BI报表工具在国内已经发展有段时间了，国外和国内基本是按照两个方向在发展。国外的BI工具呈现的是百家齐鸣的状态，每家都不同，都在强调自己的特色，自己的技术，大家都在按照各自的技术路线发展着，坚信着自己的信念，这也极大的促进了技术的进步，也让消费者有了更大的选择余地。与国外BI工具发展方向不同，国内BI工具互相观摩互相学习，然后就是互相借鉴，取长补短，结果就是大家长的越来越像，你有的功能，我也要有，不仅外观功能，就连架构大家也是越来越相似了。
这样有好处也有坏处。好处就是，省了选择的麻烦，只需要考虑性能及性价比即可，省了犯选择恐惧症的问题，这是好处。不好的地方也是很明显的，就是大家过于同质化，留给用户选择的余地几乎没有，与此同时更加要命的是，因为过于同质化，大家几乎沿着同一个方向在发展，而这个也就潜移默化的让大家认为BI工具就应该是这样的，异口同声的认为这个就应该是这个行业的规范。
拿BI工具中的数据集概念来说，这个似乎是成为了大家共同的规范。那什么是数据集呢，这个其实很简单，其实就相当于BI工具内置的一个数据库，然后通过调度等ETL工具按照设置，从数据源抽取数据至本地数据库，而前端页面的数据来源也是源自本地数据库。一般来说，这个本地数据库都是一个嵌入型的数据库，譬如H2数据库。之后的调度基本都一些CronTab的定时任务之类的，按照内定的业务逻辑抽取数据源的数据至本地嵌入式数据库，或insert或update或delete，这个就是整个数据集的设计思路和实现方法。
既然了解了数据集的概念，那BI工具中是否该有数据集这种概念呢？这个其实该看数据的大小。这种含有数据集的工具，看起来非常高大上，能够完成一条龙的数据处理功能，给客户演示的时候，一条龙展示，非常的完美。但是大家都知道，一个Web服务器能够处理的量级是一定的，如果把数据库内嵌，再加上调度之类的功能，尤其还有一些杂七八糟的功能都集成进来的话，那性能可想而知。就如一个鱼缸，里面放了一些其他的东西，假山假树之类的，虽然看起来高大上，但是养鱼的数量却大大缩减。鱼缸已经不再是以前的鱼缸了，脱离了本来的用意。
数据集这种东西，如果在10年前，确实是个好东西，因为当时数据量确实不大。但是现在看来，这个有点累赘的滋味，如果一个BI工具号称都能做大数据处理了，那Kafka，Hadoop，Impala这些大数据工具就不会流行起来了。而国际数据可视化巨头Tableau，丝毫不涉及数据集概念这块，就是最好的佐证。术业有专攻，数据处理这块，就交由专业的工具进行处理即可。
而号称“中国式Tableau”的云蛛系统，其理念和Tableau很相似，也认为数据集这类概念不应该出现在BI报表工具中，报表工具就应该做好报表工具的本职工作，从而完成以前工具类无法完成的工作。现如今的云蛛系统，秉承着这种信念，已经将BI报表工具这块演绎到了极致，并打破了原先工具无法实现部分功能枷锁，从而将工具功能最大化！这就是云蛛系统所倡导的，术业有专攻，做就做最好的！
