对于初创企业，数据量没有那么大的情况下，Excel仍然是最优选择，另外建议配合市面上第一梯队的BI商业智能可视化图表工具：Tableau、PowerBI、Qlik或国内的帆软，为了节约你的筛选成本，推荐仅在这四款里选择。其中powerBI是完全免费的，其他的用免费版也基本可以满足需求。
Excel能与市面上的BI产品进行辅助。首先公司里很多业务都是基于数据的，其原型都是对表格的操作，Excel“天生”就是表格。Excel提供了刚刚好的“编程能力”，Excel中的各种公式、透视表等功能虽然无法与编程语言写出的高级算法相比，但却是异常实用和灵活的功能，同时能衍生出众多贴合业务初期发展的功能逻辑。同时，Excel具有无与伦比的成本优势，这个成本不仅仅指它低廉的价格，还指其与其他软件的兼容程度、普适性和学习成本。
或者你会认为Excel很老，很土，但对于初创公司（尤其是非“纯IT”初创公司）来说，Excel几乎包办各种工作。无论是计算、ETL、轻量级的CRM、建立财务分析模型、项目管理、数据存储，BI能做的一切，Excel都能实现，而现在很多BI产品的免费版本，又能很好地对Excel的不足进行补益。
初创企业建立商业智能体系的难点在于，初创公司的业务往往是不确定的，业务领域需要探索，业务规则也需要不断修订。对初创公司来说，除非自己养着非常厉害的开发团队，系统又做得足够高质量足够灵活，一面猛改一面还保持稳定，否则即便“上系统”，也经常被系统困住手脚，业务反而受到拖累。这些现象其实体现的是很多初创公司思维上的局限：无论是数据还是各种工具，其本身都不能创造业务价值，他们需要在一个相对稳定和清晰的业务背景下，才能以“工具”的角度去创造更多的价值。工具是一个放大镜，可以将1放大到10，但从0到1，并非数据分析工具的优势所在。
初创企业建立数据分析体系困难的本质之一：是在对问题域还不够了解、问题解法还没有彻底明晰之前，需要一种具有一定规范性同时低成本的手段——一方面对现有操作进行约束，另一方面能持续探索问题、完善已有方案。这时候，他们往往重新选择了Excel。在一篇名为《You are not Google》的技术咨询类文章中，作者同样强调，不要盲目推崇那些大公司吹得神乎其神的技术，真正重要的是理解你的问题。
盲目地上线一整套商业智能系统无疑是不明智的。GFS和Map/Reduce的出现是为了计算、存储、索引所有的网页（数据量达8000万）。亚马逊上线SOA系统时，已经有7800名雇员，年营业额超过30亿美元了。而Stack Exchange在2016面对2亿的日访问量的时候，也只部署4台SQLServer。
创业公司数据分析体系（工具包）的构成和选型，必然和大公司有着规模上的巨大区别。Excel仍然无法被忽视，但BI也并非成本高到无可附加，相反，很多BI软件当前都处于免费的状态，这对于初创公司无疑是十分友好的，只需使用Excel+BI工具，即可轻松地建立起属于自己的数据可视化分析和呈现体系，解放很多繁琐的报表制作过程。而且，BI工具普遍拥有比Excel更稳定的性能，这使得其在面对更大量级的数据时，更小概率出现像Excel报表那样出现令人难受的卡顿崩溃体验。
事实上，谈及初创企业的商业智能建设，很多真正的专家最先建议做的，就是“技术的倒退”。Excel+BI工具或许并不会使其听上去有多么“高大上”，但却是最切实最高效的初创企业BI体系之一。有助于你去芜存菁地针对当前业务和问题，形成你在数据管理与分析领域的“最小可行性产品”。事实上，这也是初创公司IT技术建设的重要目标之一。如果未来你的业务真的获得更大的成功，再在这个精雕细琢的“小原型”上进行开拓，也未尝不可~
