能带来。
再加上云蛛系统商用开源的特性，让用户拥有自己的数据可视化工具不再是梦想，用户可以根据云蛛系统的代码构架自己专属的数据可视化工具，让自主可控完全100%，这种类似Spring开源工具的方式，让用户彻底拥有了属于自己的数据可视化工具了。所以面对如此诱惑，您又怎么看人工vs工具开发在数据可视化项目中的选择呢？
