BI(Business Intelligence)工具在大数据方面的性能表现因具体工具和应用场景而异，但总体来说，BI工具在以下几个方面展现出了良好的性能：

一、数据处理能力

数据接入与整合：BI工具通常支持多种数据源的接入，包括数据库、文件、云服务等，能够打破数据孤岛，将分散在不同系统中的数据整合到一起，为后续的分析提供全面的数据基础。

数据清洗与转换：在处理大数据时，数据的质量至关重要。BI工具可以对接入的数据进行清洗、转换等操作，去除噪声数据、填补缺失值、统一数据格式等，确保数据的准确性和一致性，提高数据分析的可靠性。比如一些BI工具提供了可视化的数据清洗和转换功能，让用户可以通过简单的拖拽操作完成复杂的数据处理任务。

二、分析能力

实时数据分析：随着业务的发展，企业对数据的时效性要求越来越高。BI工具能够满足实时数据分析的需求，快速处理大量的数据并生成分析结果，帮助企业及时掌握业务动态，做出快速的决策。

复杂计算与建模：对于大数据分析，往往需要进行复杂的计算和建模。BI工具提供了丰富的计算函数和建模功能，如聚合函数、分析函数、关联建模等，能够帮助用户深入挖掘数据背后的信息，发现数据中的规律和趋势。以FineBI为例，它不仅提供了常规函数，还提供了聚合、分析函数等进阶函数，以及强大的关联建模功能。

三、可视化性能

丰富的图表类型：BI工具内置了大量的图表和可视化组件，如柱状图、折线图、饼图、地图等，能够满足不同用户的可视化需求。用户可以根据自己的需求选择合适的图表类型，将复杂的数据以直观易懂的方式呈现出来，便于理解和分析。

交互式分析：交互式分析是BI工具的重要特点之一。用户可以通过点击、钻取、联动等操作与可视化报表进行交互，深入了解数据的细节和背后的原因。这种交互式的分析方式能够提高用户的参与度和分析效率，帮助用户更好地发现问题和机会。FineBI的可视化分析功能提供了无限的视觉分析可能，不限制的属性映射效果以及分面分析功能，并且可以进行钻取、联动、跳转、过滤等交互式分析。

四、扩展性与灵活性

系统架构的可扩展性：随着企业数据量的不断增长，BI工具需要具备良好的可扩展性，以应对大规模数据的处理和分析需求。一些BI工具采用了分布式架构、云计算等技术，能够轻松扩展系统的性能和存储容量，满足企业未来发展的需求。

定制开发与集成：不同的企业有不同的业务需求和流程，BI工具需要能够根据企业的具体情况进行定制开发和集成。BI工具通常提供了丰富的API和开发接口，允许开发人员进行二次开发，将BI工具与企业的其他系统进行集成，实现数据的共享和流程的自动化。

综上所述，BI工具在大数据方面展现出了强大的性能，能够帮助企业高效地处理和分析大规模的数据，为企业的决策提供有力支持。但在选择BI工具时，企业需要根据自己的实际需求和预算等因素进行综合考虑，选择最适合自己的工具。