BI(Business Intelligence)工具在大數據方面的性能表現因具體工具和應用場景而異，但總體來說，BI工具在以下幾個方面展現出了良好的性能：

一、數據處理能力

數據接入與整合：BI工具通常支持多種數據源的接入，包括數據庫、文件、云服務等，能夠打破數據孤島，將分散在不同系統中的數據整合到一起，為后續的分析提供全面的數據基礎。

數據清洗與轉換：在處理大數據時，數據的質量至關重要。BI工具可以對接入的數據進行清洗、轉換等操作，去除噪聲數據、填補缺失值、統一數據格式等，確保數據的準確性和一致性，提高數據分析的可靠性。比如一些BI工具提供了可視化的數據清洗和轉換功能，讓用戶可以通過簡單的拖拽操作完成復雜的數據處理任務。

二、分析能力

實時數據分析：隨著業務的發展，企業對數據的時效性要求越來越高。BI工具能夠滿足實時數據分析的需求，快速處理大量的數據并生成分析結果，幫助企業及時掌握業務動態，做出快速的決策。

復雜計算與建模：對于大數據分析，往往需要進行復雜的計算和建模。BI工具提供了豐富的計算函數和建模功能，如聚合函數、分析函數、關聯建模等，能夠幫助用戶深入挖掘數據背后的信息，發現數據中的規律和趨勢。以FineBI為例，它不僅提供了常規函數，還提供了聚合、分析函數等進階函數，以及強大的關聯建模功能。

三、可視化性能

豐富的圖表類型：BI工具內置了大量的圖表和可視化組件，如柱狀圖、折線圖、餅圖、地圖等，能夠滿足不同用戶的可視化需求。用戶可以根據自己的需求選擇合適的圖表類型，將復雜的數據以直觀易懂的方式呈現出來，便于理解和分析。

交互式分析：交互式分析是BI工具的重要特點之一。用戶可以通過點擊、鉆取、聯動等操作與可視化報表進行交互，深入了解數據的細節和背后的原因。這種交互式的分析方式能夠提高用戶的參與度和分析效率，幫助用戶更好地發現問題和機會。FineBI的可視化分析功能提供了無限的視覺分析可能，不限制的屬性映射效果以及分面分析功能，并且可以進行鉆取、聯動、跳轉、過濾等交互式分析。

四、擴展性與靈活性

系統架構的可擴展性：隨著企業數據量的不斷增長，BI工具需要具備良好的可擴展性，以應對大規模數據的處理和分析需求。一些BI工具采用了分布式架構、云計算等技術，能夠輕松擴展系統的性能和存儲容量，滿足企業未來發展的需求。

定制開發與集成：不同的企業有不同的業務需求和流程，BI工具需要能夠根據企業的具體情況進行定制開發和集成。BI工具通常提供了豐富的API和開發接口，允許開發人員進行二次開發，將BI工具與企業的其他系統進行集成，實現數據的共享和流程的自動化。

綜上所述，BI工具在大數據方面展現出了強大的性能，能夠幫助企業高效地處理和分析大規模的數據，為企業的決策提供有力支持。但在選擇BI工具時，企業需要根據自己的實際需求和預算等因素進行綜合考慮，選擇最適合自己的工具。