لسنوات عديدة، كنت أرأس شركة تعد واحدة من الشركات الرائدة في تنفيذ أنظمة ذكاء الأعمال في روسيا ويتم إدراجها بانتظام في أفضل قوائم المحللين من حيث حجم الأعمال في مجال ذكاء الأعمال. خلال عملي، شاركت في تنفيذ أنظمة ذكاء الأعمال في شركات من مختلف قطاعات الاقتصاد - من البيع بالتجزئة والتصنيع إلى صناعة الرياضة. ولذلك، فأنا على دراية جيدة باحتياجات العملاء من حلول ذكاء الأعمال.
إن حلول البائعين الأجانب معروفة جيدًا، ومعظمهم لديهم علامة تجارية قوية، ويتم تحليل آفاقهم من قبل وكالات تحليلية كبيرة، في حين أن أنظمة ذكاء الأعمال المحلية في معظمها لا تزال منتجات متخصصة. وهذا يعقد بشكل خطير اختيار أولئك الذين يبحثون عن حل لتلبية احتياجاتهم.
للتخلص من هذا العيب، قررت أنا وفريق من الأشخاص ذوي التفكير المماثل إجراء مراجعة لأنظمة ذكاء الأعمال التي أنشأها المطورون الروس - "دائرة ذكاء الأعمال الخاصة بجروموف". قمنا بتحليل معظم الحلول المحلية المطروحة في السوق وحاولنا تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف فيها. في المقابل، بفضل ذلك، سيتمكن مطورو الأنظمة المدرجة في المراجعة من إلقاء نظرة على إيجابيات وسلبيات منتجاتهم من الخارج وربما إجراء تعديلات على استراتيجية التطوير الخاصة بهم.
هذه هي التجربة الأولى لإنشاء مثل هذه المراجعة لأنظمة ذكاء الأعمال الروسية، لذلك ركزنا بشكل خاص على جمع المعلومات حول الأنظمة المحلية.
يتم إجراء مراجعة أنظمة ذكاء الأعمال الروسية لأول مرة، ومهمتها الرئيسية لا تتمثل في تحديد القادة والغرباء بقدر ما تتمثل في جمع المعلومات الأكثر اكتمالا وموثوقية حول إمكانيات الحلول.
شاركت الحلول التالية في المراجعة: 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، منصة إدارة Simpl.Data، DATAMONITOR، Galaxy BI، Etton Platform، BI Module
لتحليل الوظائف والميزات المعمارية لمنصات ذكاء الأعمال الروسية، استخدمنا كلاً من البيانات الداخلية المقدمة من المطورين ومصادر المعلومات المفتوحة - مواقع الحلول والإعلانات والمواد التقنية من الموردين.
قام المحللون، بناءً على خبرتهم الخاصة في تنفيذ أنظمة ذكاء الأعمال والاحتياجات الأساسية للشركات الروسية لوظائف ذكاء الأعمال، بتحديد عدد من المعلمات التي تسمح لهم برؤية أوجه التشابه والاختلاف في الحلول، ومن ثم تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف لديهم.
هذه هي المعلمات
الإدارة والأمن وبنية منصة ذكاء الأعمال - في هذه الفئة، تم تقييم وجود وصف تفصيلي للقدرات التي تضمن أمن المنصة، بالإضافة إلى وظائف إدارة المستخدم وتدقيق الوصول. تم أيضًا أخذ إجمالي كمية المعلومات حول بنية النظام الأساسي في الاعتبار.
سحابة BI - يتيح لك هذا المعيار تقييم مدى توفر الاتصال باستخدام النظام الأساسي كخدمة والتطبيق التحليلي كنموذج خدمة لإنشاء ونشر وإدارة التطبيقات التحليلية والتحليلية في السحابة بناءً على البيانات الموجودة في السحابة والمحلية.
الاتصال بالمصدر واستقبال البيانات - يأخذ المعيار في الاعتبار الإمكانات التي تسمح للمستخدمين بالاتصال بالبيانات المنظمة وغير المنظمة الموجودة في أنواع مختلفة من منصات التخزين (العلائقية وغير العلائقية) - المحلية والسحابية.
إدارة البيانات الوصفية – يأخذ في الاعتبار وجود وصف للأدوات التي تسمح باستخدام النموذج الدلالي المشترك والبيانات الوصفية. يجب أن توفر للمسؤولين طريقة موثوقة ومركزية للعثور على كائنات البيانات الوصفية والتقاطها وتخزينها وإعادة استخدامها ونشرها مثل الأبعاد أو التسلسلات الهرمية أو المقاييس أو مقاييس الأداء أو مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، ويمكن استخدامها أيضًا لإعداد التقارير عن كائنات التخطيط والمعلمات وما إلى ذلك. يأخذ المعيار الوظيفي أيضًا في الاعتبار قدرة المسؤولين على ترقية البيانات وبيانات التعريف المحددة بواسطة مستخدمي الأعمال إلى بيانات تعريف SOR.
تخزين البيانات وتحميلها - يتيح لك هذا المعيار تقييم إمكانيات المنصة في الوصول إلى البيانات ودمجها وتحويلها وتحميلها إلى محرك أداء مستقل مع إمكانية فهرسة البيانات وإدارة تحميل البيانات وتحديث الجداول الزمنية. يتم أيضًا أخذ توفر الوظائف لنشر الشبكة الخارجية في الاعتبار: هل يدعم النظام الأساسي سير عمل مشابه لتوفير معلومات الأعمال المركزية المرنة لعميل خارجي أو وصول المواطن إلى المحتوى التحليلي في القطاع العام.
تحضير البيانات - يأخذ المعيار في الاعتبار توفر وظيفة "السحب والإفلات" لمجموعات البيانات التي يتحكم فيها المستخدم من مصادر مختلفة وإنشاء نماذج تحليلية مثل المقاييس والمجموعات والمجموعات والتسلسلات الهرمية التي يحددها المستخدم. تشمل الإمكانات المتقدمة بموجب هذا المعيار قدرات الاكتشاف التلقائي الدلالي مع دعم التعلم الآلي، والتجميع الذكي والتنميط، وإنشاء التسلسل الهرمي، وتوزيع ومزج البيانات عبر مصادر متعددة، بما في ذلك البيانات متعددة الهياكل.
قابلية التوسع وتعقيد نموذج البيانات - تقوم المعلمة بتقييم وجود واكتمال المعلومات حول آلية أو بنية الذاكرة الموجودة على الشريحة في قاعدة البيانات، والتي من خلالها تتم معالجة كميات كبيرة من البيانات، ومعالجة نماذج البيانات المعقدة وتحسين الأداء ونشره لعدد كبير من المستخدمين .
التحليلات المتقدمة - تقييم مدى توفر الوظائف التي تتيح للمستخدمين الوصول بسهولة إلى إمكانات التحليلات المتقدمة دون اتصال بالإنترنت من خلال الخيارات القائمة على القائمة أو عن طريق استيراد النماذج المطورة خارجيًا ودمجها.
لوحات المعلومات التحليلية - يأخذ هذا المعيار في الاعتبار وجود وصف لوظيفة إنشاء لوحات معلومات تفاعلية ومحتوى مع بحث مرئي وتحليلات جغرافية مكانية متقدمة ومدمجة، بما في ذلك للاستخدام من قبل مستخدمين آخرين.
الاستكشاف البصري التفاعلي - تقييم مدى اكتمال وظيفة استكشاف البيانات باستخدام مجموعة متنوعة من خيارات التصور التي تتجاوز المخططات الدائرية والخطية الأساسية، بما في ذلك خرائط الحرارة والأشجار والخرائط الجغرافية والمؤامرات المبعثرة وغيرها من المرئيات المتخصصة. ويؤخذ في الاعتبار أيضًا القدرة على تحليل البيانات ومعالجتها من خلال التفاعل المباشر مع تمثيلها المرئي وعرضها كنسب مئوية ومجموعات.
اكتشاف البيانات المتقدمة - قام هذا المعيار بتقييم وجود وظيفة للعثور تلقائيًا على التعريفات المهمة وتصورها وتوصيلها مثل الارتباطات والاستثناءات والمجموعات والروابط والتنبؤات في البيانات ذات الصلة بالمستخدمين، دون مطالبتهم ببناء نماذج أو كتابة خوارزميات. كما أخذت في الاعتبار مدى توفر المعلومات حول فرص استكشاف البيانات باستخدام تقنيات التصورات وسرد القصص والبحث والاستعلام باللغة الطبيعية (NLQ).
وظائف على الأجهزة المحمولة – يأخذ هذا المعيار في الاعتبار مدى توفر وظيفة تطوير المحتوى وتقديمه إلى الأجهزة المحمولة بغرض النشر أو الدراسة عبر الإنترنت. يتم أيضًا تقييم البيانات المتعلقة باستخدام إمكانات الأجهزة المحمولة الأصلية مثل شاشة اللمس والكاميرا والموقع.
تضمين المحتوى التحليلي – يأخذ هذا المعيار في الاعتبار توفر المعلومات حول مجموعة مطوري البرامج الذين لديهم واجهات API ودعم المعايير المفتوحة لإنشاء وتعديل المحتوى التحليلي والمرئيات والتطبيقات ودمجها في عملية تجارية أو تطبيق أو بوابة. يمكن أن توجد هذه القدرات خارج التطبيق، مما يعيد استخدام البنية التحتية للتحليلات، ولكن يجب أن يكون الوصول إليها سهلاً وسلاسة من داخل التطبيق دون إجبار المستخدمين على التبديل بين الأنظمة. تأخذ هذه المعلمة أيضًا في الاعتبار مدى توفر التحليلات وإمكانيات تكامل BI مع بنية التطبيق، مما يسمح للمستخدمين باختيار المكان الذي يجب أن يتم تضمين التحليلات فيه في عملية الأعمال.
نشر المحتوى التحليلي والتعاون – يأخذ هذا المعيار في الاعتبار القدرات التي تمكن المستخدمين من نشر المحتوى التحليلي ونشره واستهلاكه من خلال مجموعة متنوعة من أنواع المخرجات وطرق التوزيع، مع دعم اكتشاف المحتوى والجدولة والتنبيه.
سهولة الاستخدام والجاذبية البصرية وتكامل سير العمل – تلخص هذه المعلمة مدى توفر المعلومات حول سهولة إدارة المنصة ونشرها، وإنشاء المحتوى، واستخدام المحتوى والتفاعل معه، فضلاً عن درجة جاذبية المنتج. ويؤخذ في الاعتبار أيضًا مدى توفير هذه الإمكانات في منتج واحد وسير عمل سلس، أو عبر منتجات متعددة مع القليل من التكامل.
التواجد في فضاء المعلومات والعلاقات العامة - يقوم المعيار بتقييم مدى توفر المعلومات حول إصدار الإصدارات الجديدة والمشاريع المنفذة في المصادر المفتوحة - في وسائل الإعلام، وكذلك في قسم الأخبار على موقع الويب الخاص بالمنتج أو المطور.
المصدر: www.habr.com