Čas potřebný k přečtení 11 minut
My a Gartner Square 2019 BI :)
Účelem tohoto článku je porovnat tři přední platformy BI, které jsou v kvadrantu Gartner:
- Power BI (Microsoft)
-Živý obraz
—Qlik
Obrázek 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Jmenuji se Andrey Zhdanov a jsem vedoucím analytického oddělení ve společnosti Analytics Group (). Vytváříme vizuální zprávy o marketingu, prodeji, financích, logistice, jinými slovy, zabýváme se obchodní analýzou a vizualizací dat.
S mými kolegy již několik let pracujeme s různými platformami BI. Máme velmi dobré projektové zkušenosti, které nám umožňují porovnávat platformy z pohledu vývojářů, analytiků, podnikových uživatelů a implementátorů BI systémů.
O srovnání cen a vizuálního designu těchto BI systémů budeme mít samostatný článek, proto se zde pokusíme tyto systémy zhodnotit z pohledu analytika a vývojáře.
Zvýrazníme několik oblastí pro analýzu a vyhodnotíme je pomocí 3bodového systému:
— Vstupní práh a požadavky na analytika;
- Zdroje dat;
— Čištění dat, ETL (Extract, Transform, Load)
— Vizualizace a vývoj
— Firemní prostředí — server, reporty
— Podpora pro mobilní zařízení
— Vestavěná (vestavěná) analytika v aplikacích/stránkách třetích stran
1. Vstupní práh a požadavky na analytika
Power BI
Viděl jsem mnoho uživatelů Power BI, kteří nebyli IT profesionály, ale dokázali vytvořit docela dobrou sestavu. Power BI používá stejný dotazovací jazyk jako Excel – Power Query a jazyk vzorců DAX. Mnoho analytiků dobře zná Excel, takže přechod na tento BI systém je pro ně docela snadný.
Většinu akcí lze v editoru dotazů provést poměrně snadno. Navíc je zde pokročilý editor s jazykem M pro profesionály.
Obrázek 2. Tvůrce dotazů Power BI
QlikSense
Qlik Sense vypadá velmi přívětivě – malý počet nastavení, rychlá možnost vytvoření reportu, můžete použít návrhář datové zátěže.
Zpočátku se to zdá jednodušší než Power BI a Tableau. Ze zkušenosti ale řeknu, že až analytik po čase vytvoří pár jednoduchých reportů a potřebuje něco složitějšího, bude postaven před nutnost programovat.
Qlik má velmi výkonný jazyk pro načítání a zpracování dat. Má svůj vlastní jazyk vzorců, analýzu množin. Proto musí být analytik schopen psát dotazy a spojení, umísťovat data do virtuálních tabulek a aktivně používat proměnné. Možnosti jazyka jsou velmi široké, ale bude vyžadovat učení. Pravděpodobně všichni analytici Qlik, které znám, mají nějaké seriózní IT zázemí.
Integrátoři Qlik, stejně jako my, často rádi mluví o asociativním modelu, kdy při načítání dat jsou všechna umístěna v RAM a spojení mezi daty je realizováno vnitřním mechanismem platformy. Že při výběru hodnot se neprovádějí interní poddotazy, jako v klasických databázích. Data jsou poskytována téměř okamžitě díky předindexovaným hodnotám a vztahům.
Pravda, v praxi to vede k vytvoření automatického spojení tabulek, když se názvy polí shodují. Nemůžete mít například různé tabulky bez vztahů, které budou mít stejné pole. Na tohle si musíte zvyknout. Musíte buď přejmenovat sloupce a ujistit se, že se názvy neshodují, nebo zkombinovat všechny tabulky faktů do jedné a obklopit je adresáři hvězdicového typu. Je to pravděpodobně výhodné pro začátečníky, ale pro zkušené analytiky to nevadí.
Typické rozhraní pro načítání a zpracování dat pro analytika vypadá takto.
Obrázek 3. Editor načítání dat Qlik Sense, tabulka kalendáře
Poznámka: V Power BI situace většinou vypadá jinak, necháváte jiné faktické a referenční tabulky, tabulky můžete ručně spojovat klasickým způsobem, tzn. Sloupce mezi sebou porovnávám ručně.
Výjev
Vývojáři umisťují Tableau jako BI s pohodlným a přátelským rozhraním, které umožní analytikovi nezávisle studovat jejich data. Ano, v naší společnosti byli analytici, kteří bez IT zkušeností mohli vytvářet své reporty. Ale snížím své hodnocení pro Tableau z několika důvodů:
— Slabá lokalizace s ruským jazykem
— Servery Tableau Online se nenacházejí v Ruské federaci
— Poměrně jednoduchý konstruktor zatížení začne způsobovat problémy, když potřebujete sestavit poměrně složitý datový model.
Obrázek 4. Tableau Data Load Builder
Jedna z otázek, které během rozhovorů pokládáme analytikům Tableau, zní: „Jak vytvořit model tabulek faktů s referenčními tabulkami, aniž bychom vše umístili do jediné tabulky? Prolínání dat vyžaduje promyšlené použití. Po takových fúzích jsem mezi svými analytiky mnohokrát opravil chyby v duplikaci dat.
Navíc má Tableau poměrně unikátní systém, kdy každý graf vytvoříte na samostatném listu a poté vytvoříte řídicí panel, kam začnete umisťovat vytvořené listy. Poté můžete vytvořit příběh, jedná se o kombinaci různých řídicích panelů. Vývoj v Qlik a Power BI je v tomto ohledu jednodušší, na list rovnou hodíte šablony grafů, nastavíte míry a měření a Dashboard je hotový. Zdá se mi, že kvůli tomu rostou mzdové náklady na přípravu v Tableau.
2. Zdroje dat a stahování
V této sekci není jasný vítěz, ale vyzdvihneme Qlik kvůli několika příjemným funkcím.
Tableau v bezplatné verzi má omezené zdroje, ale v našich článcích se zaměřujeme více na podnikání a podniky si mohou dovolit komerční produkty a analytiky. Tableau proto u tohoto parametru nesnížilo hodnocení.
Obrázek 5. Seznam možných zdrojů Tableau
Jinak seznam zdrojů je všude působivý – všechny tabulkové soubory, všechny standardní databáze, webová připojení, všude vše funguje. S nestandardními datovými úložišti jsem se nesetkal, mohou mít své nuance, ale ve většině případů nebudete mít problémy s načítáním dat. Jedinou výjimkou je 1C. Neexistují žádné přímé konektory na 1C.
Partneři Qlik v Rusku prodávají své vlastní konektory za 100 000 - 200 000 rublů, ale ve většině případů je levnější nahrávat z 1C na FTP do Excelu nebo do SQL databáze. Nebo můžete publikovat databázi 1C na webu a připojit se k ní pomocí protokolu Odata.
PowerBI a Tableau to standardně umí, ale Qlik si vyžádá placený konektor, takže je také jednodušší jej nahrát do zprostředkující databáze. V každém případě lze všechny problémy s připojením vyřešit.
Obrázek 6. Seznam možných zdrojů Qlik Sense
Kromě toho stojí za zmínku vlastnost Qlik, že poskytují placené i bezplatné konektory jako samostatný produkt.
Obrázek 7. Další konektory Qlik Sense
Ze zkušenosti dodám, že při velkých objemech dat nebo četných zdrojích není vždy vhodné systém BI hned zapojovat. Vážné projekty obvykle využívají datový sklad, databázi s daty již připravenými k analýze atd. Nemůžete vzít a nahrát, řekněme, 1 miliardu záznamů do systému BI. Zde je již potřeba promyslet architekturu řešení.
Obrázek 8. Zdroje dat Power BI
Ale proč byl Qlik vybrán? Opravdu se mi líbí 3 věci:
- soubory QVD
Vlastní formát ukládání dat. Někdy je možné vybudovat seriózní komerční projekty pouze na souborech QVD. Například první úrovní jsou nezpracovaná data. Druhou úrovní jsou zpracovávané soubory. Třetí úrovní jsou agregovaná data atd. Tyto soubory lze používat v různých aplikacích a mohou za ně odpovídat různí zaměstnanci a služby. Rychlost stahování z takových souborů je desetkrát vyšší než z konvenčních datových zdrojů. To vám umožní ušetřit na nákladech na databázi a sdílet informace mezi různými aplikacemi Qlik.
— Přírůstkové načítání dat
Ano, Power BI a Tableau to také umí. Power BI ale vyžaduje drahou verzi Premium a Tableau nemá flexibilitu Qlik. V Qlik můžete pomocí souborů QVD vytvářet snímky systémů v různých časech a poté tato data zpracovávat, jak chcete
— Připojení externích skriptů
Kromě souborů QVD pro ukládání dat lze v Qlik skriptový kód také přenést mimo aplikaci a zahrnout jej do příkazu Include. To již umožňuje organizovat týmovou práci, používat systémy správy verzí a spravovat jeden kód pro různé aplikace. Power BI má pokročilý editor dotazů, ale nepodařilo se nám nastavit takovou týmovou práci jako v Qliku. Obecně s tím mají problémy všechny BI, je prostě nemožné současně spravovat data, kód a vizualizace ve všech aplikacích z jednoho místa. Nejvíce jsme byli schopni udělat, bylo extrahovat soubory QVD a kód skriptu. Vizuální prvky je nutné upravovat v rámci samotných reportů, což nám neumožňuje masivně měnit vizualizace pro všechny klienty zároveň.
Ale co takový mechanismus jako Live connection? Tableau a Power BI podporují LIVE konektivitu k řadě zdrojů, na rozdíl od Qlik. Tato funkce je nám spíše lhostejná, protože... praxe ukazuje, že pokud jde o velká data, je práce s LIVE připojením prostě nemožná. A BI je ve většině případů potřeba pro velká data.
3. Čištění dat, ETL (Extract, Transform, Load)
V této sekci mám 2 vůdce, Qlik Sense a Power Bi.
Řekněme, že Qlik je výkonný, ale komplexní. Jakmile pochopíte jejich jazyk podobný SQL, můžete dělat téměř vše – virtuální tabulky, spojování a spojování tabulek, procházet tabulkou a generovat nové tabulky, hromadu příkazů pro zpracování řádků. Například pole v 1 buňce, které je za běhu vyplněno daty jako „Ivanov 851 Bely“, lze rozložit nejen do 3 sloupců (jak to dokáže každý), ale například i do 3 řádků najednou. Je také snadné dělat totéž za běhu spojením 3 řádků do 1.
Obrázek 9. Jak načíst a transponovat tabulku v Qlik Sense z Google Sheets
Power BI se v tomto ohledu zdá jednodušší, ale většinu problémů lze snadno vyřešit prostřednictvím návrháře dotazů. Nastavil jsem řadu parametrů, transponoval tabulku, pracoval s daty a to vše bez jediného řádku kódu.
Obrázek 10. Jak načíst a transponovat tabulku do Power BI z AmoCRM
Zdá se mi, že Tableau má jinou ideologii. Jde jim spíše o krásu a design. Zdá se velmi obtížné propojit hromadu různých zdrojů, všechny je spojit a zpracovat uvnitř Tableau. V komerčních projektech jsou ve většině případů data již připravena a akumulována pro Tableau ve skladech a databázích.
Obrázek 11. Jak načíst a transponovat tabulku v Tableau
4. Vizualizace
V této části jsme nezdůrazňovali vůdce. Budeme mít samostatný článek, kde na příkladu jednoho případu ukážeme stejnou zprávu ve všech 3 systémech . Je to spíše věc vkusu a dovednosti analytika. Na internetu můžete najít velmi krásné obrázky postavené na základě kteréhokoli z těchto systémů. Základní možnosti vizualizace jsou pro všechny přibližně stejné. Zbytek je vyřešen pomocí Extensons. Existují placené a bezplatné. Existují rozšíření od samotných prodejců, stejně jako od nezávislých pracovníků a integrátorů. Můžete si napsat vlastní vizualizační rozšíření pro jakoukoli platformu.
Líbí se mi styl Tableau, myslím, že je přísný a korporátní. Ale získat skutečně krásný obrázek v Tableau je obtížné. Vynikající příklad vizualizace Tableau využívající pouze rozšíření. Nemohu to opakovat, protože... Nemám tato rozšíření, ale vypadá to pěkně.
Obrázek 12. Vzhled zpráv Tableau s rozšířeními
Power BI může být také zajímavé.
Obrázek 13. Vzhled sestav Power Bi c Extensions
Jediné, co na Power BI nechápu, je to, proč mají tak podivné výchozí barvy. Na jakémkoli grafu jsem nucen změnit barvu na svou značkovou, firemní a jsem překvapen standardním zbarvením.
Qlik Sense také závisí na rozšířeních. Použití doplňků může změnit sestavy k nepoznání. Můžete také přidat svůj vlastní motiv a design.
Obrázek 14. Vzhled sestav Qlik Sense s rozšířeními
Z pohledu vývojáře preferuji Qlik Sense kvůli standardním možnostem, jako jsou alternativní rozměry a míry. V nastavení vizualizace lze nastavit několik dimenzí a mír a uživatel si může snadno nastavit, na co se má na konkrétním grafu dívat.
V Power Bi a Tableau musím konfigurovat parametry, tlačítka, naprogramovat chování systému v závislosti na těchto parametrech. Zajímalo by mě, proč je to tak těžké. Totéž se schopností změnit typ villizace.
V Qliku můžete skrýt různé typy vizualizací do jednoho objektu, ale v Power BI a Tableau je to složitější. Opět to závisí spíše na dovednosti interpreta. Můžete udělat mistrovské dílo v jakémkoli systému, ale bez zkušeností skončíte s nevýraznou grafikou všude.
5. Podnikové prostředí - server, reporty
Všechny produkty mají podnikové serverové verze. Pracoval jsem se všemi edicemi a mohu říci, že všechny mají své silné a slabé stránky. Výběr produktu by měl být založen na vašich požadavcích na software s ohledem na jejich nuance. Všichni dodavatelé mohou přidělovat práva jak na úrovni účtu a skupiny, tak na úrovni zabezpečení datových řádků. K dispozici je automatická aktualizace sestav podle plánu.
Qlik Sense Enterprise je skvělou příležitostí k vybudování analytiky ve vaší organizaci pro středně velké podniky. To se může zdát dražší než Power BI Pro, ale nezapomeňte, že servery Power BI Pro jsou umístěny v cloudu na území Microsoftu a výkon nemůžete ovlivnit, a když potřebujete Power BI Premium, které lze nasadit na vaše servery, pak cena začíná od 5000 $ měsíčně.
Qlik Sense Enterprise začíná na 230 000 RUB. za 5 licencí (poplatek ročně, pak už jen technická podpora), což je mnohem dostupnější než Power BI Premium. A Qlik Sense Enterprise vám umožní využívat všechny možnosti Qlik. Snad kromě jednoho. Z nějakého důvodu se Qlik rozhodl, že taková funkce, jako je možnost posílat zprávy ve formátu PDF e-mailem, by měla být poskytována jako samostatná služba NPrinting.
Qlik Sense Enterprise je ale výkonnější než Power BI Pro, a proto lze provést následující srovnání.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, se stejnými možnostmi se ukazuje levnější pro průměrné implementace. Velké implementace jsou obvykle kalkulovány na straně dodavatele, kde mohou poskytnout individuální podmínky pro vaši společnost.
V tomto ohledu dáme přednost Qlik Sense Enterprise, má všechny příležitosti k vybudování seriózní analýzy na obrovských datech. Qlik bude podle nás na velkých polích fungovat rychleji než Power BI, na Qlik konferencích jsme narazili na klienty, kteří svá data nejprve otestovali v miliardách záznamů a Power BI vykazovalo horší výsledky.
Obrázek 15. Vzhled zpráv serveru Qlik Sense Enterprise
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud se ukazuje jako 1.5x dražší* a je zde velmi výrazné omezení, které nám tato platforma neumožňuje. Nemůžete používat rozšíření, a to ani vestavěná. A bez rozšíření Qlik poněkud ztrácí svou vizuální krásu.
Obrázek 16. Vzhled ovládacího panelu Power BI Pro
*Alternativou je použití předplatného Qlik Sense Enterprise. Ale aby tento článek nebyl vnímán jako reklama, nebudeme se zabývat naší cenou
A Tableau pro nás stojí trochu stranou. Mají jak cloudové předplatné za 70 USD na vývojáře a 15 USD za zobrazení, tak i drahá serverová řešení. Ale hlavní myšlenkou Tableau je, že pro velká data je třeba organizovat zpracování a ukládání dat na straně. Objektivně menší funkčnost neumožňuje seriózní zpracování dat v Tableau. Vizualizujte, analyzujte, ano. Pro malé a střední podniky je ale vytvoření samostatného úložiště obvykle problematické. Snížil bych tedy skóre pro Tableau, nebýt jejich 1 funkce. Tableau Server bezproblémově odesílá naplánované e-maily s přílohami CSV nebo PDF. Kromě toho můžete distribuovat práva, automatické filtry atd. Z nějakého důvodu to Power BI a Qlik neumí, ale pro některé to může být kritické. Díky tomu má Tableau v našem sporu pozici.
Obrázek 17. Vzhled ovládacího panelu serveru Tableau
Také ve firemním prostředí je potřeba myslet na náklady na implementaci a údržbu. V Rusku se vyvinula praxe, že Power BI je běžnější v malých firmách. To vedlo ke vzniku velkého počtu volných pracovních míst a životopisů a ke vzniku malých integrátorů. To vám umožní najít specialisty pro malý projekt. S největší pravděpodobností ale všichni nebudou mít zkušenosti s velkými implementacemi a prací s velkými daty. Qlik a Tableau jsou opak. Partnerů Qlik je málo a partnerů Tableau ještě méně. Tito partneři se specializují na velké implementace s velkou průměrnou kontrolou. Na trhu není mnoho volných míst a životopisů, bariéra vstupu do těchto produktů je obtížnější než v Power BI. Ale v Rusku existují úspěšné implementace těchto produktů pro tisíce uživatelů a tyto produkty fungují dobře na velkých datech. Musíte pouze porozumět silným a slabým stránkám produktů, protože se týkají konkrétně vašeho podnikání.
6. Podpora pro mobilní zařízení.
V této části zvýrazníme Power BI a Tableau. Můžete si instalovat mobilní aplikace a na obrazovkách mobilních zařízení budou vypadat zcela adekvátně. Ačkoli se nám zdá, že analytika na mobilních zařízeních je horší než analytika na počítačích. Přesto není tak pohodlné používat filtry, obrázky jsou malé, čísla špatně viditelná atd.
Obrázek 18. Vzhled sestavy Power BI na iPhone
Obrázek 19. Vzhled zprávy Tableau na iPhone
Obrázek 20. Vzhled zprávy Qlik Sense na iPhone
Proč bylo skóre Qlik sníženo? Z nám neznámých důvodů je mobilní klient dostupný pouze pro iPhone, na Androidu budete muset použít běžný prohlížeč. Navíc při používání Qliku musíte okamžitě pochopit, že řada Rozšíření nebo vizualizací není redukována nebo jsou vozy umístěny v mobilních zařízeních podle očekávání. Report, který vypadá na PC velmi pěkně, vypadá na malé obrazovce mnohem hůř. Pro mobilní zařízení musíte udělat samostatný report, kde můžete odstranit filtry, KPI a řadu dalších objektů. To platí také pro Power BI nebo Tableau, ale je to zvláště výrazné v Qliku. Doufáme, že Qlik bude pokračovat v práci na svém mobilním klientovi.
Pokud plánujete strávit spoustu času prováděním analýz z mobilních zařízení, pak má smysl nainstalovat všechny 3 klienty a zkontrolovat jejich zobrazení na testovacích zprávách. Každý prodejce má na svých webových stránkách galerii testovacích zpráv k posouzení.
7. Vestavěné (vestavěné) analýzy v aplikacích/stránkách třetích stran
Používání analýzy jako služby třetí strany není vždy pohodlné. Možná vyvíjíte svůj vlastní produkt, ale nejste připraveni vyvinout vizualizační a analytický engine od začátku. Možná chcete na svůj web nasadit analytiku, aby se klient sám zaregistroval, nahrál svá data a prováděl analýzu ve svém osobním účtu. K tomu potřebujete vestavěnou analytiku (Embedded).
Všechny produkty vám to umožňují, ale v této kategorii vyzdvihneme Qlik.
Power Bi a Tableau jasně říkají, že pro takové účely je potřeba zakoupit samostatný produkt Tableau Embedded Analytics nebo Power BI Embedded. Nejedná se o levná řešení stojící tisíce dolarů měsíčně, což okamžitě omezuje jejich použití. Většina projektů se okamžitě stává pro naše klienty ztrátovými. To znamená, že nemusíte pouze publikovat zprávu na celém internetu, ale zajistit, aby zprávy byly publikovány podle určitých přístupů, s ochranou dat, autorizací uživatele atd.
A Qlik vám umožní dostat se ven. Samozřejmě mají také platformu Qlik Analytics, která je licencována na server a organizuje neomezený počet připojení. Bude také drahý jako konkurenti Tableau a Power Bi. A v případě neomezeného připojení moc možností není.
Ale v Qliku existuje něco jako Mashup. Řekněme, že máte Qlik Sense Enterprise a 10 licencí. Standardní analytika, vzhled, všechno už je nudné. Vytvoříte si vlastní web nebo aplikaci a můžete tam implementovat všechny své analýzy. Trik je v tom, že jednoduše řečeno, Mashup je vizualizace v programovém kódu. Pomocí API můžete programově vytvořit vizualizaci v rámci vaší aplikace nebo webu. Stále budete potřebovat Qlik Sense Enterprise pro licencování (licence pro připojení k webu = licence pro připojení k BI), pro načítání dat atd., ale vizualizace se již nebudou zobrazovat na straně tohoto serveru, ale budou zabudovány do vašeho aplikace nebo webové stránky. Můžete používat CSS styly, nastavovat nové fonty a barvy. Vašich 10 uživatelů se již nebude přihlašovat na analytický server, ale bude používat váš podnikový portál nebo aplikaci. Analytics dosáhne nové úrovně.
Obrázek 21. Vzhled zprávy Qlik Sense vložené do webové stránky
Bude těžké pochopit, kde jsou prvky webu a kde začíná Qlik Sense.
Samozřejmě budete potřebovat programátora, nebo ještě pravděpodobněji několik. Jeden pro webové programování, jeden pro práci s Qlik API. Ale výsledek stojí za to.
Závěry. Pojďme si to shrnout.
Je těžké jednoznačně říci, kdo je lepší a kdo horší. Power BI a Qlik jsou v naší konkurenci na stejné úrovni, Tableau je mírně podřadné. Ale možná bude výsledek pro vaši firmu jiný. Na platformách BI je vizuální složka velmi důležitá. Pokud jste si na internetu prohlédli desítky demo reportů a obrázků pro všechny BI systémy a nelíbí se vám, jak jedna z platforem vypadá, tak ji s největší pravděpodobností neimplementujete, i když jste spokojeni s cenou či technickým Podpěra, podpora. vlastnosti.
Dále si určitě budete muset spočítat náklady na licence, implementaci a údržbu BI platformy. Možná bude ve vašem případě identifikován vůdce. Velký význam má dodavatel nebo schopnost najmout vhodného specialistu. Bez profesionálů na jakékoli platformě bude výsledek katastrofální.
Úspěšné integrace BI pro vás, Andrey Zhdanov a Vladimir Lazarev, Analytics Group
Zdroj: www.habr.com