Depuis de nombreuses années, je dirige une entreprise qui est l'un des leaders dans la mise en œuvre de systèmes BI en Russie et figure régulièrement dans les meilleures listes d'analystes en termes de volume d'affaires dans le domaine de la BI. Au cours de mon travail, j'ai participé à la mise en œuvre de systèmes BI dans des entreprises de divers domaines de l'économie - de la vente au détail et de la fabrication à l'industrie du sport. Je connais donc bien les besoins des clients en solutions de business intelligence.
Les solutions des fournisseurs étrangers sont bien connues, la plupart d'entre eux ont une marque forte, leurs perspectives sont analysées par de grandes agences d'analyse, tandis que les systèmes BI nationaux restent pour la plupart encore des produits de niche. Cela complique sérieusement le choix pour ceux qui recherchent une solution répondant à leurs besoins.
Pour éliminer cet inconvénient, une équipe de personnes partageant les mêmes idées et moi-même avons décidé de passer en revue les systèmes BI créés par des développeurs russes - le « cercle BI de Gromov ». Nous avons analysé la plupart des solutions nationales du marché et essayé de mettre en évidence leurs forces et leurs faiblesses. À leur tour, grâce à cela, les développeurs des systèmes inclus dans la revue pourront examiner les avantages et les inconvénients de leurs produits de l'extérieur et, éventuellement, apporter des ajustements à leur stratégie de développement.
Il s'agit de la première expérience de création d'un tel examen des systèmes BI russes, nous nous sommes donc concentrés spécifiquement sur la collecte d'informations sur les systèmes nationaux.
L'examen des systèmes BI russes est mené pour la première fois ; sa tâche principale n'est pas tant d'identifier les dirigeants et les étrangers, mais de collecter les informations les plus complètes et les plus fiables sur les possibilités de solutions.
Les solutions suivantes ont participé à l'examen : 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, Plateforme de gestion Simpl.Data, DATAMONITOR, Galaxy BI, Plateforme Etton, Module BI
Pour analyser les fonctionnalités et les caractéristiques architecturales des plates-formes BI russes, nous avons utilisé à la fois des données internes fournies par les développeurs et des sources d'informations ouvertes - sites de solutions, publicités et documents techniques des fournisseurs.
Les analystes, sur la base de leur propre expérience dans la mise en œuvre de systèmes BI et des besoins fondamentaux des entreprises russes en fonctionnalités BI, ont identifié un certain nombre de paramètres qui leur permettent de voir les similitudes et les différences des solutions, et ensuite de souligner leurs forces et leurs faiblesses.
Ce sont les paramètres
Architecture de la plateforme d'administration, de sécurité et de BI – dans cette catégorie, la présence d'une description détaillée des capacités qui assurent la sécurité de la plateforme, ainsi que des fonctionnalités d'administration des utilisateurs et d'audit des accès, a été évaluée. La quantité totale d’informations sur l’architecture de la plateforme a également été prise en compte.
Cloud BI – ce critère vous permet d'évaluer la disponibilité de la connectivité à l'aide du modèle Platform as a Service et Analytic Application as a Service pour créer, déployer et gérer des applications analytiques et analytiques dans le cloud basées sur des données à la fois dans le cloud et sur site.
Connexion à la source et réception des données – Le critère prend en compte les capacités qui permettent aux utilisateurs de se connecter à des données structurées et non structurées contenues dans différents types de plateformes de stockage (relationnelles et non relationnelles) – locales et cloud.
Gestion des métadonnées – prend en compte la présence d'une description d'outils permettant l'utilisation d'un modèle sémantique et de métadonnées communs. Ils doivent fournir aux administrateurs un moyen fiable et centralisé de rechercher, capturer, stocker, réutiliser et publier des objets de métadonnées tels que des dimensions, des hiérarchies, des mesures, des mesures de performance ou des indicateurs de performance clés (KPI), et peuvent également être utilisés pour créer des rapports sur objets de mise en page, paramètres, etc. Le critère fonctionnel prend également en compte la capacité des administrateurs à promouvoir les données et métadonnées définies par les utilisateurs métiers en métadonnées SOR.
Stockage et chargement des données – Ce critère permet d'évaluer les capacités de la plateforme pour accéder, intégrer, transformer et charger les données dans un moteur de performance autonome avec la possibilité d'indexer les données, de gérer le chargement des données et de mettre à jour les plannings. La disponibilité des fonctionnalités pour le déploiement extranet est également prise en compte : la plate-forme prend-elle en charge un flux de travail similaire à l'approvisionnement BI centralisé et flexible pour un client externe ou un accès citoyen au contenu analytique du secteur public.
Préparation des données – le critère prend en compte la disponibilité de fonctionnalités permettant de combiner par « glisser-déposer » des données contrôlées par l’utilisateur provenant de différentes sources et la création de modèles analytiques tels que des mesures, des ensembles, des groupes et des hiérarchies définis par l’utilisateur. Les capacités avancées selon ce critère incluent des capacités de découverte automatique sémantique avec prise en charge de l'apprentissage automatique, de l'agrégation et du profilage intelligents, de la génération de hiérarchies, de la distribution et du mélange de données sur plusieurs sources, y compris des données multistructurées.
Évolutivité et complexité du modèle de données – Le paramètre évalue la présence et l'exhaustivité des informations sur le mécanisme ou l'architecture de la mémoire sur puce dans la base de données, grâce auxquelles de grands volumes de données sont traités, des modèles de données complexes sont traités et les performances sont optimisées et déployées vers un grand nombre d'utilisateurs. .
Analyse avancée – Évaluation de la disponibilité de fonctionnalités permettant aux utilisateurs d'accéder facilement à des capacités d'analyse hors ligne avancées via des options basées sur des menus ou en important et en intégrant des modèles développés en externe.
Tableaux de bord analytiques – ce critère prend en compte la présence d'une description de la fonctionnalité permettant de créer des panneaux d'information interactifs et du contenu avec une recherche visuelle et des analyses avancées et géospatiales intégrées, y compris pour une utilisation par d'autres utilisateurs.
Exploration visuelle interactive – Évalue l'exhaustivité de la fonctionnalité d'exploration des données à l'aide d'une variété d'options de visualisation qui vont au-delà des diagrammes circulaires et linéaires de base, notamment des cartes thermiques et arborescentes, des cartes géographiques, des nuages de points et d'autres visualisations spécialisées. La capacité d'analyser et de manipuler les données en interagissant directement avec leur représentation visuelle, en les affichant sous forme de pourcentages et de groupes, est également prise en compte.
Découverte de données avancée – Ce critère évaluait la présence de fonctionnalités permettant de rechercher, visualiser et communiquer automatiquement des définitions importantes telles que des corrélations, des exceptions, des clusters, des liens et des prédictions dans les données qui sont pertinentes pour les utilisateurs, sans les obliger à créer des modèles ou à écrire des algorithmes. Il a également examiné la disponibilité d'informations sur les opportunités d'exploration des données à l'aide des technologies de visualisation, de narration, de recherche et de requête en langage naturel (NLQ).
Fonctionnalité sur les appareils mobiles – ce critère prend en compte la disponibilité de fonctionnalités permettant de développer et de diffuser du contenu sur des appareils mobiles à des fins de publication ou d'étude en ligne. Les données sur l'utilisation des capacités natives des appareils mobiles telles que l'écran tactile, l'appareil photo et la localisation sont également évaluées.
Intégration de contenu analytique – ce critère prend en compte la disponibilité d'informations sur l'ensemble des développeurs de logiciels dotés d'interfaces API et prenant en charge les normes ouvertes pour créer et modifier du contenu analytique, des visualisations et des applications, en les intégrant dans un processus métier, une application ou un portail. Ces fonctionnalités peuvent résider en dehors de l'application, en réutilisant l'infrastructure d'analyse, mais doivent être accessibles facilement et de manière transparente depuis l'application sans obliger les utilisateurs à basculer entre les systèmes. Ce paramètre prend également en compte la disponibilité des capacités d'intégration d'analyse et de BI avec l'architecture de l'application, qui permettent aux utilisateurs de choisir où l'analyse doit être intégrée dans le processus métier.
Publication et collaboration de contenu analytique – Ce critère prend en compte les capacités qui permettent aux utilisateurs de publier, déployer et consommer du contenu analytique via une variété de types de sortie et de méthodes de distribution, avec prise en charge de la découverte, de la planification et des alertes de contenu.
Facilité d'utilisation, attrait visuel et intégration du flux de travail – ce paramètre résume la disponibilité des informations sur la facilité d’administration et de déploiement de la plateforme, la création de contenu, l’utilisation et l’interaction avec le contenu, ainsi que le degré d’attractivité du produit. Il est également pris en compte la mesure dans laquelle ces fonctionnalités sont offertes dans un produit et un flux de travail transparents, ou dans plusieurs produits avec peu d'intégration.
Présence dans l'espace d'information, RP – le critère évalue la disponibilité des informations sur la sortie des nouvelles versions et les projets mis en œuvre dans les sources ouvertes - dans les médias, ainsi que dans la section actualités du site Web du produit ou du développeur.
Source: habr.com