A szükséges idő az olvasáshoz 11 perc
Mi és a Gartner négyzet 2019 BI 🙂
A cikk célja három vezető BI platform összehasonlítása, amelyek a Gartner quadrans vezetői között találhatók:
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
1. ábra. Gartner BI Magic Quadrant 2019
A nevem Zsdanov András, az Analitics Group elemzési osztályának vezetője vagyok (). Áttekinthető jelentéseket készítünk marketingről, értékesítésről, pénzügyekről, logisztikáról, más szóval üzleti elemzéssel és adatok vizualizálásával foglalkozunk.
Már több éve dolgozunk kollégáimmal különböző BI platformokon. Kiváló tapasztalatunk van projektekből, ami lehetővé teszi számunkra, hogy a platformokat a fejlesztők, elemzők, üzleti felhasználók és BI rendszerek bevezetőinek szempontjából hasonlítsuk össze.
Lesz egy külön cikk az árak és a BI rendszerek vizuális megjelenítéseinek összehasonlításáról, ezért itt megpróbáljuk ezeket a rendszereket az elemző és a fejlesztő szempontjából értékelni.
Kiemelünk néhány irányt az elemzéshez, és 3 pontos rendszer szerint értékeljük:
— Belépési küszöb és követelmények az elemző számára;
— Adatforrások;
— Adattisztítás, ETL (Kivonás, Átalakítás, Betöltés)
— Vizualizációk és fejlesztés
— Vállalati környezet — szerver, jelentések
— Mobil eszközök támogatása
— Beágyazott (embedded) analitika harmadik fél alkalmazásokba/weboldalakra
1. Belépési küszöb és követelmények az elemző számára
Power BI
Sok Power BI felhasználót láttam, akik nem voltak IT szakemberek, de képesek voltak jó jelentést készíteni. A Power BI ugyanazt a lekérdező nyelvet használja, mint az Excel — Power Query és DAX képletnyelv. Sok elemző jól ismeri az Excelt, ezért viszonylag könnyen tudnak átállni erre a BI rendszerre.
A legtöbb művelet nem túl bonyolult a lekérdező szerkesztőben. Plusz van egy kiterjesztett szerkesztő M nyelvvel a profik számára.
2. ábra. A Power BI lekérdező konstruálója
Qlik Sense
A Qlik Sense nagyon barátságosnak tűnik — kevés beállítás, gyors jelentéskészítési lehetőség, használható az adatbetöltő konstruáló.
Kezdetben egyszerűbbnek tűnik, mint a Power BI és a Tableau. De a tapasztalatból mondom, hogy egy idő után, amikor az elemző pár egyszerű jelentést készít, és valami bonyolultabbra van szüksége, programozási szükségletekkel szembesül.
A Qlik rendelkezik egy nagyon erős adatbetöltési és -feldolgozási nyelvvel. Van egy saját megszabásnyelv, a Set Analysis. Ezért az elemzőnek képesnek kell lennie kérdéseket írni és összekapcsolásokat létrehozni, adatokat virtuális táblákba helyezni, és aktívan használni a változókat. A nyelv lehetőségei nagyon széleskörűek, de tanulmányozást igényelnek. Valószínűleg minden Qlik-elemző, akit ismerek, rendelkezik valamilyen komoly IT háttérrel.
A Qlik integrátorai, mint például mi, gyakran szeretnek mesélni az asszociatív modellről, amikor az adatok betöltésekor mindent a memóriában tárolnak, és az adatok közötti kapcsolatokat a platform belső mechanizmusa biztosítja. A kiválasztások során nem végeznek belső allekérdéseket, mint a klasszikus adatbázisokban. Az adatok szinte azonnal megjelennek az előre indexelt értékek és kapcsolatok miatt.
Igaz, hogy a gyakorlatban ez automatikus táblakapcsolatok létrehozásához vezet, ha a mezőnevek egyeznek. Például nem lehet különböző, kapcsolatok nélküli táblák, amelyeknek egyforma mezője van. Ehhez hozzá kell szokni. Vagy át kell nevezni az oszlopokat, és figyelni kell arra, hogy a nevek ne egyezzenek, vagy az összes ténytáblát egybe kell vonni, és körül kell venni őket olyan táblázatokkal, mint például a „csillag”. Valószínűleg a kezdőknek ez kényelmes, de a tapasztalt elemzőknek már mindegy.
Az elemzők számára a tipikus adatbetöltési és -feldolgozási felület így néz ki.
Ábra 3. Qlik Sense adatbetöltő szerkesztő, Naptár tábla
Megjegyzés: A Power BI helyzete általában más, itt különböző ténytáblák és referenciatáblák maradhatnak, és az összekapcsolásokat a klasszikus módon, azaz a mezők manuális összehangolásával lehet elvégezni.
Tableau
A Tableau fejlesztői úgy pozicionálják a BI-t, mint egy kényelmes és barátságos felület, amely lehetővé teszi az elemzők számára, hogy saját adataikat önállóan fedezzék fel. Igen, a cégünknél voltak olyan elemzők, akik IT tapasztalat nélkül is képesek voltak készíteni a jelentéseiket. De a Tableau értékelését csökkentem néhány ok miatt:
— Gyenge orosz nyelvi lokalizáció
— A Tableau Online szerverei nem Oroszországban találhatók
— A meglehetősen egyszerű adatbetöltő szerkesztő problémákat okoz, amikor bonyolultabb adatmodell létrehozására van szükség.
Ábra 4. Tableau adatbetöltő szerkesztő
Az egyik kérdés, amit a Tableau elemzőkkel tartott interjúk során felteszünk: "Hogyan építenél modellt tények tábláival és szótári táblákkal anélkül, hogy mindent egyetlen táblába olvasztanál?" Az adatkeverés gondos használatot igényel. Sokszor javítottam ki elemzőimben az ilyen egyesítések után fellépő duplikált adatok hibáit.
A Tableau-nak meglehetősen sajátos rendszere van, ahol minden grafikon egy külön lapra készült, majd készítesz egy Dashboard-ot, ahol elkezded elhelyezni a létrehozott lapokat. Ezután létrehozhatsz egy Story-t, ami különböző Dashboard-ok kombinációja. A Qlik és a Power BI fejlesztése ebből a szempontból egyszerűbb, azonnal rárakod a lapon a grafikonok sablonjait, beállítod a mértékeket és dimenziókat, és a Dashboard készen is van. A Tableau-nál a felkészülés munkaterhei miatt nekem úgy tűnik, hogy ez növekszik.
2. Adatforrások és betöltés
Ebben a részben nincs egyértelmű vezető, de a Qlik-ot emelnénk ki néhány kellemes jellemzője miatt.
A Tableau ingyenes verzióban korlátozott a források tekintetében, de mi a cikkeinkben inkább az üzletre fókuszálunk, és az üzlet megengedheti magának a kereskedelmi termékeket és az elemzőket. Ezért a Tableau-nak nem csökkentettük az értékelését ezen a téren.
5. ábra. A Tableau lehetséges forrásainak listája
Másrészt, a források listája mindenhol lenyűgöző — minden táblázatfájl, minden standard adatbázis, webkapcsolatok, mindenütt működik. Nem találkoztam nem standard adatbázisokkal, ott lehetnek saját sajátosságok, de a legtöbb esetben nem lesznek problémáid az adatok betöltésével. Kivétel lehet talán csak az 1C. Az 1C-hez nincsenek közvetlen csatlakozók.
A Qlik partnerei Oroszországban saját csatlakozóikat 100 000 — 200 000 rubelért értékesítik, de a legtöbb esetben olcsóbb az 1C-ből FTP-re Excelbe vagy SQL adatbázisba exportálni. Vagy közzé teheted az 1C adatbázist a weben és Odata protokollon keresztül csatlakozhatsz hozzá.
A Power BI és a Tableau ezt alapértelmezés szerint tudja, de a Qlik kérni fog egy fizetős csatlakozót, ezért itt is egyszerűbb a közbenső adatbázisba való exportálás. Mindenesetre az összes csatlakozással kapcsolatos kérdés megoldható.
6. ábra. A Qlik Sense lehetséges forrásainak listája
Továbbá érdemes megemlíteni a Qlik sajátosságát, hogy külön termékként szállítanak fizetős és ingyenes csatlakozókat.
7. ábra. További csatlakozók a Qlik Sense-hez
Saját tapasztalatból hozzáteszem, hogy nagy adatmennyiségek vagy számos forrás esetén nem mindig érdemes azonnal BI rendszert csatlakoztatni. Komolyabb projektekben általában adatraktárat, előkészített adatokkal rendelkező adatbázist stb. használnak az elemzéshez. Nem lehet csak úgy kivenni mondjuk 1 milliárd rekordot egy BI rendszerbe. Itt már a megoldás architektúráját is meg kell gondolni.
8. ábra. A Power BI adatforrásai
De miért emeltük ki a Qlik-et? Három dolgot nagyon kedvelek benne:
— QVD fájlok
Saját adatmegtartási formátum. Néha komoly kereskedelmi projekteket lehet csak QVD fájlokra alapozva felépíteni. Például, első szint — nyers adatok. Második szint — feldolgozott fájlok. Harmadik szint — aggregált adatok stb. Ezeket a fájlokat különböző alkalmazásokban fel lehet használni, különböző alkalmazottak és szolgáltatók felelhetnek értük. A betöltési sebesség ezekből a fájlokból tízszer gyorsabb, mint a hagyományos adatforrásokból. Ez lehetőséget ad arra, hogy spóroljunk az adatbázison, és információt cseréljünk a Qlik különböző alkalmazásai között.
— Inkrementális adathalmozás
Igen, a Power BI és a Tableau is képes erre. De a Power BI drága Premium verziót igényel, míg a Tableau nem kínál olyan rugalmasságot, mint a Qlik. A Qlik-en a QVD fájlokon időpont-változatokat készíthet, és ezeket az adatokat bármilyen módon feldolgozhatja.
— Külső szkriptek csatlakoztatása
A QVD fájlok mellett, egy Qlik alkalmazásban a szkriptkódot is ki lehet venni az alkalmazásból, és az Include parancsal csatlakoztathatjuk. Ez lehetővé teszi a csapatmunkát, verziókezelő rendszerek használatát és az egységes kód kezelését különböző alkalmazásokhoz. A Power BI-nek van egy fejlett lekérdezés-szerkesztője, de ilyen csapatmunkát nem tudtunk beállítani, mint a Qlik-nél. Általánosságban minden BI rendszernek vannak problémái az adatok, kódok és vizualizációk egyetlen helyen történő egyidejű kezelésével. A legjobb, amit elértünk, az, hogy a QVD fájlokat és a szkriptek kódját kihoztuk. A vizuális elemeket magukban a jelentésekben kell szerkeszteni, ami nem teszi lehetővé számunkra, hogy egyszerre tömegesen változtassuk meg a vizualizációkat minden ügyfélnél.
De mi a helyzet a Live kapcsolattal? A Tableau és a Power BI támogatják a LIVE kapcsolatot számos forráshoz, ellentétben a Qlik-kel. Ehhez a funkcióhoz meglehetősen közömbösen állunk, mivel a gyakorlat azt mutatja, hogy nagy adatok esetén a LIVE kapcsolatokkal dolgozni egyszerűen lehetetlen. A BI legtöbbször pedig nagy adatokhoz szükséges.
3. Adattisztítás, ETL (Extract, Transform, Load)
Ebben a részben két vezetőt látok, a Qlik Sense-t és a Power BI-t.
Mondjuk így, a Qlik erőteljes, de bonyolult. Ha megérted az SQL-hez hasonló nyelvüket, szinte mindent megtehetsz – virtuális táblák, összekapcsolások és táblák egyesítése, ciklus segítségével végigfutni egy táblán és új táblákat generálni, számos string-feldolgozó parancs. Például egy cellában lévő adat, mint az „Ivanov 851 Fehér” nemcsak három oszlopra bontható (ahogy mindenki tudja), hanem akár azonnal három sorra is. Ugyanezt könnyen megtehetjük három sor egyesítésével egybe is.
9. ábra. Hogyan lehet betölteni és transzponálni egy táblázatot a Qlik Sense-be a Google Sheets-ből
A Power BI e szempontból egyszerűbbnek tűnik, de a legtöbb feladat könnyen megoldható a lekérdezésépítő segítségével. Beállítottam néhány paramétert, transzponáltam a táblázatot, dolgoztam az adatokkal, és mindezt egyetlen kód sor nélkül.
10. ábra. Hogyan lehet betölteni és transzponálni egy táblázatot a Power BI-ba az AmoCRM-ből
A Tableau esetében úgy tűnik, más ideológia érvényesül. Ők inkább a szépségre és a dizájnra fókuszálnak. Számos különböző forrást csatlakoztatni, mindet egyesíteni és belsőleg feldolgozni a Tableau-ban nekem nagyon nehéznek tűnik. A kereskedelmi projektekben a legtöbb esetben a Tableau számára már előkészítik és felhalmozzák az adatokat tárolókban és adatbázisokban.
11. ábra. Hogyan lehet betölteni és transzponálni egy táblázatot a Tableau-ban
4. Visualizációk
Ebben a részben nem emeltünk ki vezetőt. Lesz egy külön cikkünk, ahol egy példa alapján bemutatjuk ugyanazt a jelentést mindhárom rendszerben. . Itt inkább a stílus és az elemzői mesterség kérdései vannak. Az interneten nagyon szép képeket találhatunk, amelyeket bármelyik rendszer alapján készítettek. Az alapvető vizualizációs lehetőségek nagyjából ugyanazok mindenkinél. A többi a kiegészítők használatán múlik. Vannak fizetős és ingyenes kiegészítők. Vannak kiegészítők maguktól a gyártóktól, valamint szabadúszóktól és integrátoroktól. Magad is elkészítheted a saját vizualizációs kiegészítődet bármelyik platformhoz.
Tetszik a Tableau stílusa, számomra szigorú és vállalati. De igazán szép képet készíteni Tableau-ban nehéz. Kiváló példa a Tableau vizualizációra, ahol csak kiegészítőket használtak. Nem tudom így reprodukálni, mivel nincsenek meg ezek a kiegészítők, de jól néz ki.
12. ábra. A Tableau jelentéseinek megjelenése kiegészítőkkel
A Power BI-t is érdekes módon lehet használni.
13. ábra. A Power BI jelentéseinek megjelenése kiegészítőkkel
Az egyetlen dolog, amit nem értek a Power BI-ban, hogy miért vannak olyan furcsa színek alapértelmezés szerint. Bármelyik grafikonon kénytelen vagyok megváltoztatni a színt a saját márkámra, és csodálkozom a standard színválasztáson.
A Qlik Sense is függ a kiegészítőktől. A bővítmények használata átalakíthatja a jelentéseket felismerhetetlenségig. A saját témát és dizájnt is alkalmazhatunk.
14. ábra. A Qlik Sense jelentéseinek megjelenése kiegészítőkkel
Fejlesztői szempontból a Qlik Sense kényelmesebb számomra az alternatív dimenziók és mértékek szabványos opciói miatt. A vizualizációs beállítások között több dimenziót és mértéket is meg lehet adni, és a felhasználó könnyen beállíthatja, mit szeretne látni az adott grafikonon.
A Power BI-ban és a Tableau-ban nekem kell konfigurálni a paramétereket, gombokat, programozni a rendszer viselkedését ezen paraméterek függvényében. Csodálkozom, hogy miért olyan nehéz. Ugyanez vonatkozik a vizualizációk megjelenésének megváltoztatására is.
A Qlik-ben egy objektumban különböző típusú vizualizációkat lehet elrejteni, míg a Power BI-ban és a Tableau-ban ez nehezebb. Ismét csak, itt inkább a végrehajtó mesterségén múlik. Bármelyik rendszerben lehet műalkotást készíteni, de tapasztalat nélkül mindenhol kifejezés nélküli grafikonok keletkeznek.
5. Vállalati környezet - szerver, jelentések
Minden termék rendelkezik vállalati szerververziókkal. Minden kiadással dolgoztam, és elmondhatom, hogy mindnek megvannak az erősségei és gyengeségei. A termék választását az Ön szoftverigényei alapján kell megtenni, figyelembe véve a különbségeiket is. Minden szolgáltatónál szabályozható a hozzáférés a felhasználói fiókok és csoportok szintjén, valamint az Adatsor Szintű Biztonság szintjén. Elérhető az automatikus jelentésfrissítés ütemezés szerint.
A Qlik Sense Enterprise nagyszerű lehetőséget kínál az analitika felépítésére a közepes méretű cégek számára. Lehet, hogy drágábbnak tűnik, mint a Power BI Pro, de ne feledje, hogy a Power BI Pro szerverek a Microsoft felhőjében találhatók, ahol teljesítményre nincs hatása, és amikor szüksége lesz a Power BI Premium-ra, amelyet saját szerverein futtathat, az ára havi 5000 dollárnál kezdődik.
A Qlik Sense Enterprise 230 000 rubelről indul 5 licencre (éves díj, utána csak technikai támogatás), ami jóval hozzáférhetőbb, mint a Power BI Premium. A Qlik Sense Enterprise lehetővé teszi az összes Qlik funkció használatát. Talán egy kivétellel. Valamiért a Qlik úgy döntött, hogy a PDF-jelentések e-mailben történő küldési lehetősége külön szolgáltatásként, az NPrinting formájában érhető el.
A Qlik Sense Enterprise erősebb, mint a Power BI Pro, ezért érdemes az alábbi összehasonlítást végezni.
A Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, hasonló lehetőségek mellett az átlagos bevezetéseknél olcsóbb. A nagyobb bevezetések általában a szolgáltató oldalán kerülnek kiszámításra, ahol egyedi feltételeket ajánlhattak a cég számára.
Ebben a szempontból a Qlik Sense Enterprise-t részesítjük előnyben, mert minden lehetőség megvan a komoly analitika felépítéséhez óriási adatokon. Véleményünk szerint a nagy adathalmazon a Qlik gyorsabban fog működni, mint a Power BI, konferenciákon találkoztunk olyan ügyfelekkel, akik először milliárdos rekordokkal tesztelték adataikat, és a Power BI gyengébb eredményeket mutatott.
15. ábra. A Qlik Sense Enterprise jelentéseinek megjelenése
A Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. A Qlik Sense Cloud másfél alkalommal drágább*, és van egy jelentős korlátozás, amely miatt ezt a platformot nem tudjuk használni. Nem lehet Extensions-t használni, még a beépített kiegészítőket sem. Kiegészítők nélkül a Qlik elveszíti vizuális vonzerejét.
16. ábra. A Power BI Pro vezérlőpult megjelenése
*Alternatív megoldás a Qlik Sense Enterprise előfizetéses használata. De hogy ez a cikk ne legyen reklám jellegű, az árképzésünkről nem fogunk beszélni.
A Tableau egy kicsit távolabb áll tőlünk. Van számukra felhőalapú előfizetés 70 dollárért fejlesztőként és 15 dollárért nézőként, valamint drága szerver megoldásaik is. De a Tableau fő ötlete az, hogy a nagy adatok esetében az adatkezelést és a tárolást a saját oldalán kell megszervezni. Objektíven kisebb funkcionalitása miatt a Tableau nem teszi lehetővé a komoly adatfeldolgozást. Vizuálisan, elemzés szempontjából igen, de a kis- és középvállalkozások számára általában problémás külön adattárolót létrehozni. Én leértékelném a Tableau-t, ha nem lenne az ő egy speciális funkciójuk. A Tableau Server problémamentesen tud e-maileket küldeni ütemezve, mellékletekkel CSV vagy PDF formátumban. Ráadásul jogok, automatikus szűrők és egyebek kiosztása is lehetséges. A Power BI és a Qlik valamiért ezt nem tudják, ami kritikus lehet egyesek számára. E miatt a Tableau megtartja a pozícióját a vitánkban.
17. ábra. A Tableau Server kezelőfelülete.
A vállalati környezetben a bevezetés és karbantartás költségeit is érdemes figyelembe venni. Oroszországban kialakult az a gyakorlat, hogy a Power BI elterjedtebb a kisvállalkozások körében. Ez sok állásajánlathoz és önéletrajzhoz, valamint kis integrátorok megjelenéséhez vezetett. Ez lehetővé teszi szakemberek megtalálását kisebb projektekhez. De valószínűleg mindenki közülük tapasztalat nélkül jön a nagy bevezetések és a nagy adatok kezelésében. A Qlik és a Tableau ezzel szemben. A Qlik partnerei kevesen vannak, a Tableau-ból még kevesebb. Ezek a partnerek a nagy bevezetésekre specializálódtak, magas átlagos költséggel. Az állásajánlatok és önéletrajzok száma a piacon nem sok, a belépési küszöb ezekbe a termékekbe nehezebb, mint a Power BI-ba. De Oroszországban vannak sikeres bevezetések ezekből a termékekből több ezer felhasználónak, és ezek a termékek jól teljesítenek a nagy adatok terén. Csak meg kell érteni a termékek gyenge és erős oldalait az Ön üzletére vonatkozóan.
6. Mobil eszközök támogatása.
Ebben a részben kiemeljük a Power BI-t és a Tableaut. Telepítheti a mobilalkalmazásokat, és ezek meglehetősen jól fognak mutatni a mobilkészülékek képernyőjén. Bár úgy véljük, hogy a mobilanalitika alulmarad a PC-s analitikához képest. Mégis, nem olyan kényelmes a szűrők használata, a képek kicsik, a számok nehezen láthatók stb.
18. ábra. A Power BI jelentés megjelenése iPhone-on
19. ábra. A Tableau jelentés megjelenése iPhone-on
20. ábra. A Qlik Sense jelentés megjelenése iPhone-on
Miért alacsonyabbak a Qlik pontszámai? Számunkra érthetetlen okokból a mobilklient csak iPhone-on érhető el, Androidon a szokásos böngészőt kell használni. Plusz, a Qlik használatakor azonnal értenie kell, hogy bizonyos bővítmények vagy vizualizációk nem csökkennek vagy automatikusan nem pozicionálódnak a mobilkészülékeken, ahogyan azt elvárnánk. Egy jelentés, amely nagyon szépen néz ki PC-n, kisebb képernyőn sokkal rosszabbul mutat. Külön jelentést kell készíteni mobilkészülékekre, ahol eltávolítjuk a szűrőket, KPI-ket és még több elemet. Ez a Power BI-ra és a Tableaura is vonatkozik, de a Qlik esetében különösen erősen megnyilvánul. Reméljük, hogy a Qlik még dolgozik a mobilkliense fejlesztésén.
Ha sok időt tervez mobilkészülékekről végezni az analitikát, érdemes mindhárom klienst telepíteni, és a tesztjelentésekben ellenőrizni a megjelenítésüket. Bármelyik szolgáltató a weboldalán rendelkezik tesztjelentések galériájával az ismerkedéshez.
7. Beágyazott (embedded) analitika harmadik fél alkalmazásaiba/weboldalaiba
Az analitika külső szolgáltatásként való használata nem mindig praktikus. Lehet, hogy saját terméket fejleszt, de nem áll készen arra, hogy az analitika vizualizációját és motorját nulláról kidolgozza. Lehet, hogy azt szeretné, hogy az analitika a weboldalán legyen, hogy az ügyfél saját magát regisztrálhassa, feltölthesse az adatait és az elemzést a személyes fiókján belül végezhesse. Ehhez beágyazott analitikára (Embedded) van szüksége.
Minden termék lehetővé teszi ezt, de ebben a kategóriában a Qlik-ot emeljük ki.
A Power BI és a Tableau egyértelműen azt állítja, hogy ilyen célokra külön terméket kell vásárolni, mint a Tableau Embedded Analytics vagy a Power BI Embedded. Ezek nem olcsó megoldások, havi több ezer dollárba kerülnek, ami azonnal korlátozza a használatukat. A legtöbb projekt azonnal megtérülhetetlenné válik az ügyfeleink számára. Arról van szó, hogy nem csak közzé kell tenni a jelentést az egész interneten, hanem biztosítani kell a jelentések közzétételét meghatározott hozzáférésekkel, adatvédelemmel, felhasználói azonosítással stb.
A Qlik lehetőséget biztosít a megoldásra. Persze, nekik is van Qlik Analytics Platformjuk, amely a szerverre van licencelve, és korlátlan számú csatlakozást szervez. Ez is drága lesz, mint a Tableau és a Power BI versenytársai. És a korlátlan csatlakozások esetében igazán nincs sok lehetőség.
A Qliknél van egy olyan fogalom, mint a Mashup. Tegyük fel, hogy van egy Qlik Sense Enterprise-ünk és 10 licencünk. A standard analitika, a megjelenés, már mind unalmas. Létrehozol egy saját weboldalt vagy alkalmazást, és közvetlenül beépítheted az összes analitikádat oda. A lényeg az, hogy leegyszerűsítve a Mashup vizualizálás a programkódban. Az API-n keresztül programozottan kérheted a vizualizáció létrehozását az alkalmazásodban vagy weboldaladon. A Qlik Sense Enterprise-ra továbbra is szükséged lesz a licenceléshez (a weboldali csatlakozások licencje = a BI csatlakozások licencje), az adatok betöltéséhez stb., de a vizualizációk már nem ezen a szerveren fognak megjelenni, hanem beépülnek az alkalmazásodba vagy weboldaladba. Használhatsz CSS stílusokat, új betűtípusokat, színeket állíthatsz be. A 10 felhasználód most már nem fognak belépni az analitikai szerverre, hanem a vállalati portálodat vagy alkalmazásodat fogják használni. Az analitika új szintre lép.
21. ábra. A Qlik Sense jelentés megjelenése beágyazva egy weboldalra.
Már nehéz lesz megérteni, hogy hol vannak a weboldal elemei, és hol kezdődik a Qlik Sense.
Természetesen programozóra lesz szükséged, vagy inkább többre is. Egy a webprogramozásra, egy a Qlik API kezelésére. De az eredmény megéri.
Következtetések. Összefoglalás.
Nehéz egyértelműen megmondani, ki a jobb és ki a rosszabb. A Power BI és a Qlik egyenlő súllyal szerepel a versenyünkben, a Tableau pedig kissé lemarad. De lehet, hogy az Ön üzlete számára más eredmény születik. A BI platformok esetében a vizuális megjelenés rendkívül fontos. Ha megnézett tucatnyi demójelentést és képet az interneten az összes BI rendszerről, és nem tetszik, ahogyan az egyik platform kinéz, akkor valószínűleg nem fogja bevezetni, még ha az ár vagy a műszaki paraméterek megfelelőek is.
Ezután feltétlenül ki kell számítani a licencdíjak, a bevezetés és a BI platform fenntartásának költségeit. Lehet, hogy az Ön esetében ki fog derülni a nyertes. Nagy jelentősége van a kivitelezőnek vagy annak a lehetőségnek, hogy megfelelő szakembert alkalmazhasson. Szakemberek nélkül bármelyik platformon a végeredmény katasztrofális lesz.
Sikeres BI-integrációt kívánok, Andrej Zsdanov és Lazarev Vlagyimir, Analitiks Group
Forrás: habr.com
