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Wir und Gartner Square 2019 BI :)
Der Zweck dieses Artikels besteht darin, drei führende BI-Plattformen zu vergleichen, die zu den Spitzenreitern im Gartner-Quadranten gehören:
- Power BI (Microsoft)
–Tableau
—Qlik
Abbildung 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Mein Name ist Andrey Zhdanov, ich bin Leiter der Analyseabteilung der Analytics Group (). Wir erstellen visuelle Berichte zu Marketing, Vertrieb, Finanzen und Logistik, mit anderen Worten, wir beschäftigen uns mit Geschäftsanalysen und Datenvisualisierung.
Meine Kollegen und ich arbeiten seit mehreren Jahren mit verschiedenen BI-Plattformen. Wir verfügen über sehr gute Projekterfahrungen, die es uns ermöglichen, Plattformen aus Sicht von Entwicklern, Analysten, Fachanwendern und Implementierern von BI-Systemen zu vergleichen.
Wir werden einen separaten Artikel über den Vergleich von Preisen und visuellem Design dieser BI-Systeme veröffentlichen, daher werden wir hier versuchen, diese Systeme aus der Sicht eines Analysten und Entwicklers zu bewerten.
Lassen Sie uns mehrere Analysebereiche hervorheben und anhand eines 3-Punkte-Systems bewerten:
— Eintrittsschwelle und Anforderungen für einen Analysten;
- Datenquellen;
— Datenbereinigung, ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
— Visualisierungen und Entwicklung
– Unternehmensumgebung – Server, Berichte
- Unterstützung für mobile Geräte
— Eingebettete (integrierte) Analysen in Anwendungen/Sites von Drittanbietern
1. Eintrittsschwelle und Anforderungen an einen Analysten
Power BI
Ich habe viele Power BI-Benutzer gesehen, die keine IT-Experten waren, aber einen ziemlich guten Bericht erstellen konnten. Power BI verwendet dieselbe Abfragesprache wie Excel – Power Query und die DAX-Formelsprache. Viele Analysten kennen Excel gut, sodass ihnen der Umstieg auf dieses BI-System recht einfach fällt.
Die meisten Aktionen lassen sich im Abfrageeditor relativ einfach ausführen. Außerdem gibt es einen erweiterten Editor mit der M-Sprache für Profis.
Abbildung 2. Power BI Query Builder
QlikSense
Qlik Sense sieht sehr benutzerfreundlich aus – eine kleine Anzahl von Einstellungen, eine schnelle Möglichkeit, einen Bericht zu erstellen, Sie können den Dataload-Designer verwenden.
Auf den ersten Blick scheint es einfacher zu sein als Power BI und Tableau. Aber aus Erfahrung kann ich sagen, dass der Analyst nach einer Weile, wenn er ein paar einfache Berichte erstellt und etwas komplexeres benötigt, mit der Notwendigkeit konfrontiert wird, zu programmieren.
Qlik verfügt über eine sehr leistungsfähige Sprache zum Laden und Verarbeiten von Daten. Es verfügt über eine eigene Formelsprache, Set Analysis. Daher muss der Analyst in der Lage sein, Abfragen und Verbindungen zu schreiben, Daten in virtuellen Tabellen abzulegen und Variablen aktiv zu nutzen. Die Fähigkeiten der Sprache sind sehr umfangreich, aber man muss sie erlernen. Wahrscheinlich haben alle Qlik-Analysten, die ich kenne, einen ernsthaften IT-Hintergrund.
Qlik-Integratoren wie wir sprechen oft gerne über das assoziative Modell, bei dem beim Laden von Daten alle Daten im RAM abgelegt werden und die Verbindung zwischen den Daten durch den internen Mechanismus der Plattform erfolgt. Dass bei der Auswahl von Werten keine internen Unterabfragen durchgeführt werden, wie in klassischen Datenbanken. Aufgrund vorindizierter Werte und Beziehungen werden die Daten nahezu sofort bereitgestellt.
In der Praxis führt dies zwar zur Erstellung automatischer Tabellenverknüpfungen, wenn die Feldnamen übereinstimmen. Beispielsweise können Sie keine unterschiedlichen Tabellen ohne Beziehungen haben, die dasselbe Feld enthalten. Daran muss man sich gewöhnen. Sie müssen entweder die Spalten umbenennen und sicherstellen, dass die Namen nicht übereinstimmen, oder alle Faktentabellen zu einer zusammenfassen und sie mit sternförmigen Verzeichnissen umgeben. Für Anfänger ist es wahrscheinlich praktisch, aber für erfahrene Analysten spielt es keine Rolle.
Eine typische Schnittstelle zum Laden und Verarbeiten von Daten für einen Analysten sieht so aus.
Abbildung 3. Qlik Sense-Datenladeeditor, Kalendertabelle
Hinweis: In Power BI sieht die Situation meist anders aus, man hinterlässt unterschiedliche Fakten- und Referenztabellen, man kann Tabellen ganz klassisch manuell zusammenführen, d.h. Ich vergleiche die Spalten manuell miteinander.
Tableau
Die Entwickler positionieren Tableau als BI mit einer praktischen und benutzerfreundlichen Oberfläche, die es dem Analysten ermöglicht, seine Daten unabhängig zu untersuchen. Ja, in unserem Unternehmen gab es Analysten, die ohne IT-Erfahrung ihre Berichte erstellen konnten. Aber ich werde meine Bewertung für Tableau aus mehreren Gründen herabsetzen:
— Schwache Lokalisierung mit russischer Sprache
— Tableau Online-Server befinden sich nicht in der Russischen Föderation
— Ein relativ einfacher Ladekonstruktor verursacht Probleme, wenn Sie ein ziemlich komplexes Datenmodell erstellen müssen.
Abbildung 4. Tableau Data Load Builder
Eine der Fragen, die wir Tableau-Analysten in Interviews stellen, lautet: „Wie erstellt man ein Modell aus Faktentabellen mit Referenztabellen, ohne alles in einer einzigen Tabelle zusammenzufassen?!“ Datenmischung erfordert eine durchdachte Nutzung. Ich habe bei meinen Analysten nach solchen Fusionen mehrfach Datenduplizierungsfehler korrigiert.
Außerdem verfügt Tableau über ein ziemlich einzigartiges System, bei dem Sie jedes Diagramm auf einem separaten Blatt erstellen und dann ein Dashboard erstellen, in dem Sie mit der Platzierung der erstellten Blätter beginnen. Dann können Sie eine Story erstellen, das ist eine Kombination verschiedener Dashboards. Die Entwicklung in Qlik und Power BI ist in dieser Hinsicht einfacher: Sie werfen sofort Diagrammvorlagen auf das Blatt, legen Kennzahlen und Messungen fest und schon ist das Dashboard fertig. Mir scheint, dass dadurch die Arbeitskosten für die Vorbereitung in Tableau steigen.
2. Datenquellen und Download
In diesem Abschnitt gibt es keinen klaren Gewinner, aber wir werden Qlik aufgrund einiger netter Funktionen hervorheben.
Die Quellen für Tableau in der kostenlosen Version sind begrenzt, aber in unseren Artikeln konzentrieren wir uns mehr auf das Geschäft, und Unternehmen können sich kommerzielle Produkte und Analysten leisten. Daher hat Tableau seine Bewertung für diesen Parameter nicht gesenkt.
Abbildung 5. Liste möglicher Tableau-Quellen
Ansonsten kann sich die Liste der Quellen überall sehen lassen – alle Tabellendateien, alle Standarddatenbanken, Webverbindungen, alles funktioniert überall. Ich bin nicht auf nicht standardmäßige Datenspeicher gestoßen, sie mögen ihre eigenen Nuancen haben, aber in den meisten Fällen werden Sie keine Probleme beim Laden von Daten haben. Die einzige Ausnahme ist 1C. Es gibt keine direkten Anschlüsse zu 1C.
Qlik-Partner in Russland verkaufen ihre eigenen Konnektoren für 100 – 000 Rubel, aber in den meisten Fällen ist es günstiger, Uploads von 200C über FTP nach Excel oder einer SQL-Datenbank vorzunehmen. Oder Sie können eine 000C-Datenbank im Web veröffentlichen und über das Odata-Protokoll eine Verbindung dazu herstellen.
PowerBI und Tableau können dies standardmäßig tun, Qlik verlangt jedoch einen kostenpflichtigen Connector, sodass es auch einfacher ist, ihn in eine Zwischendatenbank hochzuladen. In jedem Fall können alle Verbindungsprobleme gelöst werden.
Abbildung 6. Liste möglicher Qlik Sense-Quellen
Darüber hinaus ist es erwähnenswert, dass Qlik sowohl kostenpflichtige als auch kostenlose Connectors als separates Produkt anbietet.
Abbildung 7. Zusätzliche Qlik Sense-Anschlüsse
Aus Erfahrung möchte ich hinzufügen, dass es bei großen Datenmengen oder zahlreichen Quellen nicht immer ratsam ist, das BI-System sofort anzubinden. Seriöse Projekte nutzen in der Regel ein Data Warehouse, eine Datenbank mit bereits für die Analyse aufbereiteten Daten usw. Sie können beispielsweise nicht eine Milliarde Datensätze übernehmen und in ein BI-System hochladen. Hier müssen Sie bereits die Architektur der Lösung durchdenken.
Abbildung 8. Power BI-Datenquellen
Aber warum wurde Qlik hervorgehoben? Drei Dinge gefallen mir wirklich gut:
- QVD-Dateien
Eigenes Datenspeicherformat. Manchmal ist es möglich, ernsthafte kommerzielle Projekte nur auf QVD-Dateien zu erstellen. Die erste Ebene sind beispielsweise Rohdaten. Die zweite Ebene sind verarbeitete Dateien. Die dritte Ebene sind aggregierte Daten usw. Diese Dateien können in verschiedenen Anwendungen verwendet werden und unterschiedliche Mitarbeiter und Dienste können für sie verantwortlich sein. Die Download-Geschwindigkeit solcher Dateien ist zehnmal schneller als bei herkömmlichen Datenquellen. Dadurch können Sie Datenbankkosten sparen und Informationen zwischen verschiedenen Qlik-Anwendungen austauschen.
— Inkrementelles Laden von Daten
Ja, Power BI und Tableau können dies auch. Aber Power BI erfordert eine teure Premium-Version und Tableau verfügt nicht über die Flexibilität von Qlik. In Qlik können Sie mithilfe von QVD-Dateien Snapshots von Systemen zu unterschiedlichen Zeitpunkten erstellen und diese Daten dann nach Belieben verarbeiten
— Anbindung externer Skripte
Neben QVD-Dateien zum Speichern von Daten kann in Qlik der Skriptcode auch außerhalb der Anwendung übernommen und mit dem Include-Befehl eingebunden werden. Damit können Sie bereits die Teamarbeit organisieren, Versionskontrollsysteme nutzen und einen einzigen Code für verschiedene Anwendungen verwalten. Power BI verfügt über einen erweiterten Abfrageeditor, eine solche Teamarbeit wie in Qlik konnten wir jedoch nicht einrichten. Generell haben alle BI damit Probleme; es ist einfach unmöglich, Daten, Code und Visualisierungen in allen Anwendungen gleichzeitig von einem einzigen Ort aus zu verwalten. Wir konnten höchstens die QVD-Dateien und den Skriptcode extrahieren. Visuelle Elemente müssen innerhalb der Berichte selbst bearbeitet werden, was es uns nicht ermöglicht, die Visualisierungen für alle Kunden gleichzeitig massiv zu ändern.
Aber was ist mit einem Mechanismus wie der Live-Verbindung? Im Gegensatz zu Qlik unterstützen Tableau und Power BI die LIVE-Konnektivität zu einer Reihe von Quellen. Diese Funktion ist uns eher egal, denn... Die Praxis zeigt, dass die Arbeit mit einer LIVE-Verbindung bei Big Data schlichtweg unmöglich wird. Und BI wird in den meisten Fällen für Big Data benötigt.
3. Datenbereinigung, ETL (Extrahieren, Transformieren, Laden)
In diesem Abschnitt habe ich zwei Führungskräfte, Qlik Sense und Power Bi.
Sagen wir einfach, Qlik ist leistungsstark, aber komplex. Sobald Sie ihre SQL-ähnliche Sprache verstanden haben, können Sie fast alles tun – virtuelle Tabellen, Verknüpfungen und Verknüpfungen von Tabellen, eine Schleife durch die Tabelle und das Generieren neuer Tabellen sowie eine Reihe von Befehlen zum Verarbeiten von Zeilen. Beispielsweise kann ein Feld in einer Zelle, das im Handumdrehen mit Daten wie „Ivanov 1 Bely“ gefüllt wird, nicht nur in drei Spalten zerlegt werden (wie es jeder kann), sondern beispielsweise auch in drei Zeilen gleichzeitig. Es ist auch einfach, das Gleiche im Handumdrehen zu tun: 851 Linien zu 3 zu kombinieren.
Abbildung 9. So laden und transponieren Sie eine Tabelle in Qlik Sense aus Google Sheets
Power BI scheint in dieser Hinsicht einfacher zu sein, aber die meisten Probleme lassen sich leicht über den Abfrage-Designer lösen. Ich habe eine Reihe von Parametern eingestellt, die Tabelle transponiert, an den Daten gearbeitet und das alles ohne eine einzige Codezeile.
Abbildung 10. So laden und transponieren Sie eine Tabelle aus AmoCRM in Power BI
Tableau scheint mir eine andere Ideologie zu haben. Es geht ihnen mehr um Schönheit und Design. Es scheint sehr schwierig zu sein, viele verschiedene Quellen zu verbinden, sie alle zu kombinieren und in Tableau zu verarbeiten. In kommerziellen Projekten werden die Daten in den meisten Fällen bereits für Tableau in Warehouses und Datenbanken aufbereitet und gesammelt.
Abbildung 11. So laden und transponieren Sie eine Tabelle in Tableau
4. Visualisierungen
In diesem Abschnitt haben wir den Anführer nicht hervorgehoben. Wir werden einen separaten Artikel veröffentlichen, in dem wir am Beispiel eines Falles den gleichen Bericht in allen 3 Systemen zeigen . Es ist eher eine Frage des Geschmacks und der Fähigkeiten des Analytikers. Im Internet finden Sie sehr schöne Bilder, die auf der Grundlage eines dieser Systeme erstellt wurden. Die grundlegenden Visualisierungsmöglichkeiten sind für alle ungefähr gleich. Der Rest wird mit Extensons gelöst. Es gibt kostenpflichtige und kostenlose. Es gibt Erweiterungen von den Anbietern selbst, aber auch von Freelancern und Integratoren. Sie können Ihre eigene Visualisierungserweiterung für jede Plattform schreiben.
Ich mag den Stil von Tableau, ich finde, er ist streng und korporativ. Es ist jedoch schwierig, in Tableau ein wirklich schönes Bild zu erhalten. Ein hervorragendes Beispiel für eine Tableau-Visualisierung, die nur Erweiterungen verwendet. Ich kann das nicht wiederholen, weil... Ich habe diese Erweiterungen nicht, aber es sieht gut aus.
Abbildung 12. Darstellung von Tableau-Berichten mit Erweiterungen
Auch Power BI lässt sich interessant gestalten.
Abbildung 13. Darstellung der Power Bi c Extensions-Berichte
Das Einzige, was ich an Power BI nicht verstehe, ist, warum sie so seltsame Standardfarben haben. Auf jedem Diagramm bin ich gezwungen, die Farbe zu meiner Marken- und Unternehmensfarbe zu ändern und bin von der Standardfarbe überrascht.
Qlik Sense ist auch auf Erweiterungen angewiesen. Durch den Einsatz von Add-ons können Berichte bis zur Unkenntlichkeit verändert werden. Sie können auch Ihr eigenes Thema und Design hinzufügen.
Abbildung 14. Darstellung von Qlik Sense-Berichten mit Erweiterungen
Aus Entwicklersicht bevorzuge ich Qlik Sense aufgrund der Standardoptionen wie alternativen Dimensionen und Maßen. In den Visualisierungseinstellungen können Sie mehrere Dimensionen und Kennzahlen festlegen, und der Benutzer kann ganz einfach festlegen, was er in einem bestimmten Diagramm betrachten soll.
In Power Bi und Tableau muss ich Parameter und Schaltflächen konfigurieren und das Verhalten des Systems abhängig von diesen Parametern programmieren. Ich frage mich, warum es so schwierig ist. Das Gleiche gilt für die Möglichkeit, die Art der Villa zu ändern.
In Qlik können Sie verschiedene Arten von Visualisierungen in einem Objekt ausblenden, in Power BI und Tableau ist dies jedoch schwieriger. Auch hier kommt es mehr auf die Fähigkeiten des Darstellers an. Sie können in jedem System ein Meisterwerk erstellen, aber ohne Erfahrung werden Sie überall mit ausdruckslosen Grafiken enden.
5. Unternehmensumgebung – Server, Berichte
Für alle Produkte gibt es Versionen für Unternehmensserver. Ich habe mit allen Editionen gearbeitet und kann sagen, dass sie alle Stärken und Schwächen haben. Die Wahl des Produkts sollte sich an Ihren Softwareanforderungen orientieren und deren Nuancen berücksichtigen. Alle Anbieter können Rechte sowohl auf Konto- und Gruppenebene als auch auf der Datenzeilenebenensicherheit zuweisen. Die automatische Aktualisierung von Berichten nach einem Zeitplan ist verfügbar.
Qlik Sense Enterprise ist eine großartige Gelegenheit, Analysen für mittelständische Unternehmen in Ihrem Unternehmen aufzubauen. Dies mag teurer erscheinen als Power BI Pro, aber vergessen Sie nicht, dass sich Power BI Pro-Server in der Cloud auf Microsoft-Territorium befinden und Sie keinen Einfluss auf die Leistung haben. Wenn Sie Power BI Premium benötigen, das auf Ihren Servern bereitgestellt werden kann, dann beginnt der Preis bei 5000 $ pro Monat.
Qlik Sense Enterprise gibt es ab 230 RUB. für 000 Lizenzen (Gebühr pro Jahr, dann nur technischer Support), was deutlich günstiger ist als Power BI Premium. Und mit Qlik Sense Enterprise können Sie alle Funktionen von Qlik nutzen. Vielleicht bis auf einen. Aus irgendeinem Grund entschied Qlik, dass eine Funktion wie die Möglichkeit, PDF-Berichte per E-Mail zu versenden, als separater NPrinting-Dienst bereitgestellt werden sollte.
Allerdings ist Qlik Sense Enterprise leistungsfähiger als Power BI Pro und daher lässt sich folgender Vergleich anstellen.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, bei gleichen Fähigkeiten fällt es bei durchschnittlichen Implementierungen günstiger aus. Große Umsetzungen werden in der Regel auf Anbieterseite kalkuliert und können dort individuelle Konditionen für Ihr Unternehmen bereitstellen.
In dieser Hinsicht werden wir Qlik Sense Enterprise den Vorzug geben; es bietet alle Möglichkeiten, ernsthafte Analysen auf riesigen Datenmengen aufzubauen. Unserer Meinung nach wird Qlik auf großen Arrays schneller arbeiten als Power BI; auf Qlik-Konferenzen sind wir auf Kunden gestoßen, die ihre Daten zunächst in Milliarden von Datensätzen getestet haben, und Power BI zeigte schlechtere Ergebnisse.
Abbildung 15. Darstellung der Qlik Sense Enterprise-Serverberichte
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud erweist sich als 1.5-mal teurer* und es gibt eine ganz erhebliche Einschränkung, die uns diese Plattform nicht erlaubt. Sie können keine Erweiterungen verwenden, auch keine integrierten. Und ohne Erweiterungen verliert Qlik etwas an optischer Schönheit.
Abbildung 16. Erscheinungsbild des Power BI Pro-Kontrollfelds
*Eine Alternative ist die Nutzung eines Qlik Sense Enterprise-Abonnements. Damit dieser Artikel aber nicht als Werbung aufgefasst wird, verzichten wir auf eine Preisübernahme
Und Tableau steht für uns ein wenig daneben. Sie haben sowohl Cloud-Abonnements für 70 US-Dollar pro Entwickler und 15 US-Dollar pro Aufruf als auch teure Serverlösungen. Die Hauptidee von Tableau besteht jedoch darin, dass Sie für Big Data nebenbei die Datenverarbeitung und -speicherung organisieren müssen. Objektiv gesehen erlaubt eine geringere Funktionalität keine ernsthafte Datenverarbeitung in Tableau. Visualisieren, analysieren, ja. Doch für kleine und mittelständische Unternehmen ist die Schaffung separater Speicher meist problematisch. Ich hätte die Punktzahl für Tableau daher gesenkt, wenn es nicht die erste Funktion gegeben hätte. Tableau Server sendet nahtlos geplante E-Mails mit CSV- oder PDF-Anhängen. Darüber hinaus können Sie Rechte, Autofilter usw. verteilen. Aus irgendeinem Grund können Power BI und Qlik dies nicht tun, aber für einige kann es kritisch sein. Aus diesem Grund behält Tableau in unserem Streit eine Position.
Abbildung 17. Erscheinungsbild des Tableau Server-Bedienfelds
Auch in einer Unternehmensumgebung müssen Sie über die Kosten für Implementierung und Wartung nachdenken. In Russland hat sich die Praxis herausgebildet, dass Power BI eher in kleinen Unternehmen zum Einsatz kommt. Dies führte zur Entstehung einer großen Zahl offener Stellen und Lebensläufe sowie zur Entstehung kleiner Integratoren. So können Sie Spezialisten für ein kleines Projekt finden. Aber höchstwahrscheinlich werden nicht alle von ihnen Erfahrung mit großen Implementierungen und der Arbeit mit Big Data haben. Qlik und Tableau sind das Gegenteil. Es gibt nur wenige Qlik-Partner und noch weniger Tableau-Partner. Diese Partner sind auf große Implementierungen mit einer großen durchschnittlichen Prüfung spezialisiert. Es gibt nicht viele offene Stellen und Lebensläufe auf dem Markt; die Einstiegshürde in diese Produkte ist schwieriger als in Power BI. Aber in Russland gibt es erfolgreiche Implementierungen dieser Produkte für Tausende von Benutzern, und diese Produkte funktionieren gut bei Big Data. Sie müssen lediglich die Stärken und Schwächen der Produkte verstehen, da sie speziell auf Ihr Unternehmen zutreffen.
6. Unterstützung für mobile Geräte.
In diesem Abschnitt werden wir Power BI und Tableau hervorheben. Sie können mobile Anwendungen installieren und diese sehen auf den Bildschirmen mobiler Geräte völlig ausreichend aus. Allerdings scheint uns die Analyse auf Mobilgeräten der Analyse auf dem PC unterlegen zu sein. Dennoch ist die Verwendung von Filtern nicht so praktisch, die Bilder sind klein, die Zahlen sind schwer zu erkennen usw.
Abbildung 18. Darstellung eines Power BI-Berichts auf dem iPhone
Abbildung 19. Darstellung des Tableau-Berichts auf dem iPhone
Abbildung 20. Darstellung eines Qlik Sense-Berichts auf dem iPhone
Warum wurden die Qlik-Scores gesenkt? Aus uns unbekannten Gründen ist der mobile Client nur auf dem iPhone verfügbar; auf Android müssen Sie einen normalen Browser verwenden. Außerdem muss man bei der Verwendung von Qlik sofort verstehen, dass einige Erweiterungen oder Visualisierungen nicht reduziert werden oder die Autos in mobilen Geräten nicht wie erwartet positioniert werden. Ein Bericht, der auf einem PC sehr gut aussieht, sieht auf einem kleinen Bildschirm viel schlechter aus. Für mobile Geräte müssen Sie einen separaten Bericht erstellen, in dem Sie Filter, KPIs und eine Reihe anderer Objekte entfernen können. Das gilt auch für Power BI oder Tableau, ist aber bei Qlik besonders ausgeprägt. Wir hoffen, dass Qlik weiterhin an seinem mobilen Client arbeitet.
Wenn Sie planen, viel Zeit mit der Durchführung von Analysen über mobile Geräte zu verbringen, ist es sinnvoll, alle drei Clients zu installieren und deren Anzeige in Testberichten zu überprüfen. Jeder Anbieter verfügt auf seiner Website über eine Galerie mit Testberichten zur Durchsicht.
7. Eingebettete (integrierte) Analysen in Anwendungen/Websites von Drittanbietern
Die Nutzung von Analytics als Drittanbieterdienst ist nicht immer praktisch. Vielleicht entwickeln Sie Ihr eigenes Produkt, sind aber nicht bereit, eine Visualisierungs- und Analyse-Engine von Grund auf zu entwickeln. Vielleicht möchten Sie Analysen auf Ihrer Website bereitstellen, damit sich der Kunde registriert, seine Daten hochlädt und Analysen in seinem persönlichen Konto durchführt. Dazu benötigen Sie integrierte Analysen (Embedded).
Dies ist bei allen Produkten möglich, in dieser Kategorie heben wir jedoch Qlik hervor.
Power Bi und Tableau sagen deutlich, dass Sie für solche Zwecke ein separates Tableau Embedded Analytics- oder Power BI Embedded-Produkt kaufen müssen. Dabei handelt es sich nicht um billige Lösungen, die Tausende von Dollar pro Monat kosten, was ihre Nutzung sofort einschränkt. Die meisten Projekte werden für unsere Kunden sofort unrentabel. Dies bedeutet, dass Sie nicht nur einen Bericht im gesamten Internet veröffentlichen müssen, sondern auch sicherstellen müssen, dass Berichte nach bestimmten Zugriffen, mit Datenschutz, Benutzerberechtigung usw. veröffentlicht werden.
Und Qlik ermöglicht Ihnen den Ausstieg. Selbstverständlich verfügen sie auch über die Qlik Analytics Platform, die pro Server lizenziert wird und eine unbegrenzte Anzahl an Verbindungen organisiert. Es wird auch teuer sein wie die Konkurrenten Tableau und Power Bi. Und bei unbegrenzten Verbindungen gibt es nicht viele Möglichkeiten.
Aber in Qlik gibt es so etwas wie Mashup. Nehmen wir an, Sie haben Qlik Sense Enterprise und 10 Lizenzen. Standardanalysen, Aussehen, alles ist schon langweilig. Sie erstellen Ihre eigene Website oder Anwendung und können alle Ihre Analysen direkt dort implementieren. Der Clou besteht darin, dass es sich bei Mashup vereinfacht gesagt um eine Visualisierung im Programmcode handelt. Mit der API können Sie programmgesteuert eine Visualisierung innerhalb Ihrer Anwendung oder Website erstellen. Sie benötigen weiterhin Qlik Sense Enterprise für die Lizenzierung (Lizenzen für Standortverbindungen = Lizenzen für Verbindungen zu BI), zum Laden von Daten usw., die Visualisierungen werden jedoch nicht mehr auf der Seite dieses Servers angezeigt, sondern in Ihren integriert Anwendung oder Website. Sie können CSS-Stile verwenden, neue Schriftarten und Farben festlegen. Ihre 10 Benutzer melden sich nicht mehr am Analyseserver an, sondern nutzen Ihr Unternehmensportal oder Ihre Unternehmensanwendung. Analytics wird ein neues Niveau erreichen.
Abbildung 21. Erscheinungsbild eines auf einer Website eingebetteten Qlik Sense-Berichts
Es wird schwierig sein zu verstehen, wo sich die Site-Elemente befinden und wo Qlik Sense beginnt.
Natürlich benötigen Sie einen Programmierer, oder noch wahrscheinlicher mehrere. Eines für die Webprogrammierung, eines für die Arbeit mit der Qlik-API. Aber das Ergebnis ist es wert.
Schlussfolgerungen. Fassen wir zusammen.
Es ist schwierig, eindeutig zu sagen, wer besser und wer schlechter ist. Power BI und Qlik liegen in unserer Konkurrenz gleichauf, Tableau ist etwas schlechter. Aber vielleicht wird das Ergebnis für Ihr Unternehmen anders ausfallen. Bei BI-Plattformen ist die visuelle Komponente sehr wichtig. Wenn Sie sich im Internet Dutzende Demoberichte und Bilder zu allen BI-Systemen angesehen haben und Ihnen das Aussehen einer der Plattformen nicht gefällt, werden Sie diese höchstwahrscheinlich nicht implementieren, auch wenn Sie mit dem Preis oder der Technik zufrieden sind Unterstützung. Eigenschaften.
Als nächstes müssen Sie unbedingt die Kosten für Lizenzen, Implementierung und Wartung der BI-Plattform berechnen. Vielleicht wird in Ihrem Fall ein Anführer identifiziert. Von großer Bedeutung ist der Auftragnehmer bzw. die Möglichkeit, eine geeignete Fachkraft zu engagieren. Ohne Fachleute auf irgendeiner Plattform wird das Ergebnis katastrophal sein.
Wir wünschen Ihnen erfolgreiche BI-Integrationen, Andrey Zhdanov und Vladimir Lazarev, Analytics Group
Source: habr.com