Seit vielen Jahren leite ich ein Unternehmen, das zu den führenden Unternehmen bei der Implementierung von BI-Systemen in Russland gehört und regelmäßig in den Toplisten der Analysten in Bezug auf das Geschäftsvolumen im Bereich BI aufgeführt wird. Während meiner Tätigkeit war ich an der Implementierung von BI-Systemen in Unternehmen aus verschiedenen Wirtschaftsbereichen beteiligt – vom Einzelhandel über das produzierende Gewerbe bis hin zur Sportindustrie. Daher kenne ich die Bedürfnisse der Kunden von Business-Intelligence-Lösungen sehr gut.
Die Lösungen ausländischer Anbieter sind bekannt, die meisten von ihnen haben eine starke Marke, ihre Perspektiven werden von großen Analyseagenturen analysiert, während inländische BI-Systeme größtenteils immer noch Nischenprodukte bleiben. Dies erschwert die Wahl für diejenigen, die nach einer Lösung suchen, die ihren Bedürfnissen entspricht, erheblich.
Um diesen Nachteil zu beseitigen, beschlossen ein Team von Gleichgesinnten und ich, eine Überprüfung der von russischen Entwicklern erstellten BI-Systeme durchzuführen – „Gromovs BI-Kreis“. Wir haben die meisten inländischen Lösungen auf dem Markt analysiert und versucht, ihre Stärken und Schwächen hervorzuheben. Dadurch wiederum können die Entwickler der in die Überprüfung einbezogenen Systeme die Vor- und Nachteile ihrer Produkte von außen betrachten und möglicherweise Anpassungen an ihrer Entwicklungsstrategie vornehmen.
Dies ist die erste Erfahrung mit der Erstellung einer solchen Überprüfung russischer BI-Systeme, daher haben wir uns speziell auf die Sammlung von Informationen über inländische Systeme konzentriert.
Die Überprüfung russischer BI-Systeme wird zum ersten Mal durchgeführt; ihre Hauptaufgabe besteht nicht so sehr darin, Führungskräfte und Außenseiter zu identifizieren, sondern möglichst vollständige und verlässliche Informationen über die Möglichkeiten von Lösungen zu sammeln.
An der Überprüfung nahmen folgende Lösungen teil: 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-Management-Plattform, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton-Plattform, BI-Modul
Um die Funktionalität und Architekturmerkmale russischer BI-Plattformen zu analysieren, verwendeten wir sowohl interne Daten der Entwickler als auch offene Informationsquellen – Lösungsseiten, Werbung und technische Materialien von Lieferanten.
Basierend auf ihrer eigenen Erfahrung bei der Implementierung von BI-Systemen und den Grundbedürfnissen russischer Unternehmen nach BI-Funktionalität haben Analysten eine Reihe von Parametern identifiziert, die es ihnen ermöglichen, die Gemeinsamkeiten und Unterschiede von Lösungen zu erkennen und anschließend deren Stärken und Schwächen hervorzuheben.
Das sind die Parameter
Administration, Sicherheit und BI-Plattformarchitektur – In dieser Kategorie wurde das Vorhandensein einer detaillierten Beschreibung der Funktionen bewertet, die die Sicherheit der Plattform gewährleisten, sowie der Funktionalität zur Benutzerverwaltung und Zugriffsprüfung. Dabei wurde auch die Gesamtmenge an Informationen zur Plattformarchitektur berücksichtigt.
Cloud BI – Mit diesem Kriterium können Sie die Verfügbarkeit der Konnektivität mithilfe des Platform as a Service- und Analytic Application as a Service-Modells für die Erstellung, Bereitstellung und Verwaltung analytischer und analytischer Anwendungen in der Cloud basierend auf Daten sowohl in der Cloud als auch vor Ort bewerten.
Verbindung zur Quelle herstellen und Daten empfangen – Das Kriterium berücksichtigt die Fähigkeiten, die es Benutzern ermöglichen, eine Verbindung zu strukturierten und unstrukturierten Daten herzustellen, die in verschiedenen Arten von Speicherplattformen (relational und nicht relational) enthalten sind – sowohl lokal als auch in der Cloud.
Metadatenverwaltung – berücksichtigt das Vorhandensein einer Beschreibung von Werkzeugen, die die Verwendung eines gemeinsamen semantischen Modells und von Metadaten ermöglichen. Sie sollten Administratoren eine zuverlässige und zentrale Möglichkeit bieten, Metadatenobjekte wie Dimensionen, Hierarchien, Kennzahlen, Leistungsmetriken oder Key Performance Indicators (KPIs) zu finden, zu erfassen, zu speichern, wiederzuverwenden und zu veröffentlichen, und können auch für die Berichterstellung verwendet werden Layoutobjekte, Parameter usw. Das Funktionskriterium berücksichtigt auch die Fähigkeit von Administratoren, von Geschäftsbenutzern definierte Daten und Metadaten in SOR-Metadaten hochzustufen.
Datenspeicherung und -laden – Mit diesem Kriterium können Sie die Fähigkeiten der Plattform für den Zugriff, die Integration, die Transformation und das Laden von Daten in eine autonome Leistungs-Engine bewerten, mit der Möglichkeit, Daten zu indizieren, das Laden von Daten zu verwalten und Zeitpläne zu aktualisieren. Auch die Verfügbarkeit von Funktionen für die Extranet-Bereitstellung wird berücksichtigt: Unterstützt die Plattform einen Workflow ähnlich der flexiblen zentralisierten BI-Bereitstellung für einen externen Kunden oder Bürgerzugriff auf analytische Inhalte im öffentlichen Sektor?
Datenaufbereitung – Das Kriterium berücksichtigt die Verfügbarkeit von Funktionen für benutzergesteuerte Drag-and-Drop-Kombinationen von Daten aus verschiedenen Quellen und die Erstellung analytischer Modelle wie benutzerdefinierte Kennzahlen, Sätze, Gruppen und Hierarchien. Zu den erweiterten Funktionen gemäß diesem Kriterium gehören Funktionen zur semantischen automatischen Erkennung mit Unterstützung für maschinelles Lernen, intelligente Aggregation und Profilerstellung, Hierarchiegenerierung, Verteilung und Mischung von Daten über mehrere Quellen hinweg, einschließlich mehrfach strukturierter Daten.
Skalierbarkeit und Komplexität des Datenmodells – Der Parameter bewertet das Vorhandensein und die Vollständigkeit von Informationen über den On-Chip-Speichermechanismus oder die Architektur in der Datenbank, wodurch große Datenmengen verarbeitet, komplexe Datenmodelle verarbeitet und die Leistung optimiert und für eine große Anzahl von Benutzern bereitgestellt werden .
Erweiterte Analytik – Bewertet die Verfügbarkeit von Funktionen, die Benutzern den einfachen Zugriff auf erweiterte Offline-Analysefunktionen über menübasierte Optionen oder durch den Import und die Integration extern entwickelter Modelle ermöglichen.
Analytische Dashboards – Dieses Kriterium berücksichtigt das Vorhandensein einer Beschreibung der Funktionalität zur Erstellung interaktiver Informationstafeln und Inhalte mit visueller Recherche und integrierter erweiterter und raumbezogener Analyse, auch zur Nutzung durch andere Benutzer.
Interaktive visuelle Erkundung – Bewertet die Vollständigkeit der Datenexplorationsfunktion mithilfe einer Vielzahl von Visualisierungsoptionen, die über einfache Kreis- und Liniendiagramme hinausgehen, einschließlich Wärme- und Baumkarten, geografische Karten, Streudiagramme und andere spezielle Visualisierungen. Berücksichtigt wird auch die Fähigkeit, Daten durch direkte Interaktion mit ihrer visuellen Darstellung zu analysieren und zu manipulieren und sie als Prozentsätze und Gruppen anzuzeigen.
Erweiterte Datenerkennung – Dieses Kriterium bewertete das Vorhandensein einer Funktionalität zum automatischen Finden, Visualisieren und Kommunizieren wichtiger Definitionen wie Korrelationen, Ausnahmen, Cluster, Verknüpfungen und Vorhersagen in Daten, die für Benutzer relevant sind, ohne dass diese Modelle erstellen oder Algorithmen schreiben müssen. Dabei wurde auch die Verfügbarkeit von Informationen über Möglichkeiten zur Datenerforschung mithilfe von Visualisierungen, Storytelling, Such- und NLQ-Technologien (Natural Language Query) berücksichtigt.
Funktionalität auf mobilen Geräten – Dieses Kriterium berücksichtigt die Verfügbarkeit von Funktionen für die Entwicklung und Bereitstellung von Inhalten auf mobilen Geräten zum Zweck der Veröffentlichung oder des Online-Studiums. Außerdem werden Daten zur Nutzung nativer Mobilgerätefunktionen wie Touchscreen, Kamera und Standort ausgewertet.
Einbettung analytischer Inhalte – Dieses Kriterium berücksichtigt die Verfügbarkeit von Informationen über die Gruppe der Softwareentwickler mit API-Schnittstellen und der Unterstützung offener Standards für die Erstellung und Änderung analytischer Inhalte, Visualisierungen und Anwendungen sowie deren Integration in einen Geschäftsprozess, eine Anwendung oder ein Portal. Diese Funktionen können außerhalb der Anwendung liegen und die Analyseinfrastruktur wiederverwenden, sollten aber innerhalb der Anwendung einfach und nahtlos zugänglich sein, ohne dass Benutzer zwischen Systemen wechseln müssen. Dieser Parameter berücksichtigt auch die Verfügbarkeit von Analyse- und BI-Integrationsfunktionen mit der Anwendungsarchitektur, die es Benutzern ermöglichen, auszuwählen, wo Analysen in den Geschäftsprozess eingebettet werden sollen.
Veröffentlichung und Zusammenarbeit von analytischen Inhalten – Dieses Kriterium berücksichtigt Funktionen, die es Benutzern ermöglichen, analytische Inhalte über eine Vielzahl von Ausgabetypen und Verteilungsmethoden zu veröffentlichen, bereitzustellen und zu nutzen, mit Unterstützung für Inhaltserkennung, Planung und Warnungen.
Benutzerfreundlichkeit, visuelle Attraktivität und Workflow-Integration – Dieser Parameter fasst die Verfügbarkeit von Informationen über die einfache Verwaltung und Bereitstellung der Plattform, die Erstellung von Inhalten, die Nutzung und Interaktion mit Inhalten sowie den Grad der Attraktivität des Produkts zusammen. Berücksichtigt wird auch das Ausmaß, in dem diese Funktionen in einem nahtlosen Produkt und Workflow oder über mehrere Produkte hinweg mit geringer Integration angeboten werden.
Präsenz im Informationsraum, PR – Das Kriterium bewertet die Verfügbarkeit von Informationen über die Veröffentlichung neuer Versionen und umgesetzter Projekte in Open Source – in den Medien sowie im News-Bereich auf der Produkt- oder Entwickler-Website.
Source: habr.com