Lugemiseks kuluv aeg 11 minutit
Meie ja Gartner Square 2019 BI :)
Selle artikli eesmärk on võrrelda kolme juhtivat BI-platvormi, mis on Gartneri kvadrandi liidrites:
- Power BI (Microsoft)
— Tabel
— Qlik
Joonis 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Minu nimi on Andrei Ždanov, ma olen Analytics Groupi analüüsiosakonna juhataja (). Koostame turunduse, müügi, rahanduse, logistika kohta visuaalseid aruandeid ehk teisisõnu tegeleme ärianalüütika ja andmete visualiseerimisega.
Oleme kolleegidega töötanud erinevate BI platvormidega juba mitu aastat. Meil on väga hea projektikogemus, mis võimaldab võrrelda platvorme nii arendajate, analüütikute, ärikasutajate kui ka BI-süsteemide juurutajate vaatenurgast.
Nende BI-süsteemide hindade ja visuaalse disaini võrdlemise kohta on meil eraldi artikkel, seega proovime siinkohal neid süsteeme analüütiku ja arendaja vaatenurgast hinnata.
Toome välja mitu analüüsivaldkonda ja hindame neid 3-pallisüsteemi abil:
— sisenemislävi ja analüütikule esitatavad nõuded;
- Andmeallikad;
- andmete puhastamine, ETL (väljavõte, teisendamine, laadimine)
— Visualiseerimine ja arendus
— Ettevõtte keskkond — server, aruanded
- Mobiilseadmete tugi
— Manustatud (sisseehitatud) analüüs kolmandate osapoolte rakendustesse/saitidele
1. Sisseastumislävi ja nõuded analüütikule
Võimsus BI
Olen näinud palju Power BI kasutajaid, kes ei olnud IT-professionaalid, kuid suutsid koostada päris hea aruande. Power BI kasutab sama päringukeelt nagu Excel – Power Query ja DAX-i valemikeel. Paljud analüütikud tunnevad Excelit hästi, seega on sellele BI-süsteemile üleminek nende jaoks üsna lihtne.
Enamikku toiminguid on päringuredaktoris üsna lihtne teha. Lisaks on professionaalidele mõeldud M-keelega täiustatud redaktor.
Joonis 2. Power BI päringukoostaja
QlikSense
Qlik Sense näeb väga sõbralik välja – vähe seadeid, kiire aruande koostamise võimalus, saab kasutada andmekoormuse kujundajat.
Alguses tundub see lihtsam kui Power BI ja Tableau. Kuid kogemuse põhjal ütlen, et mõne aja pärast, kui analüütik koostab paar lihtsat aruannet ja vajab midagi keerukamat, seisab ta silmitsi vajadusega programmeerida.
Qlikil on andmete laadimiseks ja töötlemiseks väga võimas keel. Sellel on oma valemikeel, Set Analysis. Seetõttu peab analüütik oskama kirjutada päringuid ja ühendusi, paigutada andmeid virtuaalsetesse tabelitesse ning muutujaid aktiivselt kasutada. Keele võimalused on väga laiad, kuid see nõuab õppimist. Tõenäoliselt on kõik minu tuttavad Qliki analüütikud mingi tõsise IT taustaga.
Qliki integraatoritele, nagu meilegi, meeldib sageli rääkida assotsiatiivsest mudelist, kui andmete laadimisel paigutatakse see kõik RAM-i ning andmete vahelist seost teostab platvormi sisemine mehhanism. Et väärtuste valimisel ei tehta sisemisi alampäringuid nagu klassikalistes andmebaasides. Eelindekseeritud väärtuste ja suhete tõttu esitatakse andmed peaaegu koheselt.
Tõsi, praktikas toob see kaasa automaatsete tabeliliitumiste loomise, kui väljade nimed kattuvad. Näiteks ei saa teil olla erinevaid tabeleid ilma suheteta, millel on sama väli. Sellega tuleb harjuda. Peate kas veerud ümber nimetama ja veenduma, et nimed ei ühti, või ühendage kõik faktitabelid üheks ja ümbritsege need tärni tüüpi kataloogidega. See on ilmselt mugav algajatele, kuid kogenud analüütikute jaoks pole see oluline.
Tüüpiline analüütiku andmete laadimise ja töötlemise liides näeb välja selline.
Joonis 3. Qlik Sense'i andmete laadimise redaktor, kalendritabel
Märkus: Power BI-s näeb olukord tavaliselt välja teistsugune, jätad erinevad fakti- ja viitetabelid, tabeleid saab käsitsi ühendada klassikalisel viisil, s.t. Võrdlen veerge üksteisega käsitsi.
Elav pilt
Arendajad positsioneerivad Tableau mugava ja sõbraliku liidesega BI-ks, mis võimaldab analüütikul oma andmeid iseseisvalt uurida. Jah, meie ettevõttes olid analüütikud, kes ilma IT-kogemuseta said oma aruandeid teha. Kuid ma alandan oma Tableau reitingut mitmel põhjusel:
— nõrk lokaliseerimine vene keelega
— Tableau Online'i serverid ei asu Vene Föderatsioonis
— Üsna lihtne koormuskonstruktor hakkab probleeme tekitama, kui on vaja ehitada üsna keerukas andmemudel.
Joonis 4. Tableau Data Load Builder
Üks küsimusi, mille me Tableau analüütikutele intervjuude käigus esitame, on "Kuidas koostada võrdlustabelitega faktitabelite mudel ilma kõike ühte tabelisse panemata?!" Andmete segamine nõuab läbimõeldud kasutamist. Olen pärast selliseid ühinemisi oma analüütikute seas korduvalt parandanud andmete dubleerimise vigu.
Lisaks on Tableaul üsna unikaalne süsteem, kus teete iga diagrammi eraldi lehele ja loote seejärel armatuurlaua, kuhu hakkate loodud lehti paigutama. Seejärel saate luua loo, see on kombinatsioon erinevatest armatuurlaudadest. Qliki ja Power BI arendus on selles osas lihtsam, viskad kohe lehele graafikumallid, määrad mõõdud ja mõõtmised ning armatuurlaud ongi valmis. Mulle tundub, et tööjõukulud ettevalmistuseks Tableaus seetõttu kasvavad.
2. Andmeallikad ja allalaadimine
Selles jaotises pole selget võitjat, kuid tõstame Qliki esile paari toreda funktsiooni tõttu.
Tasuta versiooni Tableau allikad on piiratud, kuid oma artiklites keskendume rohkem ärile ning ettevõtted saavad endale lubada kommertstooteid ja analüütikuid. Seetõttu ei langetanud Tableau selle parameetri reitingut.
Joonis 5. Võimalike Tableau allikate loetelu
Muidu on allikate nimekiri igal pool muljetavaldav – kõik tabelifailid, kõik standardandmebaasid, veebiühendused, kõik töötab igal pool. Ma pole ebastandardsete andmehoidlatega kokku puutunud, neil võivad olla omad nüansid, kuid enamasti ei teki teil andmete laadimisega probleeme. Ainus erand on 1C. 1C-ga pole otseühendusi.
Qliki partnerid Venemaal müüvad oma konnektoreid 100 000 - 200 000 rubla eest, kuid enamasti on odavam teha 1C-st FTP-le üleslaadimine Excelisse või SQL-i andmebaasi. Või saate 1C andmebaasi veebis avaldada ja sellega Odata protokolli kasutades ühenduse luua.
PowerBI ja Tableau saavad seda teha standardselt, kuid Qlik küsib tasulist konnektorit, nii et seda on lihtsam ka vahepealsesse andmebaasi üles laadida. Igal juhul saab kõik ühenduse probleemid lahendada.
Joonis 6. Võimalike Qlik Sense'i allikate loend
Lisaks väärib märkimist Qliki omadus, et nad pakuvad nii tasulisi kui ka tasuta pistikuid eraldi tootena.
Joonis 7. Täiendavad Qlik Sense'i pistikud
Kogemuste põhjal lisan, et suurte andmemahtude või arvukate allikate korral ei ole alati soovitatav BI-süsteemi kohe ühendada. Tõsistes projektides kasutatakse tavaliselt andmeladu, juba analüüsiks ettevalmistatud andmetega andmebaasi jne. Te ei saa võtta ja üles laadida näiteks 1 miljardit kirjet BI-süsteemi. Siin tuleb juba lahenduse arhitektuur läbi mõelda.
Joonis 8. Power BI andmeallikad
Miks aga Qlik esile tõsteti? Mulle meeldivad väga 3 asja:
- QVD failid
Oma andmete salvestamise formaat. Mõnikord on võimalik tõsiseid kommertsprojekte ehitada ainult QVD-failidele. Näiteks esimene tase on algandmed. Teine tase on töödeldud failid. Kolmas tase on koondandmed jne. Neid faile saab kasutada erinevates rakendustes ning nende eest võivad vastutada erinevad töötajad ja teenused. Selliste failide allalaadimise kiirus on kümme korda kiirem kui tavapärastest andmeallikatest. See võimaldab säästa andmebaasikulusid ja jagada infot erinevate Qliki rakenduste vahel.
— andmete järkjärguline laadimine
Jah, ka Power BI ja Tableau saavad seda teha. Kuid Power BI nõuab kallist Premium-versiooni ja Tableaul puudub Qliki paindlikkus. Qlikis saate QVD-faile kasutades teha süsteemidest erinevatel aegadel hetktõmmiseid ja seejärel neid andmeid vastavalt soovile töödelda.
— väliste skriptide ühendamine
Lisaks andmete salvestamiseks mõeldud QVD-failidele saab Qlikis skriptikoodi viia ka väljaspool rakendust ja kaasata käsuga Include. See võimaldab juba korraldada meeskonnatööd, kasutada versioonihaldussüsteeme ja hallata ühte koodi erinevate rakenduste jaoks. Power BI-l on täiustatud päringuredaktor, kuid me ei saanud seadistada sellist meeskonnatööd nagu Qlikis. Üldiselt on kõigil BI-del sellega probleeme; kõigi rakenduste andmeid, koodi ja visualiseerimisi on lihtsalt võimatu ühest kohast korraga hallata. Kõige rohkem, mida saime teha, oli QVD-failide ja skriptikoodi ekstraktimine. Visuaalseid elemente tuleb redigeerida aruannetes endas, mis ei võimalda meil kõigi klientide visualiseerimisi korraga massiliselt muuta.
Kuidas on aga lood sellise mehhanismiga nagu Live-ühendus? Tableau ja Power BI toetavad erinevalt Qlikist LIVE-ühenduvust paljude allikatega. Oleme selle funktsiooni suhtes üsna ükskõiksed, sest... praktika näitab, et suurandmete puhul muutub LIVE ühendusega töötamine lihtsalt võimatuks. Ja BI on enamikul juhtudel vajalik suurandmete jaoks.
3. Andmete puhastamine, ETL (väljavõte, teisendamine, laadimine)
Selles jaotises on mul 2 juhti, Qlik Sense ja Power Bi.
Ütleme nii, et Qlik on võimas, kuid keeruline. Kui olete nende SQL-i sarnasest keelest aru saanud, saate teha peaaegu kõike – virtuaalseid tabeleid, tabelite liiteid ja liiteid, tabelit läbi vaadata ja uusi tabeleid genereerida, rida käske ridade töötlemiseks. Näiteks ühe lahtri välja, mis täidetakse käigult selliste andmetega nagu “Ivanov 1 Bely”, saab lagundada mitte ainult kolmeks veeruks (nagu kõik saavad teha), vaid ka näiteks 851 reaks korraga. Sama asja on lihtne teha ka käigu pealt: ühendades 3 rida üheks.
Joonis 9. Tabeli laadimine ja transponeerimine Qlik Sense'is Google'i arvutustabelitest
Power BI tundub selles osas lihtsam, kuid enamikku probleeme saab päringukujundaja abil hõlpsasti lahendada. Seadsin hulga parameetreid, transponeerisin tabeli, töötasin andmete kallal ja seda kõike ilma ühegi koodireata.
Joonis 10. Tabeli laadimine ja ülekandmine AmoCRM-ist Power BI-sse
Mulle tundub, et Tableaul on teistsugune ideoloogia. Need on rohkem seotud ilu ja disainiga. Tundub väga keeruline ühendada hunnikut erinevaid allikaid, neid kõiki kombineerida ja Tableau sees töödelda. Kommertsprojektides on enamikul juhtudel andmed Tableau jaoks juba ette valmistatud ja kogutud ladudesse ja andmebaasidesse.
Joonis 11. Tabeli laadimine ja transponeerimine Tableau's
4. Visualisatsioonid
Selles osas me juhti esile ei tõstnud. Meil on eraldi artikkel, kus ühe juhtumi näitel näitame sama aruannet kõigis 3 süsteemis . See on rohkem analüütiku maitse ja oskuste küsimus. Internetist võib leida väga ilusaid pilte, mis on ehitatud nende süsteemide baasil. Põhilised visualiseerimisvõimalused on kõigile ligikaudu ühesugused. Ülejäänu lahendatakse Extensonsi abil. On tasulisi ja tasuta. Laiendusi on nii müüjatelt endilt kui ka vabakutselistelt ja integraatoritelt. Saate kirjutada oma visualiseerimislaienduse mis tahes platvormi jaoks.
Mulle meeldib Tableau stiil, see on minu meelest range ja korporatiivne. Kuid tõeliselt ilusa pildi saamine Tableaus on keeruline. Suurepärane näide Tableau visualiseerimisest, mis kasutab ainult laiendusi. Ma ei saa seda korrata, sest... Mul pole neid pikendusi, kuid see näeb kena välja.
Joonis 12. Laiendustega tabeliaruannete välimus
Power BI saab ka huvitavaks teha.
Joonis 13. Power Bi c Extensions aruannete välimus
Ainus, millest ma Power BI puhul aru ei saa, on see, miks neil nii kummalised vaikevärvid on. Mis tahes diagrammil olen sunnitud muutma värvi oma kaubamärgiga ettevõtte värvi vastu ja olen üllatunud standardvärvist.
Qlik Sense oleneb ka laiendustest. Lisandmoodulite kasutamine võib aruandeid tundmatuseni muuta. Saate lisada ka oma teema ja kujunduse.
Joonis 14. Qlik Sense'i laiendustega aruannete välimus
Arendaja seisukohast eelistan Qlik Sense'i standardsete valikute, nagu alternatiivsed mõõtmed ja mõõdud, tõttu. Visualiseerimisseadetes saate määrata mitu mõõdet ja mõõdet ning kasutaja saab hõlpsasti määrata, mida ta konkreetsel diagrammil vaatama peaks.
Power Bi ja Tableau puhul pean konfigureerima parameetreid, nuppe, programmeerima süsteemi käitumist nendest parameetritest sõltuvalt. Huvitav, miks see nii raske on. Sama asi villistamise tüübi muutmise võimalusega.
Qlikis saab ühte objekti peita erinevat tüüpi visualiseeringuid, kuid Power BI ja Tableau puhul on see keerulisem. See sõltub jällegi rohkem esineja oskustest. Saate teha meistriteose igas süsteemis, kuid ilma kogemuseta saate kõikjal ilmetu graafikaga.
5. Ettevõtte keskkond - server, aruanded
Kõikidel toodetel on ettevõtte serveri versioonid. Olen töötanud kõigi väljaannetega ja võin öelda, et neil kõigil on tugevad ja nõrgad küljed. Toote valikul tuleks lähtuda teie tarkvaranõuetest, võttes arvesse nende nüansse. Kõik müüjad saavad õigusi määrata nii konto ja grupi tasemel kui ka andmerea tasemel turvalisuse tasemel. Aruannete automaatne ajakohastamine ajakava alusel on saadaval.
Qlik Sense Enterprise on suurepärane võimalus luua analüütikat oma organisatsiooni sees keskmise suurusega ettevõtete jaoks. See võib tunduda kallim kui Power BI Pro, kuid ärge unustage, et Power BI Pro serverid asuvad Microsofti territooriumil pilves ja te ei saa jõudlust mõjutada ning kui vajate Power BI Premiumi, mida saab teie serveritesse juurutada, siis hind algab 5000 dollarist kuus.
Qlik Sense Enterprise algab 230 000 rublast. 5 litsentsi eest (tasu aastas, siis ainult tehniline tugi), mis on tunduvalt soodsam kui Power BI Premium. Ja Qlik Sense Enterprise võimaldab teil kasutada kõiki Qliki võimalusi. Võib-olla välja arvatud üks. Mingil põhjusel otsustas Qlik, et selline funktsioon nagu PDF-aruannete meili teel saatmise võimalus tuleks pakkuda eraldi NPrükiteenusena.
Kuid Qlik Sense Enterprise on võimsam kui Power BI Pro ja seetõttu saab teha järgmise võrdluse.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, võrdsete võimalustega osutub see keskmiste rakenduste jaoks odavamaks. Suured juurutused arvutatakse tavaliselt müüja poolel, kus need võivad pakkuda teie ettevõttele individuaalseid tingimusi.
Sellega seoses eelistame Qlik Sense Enterprise'i, sellel on kõik võimalused tohutute andmete põhjal tõsist analüüsi üles ehitada. Meie arvates töötab Qlik suurtel massiividel kiiremini kui Power BI; Qliki konverentsidel puutusime kokku klientidega, kes testisid esmakordselt oma andmeid miljardites kirjetes ja Power BI näitas halvemaid tulemusi.
Joonis 15. Qlik Sense Enterprise serveri aruannete välimus
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud osutub 1.5 korda kallimaks* ja on väga oluline piirang, mida see platvorm meile ei võimalda. Te ei saa kasutada laiendusi, isegi sisseehitatud. Ja ilma laiendusteta kaotab Qlik mõnevõrra oma visuaalse ilu.
Joonis 16. Power BI Pro juhtpaneeli välimus
*Alternatiiviks on kasutada Qlik Sense Enterprise'i tellimust. Kuid selleks, et seda artiklit ei peetaks reklaamiks, ei käsitle me oma hindu
Ja Tableau jääb meie jaoks veidi kõrvale. Neil on nii pilvetellimused, mille hind on 70 dollarit arendaja kohta ja 15 dollarit vaate kohta, aga ka kallid serverilahendused. Kuid Tableau põhiidee on see, et suurandmete jaoks peate korraldama andmetöötluse ja -salvestuse küljel. Objektiivselt ei võimalda väiksem funktsionaalsus Tableau’s tõsist andmetöötlust. Visualiseerige, analüüsige, jah. Kuid väikeste ja keskmise suurusega ettevõtete jaoks on eraldi salvestusruumi loomine tavaliselt problemaatiline. Seetõttu oleksin Tableau skoori langetanud, kui mitte nende 1 funktsiooni pärast. Tableau Server saadab CSV- või PDF-manustega ajastatud e-kirju sujuvalt. Lisaks saate levitada õigusi, automaatseid filtreid jne. Mingil põhjusel ei saa Power BI ja Qlik seda teha, kuid mõne jaoks võib see olla kriitiline. Tänu sellele hoiab Tableau meie vaidluses oma seisukohta.
Joonis 17. Tableau Serveri juhtpaneeli välimus
Ka ettevõtte keskkonnas tuleb mõelda juurutamise ja hoolduse maksumusele. Venemaal on välja kujunenud praktika, et Power BI on rohkem levinud väikeettevõtetes. See tõi kaasa suure hulga vabade töökohtade ja CV-de ning väikeste integreerijate esilekerkimise. See võimaldab teil leida väikese projekti jaoks spetsialiste. Kuid suure tõenäosusega pole neil kõigil suurte juurutuste ja suurandmetega töötamise kogemust. Qlik ja Tableau on vastupidised. Qliki partnereid on vähe ja Tableau partnereid veelgi vähem. Need partnerid on spetsialiseerunud suurtele juurutustele, mille keskmine kontroll on suur. Turul pole palju vabu töökohti ja CV-sid, nendesse toodetesse sisenemise barjäär on keerulisem kui Power BI puhul. Kuid Venemaal on neid tooteid edukalt juurutatud tuhandetele kasutajatele ja need tooted toimivad hästi suurandmete puhul. Peate lihtsalt mõistma toodete tugevaid ja nõrku külgi, kuna need kehtivad konkreetselt teie ettevõtte jaoks.
6. Mobiilseadmete tugi.
Selles jaotises tõstame esile Power BI ja Tableau. Saate installida mobiilirakendusi ja need näevad mobiilseadmete ekraanidel üsna adekvaatsed välja. Kuigi meile tundub, et mobiilseadmete analüüs on halvem kui personaalarvutite analüüs. Siiski pole filtreid nii mugav kasutada, pildid on väikesed, numbreid on raske näha jne.
Joonis 18. Power BI aruande välimus iPhone'is
Joonis 19. Tableau aruande ilmumine iPhone'is
Joonis 20. Qlik Sense'i aruande välimus iPhone'is
Miks Qliki hindeid langetati? Meile teadmata põhjustel on mobiiliklient saadaval ainult iPhone'is, Androidis peate kasutama tavalist brauserit. Lisaks pead Qliki kasutades kohe aru saama, et laienduste või visualiseeringute arvu ei vähendata või autod paigutatakse mobiilseadmetesse ootuspäraselt. Aruanne, mis näeb arvutis väga kena välja, näeb väikesel ekraanil palju halvem välja. Mobiilseadmete kohta tuleb teha eraldi aruanne, kust saab eemaldada filtreid, KPI-sid ja mitmeid muid objekte. See kehtib ka Power BI või Tableau kohta, kuid on eriti väljendunud Qlikis. Loodame, et Qlik jätkab oma mobiilikliendiga töötamist.
Kui kavatsete kulutada palju aega mobiilseadmetest analüütika tegemiseks, on mõistlik installida kõik 3 klienti ja kontrollida nende kuvamist testiaruannetes. Igal müüjal on oma veebisaidil ülevaatamiseks testiaruannete galerii.
7. Manustatud (sisseehitatud) analüüs kolmandate osapoolte rakendustes/saitides
Analüütika kasutamine kolmanda osapoole teenusena ei ole alati mugav. Võib-olla arendate oma toodet, kuid pole valmis visualiseerimis- ja analüüsimootorit nullist välja töötama. Võib-olla soovite oma veebisaidil analüütikat juurutada, et klient registreeriks end, laadiks oma andmed üles ja viiks läbi analüüsi oma isiklikul kontol. Selleks vajate sisseehitatud analüüsi (Embedded).
Kõik tooted võimaldavad seda teha, kuid selles kategoorias tõstame esile Qliku.
Power Bi ja Tableau ütlevad selgelt, et sellistel eesmärkidel peate ostma eraldi Tableau Embedded Analytics või Power BI Embedded toote. Need ei ole odavad lahendused, mis maksavad tuhandeid dollareid kuus, mis piirab kohe nende kasutamist. Enamik projekte muutub meie klientide jaoks kohe kahjumlikuks. See tähendab, et sa ei pea lihtsalt avaldama aruannet kogu Internetis, vaid tagama, et aruanded avaldatakse vastavalt teatud juurdepääsudele, andmekaitse, kasutaja volitusega jne.
Ja Qlik lubab sul välja tulla. Loomulikult on neil ka Qlik Analytics Platform, mis on litsentsitud serveri kohta ja korraldab piiramatul hulgal ühendusi. See on ka kallis nagu konkurendid Tableau ja Power Bi. Ja piiramatute ühenduste korral pole palju võimalusi.
Aga Qlikis on selline asi nagu Mashup. Oletame, et teil on Qlik Sense Enterprise ja 10 litsentsi. Standardne analüüs, välimus, kõik on juba igav. Loote oma veebisaidi või rakenduse ja saate kogu oma analüütika just seal rakendada. Trikk seisneb selles, et lihtsamalt öeldes on Mashup visualiseerimine programmikoodis. API abil saate programmiliselt luua oma rakenduses või veebisaidil visualiseeringu. Teil on endiselt vaja Qlik Sense Enterprise'i litsentsimiseks (litsentsid saidiühenduste jaoks = litsentsid BI-ga ühenduste jaoks), andmete laadimiseks jne, kuid visualiseerimisi ei kuvata enam selle serveri küljel, vaid need on teie serverisse sisse ehitatud. rakendus või veebisait. Saate kasutada CSS-i stiile, määrata uusi fonte ja värve. Teie 10 kasutajat ei logi enam analüüsiserverisse, vaid kasutavad teie ettevõtte portaali või rakendust. Analytics jõuab uuele tasemele.
Joonis 21. Veebisaidile manustatud Qlik Sense'i aruande välimus
Raske on mõista, kus saidi elemendid asuvad ja kust Qlik Sense algab.
Muidugi vajate programmeerijat või veelgi tõenäolisemalt mitut. Üks veebiprogrammeerimiseks, teine Qlik API-ga töötamiseks. Kuid tulemus on seda väärt.
Järeldused. Teeme kokkuvõtte.
Raske on üheselt öelda, kes on parem ja kes halvem. Power BI ja Qlik on meie konkurentsis võrdsed, Tableau on veidi alla. Kuid võib-olla on tulemus teie ettevõtte jaoks erinev. BI-platvormidel on visuaalne komponent väga oluline. Kui olete Internetis vaadanud kümneid demoaruandeid ja pilte kõigi BI-süsteemide kohta ja teile ei meeldi, kuidas mõni platvormidest välja näeb, siis tõenäoliselt te seda ei rakenda, isegi kui olete hinna või tehnilisega rahul. toetus. omadused.
Järgmiseks peate kindlasti arvutama litsentside, BI platvormi juurutamise ja hoolduse maksumuse. Võib-olla tuvastatakse teie puhul juht. Suur tähtsus on töövõtjal või oskusel palgata sobiv spetsialist. Ilma professionaalideta ühelgi platvormil on tulemus hukatuslik.
Edukad BI-integratsioonid teile, Andrei Ždanov ja Vladimir Lazarev, Analytics Group
Allikas: www.habr.com