BI süsteemide tehnilised eripärad (Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Aeg, mis on vajalik lugemiseks, on 11 minutit

Meie ja Gartneri ruut 2019 BI 🙂

Selle artikli eesmärk on võrrelda kolme juhtivat BI platvormi, mis on Gartneri kvadrandi liidrid:

— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik

Joonis 1. Gartneri BI maagiline kvadrant 2019

Minu nimi on Zhdanov Andrei, olen Analytics Groupi analüüsi osakonna juht (www.analyticsgroup.ru). Loome visuaalseid aruandeid turunduse, müügi, rahanduse, logistika valdkonnas, teiste sõnadega, tegeleme ärianalüüsiga ja andmete visualiseerimisega.

Olen koos oma kolleegidega töötanud erinevate BI platvormidega juba mitu aastat. Meil on üsna hea projektide kogemus, mis võimaldab meil platvorme võrrelda arendajate, analüütikute, ärikasutajate ja BI süsteemide juurutajate seisukohalt.

Meil on eraldi artikkel hindade ja nende BI süsteemide visuaalse kujunduse võrdlemiseks, seetõttu püüame siin hinnata neid süsteeme just analüütiku ja arendajana.

Vaatleme analüüsi jaoks mitmeid suundi ja hindame neid 3-palli süsteemis:

— Sissepääsu piirangud ja analüütiku nõuded;
— Andmeallikad;
— Andmete puhastamine, ETL (Extract, Transform, Load)
— Visualiseerimised ja arendus
— Ettevõtte keskkond — server, aruanded
— Mobiilseadmete tugi
— Integreeritud analüütika kolmandate osapoolte rakendustes/veebilehtedes

1. Sissepääsu piirangud ja analüütiku nõuded

Power BI

Olen näinud palju Power BI kasutajaid, kes polnud IT spetsialistid, kuid suudsid luua üsna häid aruandeid. Power BI kasutab sama päringukeelt, mis Excel — Power Query ja DAX valemikeelt. Paljud analüütikud tunnevad Excelit hästi, seega suudavad nad selle BI süsteemi juurde üsna hõlpsasti üle minna.

Enamik toimingutest on päringu redigeerijas suhteliselt lihtsad. Pluss on olemas laiendatud redigeerija M keele jaoks professionaalidele.

Joonis 2. Power BI päringu koostaja

Qlik Sense

Qlik Sense näeb väga sõbralik välja — väikese hulga seadistustega, kiire võimalus luua aruanne, saab kasutada andmete laadimise koostajat.

Alguses tundub see lihtsam kui Power BI ja Tableau. Kuid enda kogemusest võin öelda, et mõne aja pärast, kui analüütik on loonud paar lihtsat aruannet ja vajab midagi keerukamat, seisab ta silmitsi programmeerimise vajadusega.

Qlik omab väga võimsa andme laadimise ja töötlemise keele. Sellel on oma Set Analysis valemite keel. Seetõttu peab analüütik oskama kirjutada päringuid ja ühendusi, paigutama andmed virtuaalsetesse tabelitesse ning aktiivselt kasutama muutujaid. Keele võimalused on väga laiad, kuid see nõuab õppimist. Kindlasti kõik Qlik analüütikud, keda ma tunnen, omavad mingit tõsist IT tausta.

Qliki integreerijad, nagu meie, räägivad tihti assotsiatiivsest mudelist, mille kohaselt laadimise ajal paigutatakse kõik andmed mällu ja andmete vahelisi seoseid teostatakse platvormi sisemehhanismi kaudu. Valikute tegemisel ei toimu sisemisi alampäringuid, nagu klassikalistes andmebaasides. Andmed väljastatakse peaaegu koheselt tänu eelnevalt indekseeritud väärtustele ja seostele.

Tõsi on, et praktikas toob see kaasa automaatsete tabelite ühenduste loomise, kui väljade nimed kattuvad. Näiteks ei saa omada erinevaid tabeleid ilma seosteta, millel on sama väli. Sellega tuleb harjuda. Tuleb kas ümber nimetada veerge ja jälgida, et nimed ei kattuks, või koondada kõik faktitabelid ühte ja ümbritseda neid viidete tüüpidega nagu "täht". Uutele kasutajatele on see mugav, kuid kogenud analüütikutele ei oma see enam tähtsust.

Tüüpiline andmete laadimise ja töötlemise liides analüütikule näeb välja selline.

Joonis 3. Qlik Sense andmete laadimise redaktor, Calendari tabel

Märkus: Power BI-s on olukord tavaliselt teine, sa jätad erinevad faktitabelid ja andmeviidikud alles, saad käsitsi ühendada tabeleid klassikalises vormis, ehk seostades veerge üksteisega käsitsi.

Kas olete võrrelnud *Tableau*?

Tableau arendajad positsioneerivad kui BI, millel on mugav ja sõbralik liides, mis võimaldab analüütikul iseseisvalt oma andmeid uurida. Jah, meie ettevõttes oli analüütikuid, kes ilma IT-kogemuseta suutsid koostada oma aruandeid. Kuid teen Tableau hindamist madalamaks mitmel põhjusel:
— Nõrk lokaliseerimine vene keeles
— Tableau Online serverid ei asu Venemaal
— Suhteliselt lihtne laadimise konstruktor hakkab tekitama probleeme, kui on vaja koostada suhteliselt keeruline andmemudel.

Joonis 4. Tableau andmete laadimise konstruktor

Üks küsimus, mida me intervjuu käigus Tableau analüütikutele esitame, on: „Kuidas luua faktitabelite mudel koos dimensioonitabelitega, mitte tuues kõike ühte tabelisse?!" Andmete ühendamine nõuab läbimõeldud lähenemist. Olen korduvalt parandanud oma analüütikute andmete dubleerimise vigu pärast selliseid ühtesid.

Lisaks on Tableau'l üsna iseloomulik süsteem, kus iga diagramm luuakse eraldi lehel ja seejärel koostatakse armatuurlaud, kuhu hakata loodud lehti paigutama. Seejärel saad luua loo, mis on erinevate armatuurlaudade kombinatsioon. Arendamine Qlikis ja Power BI-s on selgelt lihtsam, sest saad kohe lehele paigutada diagrammide malle, määrata mõõdikud ja mõõtmed, ja armatuurlaud on valmis. Töömahud Tableau-s tunduvad mulle seetõttu suuremad.

2. Andmeallikad ja laadimine

Selles jaotises ei ole otsest liidrit, kuid tõstame esile Qliki paarist meeldivast omadusest.

Tableau tasuta versioon on allikate osas piiratud, kuid meie artiklites keskendume enamasti ärihuvidele, mis saavad lubada endale kommertsprodukte ja analüütikuid. Seetõttu ei vähendanud me Tableau hinnangut selle parameetri järgi.

Joonis 5. Tableau võimalike allikate loetelu

Muus osas mõjutas allikate loetelu igal pool — kõik tabelifailid, kõik tavalised andmebaasid, veebühendused, kõik töötab kõikjal. Ma ei ole kokku puutunud ebastandardsete andmehoidlate probleemidega, seal võivad olla omad nüansid, kuid enamikul juhtudel ei tohiks teil andmete laadimisega probleeme olla. Ainus erand on ilmselt 1C. Otseühendusi 1C-le ei ole.

Qliki partnerid Venemaal müüvad omaenda konnektoreid hinnaga 100 000 - 200 000 rubla, kuid enamikul juhtudel on odavam teha 1C-st prahtid FTP-sse Excelisse või SQL andmebaasi. Võib ka avaldada 1C andmebaasi veebis ja ühendada selle Odata protokolli kaudu.

PowerBI ja Tableau suudavad seda standardina, kuid Qlik palub tasulise konnektori, seega on ka selles osas lihtsam laadida vaheandmebaasi. Igatahes saab kõik ühendamisega seotud küsimused lahendada.

Joonis 6. Qlik Sense'i võimalike allikate loetelu

Lisaks tasub märkida, et Qlik pakub eraldi tooteena nii tasulisi kui tasuta konnektoreid.

Joonis 7. Qlik Sense'i täiendavad konnektorid

Oma kogemus ütleb, et suurte andmemahtude või arvukate allikate puhul ei ole alati otstarbekas BI süsteemi korraga ühendamine. Suuremates projektides kasutatakse tavaliselt andmehoidlat, andmebaasi, kus andmed on analüüsiks juba ette valmistatud jne. Ei saa võtta ja laadida näiteks 1 miljardit kirjet BI süsteemi. Siin tuleb juba lahenduse arhitektuuri hoolikalt läbi mõelda.


Joonis 8. Power BI andmeallikad

Aga miks just Qlik? Mulle meeldivad kolm asja:
— QVD-failid
Oma andmete salvestamise formaat. Mõnikord on võimalik luua tõsiseid kommertslikke projekte ainult QVD-failide põhjal. Näiteks esimene tase — toorandmed. Teine tase — töödeldud failid. Kolmas tase — koondatud andmed jne. Neid faile saab kasutada erinevates rakendustes, nende eest võivad vastutada erinevad töötajad ja teenused. Failide laadimise kiirus on kümme korda kiirem kui tavapärastest andmeallikatest. See võimaldab säästa andmebaasi ja vahetada teavet erinevate Qliki rakenduste vahel.

— Andmete jõudluskoormus
Jah, Power BI ja Tableau suudavad seda ka teha. Kuid Power BI nõuab kallist Premium versiooni, samas kui Tableau-l ei ole nii suurt paindlikkust nagu Qlikis. Qlikis QVD-failides saate teha süsteemide snapshot’e erinevatel aegadel ja seejärel töötelda neid andmeid just nii, nagu soovite.

— Välisteskriptide ühendamine
Lisaks QVD-failidele andmete salvestamiseks saab Qlikis skriptikoodi tuua ka rakendusest väljapoole ja ühendada käsuga Include. See võimaldab organiseerida meeskonnatööd, kasutada versioonihaldussüsteeme ning hallata ühtset koodi erinevate rakenduste jaoks. Power BI-s on laiendatud päringute redaktor, kuid me ei suutnud siiski Qlikiga sarnast meeskonnatööd korraldada. Tegelikult on kõigil BI-süsteemidel sellega probleeme — andmete, koodi ja visualiseerimise samal ajal haldamine erinevates rakendustes ühest kohast on lihtsalt võimatu. Maksimum, mis me suutsime teha, on eraldi QVD-failide ja skriptikoodide välja viimine. Visuaalseid elemente peab redigeerima otse aruannetes, mis ei võimalda meil massiliselt kõikide klientide visualiseerimisi samaaegselt muuta.

Aga kuidas on siis Live-ühenduse mehhanismiga? Tableau ja Power BI toetavad LIVE-ühendust mitmete allikatega, erinevalt Qlikist. Suhtume sellesse funktsiooni pigem ükskõikselt, kuna praktika näitab, et suures andmekoguses on LIVE-ühendusega töötamine lihtsalt võimatu. BI-d on suures osas vaja just suuremate andmete jaoks.

3. Andmete puhastamine, ETL (Extract, Transform, Load)

Selles jaotises on mul kaks liidrit, Qlik Sense ja Power BI.
Öeldes niimoodi, Qlik on võimas, kuid keeruline. Kui saate aru nende SQL-sarnasest keelest, suudate teha peaaegu kõike — virtuaalsed tabelid, ühendused ja tabelite liitmine, tsükli läbimine tabelis ja uute tabelite genereerimine, hulk käsku ridade töötlemiseks. Näiteks ühes lahtris olev väli, mille andmed on vormis “Ivanov 851 Valge”, saab vabalt jagada mitte ainult 3 veergu (nagu kõik oskavad), vaid ka kohe 3 reaks. Samuti on kerge teha kolme reaalise ühendamine üheks.

Joonis 9. Kuidas laadida ja transponeerida tabelit Qlik Sense'i Google Sheets'ist

Power BI tundub sellega seoses lihtsam, kuid enamik ülesandeid lahendatakse hõlpsasti päringu konstruijä kaudu. Seadistate mitu parameetrit, transposeerite tabeli, töötate andmetega, ja kõik see ühegi koodireaga.

Joonis 10. Kuidas laadida ja transponeerida tabelit Power BI-s AmoCRM-ist

Tableau puhul tundub, et seal on hoopis teine ideoloogia. Nad panustavad rohkem ilu ja disaini. Paljude erinevate allikate ühendamine, nende kõikide töötlemine Tableau's tundub olevat väga keeruline. Kaubanduslikes projektides valmistatakse andmed ette ja akumuleeritakse sageli eelnevalt andmehoidlates ja andmebaasides.

Joonis 11. Kuidas laadida ja transponeerida tabelit Tableau's

4. Visualiseerimised

Selles jaotises ei ole me liidrit välja toonud. Meil on eraldi artikkel, kus näitame ühe juhtumi põhjal sama aruannet kõigis kolmes süsteemis (Artikkel „Analüütika madala sotsiaalse vastutustunde tüdrukutest“)Siin on rohkem maitse ja analüütiku oskuste küsimus. Internetis on võimalik leida väga ilusaid pilte, mis on loodud mis tahes neist süsteemidest. Kõikide baasilised visualiseerimise võimalused on enam-vähem samad. Ülejäänud lahendatakse Extensons'i kasutamisega. On tasulisi ja tasuta variante. On laiendusi nii tootjatelt kui ka vabakutselistelt ja integreerijatelt. Sa võid ise kirjutada oma visualiseerimise laienduse igale platvormile.

Mulle meeldib Tableau stiil, pean seda juhitavaks ja korporatiivseks. Kuid tõeliselt ilusat pilti on Tableau's raske saavutada. Suurepärane näide Tableau visualiseerimisest, kus on kasutatud ainult laiendusi. Ma ei saa seda korrata, kuna mul ei ole neid laiendusi, aga see näeb välja ilus.

Joonis 12. Tableau aruannete välimus koos laiendustega

Power BI-d saab samuti huvitavalt kasutada.

Joonis 13. Power BI aruannete välimus koos laiendustega

Ainus, mida ma Power BI-s ei mõista, on see, miks neil on sellised kummalised vaikimisi värvid. Igas graafikus pean ma oma brändivärvi muutma ja imestan standaardvärvide üle.

Qlik Sense sõltub samuti laiendustest. Täienduste kasutamine võib aruandeid muuta tundmatuks. Samuti on võimalik rakendada oma teema ja kujundus.

Joonis 14. Qlik Sense aruannete välimus koos laiendustega

Arendaja vaatenurgast on mulle Qlik Sense mugavam oma standardsete võimaluste tõttu, nagu alternatiivsed mõõtmed ja meetmed. Visualiseerimise seadetes saab määrata mitu mõõdet ja meetet ning kasutaja saab kergesti määrata, mida ta soovib iga graafiku puhul vaadata.

Power BI-s ja Tableau's pean ma seadistama parameetreid, nuppe, programmeerima süsteemi käitumist sõltuvalt neist parameetritest. Imestan, miks see on nii keeruline. Sama kehtib visualiseerimise välimuse muutmise võimaluste kohta.

Qlik-is saab ühes objektis peita erinevaid visualiseerimise tüüpe, aga Power BI-s ja Tableau's on see keerulisem. Siin sõltub see samuti rohkem teostaja oskustest. Igas süsteemis on võimalik teha meistriteose, aga ilma kogemusteta on kõikjal tulemuseks väljendamatud graafikud.

5. Korporatiivne keskkond — server, aruanded

Kõik tooted sisaldavad ettevõtte serveri versioone. Olen töötanud kõigi väljaannetega ja võin öelda, et igalühel on oma tugevused ja nõrkused. Toote valik peaks sõltuma teie tarkvaranõudmistest, arvestades nende nüansse. Kõikide tarnijate juures on võimalik jagada õigusi nii konto kui ka grupi tasandil, samuti Data Row Level Security tasandil. Automaatne aruannete värskendamine ajakava järgi on saadaval.

Qlik Sense Enterprise on suurepärane võimalus analüüsi loomiseks teie organisatsiooni keskmise suurusega ettevõtete jaoks. See võib tunduda kallim kui Power BI Pro, kuid ärge unustage, et Power BI Pro serverid asuvad Microsofti pilves ja te ei saa nende jõudlusele mõju avaldada, samas kui kui vajate Power BI Premiumi, mida saab paigaldada teie serveritesse, algab hind alates 5000 dollarist kuus.

Qlik Sense Enterprise hind algab 230 000 rubla eest 5 litsentsi kohta (makse aastas, seejärel ainult tehniline tugi), mis on palju kergemini ligipääsetav kui Power BI Premium. Lisaks võimaldab Qlik Sense Enterprise kasutada kõiki Qliki võimalusi. Kui välja jätta üks. Mikski otsustas Qlik, et selline funktsioon nagu aruannete saatmine PDF formaadis e-posti teel peab olema saadaval eraldiseisva teenusena, NPrinting.

Kuid Qlik Sense Enterprise on tugevam kui Power BI Pro ja seetõttu saame teha järgmise võrdluse.

Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, võrreldes võrdsete võimalustega osutub see keskmiste rakenduste puhul odavamaks. Suuremaid rakendusi arvutatakse tavaliselt tarnija poolel, seal saavad nad pakkuda teie ettevõttele individuaalseid tingimusi.

Selles osas eelistame Qlik Sense Enterprise'i, seal on kõik võimalused tõsise analüütika loomiseks suurte andmete peal. Meie arvates töötab Qlik suuremate andmemassiivide puhul kiiremini kui Power BI; Qliki konverentsidel on olnud kliente, kes testisid esmalt oma andmeid miljardites rida ja Power BI näitas halvemad tulemusi.

Joonis 15. Qlik Sense Enterprise serveri aruannete väljanägemine

Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud on 1,5 korda kallim* ja seal on üsna oluline piirang, mis ei luba meil seda platvormi kasutada. Laiendusi, isegi sisseehitatud, ei saa kasutada. Ilma laiendusteta kaotab Qlik oma visuaalse ilu.

Joonis 16. Power BI Pro halduspaneeli väljanägemine

*Alternatiivne variant on kasutada Qlik Sense Enterprise'i tellimuse põhjal. Kuid et seda artiklit ei käsitletaks reklaamina, ei käsitle me oma hinnakujundust.

Tableau jääb meile veidi kõrvale. Neil on nii pilvepõhised tellimused, mis maksavad 70 dollarit arendaja kohta ja 15 dollarit vaatamise kohta, kui ka kallid serverilahendused. Kuid Tableau peamine idee on see, et suurte andmete puhul tuleb andmete töötlemine ja nende salvestamine korraldada eraldi. Objektiivselt on Tableau funktsionaalsus piiratud, mis ei võimalda andmete tõsisemat töötlemist. Visualiseerida ja analüüsida küll. Aga väikese ja keskmise ettevõtte puhul on sageli eraldi salvestamise loomine probleemne. Ma oleksin andnud Tableau-le madalama hinde, kui mitte nende üht spetsiifikat. Tableau server saadab probleemideta e-kirju ajakava järgi koos CSV või PDF manustega. Samuti saab õigusi ja automaatfiltreid jagada. Power BI ja Qlik ei suuda mingil põhjusel seda teha, ja kellelegi võib see olla kriitiline. Tänu sellele säilitab Tableau oma positsiooni meie arutelus.

Joonis 17. Tableau Serveri juhtpaneeli välimus.

Samuti tuleks ettevõtte keskkonnas mõelda rakenduste ja hoolduse kuludele. Venemaal on kujunenud praktika, et Power BI on väikestes ettevõtetes laialdasemalt levinud. See on kaasa toonud suurenenud arv tööpakkumisi ja -kuulutusi, samuti väikeste integratsiooniettevõtete arvu. See võimaldab leida spetsialiste väikese projekti jaoks. Kuid tõenäoliselt puudub neil kõigil suurte rakenduste ja suurte andmetega töötamise kogemus. Qlik ja Tableau on seevastu vastupidised. Qliki partnereid on vähe, samas kui Tableau partnereid on veel vähem. Need partnerid spetsialiseeruvad suurtele rakendustele, mille keskmine maksumus on kõrge. Töökuulutusi ja -kuulutusi on turul vähe, nende toodete kasutuselevõtmise läve on keerulisem kui Power BI puhul. Kuid Venemaal on edukalt rakendatud neid tooteid tuhandete kasutajatega, ja need tooted toimivad hästi suurte andmete korral. Tuleb lihtsalt mõista toodete nõrkusi ja tugevusi just teie äri kontekstis.

6. Mobiilseadmete tugi.

Selles osas keskendume Power BI ja Tableau'le. Saate installida mobiilirakendused, mis näevad mobiilivaadetel üsna head välja. Kuigi tundub, et mobiilanalüüs jääb arvutianalüüsist maha. Filtreid on vähem mugav kasutada, pildid on väikesed, numbrid on halvasti nähtavad jne.

Joonis 18. Power BI aruanne iPhones

Joonis 19. Tableau aruanne iPhones

Joonis 20. Qlik Sense aruanne iPhones

Miks Qlik'ile madalamad hinded? Meile arusaamatutel põhjustel on mobiilne klient saadaval ainult iPhones, Androidis tuleb kasutada tavalist brauserit. Lisaks peab Qlik’i kasutamisel kohe aru saama, et paljude Extension või visualiseerimiste puhul pole mobiilseadmetes oodatud kohandusi või automaatset paigutust. Aruanne, mis näeb arvutis väga ilus välja, tundub väiksel ekraanil palju halvem. Mobiilsete seadmete jaoks tuleb koostada eraldi aruanne, kust eemaldada filtrid, KPI-d ja veel mitmed objektid. See kehtib ka Power BI ja Tableau kohta, kuid Qlik’is on see eriti väljendunud. Loodame, et Qlik parandab veel oma mobiilklienti.

Kui plaanite analüütika tegemiseks mobiilseadmetes palju aega viibida, tasub kindlasti proovida kõiki kolme klienti ja testaruannetel nende kuvamist kontrollida. Iga tarnija oma veebisaidil pakub testaruannete galerii tutvumiseks.

7. Sisseehitatud analüütika kolmandate osapoolte rakendustes/veebilehtedel

Analüüsi kasutamine kolmanda osapoole teenusena pole alati mugav. Võib-olla arendate oma toodet, kuid te ei ole valmis visuaalsuse ja analüüsimootoriga nullist alustama. Võib-olla soovite analüütikat oma veebilehe kaudu käivitada, et klient saaks end ise registreerida, oma andmeid laadida ja analüüsi teha isiklikus kontoris. Selleks on teil vaja sisseehitatud analüütikat (Embedded).
Kõik tooted võimaldavad seda, kuid selles kategoorias eristame Qlik'it.

Power BI ja Tableau ütlevad selgelt, et selliste eesmärkide saavutamiseks tuleb osta eraldi toode Tableau Embedded Analytics või Power BI Embedded. Need ei ole odavad lahendused, maksavad tuhandeid eurosid kuus, mis piirab nende kasutamist kohe. Enamik projekte muutub koheselt meie klientide jaoks tasuvaks. Tähendatakse, et teil ei ole lihtsalt vaja avaldada aruannet tervele Internetile, vaid tagada aruannete avaldamine vastavalt teatud juurdepääsudele, andmete kaitse, kasutaja autentimine jne.

Aga Qlik aitab teid sellest välja. Loomulikult on neil ka Qlik Analytics Platform, mis litsentseeritakse serveri järgi ja korraldab piiramatu arvu ühendusi. See on samuti kallis nagu konkurendid Tableau ja Power BI. Ja piiramatu ühenduste korral pole eriti palju variante.

Kuid Qlikis on selline mõisted nagu Mashup. Oletame, et teil on Qlik Sense Enterprise ja 10 litsentsi. Tavaline analüütika, välimus, kõik on juba tüütuks muutunud. Te loote oma veebisaidi või rakenduse ja saate kogu oma analüüsi sinna sisse viia. Punkt on selles, et lihtsustatult öeldes, Mashup on visualiseerimine programmkoodis. API kaudu saate programmeerimise teel määrata visualiseerimise loomise oma rakenduses või veebisaidil. Qlik Sense Enterprise on endiselt vajalik litsentseerimiseks (litsentsid veebilehe ühendustele = litsentsid BI ühendustele), andmete laadimiseks jne, kuid visualiseerimised kuvatakse mitte selle serveri küljel, vaid sisestatakse teie rakendusse või veebisaidile. Te saate kasutada CSS stiile, määrata uusi fonte, värve. Teie 10 kasutajat ei pea enam analüütika serverisse sisenema, vaid saavad kasutada teie ettevõtteportaali või rakendust. Analüütika tõuseb uuele tasemele.

Joonis 21. Qlik Sense aruande välimus, mis on integreeritud veebisaidile

Juba on keeruline aru saada, kus on veebisaidi elemendid ja kus algab Qlik Sense.
Loomulikult vajate programmeerijat, isegi pigem mõnda. Üks veebiprogrammeerimiseks, teine Qlik API töötamiseks. Kuid tulemus on seda väärt.

Kokkuvõtted. Teeme kokkuvõtte.

On raske üheselt öelda, kes on parem ja kes halvem. Power BI ja Qlik konkureerivad meie võistluses võrdselt, Tableau jääb veidi maha. Kuid võib-olla on teie äri jaoks tulemus teine. BI platvormide puhul on visuaalne komponent väga oluline. Kui olete vaadanud kümneid demodes aruandeid ja pilte kõikide BI süsteemide kohta ning teile ei meeldi, kuidas üks platvorm välja näeb, siis tõenäoliselt ei hakka te seda rakendama, isegi kui hind või tehnilised omadused teile sobivad.

Edasi peate kindlasti arvutama litsentside, rakendamise ja BI platvormi haldamise kulud. Võib-olla selgub teie puhul liider. Tõsiselt oluline on ka tellija või sobiva spetsialisti palkamise võimalus. Ilma professionaalideta on igasuguste platvormide tulemused kehvad.

Soovime teile edukaid BI-integratsioone, Andre Zhdanov ja Vladimir Lazarev, Analytics Group

Allikas: habr.com