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Nosotros y el Cuadrante Mágico de Gartner 2019 BI 🙂
El objetivo de este artículo es comparar las tres principales plataformas de BI que se encuentran en la cima del cuadrante de Gartner:
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
Figura 1. Cuadrante Mágico de BI de Gartner 2019
Me llamo Andrey Zhdanov, soy el director del departamento de análisis de la empresa Analytics Group (). Creamos informes visuales sobre marketing, ventas, finanzas, logística, en otras palabras, nos dedicamos a la analítica empresarial y a la visualización de datos.
Mis colegas y yo hemos trabajado durante varios años con diversas plataformas de BI. Tenemos una experiencia bastante buena en proyectos, lo que nos permite comparar plataformas desde el punto de vista de desarrolladores, analistas, usuarios empresariales e implementadores de sistemas de BI.
Tendremos un artículo separado sobre la comparación de precios y la apariencia visual de estos sistemas de BI, así que aquí intentaremos evaluar estos sistemas precisamente desde la perspectiva de un analista y desarrollador.
Destacaremos varios aspectos para el análisis y los evaluaremos según un sistema de 3 puntos:
— Barrera de entrada y requisitos para el analista;
— Fuentes de datos;
— Limpieza de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
— Visualizaciones y desarrollo
— Entorno corporativo — servidor, informes
— Soporte para dispositivos móviles
— Analítica incorporada en aplicaciones/sitios externos
1. Barrera de entrada y requisitos para el analista
Power BI
He visto a muchos usuarios de Power BI que no eran especialistas en TI, pero podían crear un informe bastante bueno. Power BI utiliza el mismo lenguaje de consultas que Excel: Power Query y el lenguaje de fórmulas DAX. Muchos analistas conocen bien Excel, por lo que les resulta bastante fácil pasar a este sistema de BI.
La mayoría de las acciones se realizan con facilidad en el editor de consultas. Además, hay un editor avanzado con el lenguaje M para profesionales.
Figura 2. Editor de consultas de Power BI
Qlik Sense
Qlik Sense se ve muy amigable: pocas configuraciones, rápida posibilidad de crear un informe, se puede utilizar el constructor de carga de datos.
Al principio parece más simple que Power BI y Tableau. Pero, de la experiencia, puedo decir que después de un tiempo, cuando el analista crea un par de informes simples y necesita algo más complejo, se encontrará con la necesidad de programar.
Qlik cuenta con un lenguaje de carga y procesamiento de datos muy potente. Tiene su propio lenguaje de fórmulas de Análisis Set. Por lo tanto, un analista debe saber cómo escribir consultas y uniones, colocar datos en tablas virtuales y utilizar activamente variables. Las posibilidades del lenguaje son muy amplias, pero requerirán su estudio. Probablemente todos los analistas de Qlik que conozco tienen algún tipo de sólido trasfondo en TI.
Los integradores de Qlik, como nosotros, a menudo gustan de hablar sobre el modelo asociativo, donde al cargar datos, todos se almacenan en la memoria RAM, y la relación entre ellos se realiza mediante un mecanismo interno de la plataforma. Esto significa que al seleccionar valores, no se realizan subconsultas internas como en las bases de datos clásicas. Los datos se devuelven casi instantáneamente gracias a los valores y relaciones previamente indexados.
Sin embargo, en la práctica, esto lleva a la creación automática de uniones de tablas cuando hay coincidencias en los nombres de los campos. Por ejemplo, no se pueden tener diferentes tablas sin relaciones que tengan el mismo campo. Es algo a lo que hay que acostumbrarse. Se debe renombrar las columnas y asegurarse de que los nombres no coincidan, o consolidar todas las tablas de hechos en una sola y rodearlas con catálogos del tipo 'estrella'. Probablemente sea conveniente para los principiantes, mientras que a los analistas experimentados ya no les importa.
La interfaz típica para cargar y procesar datos para un analista se ve así.
Figura 3. Editor de carga de datos de Qlik Sense, tabla Calendar
Nota: En Power BI, la situación suele ser diferente, se dejan distintas tablas de hechos y catálogos, y se pueden unir manualmente las tablas de la manera clásica, es decir, emparejando las columnas manualmente.
Tableau
Los desarrolladores de Tableau lo posicionan como BI con una interfaz amigable y accesible, que permitirá al analista estudiar sus datos de forma independiente. Sí, en nuestra empresa había analistas que, sin experiencia en TI, podían hacer sus propios informes. Pero reduciré la evaluación de Tableau por varias razones:
— Pobre localización al ruso
— Los servidores de Tableau Online no están en la Federación Rusa
— El constructor de carga bastante simple comienza a presentar problemas cuando se necesita construir un modelo de datos bastante complejo.
Figura 4. Constructor de carga de datos de Tableau
Una de las preguntas que hacemos en las entrevistas a analistas de Tableau es: “¿Cómo construir un modelo de tablas de hechos con tablas de referencia, sin unificarlas en una sola tabla?!” El Data Blending requiere un uso reflexivo. He corregido muchas veces errores de duplicación de datos en mis analistas después de tales uniones.
Además, Tableau tiene un sistema bastante peculiar, donde cada gráfico se hace en una hoja separada, y luego se crea un Dashboard donde comienzas a colocar las hojas creadas. Después se puede crear una Story, que es una combinación de diferentes Dashboards. El desarrollo en Qlik y Power BI es más sencillo en este aspecto, puedes rápidamente colocar plantillas de gráficos en una hoja, establecer medidas y dimensiones, y el Dashboard está listo. Creo que el esfuerzo de preparación en Tableau aumenta por esto.
2. Fuentes de datos y carga
En esta sección no hay un líder claro, pero destacaremos a Qlik por un par de características agradables.
Tableau en la versión gratuita está limitado en fuentes, pero en nuestros artículos nos centramos más en las empresas, y las empresas pueden permitirse productos comerciales y analistas. Por eso no hemos disminuido su calificación en este parámetro.
Figura 5. Lista de posibles fuentes en Tableau
Por lo demás, la lista de fuentes es impresionante en todas partes: todos los archivos tabulares, todas las bases de datos estándar, conexiones web, todo funciona en todas partes. No me he encontrado con almacenes de datos no estándar, puede que haya detalles, pero en la mayoría de los casos no tendrás problemas con la carga de datos. La única excepción, quizás, es 1C. No hay conectores directos para 1C.
Los socios de Qlik en Rusia venden sus propios conectores por 100,000 a 200,000 rublos, pero en la mayoría de los casos es más barato realizar extracciones de 1C a FTP en Excel o a una base de datos SQL. También se puede publicar la base de datos de 1C en la web y conectarse a ella a través del protocolo Odata.
PowerBI y Tableau pueden hacer esto estándar, mientras que Qlik pedirá un conector de pago, por lo que aquí también es más fácil exportar a una base de datos intermedia. En cualquier caso, todas las preguntas sobre las conexiones se pueden resolver.
Figura 6. Lista de posibles fuentes en Qlik Sense
Además, vale la pena destacar la característica de Qlik, que como producto separado ofrece conectores tanto de pago como gratuitos.
Figura 7. Conectores adicionales de Qlik Sense
De mi experiencia, añadiré que, con grandes volúmenes de datos o numerosas fuentes, no siempre es conveniente conectar un sistema de BI de inmediato. En proyectos serios, generalmente se utiliza un almacén de datos, una base de datos con datos ya preparados para el análisis, etc. No se puede simplemente exportar, digamos, 1 mil millones de registros a un sistema de BI. Aquí ya se necesita pensar en la arquitectura de la solución.
Figura 8. Fuentes de datos de Power BI
¿Pero por qué se destacó Qlik? Me gustan tres cosas:
— Archivos QVD
Formato propio de almacenamiento de datos. A veces se pueden construir grandes proyectos comerciales solo sobre archivos QVD. Por ejemplo, el primer nivel son datos sin procesar. El segundo nivel son archivos procesados. El tercer nivel son datos agregados, etc. Estos archivos se pueden utilizar en diferentes aplicaciones, y diferentes empleados y servicios pueden ser responsables de ellos. La velocidad de carga desde estos archivos es diez veces más rápida que desde las fuentes de datos normales. Esto permite ahorrar en la base de datos y compartir información entre diferentes aplicaciones de Qlik.
— Carga incremental de datos
Sí, Power BI y Tableau también pueden hacer esto. Pero Power BI requerirá la costosa versión Premium, y en Tableau no hay la misma flexibilidad que en Qlik. En Qlik, con archivos QVD, puedes hacer instantáneas del sistema en diferentes momentos y luego procesar esos datos como quieras.
— Conexión de scripts externos
Además de los archivos QVD para almacenar datos, en Qlik el código del script también se puede sacar fuera de la aplicación y conectar con el comando Include. Esto ya permite organizar el trabajo en equipo, usar sistemas de control de versiones, gestionar un código único para diferentes aplicaciones. En Power BI hay un editor de consultas avanzado, pero no hemos podido configurar un trabajo en equipo similar al de Qlik. En general, todas las BI tienen problemas con esto; gestionar simultáneamente los datos, el código y las visualizaciones de todas las aplicaciones desde un solo lugar es simplemente imposible. Lo máximo que hemos logrado hacer es sacar los archivos QVD y el código de los scripts. Los elementos visuales deben editarse dentro de los propios informes, lo que no nos permite cambiar masivamente las visualizaciones para todos los clientes al mismo tiempo.
¿Y qué pasa con un mecanismo como la conexión Live? Tableau y Power BI soportan conexiones LIVE a varias fuentes, a diferencia de Qlik. A esta característica le tenemos una actitud bastante indiferente, pues la práctica muestra que cuando se trata de grandes datos, trabajar con conexión LIVE se vuelve simplemente imposible. Y en la mayoría de los casos, BI se necesita para grandes datos.
3. Limpieza de datos, ETL (Extraer, Transformar, Cargar)
En esta sección tengo 2 líderes, Qlik Sense y Power BI.
Digamos que Qlik es poderoso, pero complicado. Si te familiarizas con su lenguaje similar al SQL, podrás hacer casi todo: tablas virtuales, conexiones y uniones de tablas, recorrer tablas en un bucle y generar nuevas tablas, un montón de comandos para el manejo de cadenas. Por ejemplo, un campo en una celda que contiene datos como 'Ivanov 851 Blanco' se puede descomponer no solo en 3 columnas (como hacen todos), sino de inmediato en 3 filas, por ejemplo. Hacer la unión de 3 filas en 1 también es fácil en tiempo real.
Figura 9. Cómo cargar y transponer una tabla en Qlik Sense desde Google Sheets
Power BI parece ser un poco más simple en este aspecto, pero la mayoría de las tareas se resuelven fácilmente a través del constructor de consultas. Has configurado una serie de parámetros, transpuesto la tabla, trabajado con los datos, y todo esto sin una sola línea de código.
Figura 10. Cómo cargar y transponer una tabla en Power BI desde AmoCRM
En Tableau parece que hay otra ideología. Ellos priorizan la belleza y el diseño. Conectar una gran variedad de fuentes, unirlas todas y procesarlas dentro de Tableau me parece muy complicado. En proyectos comerciales, en la mayoría de los casos, los datos ya se preparan y acumulan en almacenes y bases de datos para Tableau.
Figura 11. Cómo cargar y transponer una tabla en Tableau
4. Visualizaciones
En esta sección no hemos destacado un líder. Tendremos un artículo separado, donde mostraremos el mismo reporte en los 3 sistemas utilizando un caso de ejemplo. Aquí se trata más de gustos y la habilidad del analista. En los rincones de internet se pueden encontrar imágenes muy atractivas creadas basadas en cualquiera de estos sistemas. Las capacidades básicas de visualización son bastante similares en todos. Lo demás se resuelve utilizando Extensiones. Hay de pago, gratuitas. Hay extensiones tanto de los mismos proveedores como de freelance e integradores. Tú mismo puedes escribir tu propia extensión de visualización para cualquier plataforma.
Me gusta el estilo de Tableau, lo considero sobrio y corporativo. Pero conseguir una imagen realmente atractiva en Tableau es complicado. Un excelente ejemplo de visualización de Tableau, donde se han utilizado solo extensiones. No podré repetirlo así, ya que no tengo esas extensiones, pero se ve bien.
Figura 12. Apariencia de los informes de Tableau con Extensiones
Power BI también se puede hacer interesante.
Figura 13. Apariencia de los informes de Power BI con Extensiones
Lo único que no entiendo en Power BI es por qué tienen colores tan extraños por defecto. En cualquier gráfico me veo obligado a cambiar el color por el mío propio, corporativo, y me sorprende la paleta estándar.
Qlik Sense también depende de las Extensiones. El uso de complementos puede cambiar los informes hasta el punto de no ser reconocibles. También se puede aplicar tu propia temática y diseño.
Figura 14. Apariencia de los informes de Qlik Sense con Extensiones
Desde la perspectiva del desarrollador, me resulta más conveniente Qlik Sense por las opciones estándar como dimensiones y medidas alternas. Se pueden configurar múltiples dimensiones y medidas en las opciones de visualización, y el usuario puede establecer fácilmente lo que desea ver en cualquier gráfico.
En Power BI y Tableau tengo que ajustar parámetros, botones, programar el comportamiento del sistema en función de esos parámetros. Me sorprende cuán complicado es. Lo mismo ocurre con la posibilidad de cambiar la apariencia de las visualizaciones.
En Qlik se pueden ocultar diferentes tipos de visualizaciones en un solo objeto, mientras que en Power BI y Tableau esto es más complicado. Nuevamente, aquí depende más de la habilidad del ejecutor. Se puede hacer una obra maestra en cualquier sistema, pero sin experiencia, siempre se obtendrán gráficos poco expresivos.
5. Entorno corporativo: servidor, informes
Todos los productos tienen versiones de servidor corporativas. He trabajado con todas las ediciones y puedo decir que cada una tiene sus fortalezas y debilidades. La selección del producto debe basarse en sus requisitos de software teniendo en cuenta sus matices. Todos los proveedores permiten otorgar permisos tanto a nivel de cuentas y grupos como a nivel de seguridad a nivel de filas de datos. Está disponible la actualización automática de informes programada.
Qlik Sense Enterprise es una excelente oportunidad para construir análisis dentro de su organización para medianas empresas. Puede parecer más caro que Power BI Pro, pero no debe olvidar que los servidores de Power BI Pro están en la nube en territorio de Microsoft y no puede influir en el rendimiento. Y cuando necesite Power BI Premium, que se puede implementar en sus servidores, el precio comienza desde 5000 $ al mes.
Qlik Sense Enterprise comienza desde 230,000 rub. por 5 licencias (pago anual, luego solo soporte técnico), lo que es mucho más accesible que Power BI Premium. Y Qlik Sense Enterprise permitirá utilizar todas las capacidades de Qlik. Tal vez con una excepción. Por alguna razón, Qlik decidió que la funcionalidad de enviar informes en PDF por correo electrónico debería ofrecerse como un servicio separado llamado NPrinting.
Pero Qlik Sense Enterprise es más potente que Power BI Pro y por eso aquí se puede hacer la siguiente comparación.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, con capacidades equivalentes resulta ser más barato en implementaciones medias. Las grandes implementaciones generalmente se calculan ya del lado del proveedor, donde pueden ofrecer condiciones individuales para su empresa.
En este sentido, daremos preferencia a Qlik Sense Enterprise, ya que cuenta con todas las funcionalidades para construir análisis serios sobre grandes volúmenes de datos. En nuestra opinión, en grandes conjuntos de datos, Qlik funcionará más rápido que Power BI. En conferencias de Qlik se encontraron clientes que inicialmente probaron sus datos en miles de millones de registros y Power BI mostró peores resultados.
Figura 15. Apariencia de los informes del servidor Qlik Sense Enterprise
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud resulta ser 1.5 veces más caro* y hay una limitación significativa que nos impide utilizar esta plataforma. No se pueden utilizar extensiones, ni siquiera las integradas. Y sin extensiones, Qlik pierde algo de su belleza visual.
Figura 16. Apariencia del panel de control de Power BI Pro
*Una alternativa es utilizar Qlik Sense Enterprise a través de suscripción. Sin embargo, para que este artículo no se perciba como publicidad, no abordaremos nuestra política de precios.
Tableau se encuentra un poco al margen para nosotros. Tienen suscripciones en la nube a 70 $ por desarrollador y 15 $ por visualizador, así como soluciones de servidor más costosas. Pero la idea principal de Tableau es que, para grandes datos, se debe organizar el procesamiento y almacenamiento de datos en el lado del cliente. Objetivamente, una funcionalidad menor no permite realizar un procesamiento serio de datos en Tableau. Visualizar, analizar, sí. Pero para pequeñas y medianas empresas, a menudo es problemático crear un almacén separado. Ponderaría a Tableau un poco más bajo, si no fuera por su característica única. Tableau Server puede enviar correos electrónicos programados con adjuntos en CSV o PDF sin problemas. Además, se pueden establecer permisos, autofiltros y demás. Power BI y Qlik, por alguna razón, no pueden hacerlo, lo cual puede ser crítico para algunos. Por eso Tableau mantiene su puesto en nuestra discusión.
Figura 17. Apariencia del panel de control de Tableau Server.
Además, en un entorno corporativo, se debe pensar en el costo de las implementaciones y el mantenimiento. En Rusia, se ha establecido la práctica de que Power BI es más común en pequeñas empresas. Esto ha llevado a la aparición de muchas vacantes y currículums, así como de pequeños integradores. Esto permitirá encontrar especialistas para proyectos pequeños. Pero probablemente ninguno de ellos tenga experiencia en grandes implementaciones y trabajo con grandes datos. Por el contrario, Qlik y Tableau tienen menos socios. Hay pocos socios de Qlik, y aún menos de Tableau. Estos socios están especializados en grandes implementaciones con un alto ticket medio. En el mercado no hay muchas vacantes y currículums, y la barrera de entrada a estos productos es más compleja que en Power BI. Sin embargo, en Rusia hay implementaciones exitosas de estos productos para miles de usuarios y estos productos funcionan bien con grandes datos. Simplemente es necesario entender las debilidades y fortalezas de los productos en relación con su negocio.
6. Soporte para dispositivos móviles.
En esta sección, destacaremos Power BI y Tableau. Puedes instalar las aplicaciones móviles y se verán bastante adecuadas en las pantallas de dispositivos móviles. Sin embargo, creemos que la analítica en dispositivos móviles se queda atrás comparada con la de PC. No es tan cómodo usar filtros, las imágenes son pequeñas, los números se ven mal, etc.
Figura 18. Apariencia del informe de Power BI en iPhone
Figura 19. Apariencia del informe de Tableau en iPhone
Figura 20. Apariencia del informe de Qlik Sense en iPhone
¿Por qué se redujeron las puntuaciones de Qlik? Por razones que no entendemos, el cliente móvil solo está disponible en iPhone; en Android tendrás que usar un navegador normal. Además, al usar Qlik, debes entender que varios Extension o visualizaciones no se reducen ni se posicionan automáticamente en dispositivos móviles como se espera. Un informe que se ve muy bien en PC, en una pantalla pequeña se ve mucho peor. Es necesario hacer informes separados para dispositivos móviles, eliminando filtros, KPI y otros objetos. Esto también se aplica a Power BI o Tableau, pero se manifiesta especialmente en Qlik. Esperamos que Qlik siga trabajando en su cliente móvil.
Si planeas dedicar mucho tiempo a la analítica desde dispositivos móviles, tiene sentido instalar los 3 clientes y probar su visualización en informes de prueba. Cualquier proveedor en su sitio tiene una galería de informes de prueba para que puedas familiarizarte con ellos.
7. Analítica incorporada en aplicaciones/ sitios de terceros
Usar analítica como un servicio externo no siempre es conveniente. Es posible que estés desarrollando tu producto, pero no estés listo para ocuparte del desarrollo de visualizaciones y del motor de analítica desde cero. Quizás desees implementar analítica en tu sitio web, para que los clientes se registren, carguen sus datos y realicen análisis dentro de su cuenta personal. Para eso, necesitas analítica incorporada (Embedded).
Todos los productos permiten hacer esto, pero en esta categoría destacamos a Qlik.
Power Bi y Tableau afirman claramente que para tales propósitos es necesario adquirir un producto separado, Tableau Embedded Analytics o Power BI Embedded. No son soluciones baratas, con costos que alcanzan miles de dólares al mes, lo que limita inmediatamente su uso. La mayoría de los proyectos rápidamente se vuelven no rentables para nuestros clientes. Esto implica que no solo necesitas publicar un informe en toda la red de Internet, sino asegurar la publicación de informes conforme a ciertos accesos, con protección de datos, autorización de usuarios, etc.
Pero Qlik te permitirá salir del paso. Claro, también tienen la Qlik Analytics Platform, que se licencia por servidor y organiza un número ilimitado de conexiones. Esto también será costoso, al igual que sus competidores Tableau y Power Bi. Y en caso de conexiones ilimitadas, no hay muchas opciones.
Sin embargo, en Qlik existe el concepto de Mashup. Supongamos que tienes Qlik Sense Enterprise y 10 licencias. La analítica estándar y el diseño ya te han aburrido. Levantas tu propio sitio web o aplicación, y puedes integrar toda tu analítica directamente allí. La idea es que, simplificando, un Mashup es una visualización en código. A través de la API, puedes programáticamente crear visualizaciones dentro de tu aplicación o sitio web. Aún necesitarás Qlik Sense Enterprise para la licencia (licencias para conexiones al sitio = licencias para conexiones a BI), para la carga de datos, etc., pero las visualizaciones se mostrarán ya no en el lado de ese servidor, sino que se integrarán en tu aplicación o sitio web. Puedes usar estilos CSS, definir nuevas fuentes, colores. Ahora, tus 10 usuarios no entrarán al servidor de analítica, sino que usarán tu portal corporativo o aplicación. La analítica alcanzará un nuevo nivel.
Figura 21. Apariencia del informe de Qlik Sense integrado en un sitio web
Ya será difícil entender dónde están los elementos del sitio y dónde empieza Qlik Sense.
Por supuesto, necesitarás un programador, o incluso varios. Uno para la programación web y otro para trabajar con la API de Qlik. Pero el resultado vale la pena.
Conclusiones. Resumamos.
Es difícil decir de manera inequívoca quién es mejor y quién es peor. Power BI y Qlik están a la par en nuestra competencia, y Tableau queda un poco atrás. Sin embargo, es posible que los resultados sean diferentes para su negocio. En las plataformas de BI, el aspecto visual es muy importante. Si ha visto decenas de informes demo e imágenes en la web de todos los sistemas de BI y no le gusta cómo se ve una de las plataformas, es probable que no la implemente, incluso si el precio o las especificaciones técnicas son satisfactorias.
A continuación, deberá calcular el costo de las licencias, la implementación y el mantenimiento de la plataforma de BI. Es posible que se identifique un líder en su caso. El contratista o la posibilidad de contratar un especialista adecuado tiene una gran importancia. Sin profesionales, los resultados en cualquier plataforma serán desastrosos.
Le deseamos exitosas integraciones de BI, Andrey Zhdanov y Vladimir Lazarev, Analytics Group
Fuente: habr.com
