Desde hace muchos años dirijo una empresa que es uno de los líderes en la implementación de sistemas de BI en Rusia y que figura regularmente en las listas de los principales analistas en términos de volumen de negocios en el campo de BI. Durante mi trabajo, participé en la implementación de sistemas BI en empresas de diversos sectores de la economía, desde el comercio minorista y la manufactura hasta la industria del deporte. Por tanto, conozco muy bien las necesidades de los clientes de soluciones de inteligencia empresarial.
Las soluciones de los proveedores extranjeros son bien conocidas, la mayoría de ellos tienen una marca sólida, sus perspectivas son analizadas por grandes agencias analíticas, mientras que los sistemas de BI nacionales en su mayor parte siguen siendo productos de nicho. Esto complica seriamente la elección de quienes buscan una solución que satisfaga sus necesidades.
Para eliminar este inconveniente, un equipo de personas con ideas afines y yo decidimos hacer una revisión de los sistemas de BI creados por desarrolladores rusos: el "círculo de BI de Gromov". Analizamos la mayoría de las soluciones nacionales del mercado y tratamos de resaltar sus fortalezas y debilidades. A su vez, gracias a ello, los desarrolladores de los sistemas incluidos en la revisión podrán observar los pros y los contras de sus productos desde fuera y, posiblemente, realizar ajustes en su estrategia de desarrollo.
Esta es la primera experiencia en la creación de una revisión de este tipo de los sistemas de BI rusos, por lo que nos centramos específicamente en recopilar información sobre los sistemas nacionales.
Por primera vez se realiza una revisión de los sistemas de BI rusos; su tarea principal no es tanto identificar a los líderes y extraños, sino recopilar la información más completa y confiable sobre las posibilidades de soluciones.
En la revisión participaron las siguientes soluciones: 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, plataforma de gestión Simpl.Data, DATAMONITOR, Galaxy BI, plataforma Etton, módulo BI
Para analizar la funcionalidad y las características arquitectónicas de las plataformas de BI rusas, utilizamos tanto datos internos proporcionados por los desarrolladores como fuentes abiertas de información: sitios de soluciones, publicidad y materiales técnicos de los proveedores.
Los analistas, basándose en su propia experiencia en la implementación de sistemas de BI y las necesidades básicas de las empresas rusas en materia de funcionalidad de BI, han identificado una serie de parámetros que les permiten ver las similitudes y diferencias de las soluciones y, posteriormente, resaltar sus fortalezas y debilidades.
Estos son los parametros
Arquitectura de plataforma de administración, seguridad y BI – en esta categoría se evaluó la presencia de una descripción detallada de las capacidades que garantizan la seguridad de la plataforma, así como la funcionalidad para la administración de usuarios y auditoría de acceso. También se tuvo en cuenta la cantidad total de información sobre la arquitectura de la plataforma.
BI en la nube – este criterio le permite evaluar la disponibilidad de conectividad utilizando el modelo Plataforma como Servicio y Aplicación Analítica como Servicio para crear, implementar y administrar aplicaciones analíticas y analíticas en la nube basadas en datos tanto en la nube como localmente.
Conexión a la fuente y recepción de datos – El criterio tiene en cuenta las capacidades que permiten a los usuarios conectarse a datos estructurados y no estructurados contenidos en diferentes tipos de plataformas de almacenamiento (relacionales y no relacionales), tanto locales como en la nube.
Gestión de metadatos – tiene en cuenta la presencia de una descripción de herramientas que permiten el uso de un modelo semántico y metadatos comunes. Deben proporcionar a los administradores una forma confiable y centralizada de buscar, capturar, almacenar, reutilizar y publicar objetos de metadatos como dimensiones, jerarquías, medidas, métricas de desempeño o indicadores clave de desempeño (KPI), y también pueden usarse para informar sobre objetos de diseño, parámetros, etc. El criterio funcional también tiene en cuenta la capacidad de los administradores para promover datos y metadatos definidos por los usuarios comerciales en metadatos SOR.
Almacenamiento y carga de datos. – Este criterio le permite evaluar las capacidades de la plataforma para acceder, integrar, transformar y cargar datos en un motor de rendimiento autónomo con capacidad para indexar datos, gestionar la carga de datos y actualizar cronogramas. También se considera la disponibilidad de funcionalidad para la implementación de extranet: ¿la plataforma admite un flujo de trabajo similar al aprovisionamiento de BI centralizado y flexible para un cliente externo o acceso ciudadano a contenido analítico en el sector público?
Preparación de datos – el criterio tiene en cuenta la disponibilidad de funcionalidad para “arrastrar y soltar” combinaciones de datos controladas por el usuario de diferentes fuentes y la creación de modelos analíticos como medidas, conjuntos, grupos y jerarquías definidos por el usuario. Las capacidades avanzadas según este criterio incluyen capacidades de descubrimiento automático semántico con soporte para aprendizaje automático, agregación y creación de perfiles inteligentes, generación de jerarquías, distribución y combinación de datos en múltiples fuentes, incluidos datos multiestructurados.
Escalabilidad y complejidad del modelo de datos. – El parámetro evalúa la presencia y la integridad de la información sobre el mecanismo o la arquitectura de la memoria en el chip en la base de datos, por lo que se procesan grandes volúmenes de datos, se procesan modelos de datos complejos y se optimiza y se implementa el rendimiento para una gran cantidad de usuarios. .
Análisis avanzado – Se evaluó la disponibilidad de funciones que permiten a los usuarios acceder fácilmente a capacidades analíticas avanzadas fuera de línea a través de opciones basadas en menús o importando e integrando modelos desarrollados externamente.
Paneles analíticos – este criterio tiene en cuenta la presencia de una descripción de la funcionalidad para crear paneles de información interactivos y contenido con investigación visual y análisis geoespacial y avanzado integrados, incluso para uso de otros usuarios.
Exploración visual interactiva – Evalúa la integridad de la funcionalidad de exploración de datos utilizando una variedad de opciones de visualización que van más allá de los gráficos circulares y de líneas básicos, incluidos mapas de calor y de árbol, mapas geográficos, diagramas de dispersión y otras visualizaciones especializadas. También se tiene en cuenta la capacidad de analizar y manipular datos interactuando directamente con su representación visual, mostrándolos como porcentajes y grupos.
Descubrimiento de datos avanzado – Este criterio evaluó la presencia de funcionalidad para encontrar, visualizar y comunicar automáticamente definiciones importantes como correlaciones, excepciones, grupos, enlaces y predicciones en datos que son relevantes para los usuarios, sin requerirles que construyan modelos o escriban algoritmos. También consideró la disponibilidad de información sobre oportunidades para explorar datos utilizando tecnologías de visualización, narración de historias, búsqueda y consulta en lenguaje natural (NLQ).
Funcionalidad en dispositivos móviles – este criterio tiene en cuenta la disponibilidad de funcionalidad para desarrollar y entregar contenido a dispositivos móviles con el fin de publicarlo o estudiarlo en línea. También se evalúan datos sobre el uso de capacidades nativas de los dispositivos móviles, como pantalla táctil, cámara y ubicación.
Incrustar contenido analítico – este criterio tiene en cuenta la disponibilidad de información sobre el conjunto de desarrolladores de software con interfaces API y soporte de estándares abiertos para crear y modificar contenido analítico, visualizaciones y aplicaciones, integrándolos en un proceso, aplicación o portal de negocio. Estas capacidades pueden residir fuera de la aplicación, reutilizando la infraestructura de análisis, pero deben ser accesibles de manera fácil y fluida desde dentro de la aplicación sin obligar a los usuarios a cambiar entre sistemas. Este parámetro también tiene en cuenta la disponibilidad de capacidades de integración de BI y análisis con la arquitectura de la aplicación, que permiten a los usuarios elegir dónde se deben integrar los análisis en el proceso de negocio.
Publicación y colaboración de contenido analítico: este criterio considera capacidades que permiten a los usuarios publicar, implementar y consumir contenido analítico a través de una variedad de tipos de resultados y métodos de distribución, con soporte para descubrimiento, programación y alertas de contenido.
Facilidad de uso, atractivo visual e integración del flujo de trabajo – este parámetro resume la disponibilidad de información sobre la facilidad de administración y despliegue de la plataforma, la creación de contenido, el uso y la interacción con el contenido, así como el grado de atractivo del producto. También se considera hasta qué punto estas capacidades se ofrecen en un solo producto y flujo de trabajo, o en múltiples productos con poca integración.
Presencia en el espacio informativo, PR. – el criterio evalúa la disponibilidad de información sobre el lanzamiento de nuevas versiones y proyectos implementados en fuentes abiertas, en los medios de comunicación, así como en la sección de noticias del sitio web del producto o del desarrollador.
Fuente: habr.com