Tiempo necesario para leer 11 minutos.
Nosotros y Gartner Square 2019 BI :)
El propósito de este artículo es comparar tres plataformas de BI líderes que se encuentran en los líderes del cuadrante de Gartner:
- PowerBI (Microsoft)
-Cuadro
—Qlik
Figura 1. Cuadrante Mágico de BI de Gartner 2019
Mi nombre es Andrey Zhdanov, soy el jefe del departamento de análisis de Analytics Group (). Creamos informes visuales sobre marketing, ventas, finanzas, logística, es decir, nos dedicamos a análisis de negocios y visualización de datos.
Mis colegas y yo llevamos varios años trabajando con varias plataformas de BI. Tenemos muy buena experiencia en proyectos, lo que nos permite comparar plataformas desde el punto de vista de desarrolladores, analistas, usuarios comerciales e implementadores de sistemas BI.
Tendremos un artículo aparte sobre la comparación de precios y el diseño visual de estos sistemas de BI, por lo que aquí intentaremos evaluar estos sistemas desde el punto de vista de un analista y desarrollador.
Resaltemos varias áreas de análisis y evalúémoslas utilizando un sistema de 3 puntos:
— umbral de entrada y requisitos para un analista;
- Fuentes de datos;
— Limpieza de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
— Visualizaciones y desarrollo.
— Entorno corporativo — servidor, informes
- Soporte para dispositivos móviles
— Análisis integrados (integrados) en aplicaciones/sitios de terceros
1. Umbral de entrada y requisitos para un analista
Power BI
He visto muchos usuarios de Power BI que no eran profesionales de TI pero que podían crear un informe bastante bueno. Power BI utiliza el mismo lenguaje de consulta que Excel: Power Query y el lenguaje de fórmulas DAX. Muchos analistas conocen bien Excel, por lo que cambiar a este sistema de BI les resulta bastante fácil.
La mayoría de las acciones son bastante fáciles de realizar en el editor de consultas. Además, hay un editor avanzado con lenguaje M para profesionales.
Figura 2. Generador de consultas de Power BI
Sentido Qlik
Qlik Sense parece muy amigable: una pequeña cantidad de configuraciones, una capacidad rápida para crear un informe, puede usar el diseñador de carga de datos.
Al principio parece más sencillo que Power BI y Tableau. Pero por experiencia diré que después de un tiempo, cuando el analista cree un par de informes simples y necesite algo más complejo, se enfrentará a la necesidad de programar.
Qlik tiene un lenguaje muy potente para cargar y procesar datos. Tiene su propio lenguaje de fórmulas, Set Analysis. Por lo tanto, el analista debe poder escribir consultas y conexiones, colocar datos en tablas virtuales y utilizar variables activamente. Las capacidades del idioma son muy amplias, pero será necesario aprenderlo. Probablemente todos los analistas de Qlik que conozco tienen algún tipo de experiencia seria en TI.
A los integradores de Qlik, como a nosotros, a menudo les gusta hablar del modelo asociativo, cuando al cargar datos, todos se colocan en la RAM y la conexión entre los datos se realiza mediante el mecanismo interno de la plataforma. Que al seleccionar valores no se realicen subconsultas internas, como en las bases de datos clásicas. Los datos se proporcionan casi instantáneamente gracias a valores y relaciones preindexados.
Es cierto que en la práctica esto conduce a la creación de uniones automáticas de tablas cuando los nombres de los campos coinciden. Por ejemplo, no puede tener diferentes tablas sin relaciones que tendrán el mismo campo. Tienes que acostumbrarte a esto. Debe cambiar el nombre de las columnas y asegurarse de que los nombres no coincidan, o combinar todas las tablas de hechos en una y rodearlas con directorios tipo estrella. Probablemente sea conveniente para los principiantes, pero para los analistas experimentados no importa.
Una interfaz típica para cargar y procesar datos para un analista se ve así.
Figura 3. Editor de carga de datos de Qlik Sense, tabla Calendario
Nota: En Power BI la situación normalmente se ve diferente, se dejan tablas de hechos y referencias diferentes, se pueden unir tablas manualmente de la forma clásica, es decir, Comparo las columnas entre sí manualmente.
Cuadro
Los desarrolladores posicionan a Tableau como BI con una interfaz cómoda y amigable que permitirá al analista estudiar sus datos de forma independiente. Sí, en nuestra empresa había analistas que, sin experiencia en TI, podían realizar sus informes. Pero bajaré mi calificación de Tableau por varias razones:
— Localización débil con el idioma ruso.
— Los servidores de Tableau Online no se encuentran en la Federación Rusa
— Un constructor de carga bastante simple comienza a causar problemas cuando se necesita construir un modelo de datos bastante complejo.
Figura 4. Generador de carga de datos de Tableau
Una de las preguntas que hacemos a los analistas de Tableau durante las entrevistas es "¿Cómo construir un modelo de tablas de hechos con tablas de referencia sin poner todo en una sola tabla?" La combinación de datos requiere un uso cuidadoso. He corregido errores de duplicación de datos muchas veces entre mis analistas después de tales fusiones.
Además, Tableau tiene un sistema bastante exclusivo, en el que crea cada gráfico en una hoja separada y luego crea un panel, donde comienza a colocar las hojas creadas. Luego puedes crear una Historia, esta es una combinación de diferentes Paneles. El desarrollo en Qlik y Power BI es más sencillo en este sentido: inmediatamente coloca plantillas de gráficos en la hoja, establece medidas y mediciones, y el Panel está listo. Me parece que los costos laborales para la preparación en Tableau están aumentando debido a esto.
2. Fuentes de datos y descarga
No hay un ganador claro en esta sección, pero destacaremos a Qlik por un par de características interesantes.
Tableau en la versión gratuita tiene fuentes limitadas, pero en nuestros artículos nos centramos más en los negocios, y las empresas pueden permitirse productos y analistas comerciales. Por lo tanto, Tableau no bajó su calificación para este parámetro.
Figura 5. Lista de posibles fuentes de Tableau
Por lo demás, la lista de fuentes es impresionante en todas partes: todos los archivos de tabla, todas las bases de datos estándar, conexiones web, todo funciona en todas partes. No me he encontrado con almacenamientos de datos no estándar, pueden tener sus propios matices, pero en la mayoría de los casos no tendrás problemas para cargar datos. La única excepción es 1C. No hay conectores directos a 1C.
Los socios de Qlik en Rusia venden sus propios conectores por 100 - 000 rublos, pero en la mayoría de los casos es más barato realizar cargas desde 200C a FTP a Excel o a una base de datos SQL. O puede publicar una base de datos 000C en la web y conectarse a ella mediante el protocolo Odata.
PowerBI y Tableau pueden hacer esto como estándar, pero Qlik solicitará un conector pago, por lo que también es más fácil cargarlo en una base de datos intermedia. En cualquier caso, todos los problemas de conexión se pueden resolver.
Figura 6. Lista de posibles fuentes de Qlik Sense
Además, vale la pena señalar una característica de Qlik que proporciona conectores gratuitos y de pago como un producto separado.
Figura 7. Conectores adicionales de Qlik Sense
Por experiencia añadiré que con grandes volúmenes de datos o numerosas fuentes, no siempre es recomendable conectar inmediatamente el sistema de BI. Los proyectos serios suelen utilizar un almacén de datos, una base de datos con datos ya preparados para el análisis, etc. No se pueden tomar y cargar, digamos, mil millones de registros en un sistema de BI. Aquí ya es necesario pensar en la arquitectura de la solución.
Figura 8. Fuentes de datos de Power BI
Pero ¿por qué se eligió a Qlik? Realmente me gustan 3 cosas:
- archivos QVD
Formato propio de almacenamiento de datos. A veces es posible construir proyectos comerciales serios sólo en archivos QVD. Por ejemplo, el primer nivel son los datos sin procesar. El segundo nivel son los archivos procesados. El tercer nivel son los datos agregados, etc. Estos archivos se pueden utilizar en diferentes aplicaciones y diferentes empleados y servicios pueden ser responsables de ellos. La velocidad de descarga de dichos archivos es diez veces más rápida que la de las fuentes de datos convencionales. Esto le permite ahorrar en costos de bases de datos y compartir información entre diferentes aplicaciones Qlik.
— Carga de datos incremental
Sí, Power BI y Tableau también pueden hacer esto. Pero Power BI requiere una costosa versión Premium y Tableau no tiene la flexibilidad de Qlik. En Qlik, utilizando archivos QVD, puede crear instantáneas de los sistemas en diferentes momentos y luego procesar estos datos como desee.
— Conexión de scripts externos
Además de los archivos QVD para almacenar datos, en Qlik el código del script también se puede sacar de la aplicación e incluir con el comando Incluir. Esto ya permite organizar el trabajo en equipo, utilizar sistemas de control de versiones y gestionar un único código para diferentes aplicaciones. Power BI tiene un editor de consultas avanzado, pero no pudimos configurar el trabajo en equipo como en Qlik. En general, todos los BI tienen problemas con esto; es simplemente imposible administrar simultáneamente datos, código y visualizaciones en todas las aplicaciones desde un solo lugar. Lo máximo que pudimos hacer fue extraer los archivos QVD y el código del script. Los elementos visuales deben editarse dentro de los propios informes, lo que no nos permite cambiar masivamente las visualizaciones de todos los clientes al mismo tiempo.
Pero ¿qué pasa con un mecanismo como la conexión en vivo? Tableau y Power BI admiten conectividad LIVE a una variedad de fuentes, a diferencia de Qlik. Somos bastante indiferentes a esta característica, porque... La práctica demuestra que cuando se trata de big data, trabajar con una conexión EN VIVO se vuelve simplemente imposible. Y en la mayoría de los casos, BI es necesario para big data.
3. Limpieza de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
En este apartado tengo 2 líderes, Qlik Sense y Power Bi.
Digamos que Qlik es poderoso pero complejo. Una vez que comprenda su lenguaje similar a SQL, podrá hacer casi todo: tablas virtuales, uniones y uniones de tablas, recorrer la tabla y generar nuevas tablas, un montón de comandos para procesar filas. Por ejemplo, un campo en 1 celda que se llena con datos como "Ivanov 851 Bely" sobre la marcha se puede descomponer no solo en 3 columnas (como todos pueden hacer), sino también en 3 filas a la vez, por ejemplo. También es fácil hacer lo mismo sobre la marcha combinando 3 líneas en 1.
Figura 9. Cómo cargar y transponer una tabla en Qlik Sense desde Google Sheets
Power BI parece más simple a este respecto, pero la mayoría de los problemas se pueden resolver fácilmente mediante el diseñador de consultas. Configuré una serie de parámetros, transpuse la tabla, trabajé en los datos y todo esto sin una sola línea de código.
Figura 10. Cómo cargar y transponer una tabla a Power BI desde AmoCRM
Me parece que Tableau tiene una ideología diferente. Se trata más de belleza y diseño. Parece muy difícil conectar un montón de fuentes diferentes, combinarlas todas y procesarlas dentro de Tableau. En los proyectos comerciales, en la mayoría de los casos, los datos ya están preparados y acumulados para Tableau en almacenes y bases de datos.
Figura 11. Cómo cargar y transponer una tabla en Tableau
4. Visualizaciones
En este apartado no destacamos al líder. Tendremos un artículo aparte donde, usando el ejemplo de un caso, mostraremos el mismo informe en los 3 sistemas. . Es más una cuestión de gusto y habilidad del analista. En Internet puedes encontrar imágenes muy bonitas basadas en cualquiera de estos sistemas. Las capacidades básicas de visualización son aproximadamente las mismas para todos. El resto se soluciona mediante Extensons. Los hay de pago y gratuitos. Hay extensiones de los propios proveedores, así como de autónomos e integradores. Puede escribir su propia extensión de visualización para cualquier plataforma.
Me gusta el estilo de Tableau, creo que es estricto y corporativo. Pero conseguir una imagen realmente hermosa en Tableau es difícil. Un excelente ejemplo de visualización de Tableau que utiliza solo extensiones. No podré repetir esto, porque... No tengo estas extensiones, pero se ve bien.
Figura 12. Apariencia de los informes de Tableau con extensiones
Power BI también puede resultar interesante.
Figura 13. Apariencia de los informes de Extensiones de Power Bi c
Lo único que no entiendo sobre Power BI es por qué tienen colores predeterminados tan extraños. En cualquier gráfico, me veo obligado a cambiar el color por uno corporativo de marca y me sorprende el color estándar.
Qlik Sense también depende de las Extensiones. El uso de complementos puede cambiar los informes hasta quedar irreconocibles. También puedes agregar tu propio tema y diseño.
Figura 14. Aspecto de los informes de Qlik Sense con Extensiones
Desde el punto de vista de un desarrollador, prefiero Qlik Sense debido a las opciones estándar, como dimensiones y medidas alternativas. Puede establecer varias dimensiones y medidas en la configuración de visualización, y el usuario puede configurar fácilmente lo que debe mirar en un gráfico en particular.
En Power Bi y Tableau tengo que configurar parámetros, botones, programar el comportamiento del sistema dependiendo de estos parámetros. Me pregunto por qué es tan difícil. Lo mismo ocurre con la posibilidad de cambiar el tipo de villanización.
En Qlik puedes ocultar diferentes tipos de visualizaciones en un objeto, pero en Power BI y Tableau esto es más difícil. Nuevamente, esto depende más de la habilidad del intérprete. Puedes hacer una obra maestra en cualquier sistema, pero sin experiencia terminarás con gráficos inexpresivos en todas partes.
5. Entorno corporativo: servidor, informes.
Todos los productos tienen versiones de servidor corporativo. He trabajado con todas las ediciones y puedo decir que todas tienen fortalezas y debilidades. La elección del producto debe basarse en sus requisitos de software, teniendo en cuenta sus matices. Todos los proveedores pueden asignar derechos tanto a nivel de cuenta y de grupo como a nivel de seguridad de fila de datos. La actualización automática de informes según un cronograma está disponible.
Qlik Sense Enterprise es una gran oportunidad para desarrollar análisis dentro de su organización para medianas empresas. Esto puede parecer más caro que Power BI Pro, pero no olvide que los servidores Power BI Pro están ubicados en la nube en territorio de Microsoft y no puede influir en el rendimiento, y cuando necesite Power BI Premium, que puede implementarse en sus servidores, entonces el precio comienza desde $5000 por mes.
Qlik Sense Enterprise comienza desde 230 rublos. por 000 licencias (tarifa por año, luego solo soporte técnico), que es mucho más asequible que Power BI Premium. Y Qlik Sense Enterprise le permitirá utilizar todas las capacidades de Qlik. Quizás excepto uno. Por alguna razón, Qlik decidió que una característica como la capacidad de enviar informes en PDF por correo electrónico debería ofrecerse como un servicio NPrinting independiente.
Pero Qlik Sense Enterprise es más potente que Power BI Pro y por tanto se puede hacer la siguiente comparación.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, con iguales capacidades resulta más económico para implementaciones promedio. Las implementaciones grandes generalmente se calculan por parte del proveedor, donde pueden proporcionar condiciones individuales para su empresa.
En este sentido, daremos preferencia a Qlik Sense Enterprise, tiene todas las oportunidades para crear análisis serios sobre una gran cantidad de datos. En nuestra opinión, Qlik funcionará más rápido que Power BI en matrices grandes; en las conferencias de Qlik nos encontramos con clientes que primero probaron sus datos en miles de millones de registros y Power BI mostró peores resultados.
Figura 15. Aspecto de los informes del servidor Qlik Sense Enterprise
Nube Qlik Sense = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud resulta 1.5 veces más caro* y hay una limitación muy importante que esta plataforma no nos permite. No puedes usar Extensiones, ni siquiera las integradas. Y sin extensiones, Qlik pierde un poco su belleza visual.
Figura 16. Aspecto del panel de control de Power BI Pro
*Una alternativa es utilizar una suscripción a Qlik Sense Enterprise. Pero para que este artículo no se perciba como publicidad, no cubriremos nuestros precios.
Y Tableau se mantiene un poco al margen para nosotros. Tienen suscripciones a la nube por 70 dólares por desarrollador y 15 dólares por vista, así como costosas soluciones de servidor. Pero la idea principal de Tableau es que para big data es necesario organizar el procesamiento y el almacenamiento de datos de forma lateral. Objetivamente, una menor funcionalidad no permite un procesamiento de datos serio en Tableau. Visualizar, analizar, sí. Pero para las pequeñas y medianas empresas, crear un almacenamiento separado suele resultar problemático. Por lo tanto, habría bajado la puntuación de Tableau, si no fuera por su característica número uno. Tableau Server envía sin problemas correos electrónicos programados con archivos adjuntos CSV o PDF. Además, puedes distribuir derechos, autofiltros, etc. Por alguna razón, Power BI y Qlik no pueden hacer esto, pero para algunos puede ser fundamental. Debido a esto, Tableau ocupa una posición en nuestra disputa.
Figura 17. Aspecto del panel de control de Tableau Server
También en un entorno corporativo es necesario pensar en el coste de implementación y mantenimiento. En Rusia, se ha desarrollado la práctica de que Power BI es más común en las pequeñas empresas. Esto llevó a la aparición de una gran cantidad de vacantes y currículums, y al surgimiento de pequeños integradores. Esto le permitirá encontrar especialistas para un proyecto pequeño. Pero lo más probable es que no todos tengan experiencia en grandes implementaciones y en trabajar con big data. Qlik y Tableau son todo lo contrario. Hay pocos socios de Qlik y aún menos socios de Tableau. Estos socios se especializan en implementaciones grandes con un control promedio grande. No hay muchas vacantes y currículums en el mercado, la barrera de entrada a estos productos es más difícil que en Power BI. Pero en Rusia hay implementaciones exitosas de estos productos para miles de usuarios, y estos productos funcionan bien con big data. Sólo necesita comprender las fortalezas y debilidades de los productos que se aplican específicamente a su negocio.
6. Soporte para dispositivos móviles.
En esta sección destacaremos Power BI y Tableau. Puede instalar aplicaciones móviles y se verán bastante bien en las pantallas de los dispositivos móviles. Aunque nos parece que la analítica en dispositivos móviles es inferior a la analítica en PC. Aún así, no es tan cómodo utilizar filtros, las imágenes son pequeñas, los números son difíciles de ver, etc.
Figura 18. Aspecto de un informe de Power BI en iPhone
Figura 19. Aparición del informe de Tableau en iPhone
Figura 20. Aspecto de un informe de Qlik Sense en iPhone
¿Por qué se redujeron las puntuaciones de Qlik? Por razones que desconocemos, el cliente móvil sólo está disponible en iPhone, en Android tendrás que utilizar un navegador normal. Además, al utilizar Qlik, inmediatamente debe comprender que la cantidad de extensiones o visualizaciones no se reducen ni que los automóviles se ubican en los dispositivos móviles como se esperaba. Un informe que se ve muy bien en una PC se ve mucho peor en una pantalla pequeña. Debe crear un informe separado para dispositivos móviles, donde puede eliminar filtros, KPI y una serie de otros objetos. Esto también se aplica a Power BI o Tableau, pero es especialmente pronunciado en Qlik. Esperamos que Qlik siga trabajando en su cliente móvil.
Si planea dedicar mucho tiempo a realizar análisis desde dispositivos móviles, entonces tiene sentido instalar los 3 clientes y verificar su visualización en los informes de prueba. Cualquier proveedor tiene una galería de informes de pruebas en su sitio web para su revisión.
7. Análisis integrados (integrados) en aplicaciones/sitios de terceros
Utilizar análisis como un servicio de terceros no siempre es conveniente. Quizás esté desarrollando su propio producto, pero no esté preparado para desarrollar un motor de visualización y análisis desde cero. Quizás desee implementar análisis en su sitio web para que el cliente se registre, cargue sus datos y realice análisis dentro de su cuenta personal. Para hacer esto, necesita análisis integrados (integrados).
Todos los productos te permiten hacer esto, pero en esta categoría destacaremos Qlik.
Power Bi y Tableau dicen claramente que para tales fines es necesario comprar un producto Tableau Embedded Analytics o Power BI Embedded por separado. No se trata de soluciones baratas que cuestan miles de dólares al mes, lo que limita inmediatamente su uso. La mayoría de los proyectos inmediatamente dejan de ser rentables para nuestros clientes. Esto significa que no es necesario simplemente publicar un informe en todo Internet, sino asegurarse de que los informes se publiquen según determinados accesos, con protección de datos, autorización del usuario, etc.
Y Qlik te permitirá salir. Por supuesto, también cuentan con Qlik Analytics Platform, que tiene licencia por servidor y organiza un número ilimitado de conexiones. También será caro como sus competidores Tableau y Power Bi. Y en el caso de conexiones ilimitadas, no hay muchas opciones.
Pero en Qlik existe algo llamado Mashup. Digamos que tienes Qlik Sense Enterprise y 10 licencias. Análisis estándar, apariencia, todo ya es aburrido. Usted crea su propio sitio web o aplicación y puede implementar todos sus análisis allí mismo. El truco es que, en pocas palabras, Mashup es una visualización en el código del programa. Con la API, puede crear mediante programación una visualización dentro de su aplicación o sitio web. Aún necesitará Qlik Sense Enterprise para obtener licencias (licencias para conexiones de sitio = licencias para conexiones a BI), para cargar datos, etc., pero las visualizaciones ya no se mostrarán en el costado de este servidor, sino que se integrarán en su aplicación o sitio web. Puede utilizar estilos CSS, establecer nuevas fuentes y colores. Sus 10 usuarios ya no iniciarán sesión en el servidor de análisis, sino que utilizarán su portal o aplicación corporativa. La analítica alcanzará un nuevo nivel.
Figura 21. Aspecto de un informe de Qlik Sense integrado en un sitio web
Será difícil entender dónde están los elementos del sitio y dónde comienza Qlik Sense.
Por supuesto, necesitarás un programador, o más probablemente varios. Uno para programación web y otro para trabajar con la API de Qlik. Pero el resultado merece la pena.
Conclusiones. Resumamos.
Es difícil decir de manera inequívoca quién es mejor y quién peor. Power BI y Qlik están a la par de nuestra competencia, Tableau es ligeramente inferior. Pero quizás el resultado sea diferente para su negocio. En las plataformas de BI el componente visual es muy importante. Si ha visto en Internet docenas de informes de demostración e imágenes de todos los sistemas de BI y no le gusta el aspecto de una de las plataformas, lo más probable es que no la implemente, incluso si está satisfecho con el precio o con los aspectos técnicos. apoyo. características.
A continuación, definitivamente deberá calcular el costo de las licencias, la implementación y el mantenimiento de la plataforma de BI. Quizás en su caso se identifique un líder. De gran importancia es el contratista o la posibilidad de contratar a un especialista adecuado. Sin profesionales en ninguna plataforma, el resultado será desastroso.
Integraciones de BI exitosas para usted, Andrey Zhdanov y Vladimir Lazarev, Analytics Group
Fuente: habr.com