Պատկեր Reading Time 11 րոպե
Մենք և Գարտներ Քառակուսին 2019 BI 🙂
Այս հոդվածի նպատակն է համեմատել երեք առաջատար BI հարթակները, որոնք գտնվում են Գարտների քառակուսի առաջատարը․
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
Պատկեր 1. Գարտներ BI Magic Quadrant 2019
Ես եմ Ժդանով Անդրեյ, Аналитикс Գրուպ ընկերության վերլուծական բաժնի ղեկավար (). Մենք կառուցում ենք տեսանելի հաշվետվություններ շուկայավարմամբ, վաճառքներով, ֆինանսներով, լոգիստикой, մեկ խոսքով զբաղվում ենք բիզնես վերլուծությամբ և տվյալների վիզուալիզացիայով:
Ես ու իմ գործընկերները արդեն մի քանի տարի համագործակցում ենք տարբեր BI հարթակների հետ: Մենք ունենք բավականին լավ նախագծային փորձ, որը թույլ է տալիս մեզ համեմատել հարթակները ծրագրավորողների, վերլուծաբանների, բիզնես օգտագործողների և BI համակարգերի ներդնողների տեսանկյունից:
Մենք կունենանք առանձին հոդված գնագոյացման և այդ BI համակարգերի վիզուալ ձևավորման մասին, դրա համար այստեղ կփորձենք գնահատել այդ համակարգերը հիմնականում վերլուծաբանի և ծրագրավորողի տեսանկյունից:
Ընշենք որոշ ուղղություններ վերլուծության համար և գնահատենք 3 բալային համակարգով:
— Վերլուծաբանի մուտքի շեմը և պահանջները;
— Տվյալների աղբյուրները;
— Տվյալների մաքրում, ETL (Extract, Transform, Load)
— Վիզուալիզացիաներ և զարգացում
— Կարապտրոնային միջավայր՝ սերվեր, հաշվետվություններ
— Մուլտիպլան արտացոլված (Embedded) վերլուծություն այլ ծրագրերում/վեբ կայքերում
1. Վերլուծաբանի մուտքի շեմը և պահանջները
Ես տեսել եմ շատ Power BI օգտագործողներ, որոնք IT մասնագետներ չէին, բայց կարող էին ստեղծել լավ հաշվետվություն: Power BI-ն օգտագործում է նույն հարցման լեզուն, ինչ նաև Excel՝ Power Query և DAX բանաձևերի լեզուն: Շատ վերլուծաբաններ լավ գիտեն Excel-ը, հետեւաբար անցումը այս BI համակարգին նրանց համար բավականին հեշտ է լինում:
Power BI.
Շատ գործ Schritte դասերը բավականին հեշտ են կատարվում հարցման խմբագրում: Բարելավված խմբագիրը M լեզվով պրոֆեսիոնալների համար:
Պատկեր 2. Power BI-ի հարցում հավաքների կառուցող
Qlik Sense
Qlik Sense- ը տեսնում է շատ բարեկամական՝ ձեռնարկումների փոքր քանակություն, արագ հաշվետվության ստեղծում, կարելի է օգտագործել տվյալների ներբեռնումը:
Վաղ շրջանում այն թվում է պարզիվ քան Power BI և Tableau: Բայց փորձառությունից ասում եմ, որ մի փոքր ժամանակ անց, երբ վերլուծաբանը ստեղծում է մի քանի պարզ հաշվետվություններ և նրան անհրաժեշտ կլինի ոչ թե պարզ բան, նա միջնադրվում է ծրագրավորելու անհրաժեշտություն:
Qlik-ը ունի շատ ուժեղ ծորակի լեզու և տվյալների մշակման համար: Որպեսզի նրանք ունենան ուրույն բանաձևի լեզու Սեթ Անալիզի համար: Ինչպիսին վերլուծաբանը պետք է կարողանա գրել հարցումներ և միացումներ, տվյալները կարգավորել վիրտուալ աղյուսակներում և ակտիվորեն օգտագործել փոփոխականները: Լեզվի հնարավորությունները բավականաչափ լայն են, բայց սա պահանջում է ուսուցում: Թերևս բոլոր Qlik վերլուծաբանները, որոնց ես գիտեմ, ունեն որոշակի լուրջ IT ֆոն.
Qlik-ը ունի շատ ուժեղ տվյալների ներբեռման և մշակման լեզու: Որպեսզի նրանք ունենան իրենց սեփական բանաձևերի լեզու Set Analysis: Հետեւաբար, վերլուծաբանը պետք է կարողանա գրել հարցումներ և միացումներ, տեղադրելու տվյալները վիրտուալ աղյուսակներում, ակտիվ օգտագործելով փոփոխականները: Լեզվի հնարավորությունները շատ լայն են, բայց դա պահանջում է նրա ուսուցումը: Հավանաբար, նրանք բոլորը, ովքեր ցանկանում են Qlik-ն օգտագործել, ունեն կոնկրետ IT ուսուցում:
Qlik ինտեգրատորները, ինչպիսին ենք մենք, հաճախ սիրում են պատմել ասոցուիտիվ մոդելի մասին, երբ տվյալների բեռնելու դեպքում դրանք բոլորը տեղադրվում են արագ հիշողության մեջ, իսկ տվյալների միջև կապը կատարվում է հարթակի ներքին մեխանիզմով: Այդ դեպքում ընտրություն կատարելու ժամանակ ներքին ենթադquery-ներ չեն իրականացվում, ինչպես դասական տվյալների բազաներում: Տվյալները տրվում են գրեթե անմիջապես, շնորհիվ նախապես ինդեքսավորած արժեքների և կապերի:
Իրականում, դա գործնականում հանգեցնում է ավտոմատ աղյուսակների միացումների ստեղծմանը, երբ դաշտերի անվանումները համընկնում են: Օրինակ, չի կարող լինել տարբեր աղյուսակներ առանց կապերի, որոնց նույնական դաշտեր կլինեն: Դրա հետ պետք է հարմարվել: Կհանդիպի թե` անվանումները փոխելու և հետևելու, որպեսզի անունները չհամընկնեն, թե` բոլոր փաստերի աղյուսակները միացնելու և դրանք շրջապատելու հետ աջակցող տեղեկություններով, ինչպիսին է "աստղը": Հնարավոր է, որ նորեկների համար դա հարմար է, իսկ փորձառու վերլուծաբանների համար արդեն նշանակություն չունի:
Նորմալ տվյալների բեռնման և մշակման միջերեսը վերլուծաբանների համար անել այսպես:
Նկար 3: Qlik Sense-ի տվյալների բեռնի խմբագիր, Calendar աղյուսակը
Ն_NOTE: Power BI-ում իրավիճակը սովորաբար այլ կերպ է выглядеть, դու թողնում ես տարբեր փաստերի և աջակցող աղյուսակներ, կարող ես ձեռքով միացնել աղյուսակները դասական եղանակով, այսինքն` կողք կողքի համապատասխանեցնել սյուները:
Tableau
Tableau-ի մշակողները տեսնում են այն որպես BI հարմար և մերձավոր միջերես, որը թույլ կտա վերլուծաբանի ինքնուրույն ուսումնասիրել իր տվյալները: Այո, մեր ընկերությունում եղել են վերլուծաբաններ, ովքեր առանց TI փորձի կարող էին ստեղծել իրենց հաշվետվությունները: Բայց Tableau-ի գնահատականը նվազեցնելու եմ մի քանի պատճառով:
— Ռուսերեն թույլ տեղականացում
— Tableau Online սերվերները գտնվում են Ռուսաստանում
— Ընդունակ դեկտեմբերի կառուցիչը սկսում է խնդիրներ առաջացնել, երբ անհրաժեշտ է կազմել բավականին բարդ տվյալների մոդել:
Նկար 4: Tableau-ի տվյալների բեռնման կառուցիչը
Մի հարց, որը մենք հարցնում ենք Tableau վերլուծաբաններին հանդիպման ժամանակ ՝ " Ինչպես կառուցել փաստերի աղյուսակների մոդելը, առանց բոլորին միացված տալու մեկ աղյուսակում?!" Տվյալների մերկացումը պահանջում է ուշադիր օգտագործում: Այդպիսի միավորումների հետևանքով շատ անգամ ուղղել եմ վերլուծաբաններիս կրկնվող տվյալների սխալները:
Ունենալով Tableau-ում եզակի համակարգ, երբ դու յուրաքանչյուր գրաֆիկ ստեղծում ես առանձին էջում, իսկ հետո ստեղծում Dashboard, որտեղ սկսում ես տեղադրել ստեղծված էջերը: Ավելի հետո կարող ես ստեղծել Story, դա տարբեր Dashboard-ների համադրություն է: Qlik-ի և Power BI-ի զարգացումը այս առումով ավելի հեշտ է, դու անմիջապես կարող է տեղադրել նշված ձևաչափերը, սահմանել չափերը և չափումները, և Dashboard-ն պատրաստ է: Tableau-ում նախապատրաստական ծախսերը, թվում է, այդ պատճառով աճում են:
2. Տվյալների աղբյուրներ և բեռնում
Այս բաժնում ակնհայտ առաջատար չկա, բայց մենք առանձնացնում ենք Qlik-ի շնորհիվ մի քանի հաճելի առանձնահատկությունների:
Tableau-ի անվճար տարբերակում տվյալների աղբյուրները սահմանափակ են, բայց մեր հոդվածներում մենք ավելի շատ կենտրոնանում ենք բիզնեսի վրա, իսկ բիզնեսը կարող է թույլ տալ կոմերցիոն արդյունաբերական արտադրանքներ և վերլուծություն։ Իր հերթին, մենք չենք réduит գնահատականը այս պարագայում Tableau-ի համար։
Նկար 5. Tableau-ի հնարավոր աղբյուրների ցանկը
Այլ կերպ ասած, աղբյուրների ցանկը ամենուր էլ տպավորիչ է՝ բոլոր աղյուսակային ֆայլերը, բոլոր ստանդարտ базы данных-ը, վեբ կապերը, ամեն ինչ աշխատում է։ Ես չեմ հանդիպել ոչ ստանդարտ տվյալների պահոցներին, որտեղ կարող են լինել իրենց առանձնահատուկ պահեր, բայց մեծ մասամբ դուք խնդիրներ չունեցեք տվյալների բեռնման հետ։ Բացի, հավանաբար, 1С-ից։ 1С-ի համար ուղիղ միացում չկա։
Qlik-ի գործընկերները Ռուսաստանում վաճառում են իրենց սեփական միացումն այլապես 100,000 — 200,000 ռուբլի, բայց մեծ մասամբ ավելի էժան է անել արտահանումներ 1С-ից FTP-ի միջոցով Excel կամ SQL տվյալների բազա։ Եվ հնարավոր է հրապարակել 1С-ի տվյալները վեբում և միանալ դրան Odata պրոտոկոլի միջոցով։
PowerBI-ն և Tableau-ն դա անում են ստանդարտ, բայց Qlik-ը կպահանջի վճարովի միացում, ուստի այստեղ նույնպես ավելի հեշտ է արտահանել միջանկյալ տվյալների բազա։ Այս բոլոր հարցերը կապված միացումների կարող են լուծվել։
Նկար 6. Qlik Sense-ի հնարավոր աղբյուրների ցանկը
Ավելին,值得注意的是 Qlik-ի առանձնահատկությունը, որ նրանք արժևորվացվում են որպես առանձին արտադրանք թե վճարովի, թե անվճար միացնողներով։
Նկար 7. Qlik Sense-ի լրացուցիչ միացուցներ
Հասկացություններից ես ավելացնեմ, որ մեծ տվյալների ծավալների կամ բազմաթիվ աղբյուրների դեպքում միշտ չէ, որ նպատակահարմար է անմիջապես միացնել BI համակարգը։ Սерьոզ նախագծերում հաճախ օգտագործվում է տվյալների պահոց, տվյալների բազա, որն արդեն պատրաստված է վերլուծության համար և այլն։ Չի կարելի պարզապես վերցնել և արտահանել ասենք 1 միլիարդ գրառումներ BI համակարգ։ Այստեղ արդեն պետք է մտածել լուծման ճարտարապետության մասին։
Նկար 8. Power BI-ի տվյալների աղբյուրները
Բայց 왜 Qlik-ը առանձնացավ։ Ինձ շատ դառնում են երեք բաներ։
— QVD ֆայլեր
Նրանց սեփական տվյալների պահման ձևաչափը։ Иногда можно построить серьезные коммерческие проекты только на QVD файлах. Например, первый уровень — сырые данные. Второй уровень — обработанные файлы. Третий уровень — агрегированные данные и т.д. Эти файлы можно использовать в разных приложениях, за них могут отвечать разные сотрудники и сервисы. Скорость загрузки из таких файлов в десять раз быстрее чем из обычных источников данных. Это позволяет экономить на базе данных и обмениваться информацией между различными приложениями Qlik.
— Ինք նախորդական բեռնման տվյալների
Այո, Power BI-ն և Tableau-ն նույնպես կարող են դա անել։ Բայց Power BI-ը պահանջում է թանկ Premium տարբերակը, իսկ Tableau-ում չկա այն ճկունությունը, ինչ Qlik-ում։ Qlik-ում QVD ֆայլերի վրա դուք կարող եք बनացնել համակարգերի պատճեններ տարբեր ժամանակներում և հետո մշակել տվյալները ինչպես ձեզ է անհրաժեշտ։
— Արտաքին սկրիպտների միացում
Վիքլայի QVD ֆայլերից բացի, Qlik-ի սքրիպտային կոդը կարելի է դուրս բերել օգտագործելով Include հրամանը: Սա թույլ է տալիս կազմակերպել թիմային աշխատանք, օգտագործել տարբերանշանային վերահսկիչ համակարգեր և կառավարել նույն կոդը տարբեր ծրագրերի համար: Power BI-ում կա ընդլայնված հարցերի խմբագիր, սակայն մենք չվաղաբացում ենք նման թիմային աշխատանք կազմակերպել, ինչպես Qlik-ում: ԱGenerally, բոլոր BI համակարգերը ունեն այս խնդիրը, միաժամանակ կառավարել և տվյալները, և կոդը, և վիզուալացումները բոլոր ծրագրերում մեկ տեղից պարզապես անհնար է: Մեր դեպքում, հասնում ենք միայն QVD ֆայլերն ու սքրիպտի կոդերը դուրս բերելուն: Վիզուալ տարրերը հարկավոր է խմբագրել հաշվետվությունների ներսում, ինչը թույլ չի տալիս մեզ լայնամասշտաբ փոփոխություններ անել բոլոր հաճախորդների վիզուալացումներում:
Ինչպե՞ս է աշխատում Live միացում մեխանիզմը: Tableau-ն և Power BI-ն աջակցում են LIVE միացում մի շարք աղբյուրների հետ, ինչն ամենևին Qlik-ի պարագայում չի գործում: Մենք այս հատկությանը վերաբերում ենք բավականին անտարբեր, քանի որ պրակտիկան ցույց է տալիս, որ երբ խոսքը գնում է մեծ տվյալների, LIVE միացմամբ աշխատելը պարզապես անհնար է: Իսկ BI-ին հիմնականում անհրաժեշտ է մեծ տվյալների համար:
3. Վիճակագրության մաքրման գործընթաց, ETL (Extract, Transform, Load)
Այս բաժնում ինձ ունենք 2 առաջատար համակարգ՝ Qlik Sense և Power BI:
Դասական ասած՝ Qlik-ն ուժեղ է, բայց դժվար՝ եթե հասկանում եք նրանց SQL-նման լեզուն, ապա կարող եք անել գրեթե ամեն ինչ՝ վիրտուալ աղբյուրներ, միացումներ և աղյուսակների միավորում, անցնել աղյուսակի միջով և արտադրել նոր աղյուսակներ, անհամար տողեր մշակող հրամաններ: Օրինակ, մեկ հաջողություն՝ տվյալներով լցված մեկ-cell ոլորտը, կարելի է արագ բաժանել ոչ միայն 3 սյունակների (ինչպես անում են բոլորը), այլ նաև 3 տողերի: Так же легко сделать объединение 3 строк в 1.
Նկար 9. Ինչպես ներբեռնել և փոխել աղյուսակը Qlik Sense-ում Google Sheets-ից
Power BI-ն այս առումով ավելի պարզ է երևում, բայց մեծամասնությունը խնդիրները հեշտ լուծվում են հարցերի կոնստրուկտորների միջոցով։ Ես կարգավորեցի մի շարք պարամետրեր, այլասեռեցի աղյուսակը, աշխատեցի տվյալները, և սա ամենը առանց որևէ տող կոդի:
Նկար 10. Ինչպես ներբեռնել և փոխել աղյուսակը Power BI-ում AmoCRM-ից
Tableau-ն, կարծում եմ, այլ գիտակցման մեջ է։ Նրանք ավելի շատ ուշադրություն են դարձնում գեղեցկությանը և դիզայնին։ Միացնել շատ տարբեր աղբյուրներ, միավորել դրանք բոլորը և մշակել ներսում Tableau-ում՝ կարծում եմ շատ ծանր է։ Ցանկացած առևտրային նախագծերում մեծ մասամբ Tableau-ի համար արդեն նախապատրաստում են և կուտակում են տվյալները պահոցներում և տվյալների շտեմարաններում:
Նկար 11. Ինչպես ներբեռնել և փոխել աղյուսակը Tableau-ում
4. Վիզուալացումներ
Այս բաժնում մենք չենք ընտրել առաջնորդ: Մեր մոտ կլինի առանձին հոդված, որտեղ մենք մեկ դեպքի օրինակով ցույց կտանք նույն հաշվետվությունը բոլոր 3 համակարգերում: Դրանում ավելի շատ է համտեսել և վերլուծողի արվեստի մասին։ Ինտերնետում կարելի է գտնել շատ գեղեցիկ նկարներ, որոնք կառուցված են այս համակարգերից որևէ մեկի հիման վրա։ Տ základ можливості визуализаций примерно одинаковые у всех. Остальное решается использованием Extensions. Есть платные, бесплатные. Есть расширения от самих вендоров, так и от фрилансеров и интеграторов. Вы сами можете написать собственное расширение визуализации для любой платформы.
Мне нравится стиль Tableau, считаю его строгим и корпоративным. Но получить по настоящему красивую картинку в Tableau тяжело. Отличный пример визуализации Tableau, где использованы одни расширения. Я не смогу так повторить, т.к. у меня нет этих расширений, но смотрится красиво.
Նկար 12. Tableau-ի հաշվետվությունների տեսքը c Extensions
Power BI можно тоже сделать интересно.
Նկար 13. Power BI-ի հաշվետվությունների տեսքը c Extensions
Միայն այն, ինչ չեմ հասկանում Power BI-д, почему у них такие странные цвета по умолчанию. На любом графике я вынужден менять цвет на свой фирменный, корпоративный и удивляюсь стандартной расцветке.
Qlik Sense также зависит от Extensions. Использование дополнений может изменять отчеты до неузнаваемости. Также можно накатить свою тему и оформление.
Նկար 14. Qlik Sense-ի հաշվետվությունների տեսքը c Extensions
C точки зрения разработчика мне удобнее Qlik Sense из-за стандартных опций как альтернативные измерения и меры. Можно в настройках визуализации задать несколько измерений и мер, и пользователь может легко сам задать что ему смотреть на том или ином графике.
В Power Bi и Tableau мне приходится настраивать параметры, кнопки, программировать поведение системы в зависимости от этих параметров. Удивляюсь, почему так сложно. Тоже самое с возможностью изменить вид вилуазилизаций.
В Qlik можно в одном объекте спрятать разные виды визуализаций, а в Power BI и Tableau c этим сложнее. Опять же, тут больше зависит от мастерства исполнителя. Можно в любой системе сделать шедевр, а без опыта везде будут получаться невыразительные графики.
5. Կորպորատիվ միջավայր - սերվեր, հաշվետվություններ
Все продукты имеют корпоративные серверные версии. Я работал со всеми редакциями и могу сказать, что у всех есть сильные и слабые стороны. Выбор продукта должен подбираться из ваших требований к ПО с учетом их нюансов. У всех вендоров можно раздавать права как на уровне учетных записей и групп, так и на уровне Data Row Level Security. Доступно автоматическое обновление отчетов по расписанию.
Qlik Sense Enterprise-ը իդեալական հնարավորություն է ձեր կազմակերպության ներսում Analytics կառուցելու համար միջին բիզնեսի համար: Դա կարող է թվալ ավելի թանկ, քան Power BI Pro, սակայն պետք չէ մոռանալ, որ Power BI Pro-ի սերվերները գտնվում են Microsoft-ի սերվերներում, և դուք չեք կարող ազդել արտադրողականության վրա, մինչդեռ երբ ձեզ անհրաժեշտ կլինի Power BI Premium, որն ավելի լավ է տեղակայվում ձեր սերվերների վրա, ապա գինը սկսվում է 5000 $ ամսական:
Qlik Sense Enterprise-ը սկսվում է 230,000 ռուբլուց 5 լիցենզիայի համար (տարվա վճար, հետո միայն տեխնիկական աջակցություն), ինչը շատ ավելի մատչելի է, քան Power BI Premium: Իսկ Qlik Sense Enterprise-ը թույլ կտա օգտագործել Qlik-ի բոլոր հնարավորությունները, իհարկե բացի մեկից: Ինժեներները Qlik-ի կողմից որոշեցին, որ նման գործառույթը, ինչպիսիք են PDF-ում հաշվետվությունների էլեկտրոնային փոստով ուղարկելու հնարավորությունները, պետք է մատուցվի որպես առանձին NPrinting ծառայություն:
Բայց Qlik Sense Enterprise-ը ավելի ուժեղ է, քան Power BI Pro, և այդպես կարող ենք անել հետևյալ համեմատությունը.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, հավասար հնարավորություններով դառնում է ավելի մատչելի միջին ներդրումների դեպքում: Բարձր ներդրումները, սովորաբար, հաշվվում են արդեն վաճառողի կողմից, ուր նրանք կարող են առաջարկել անհատական պայմաններ ձեր ընկերության համար.
Այս տեսանկյունից մենք նախապատվություն ենք տալիս Qlik Sense Enterprise-ին, այստեղ կան բոլոր հնարավորությունները լայնածավալ և լուրջ վերլուծություն իրականացնելու համար մեծ տվյալների վրա: Մենք կարծում ենք, որ մեծ ծավալների վրա Qlik-ը կաշխատի ավելի արագ, քան Power BI-ն: Qlik-ի համաժողովներում մենք հանդիպեցինք հաճախորդների, որոնք սկզբում փորձելու իրենց տվյալները միլիարդներ գրառումներով, և Power BI-ն ցույց տվեց ավելի վատ արդյունք:
Նկար 15. Qlik Sense Enterprise սերվերի հաշվետվությունների տեսքը
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro: Qlik Sense Cloud-ը 1.5 անգամ ավելի թանկ է* և այնտեղ կա շատ կարևոր սահմանափակում, որն օգնում է մեզ այս հարթակը չօգտագործել: Չի կարելի օգտագործել Extensions, նույնիսկ ներածվածները: Առանց ընդարձակումների Qlik-ը մի փոքր կորցնում է իր տեսողական գեղեցկությունը:
Նկար 16. Power BI Pro-ի վահանակի տեսքը
* Մեծ այլընտրանք է Qlik Sense Enterprise-ի օգտագործումը բաժանորդագրությամբ: Բայց որպեսզի այս հոդվածը չընդունվի որպես գովազդային, մենք մեր գնագոյացումը չենք լուսաբանի:
Tableau մեզ համար մի չափավոր տեղում է: Նրանք ունեն ինչպես 70 $-ի ամպային բաժանորդագրություններ ծրագրավորողի համար, այնպես էլ 15 $-ի դիտման համար, ինչպես նաև թանկ սերվերային լուծումներ: Բայց Tableau-ի հիմնական գաղափարն այն է, որ մեծ տվյալների համար անհրաժեշտ է տվյալների մշակումը և դրանց պահեստավորումը կազմակերպել էջի վրա: Ակնհայտաբար, նվազ գործառույթը չի թույլատրում իրականում լուրջ տվյալների մշակումը Tableau-ով: Վիզուալիզացնել, վերլուծել, այո: Սակայն փոքր և միջին բիզնեսի համար սովորաբար առանձին պահեստ ստեղծելը բարդ է լինում: Ես կընդգծեի Tableau-ի գնահատականը, եթե ոչ նրանց 1 առանձնահատկությունը: Tableau սերվերը առանց որևէ խնդրի ուղարկում է էլ․ հասցեներով ժամանակացույցով հաղորդագրություններ CSV կամ PDF attachments-ով: Причем можно делать раздачу прав, автофильтров и прочее. Power BI и Qlik почему-то так не могут, а кому-то это может быть критично. За счет этого Tableau выдерживает позицию в нашем споре.
Նկար 17. Tableau Server-ի կառավարումի սեղմագիր
Գործնական դաշտում պետք է նույնպես մտածել ներդրումների և սպասարկման ծախսերի մասին: Ռուսաստանում ձևավորվել է ավանդույթ, որ Power BI-ը ավելի հոգնած է փոքր բիզնեսում: Դա հանգեցրել է բազմաթիվ կոչերի և նորությունների появления- ի, փոքր ինտեգրատորների ստեղծմանը: Դա կօգնի գտնել մասնագետներ փոքր նախագծի համար: Սակայն հավանաբար նրանցից ոչ մեկը չունի մեծ ներդրումների և մեծ տվյալների հետ աշխատանքային փորձ: Qlik-ը և Tableau-ն հակառակն են: Qlik-ի գործընկերները շատ քիչ են, իսկ Tableau-ի` նույնիսկ ավելի քիչ: Այդ գործընկերները մասնագիտանում են մեծ ներդրումների և մեծ միջին ծախսերի վրա: Հրավիրատոմսերն ու նորությունները շուկայում շատ չեն, այս արտադրանքներում ներգրավման շեմը ավելի բարդ է, քան Power BI-ում: Սակայն Ռուսաստանում հաջող են եղել այս արտադրանքների ներդրումները հարյուրավոր օգտատերերի համար, և այս արտադրանքները լավ ցուցադրում են իրենց քանակը: Պետք է պարզապես հասկանաք արտադրանքների թույլ և ուժեղ կողմերը հենց ձեր բիզնեսի համար:
6. Մոբիլ սարքերի աջակցություն.
Այս բաժնում պետք է առանձնացնենք Power BI-ը և Tableau-ն: Դուք կարող եք տեղադրել մոբիլ հավելվածներ, և դրանք բավականին ադեկվատ կդիտվեն մոբիլ սարքերի էկրաններին: Մարզեցինք, որ մոբիլ սարքերում վերլուծությունը զիջում է համակարգիչներին: Հետո այնքան էլ հարմար չէ օգտագործել ֆիլթրեր, նկարները փոքր են, թվերը լավ տեսանելի չեն և այլն:
Նկար 18. Power BI-ի հաշվետվության տեսքը iPhone-ում
Նկար 19. Tableau-ի հաշվետվության տեսքը iPhone-ում
Նկար 20. Qlik Sense-ի հաշվետվության տեսքը iPhone-ում
Ինչո՞ւ սրահի վարկանիշը նվազեց Qlik-ում: Մեզ համար հասկանալու աներևակայելի պատճառով՝ մոբիլային հաճախորդը հասանելի է միայն iPhone-ում, Android-ում պետք է օգտագործել սովորական բրաուզեր: Բացի այդ, Qlik օգտագործելիս անմիջապես հարկավոր է հասկանալ, որ մի շարք ընդլայնումներ կամ վիզուալացում չեն կրճատվում կամ ավտոմատորեն տեղակայվում մոբիլ փոխանակիչներում, ինչպես սպասվում էր: Արձանագրված զեկույցը, որն առկա է PC-ում, փոքր էկրանին շատ ավելի անհարմար է նայում: Դուք ստիպված եք մոբիլային սարքերի համար առանձին զեկույց պատրաստել, որտեղ պետք է հանել ֆիլտրերը, KPI-ները և մի շարք այլ օբյեկտներ: Սա նաև վերաբերում է Power BI կամ Tableau-ին, բայց Qlik-ում դա հատկապես ավելի ս verblijfզ է: Հույս ունենք, որ Qlik-ն էլ կաշխատի իր մոբիլային հաճախորդի վրա.
Եթե դուք երկար ժամանակ պլանավորում եք ծախսել մոբիլային սարքերով վերլուծություն անելու համար, ապա իմաստ ունի տեղադրել երեք հաճախորդները և փորձարկման զեկույցներում ստուգել նրանց ցուցադրությունը: Որևէ վաճառող ունի իր կայքում փորձարկման զեկույցների պատկերասրահ՝ ծանոթանալու համար.
7. Ստացված (embedded) վերլուծություն երրորդ կողմերի կիրառություններում/կայքերում
Վերլուծության օգտագործումը որպես երրորդ կողմի ծառայություն միշտ հարմար չէ: Հնարավոր է, որ դուք մշակում եք ձեր արտադրանքը, բայց պատրաստ չեք սկսել վիզուալիզացիայի և վերլուծության շարժիչի մշակումը նորից: Հնարավոր է, որ դուք ցանկանում եք վերլուծություն իրականացնել ձեր կայքում, որպեսզի հաճախորդը ինքնուրույն գրանցվի, բարձրա ձևի իր տվյալները և անի վերլուծություն իր անհատական հաշվետվության մեջ: Այս նպատակով ձեզ անհրաժեշտ է ստացված վերլուծություն (Embedded).
Ամեն ոք թույլ է տալիս դա անել, բայց այս կատեգորիայի համար մենք выделим Qlik-ը.
Power Bi և Tableau հստակ են ասում, որ նման նպատակների համար պետք է գնել առանձին արտադրանք՝ Tableau Embedded Analytics կամ Power BI Embedded: Սա ոչ էժան լուծումներ են՝ հազարավոր դոլարների համար ամսվա ընթացքում, ինչը անմիջապես սահմանափակում է դրանց օգտագործումը: Ամբողջական նախագծերը անմիջապես դառնում են անհետազոտելի մեր հաճախորդների համար: Ընդ որում, դուք պետք է ոչ միայն հրապարակեք զեկույցը ողջ ինտերնետում, այլ ապահովեք զեկույցների հրապարակումը՝ ըստ նշված մուտքերի, տվյալների պաշտպանության, օգտվողների ձևակերպման սահմանափակումներով և այլն.
Իսկ Qlik-ը թույլ է տալիս ձեզ լուծել հարցը: Անկասկած, նրանց նաև Qlik Analytics Platform կա, որը լիցենզավորվում է սերվերի վրա և կազմակերպում է անսահման զգացմունքային կապեր: Սա նույնպես կլինի թանկ, ինչպես նաև մրցակիցները՝ Tableau և Power Bi: Եվ անսահման կապերի դեպքում դա բացառիկ տարբերակներ չունի.
Աλλά Qlik-ում կա մի հասկացություն, որը կոչվում է Mashup: Օրինակ, եթե ձեզ մոտ կա Qlik Sense Enterprise և 10 լիցենզիա: Ստանդարտ ինֆորմացիոն վերլուծություն, տեսքը, բոլորն արդեն ձանձրացրել են: Դուք ստեղծում եք ձեր սեփական կայքը կամ հավելվածը և կարող եք ներդնել ձեր ամբողջ վերլուծությունը հենց այնտեղ: Մանրամասն այն է, որ պարզ ասած, Mashup-ը կոդի մեջ տեսողական վիճակագրություն է: API-ի միջոցով դուք կարող եք ծրագրավորել ստեղծել տեսողականությունը ձեր հավելվածի կամ կայքի մեջ: Qlik Sense Enterprise-ն դեռ պետք է լինի լիցենզավորման համար ( կայքի միացման լիցենզիաները = BI-ի միացման լիցենզիաներ), տվյալների ներբեռնման և այլն, բայց տեսողականությունները արդեն չեն ցուցադրվում այս սերվերի կողմից, այլ միացումներով կտեղադրվեն ձեր հավելվածում կամ կայքում: Դուք կարող եք օգտագործել CSS ոճերը, սահմանել նոր տառատեսակներ, գույներ: Ձեր 10 օգտագործողները հիմա չեն այցելելու վերլուծության սերվերին, այլ կընդունեն ձեր կորպորատիվ պորտալը կամ հավելվածը: Վերլուծությունը դուրս կգա նոր մակարդակի:
Նկար 21: Qlik Sense հաշվետվության տեսքը, որը ներդրված է տուգանքի կայքում
Եalready मुश्किल է հասկանալ, թե որտեղ են կայքի տարրերը, իսկ որտեղ է սկսվում Qlik Sense-ը:
Իհարկե, ձեզ անհրաժեշտ կլինի ծրագրավորող, իսկ միգուցե մի քանի: Մի որևէ մեկի համար վեբ ծրագրավորման, մեկ API Qlik-ի հետ աշխատելուն: Բայց արդյուքթը արժե:
Ավարտական եզրակացություններ: Դիտարկենք արդյունքները:
Դժվար է միանշանակ ասել, թե ով ավելի լավ է, իսկ ով՝ վատ: Power BI և Qlik-ը մեր մրցույթի պայմաններում հավասար են, Tableau-ն մի քիչ հետ է մնում: Բայց հնարավոր է, որ ձեր բիզնեսի համար արդյունքը կլինի տարբեր: BI հարթակներում շատ կարևոր է տեսողական բաղադրիչը: Եթե դուք դիտել եք տասնյակ դեմո հաշվետվություններ և նկարներ բոլոր BI համակարգերի վրա և ձեզ դուր չի գալիս, թե ինչպես է այս հարթակներից մեկը տեսողական, ապա հավանաբար դուք այն չեք պատրաստվում ներդնել, անգամ եթե ձեզ գնի կամ տեխնիկական առանձնահատկությունների հարցում է գոհացնում:
Առաջ թվայինների համար անհրաժեշտ կլինի հաշվել լիցենզիաների արժեքը, ներդրման և BI հարթակի պահպանումը: Միգուցե ձեր դեպքում ի հայտ կգա առաջնորդ: Շատ կարևոր է подрядчик-ը կամ համապատասխան մասնագետի վարձելու հնարավորություն: ԿProfessionals- ի բացակայության դեպքում ցանկացած հարթակի արդյունքը կլինի ողբերգական:
Հաջող BI ինտեգրացիաներ, Անդրեյ Ժդանով և Լազարյան Վլադիմիր, Analytics Group
Ընտանիք: habr.com
