Ek staan al vir baie jare aan die hoof van 'n maatskappy wat een van die leiers is in die implementering van BI-stelsels in Rusland en word gereeld ingesluit in die toplyste van ontleders in terme van besigheidsvolume op die gebied van BI. Tydens my werk het ek deelgeneem aan die implementering van BI-stelsels in maatskappye uit verskeie areas van die ekonomie – van kleinhandel en vervaardiging tot die sportbedryf. Daarom is ek deeglik bewus van die behoeftes van kliënte van besigheidsintelligensie-oplossings.
Die oplossings van buitelandse verskaffers is welbekend, die meeste van hulle het 'n sterk handelsmerk, hul vooruitsigte word deur groot analitiese agentskappe ontleed, terwyl plaaslike BI-stelsels vir die grootste deel steeds nisprodukte bly. Dit bemoeilik die keuse ernstig vir diegene wat 'n oplossing soek om aan hul behoeftes te voldoen.
Om hierdie nadeel uit te skakel, het ek en 'n span eendersdenkende mense besluit om 'n oorsig te maak van BI-stelsels wat deur Russiese ontwikkelaars geskep is - "Gromov se BI-sirkel". Ons het die meeste van die binnelandse oplossings op die mark ontleed en probeer om hul sterk- en swakpunte uit te lig. Op hul beurt, danksy dit, sal die ontwikkelaars van die stelsels wat in die resensie ingesluit is, van buite af na die voor- en nadele van hul produkte kan kyk en moontlik aanpassings aan hul ontwikkelingstrategie kan maak.
Dit is die eerste ervaring van die skep van so 'n hersiening van Russiese BI-stelsels, so ons het spesifiek gefokus op die insameling van inligting oor huishoudelike stelsels.
Die hersiening van Russiese BI-stelsels word vir die eerste keer uitgevoer; sy hooftaak is nie soseer om leiers en buitestaanders te identifiseer nie, maar om die mees volledige en betroubare inligting oor die moontlikhede van oplossings in te samel.
Die volgende oplossings het aan die hersiening deelgeneem: Visiology, Alpha BI, Foresight.Analytical platform, Modus BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Krista BI, BIPLANE24, N3.ANALYTICS, QuBeQu, BoardMaps OJSC Dashboard Systems, Slemma BI , KPI Suite, Malahit: BI, Naumen BI, MAYAK BI, IQPLATFORM, A-KUB, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Data bestuursplatform, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI Module
Om die funksionaliteit en argitektoniese kenmerke van Russiese BI-platforms te ontleed, het ons beide interne data gebruik wat deur die ontwikkelaars verskaf is en oop bronne van inligting - oplossingswerwe, advertensies en tegniese materiaal van verskaffers.
Ontleders, gebaseer op hul eie ervaring in die implementering van BI-stelsels en die basiese behoeftes van Russiese maatskappye vir BI-funksionaliteit, het 'n aantal parameters geïdentifiseer wat hulle in staat stel om die ooreenkomste en verskille van oplossings te sien, en daarna hul sterk- en swakpunte uit te lig.
Dit is die parameters
Administrasie, sekuriteit en BI platform argitektuur – in hierdie kategorie is die teenwoordigheid van 'n gedetailleerde beskrywing van die vermoëns wat die veiligheid van die platform verseker, sowel as funksionaliteit vir gebruikersadministrasie en toegangsouditering, beoordeel. Die totale hoeveelheid inligting oor die platformargitektuur is ook in ag geneem.
Wolk BI – hierdie kriterium laat jou toe om die beskikbaarheid van konnektiwiteit te evalueer deur die platform as 'n diens en analitiese toepassing as 'n diens-model te gebruik vir die skep, ontplooiing en bestuur van analitiese en analitiese toepassings in die wolk gebaseer op data beide in die wolk en op die perseel.
Koppel aan die bron en ontvang data – Die kriterium neem die vermoëns in ag wat gebruikers toelaat om te koppel aan gestruktureerde en ongestruktureerde data vervat in verskillende tipes bergingsplatforms (relasioneel en nie-relasioneel) - beide plaaslik en wolk.
Metadatabestuur – neem die teenwoordigheid van 'n beskrywing van gereedskap in ag wat die gebruik van 'n algemene semantiese model en metadata toelaat. Dit moet administrateurs voorsien van 'n betroubare en gesentraliseerde manier om metadata-objekte soos dimensies, hiërargieë, maatstawwe, prestasiemaatstawwe of sleutelprestasie-aanwysers (KPI's) te vind, vas te lê, te berg, te hergebruik en te publiseer, en kan ook gebruik word om verslag te doen oor uitlegvoorwerpe, parameters, ens. Die funksionele maatstaf neem ook die vermoë van administrateurs in ag om data en metadata wat deur besigheidsgebruikers gedefinieer is, in SOR-metadata te bevorder.
Databerging en laai – Hierdie kriterium laat jou toe om die platform se vermoëns te evalueer vir toegang tot, integreer, transformasie en laai van data in 'n outonome werkverrigting-enjin met die vermoë om data te indekseer, data-laai te bestuur en skedules op te dateer. Die beskikbaarheid van funksionaliteit vir ekstranet-ontplooiing word ook oorweeg: ondersteun die platform 'n werkvloei soortgelyk aan buigsame gesentraliseerde BI-voorsiening vir 'n eksterne kliënt of burger toegang tot analitiese inhoud in die openbare sektor.
Data voorbereiding – die kriterium neem die beskikbaarheid van funksionaliteit vir “sleep en los” gebruikerbeheerde kombinasies van data uit verskillende bronne in ag en die skep van analitiese modelle soos gebruikergedefinieerde maatstawwe, stelle, groepe en hiërargieë. Gevorderde vermoëns onder hierdie kriterium sluit in semantiese outo-ontdekking vermoëns met ondersteuning vir masjienleer, intelligente samevoeging en profilering, hiërargie generering, verspreiding en vermenging van data oor verskeie bronne, insluitend multi-gestruktureerde data.
Skaalbaarheid en kompleksiteit van die datamodel – Die parameter evalueer die teenwoordigheid en volledigheid van inligting oor die op-chip geheue meganisme of argitektuur in die databasis, waardeur groot volumes data verwerk word, komplekse data modelle verwerk word en werkverrigting geoptimaliseer en aan 'n groot aantal gebruikers ontplooi word .
Gevorderde analise – Evalueer die beskikbaarheid van funksionaliteit wat gebruikers in staat stel om maklik toegang tot gevorderde vanlyn analise-vermoëns te verkry deur middel van spyskaart-gebaseerde opsies of deur ekstern ontwikkelde modelle in te voer en te integreer.
Analitiese dashboards – hierdie maatstaf neem die teenwoordigheid van 'n beskrywing van die funksionaliteit vir die skep van interaktiewe inligtingspanele en inhoud in ag met visuele navorsing en ingeboude gevorderde en georuimtelike analise, insluitend vir gebruik deur ander gebruikers.
Interaktiewe visuele verkenning – Evalueer die volledigheid van die data-eksplorasie-funksionaliteit deur 'n verskeidenheid visualiseringsopsies te gebruik wat verder gaan as basiese sirkel- en lynkaarte, insluitend hitte- en boomkaarte, geografiese kaarte, spreidingsdiagramme en ander gespesialiseerde visualiserings. Ook in ag geneem is die vermoë om data te analiseer en te manipuleer deur direk met die visuele voorstelling daarvan in wisselwerking te tree, dit as persentasies en groepe te vertoon.
Gevorderde data-ontdekking – Hierdie kriterium het die teenwoordigheid van funksionaliteit beoordeel om outomaties belangrike definisies soos korrelasies, uitsonderings, groeperings, skakels en voorspellings te vind, te visualiseer en te kommunikeer in data wat relevant is vir gebruikers, sonder om van hulle te vereis om modelle te bou of algoritmes te skryf. Dit het ook die beskikbaarheid van inligting oor geleenthede oorweeg om data te verken deur gebruik te maak van visualiserings-, storievertelling-, soek- en natuurlike taalnavraag (NLQ)-tegnologieë.
Funksionaliteit op mobiele toestelle – hierdie maatstaf neem die beskikbaarheid van funksionaliteit in ag vir die ontwikkeling en lewering van inhoud aan mobiele toestelle met die doel om aanlyn te publiseer of te studeer. Data oor die gebruik van inheemse mobiele toestelvermoëns soos raakskerm, kamera en ligging word ook beoordeel.
Inbedding van analitiese inhoud – hierdie maatstaf neem die beskikbaarheid van inligting oor die stel sagteware-ontwikkelaars met API-koppelvlakke en ondersteuning vir oop standaarde vir die skep en wysiging van analitiese inhoud, visualiserings en toepassings in ag, en integreer dit in 'n besigheidsproses, toepassing of portaal. Hierdie vermoëns kan buite die toepassing wees, deur die analitiese infrastruktuur te hergebruik, maar moet maklik en naatloos van binne die toepassing toeganklik wees sonder om gebruikers te dwing om tussen stelsels te wissel. Hierdie parameter neem ook die beskikbaarheid van ontledings- en BI-integrasievermoëns met die toepassingsargitektuur in ag, wat gebruikers toelaat om te kies waar analise in die besigheidsproses ingebed moet word.
Analitiese inhoudpublisering en -samewerking – Hierdie kriterium neem vermoëns in ag wat gebruikers in staat stel om analitiese inhoud te publiseer, te ontplooi en te verbruik deur 'n verskeidenheid uitsettipes en verspreidingsmetodes, met ondersteuning vir inhoudontdekking, -skedulering en waarskuwing.
Gebruiksgemak, visuele aantrekkingskrag en werkvloei-integrasie – hierdie parameter som die beskikbaarheid van inligting op oor die gemak van administrasie en ontplooiing van die platform, inhoudskepping, gebruik en interaksie met inhoud, sowel as die mate van aantreklikheid van die produk. Die mate waarin hierdie vermoëns in een naatlose produk en werkvloei aangebied word, of oor verskeie produkte met min integrasie, word ook oorweeg.
Teenwoordigheid in die inligtingspasie, PR - die maatstaf evalueer die beskikbaarheid van inligting oor die vrystelling van nuwe weergawes en geïmplementeerde projekte in oop bronne - in die media, sowel as in die nuusafdeling op die produk of ontwikkelaar se webwerf.
Bron: will.com