Selama bertahun-tahun saya telah memimpin sebuah perusahaan yang merupakan salah satu pemimpin dalam penerapan sistem BI di Rusia dan secara teratur masuk dalam daftar analis teratas dalam hal volume bisnis di bidang BI. Selama bekerja, saya berpartisipasi dalam penerapan sistem BI di perusahaan-perusahaan dari berbagai sektor ekonomi - mulai dari ritel dan manufaktur hingga industri olahraga. Oleh karena itu, saya sangat menyadari kebutuhan pelanggan akan solusi intelijen bisnis.
Solusi dari vendor asing sudah terkenal, sebagian besar memiliki merek yang kuat, prospeknya dianalisis oleh lembaga analisis besar, sementara sistem BI dalam negeri sebagian besar masih merupakan produk khusus. Hal ini sangat mempersulit pilihan bagi mereka yang mencari solusi untuk memenuhi kebutuhan mereka.
Untuk menghilangkan kelemahan ini, saya dan tim yang terdiri dari orang-orang yang berpikiran sama memutuskan untuk melakukan tinjauan terhadap sistem BI yang dibuat oleh pengembang Rusia - βlingkaran BI Gromovβ. Kami menganalisis sebagian besar solusi domestik di pasar dan mencoba menyoroti kekuatan dan kelemahannya. Pada gilirannya, berkat itu, para pengembang sistem yang termasuk dalam tinjauan ini akan dapat melihat pro dan kontra produk mereka dari luar dan, mungkin, membuat penyesuaian terhadap strategi pengembangan mereka.
Ini adalah pengalaman pertama dalam membuat tinjauan terhadap sistem BI Rusia, jadi kami fokus secara khusus pada pengumpulan informasi tentang sistem domestik.
Tinjauan terhadap sistem BI Rusia dilakukan untuk pertama kalinya; tugas utamanya bukan untuk mengidentifikasi pemimpin dan pihak luar, namun untuk mengumpulkan informasi paling lengkap dan andal tentang kemungkinan solusi.
Solusi berikut mengambil bagian dalam tinjauan: 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, Simpl. Platform manajemen data, DATAMONITOR, Galaxy BI, Platform Etton, Modul BI
Untuk menganalisis fungsionalitas dan fitur arsitektur platform BI Rusia, kami menggunakan data internal yang disediakan oleh pengembang dan sumber informasi terbuka - situs solusi, iklan, dan materi teknis dari pemasok.
Analis, berdasarkan pengalaman mereka sendiri dalam mengimplementasikan sistem BI dan kebutuhan dasar perusahaan Rusia akan fungsionalitas BI, telah mengidentifikasi sejumlah parameter yang memungkinkan mereka melihat persamaan dan perbedaan solusi, dan kemudian menyoroti kekuatan dan kelemahannya.
Ini adalah parameternya
Arsitektur administrasi, keamanan, dan platform BI β dalam kategori ini, adanya penjelasan rinci tentang kemampuan yang menjamin keamanan platform, serta fungsionalitas untuk administrasi pengguna dan audit akses, dinilai. Jumlah total informasi tentang arsitektur platform juga diperhitungkan.
Awan BI β kriteria ini memungkinkan Anda mengevaluasi ketersediaan konektivitas menggunakan model Platform sebagai Layanan dan Aplikasi Analitik sebagai Layanan untuk membuat, menerapkan, dan mengelola aplikasi analitik dan analitik di cloud berdasarkan data baik di cloud maupun di lokasi.
Menghubungkan ke sumber dan menerima data β Kriteria ini memperhitungkan kemampuan yang memungkinkan pengguna untuk terhubung ke data terstruktur dan tidak terstruktur yang terdapat dalam berbagai jenis platform penyimpanan (relasional dan non-relasional) - baik lokal maupun cloud.
Manajemen Metadata β memperhitungkan keberadaan deskripsi alat yang memungkinkan penggunaan model semantik dan metadata umum. Mereka harus memberi administrator cara yang andal dan terpusat untuk menemukan, menangkap, menyimpan, menggunakan kembali, dan mempublikasikan objek metadata seperti dimensi, hierarki, ukuran, metrik kinerja, atau indikator kinerja utama (KPI), dan juga dapat digunakan untuk melaporkan objek tata letak, parameter, dll. Kriteria fungsional juga memperhitungkan kemampuan administrator untuk mempromosikan data dan metadata yang ditentukan oleh pengguna bisnis ke dalam metadata SOR.
Penyimpanan dan pemuatan data β Kriteria ini memungkinkan Anda mengevaluasi kemampuan platform untuk mengakses, mengintegrasikan, mengubah, dan memuat data ke dalam mesin kinerja otonom dengan kemampuan untuk mengindeks data, mengelola pemuatan data, dan memperbarui jadwal. Ketersediaan fungsionalitas untuk penerapan ekstranet juga dipertimbangkan: apakah platform mendukung alur kerja serupa dengan penyediaan BI terpusat yang fleksibel untuk klien eksternal atau akses warga terhadap konten analitis di sektor publik.
Persiapan data β kriteria ini memperhitungkan ketersediaan fungsionalitas untuk βdrag and dropβ kombinasi data yang dikontrol pengguna dari berbagai sumber dan pembuatan model analitis seperti ukuran, kumpulan, grup, dan hierarki yang ditentukan pengguna. Kemampuan tingkat lanjut dalam kriteria ini mencakup kemampuan penemuan otomatis semantik dengan dukungan untuk pembelajaran mesin, agregasi dan pembuatan profil cerdas, pembuatan hierarki, distribusi dan pencampuran data di berbagai sumber, termasuk data multi-terstruktur.
Skalabilitas dan kompleksitas model data β Parameter mengevaluasi keberadaan dan kelengkapan informasi tentang mekanisme atau arsitektur memori on-chip dalam database, yang menghasilkan sejumlah besar data yang diproses, model data yang kompleks diproses, dan kinerja dioptimalkan serta diterapkan ke sejumlah besar pengguna. .
Analisis Tingkat Lanjut β Mengevaluasi ketersediaan fungsionalitas yang memungkinkan pengguna mengakses dengan mudah kemampuan analisis offline tingkat lanjut melalui opsi berbasis menu atau dengan mengimpor dan mengintegrasikan model yang dikembangkan secara eksternal.
Dasbor analitis β kriteria ini memperhitungkan keberadaan deskripsi fungsi untuk membuat panel informasi interaktif dan konten dengan penelitian visual dan analisis geospasial tingkat lanjut, termasuk untuk digunakan oleh pengguna lain.
Eksplorasi visual interaktif β Mengevaluasi kelengkapan fungsi eksplorasi data menggunakan berbagai opsi visualisasi yang melampaui diagram lingkaran dan garis dasar, termasuk peta panas, peta pohon, peta geografis, plot sebar, dan visualisasi khusus lainnya. Yang juga diperhitungkan adalah kemampuan menganalisis dan memanipulasi data dengan berinteraksi langsung dengan representasi visualnya, menampilkannya dalam persentase dan kelompok.
Penemuan Data Tingkat Lanjut β Kriteria ini menilai keberadaan fungsionalitas untuk secara otomatis menemukan, memvisualisasikan, dan mengkomunikasikan definisi penting seperti korelasi, pengecualian, cluster, tautan, dan prediksi dalam data yang relevan bagi pengguna, tanpa mengharuskan mereka membuat model atau menulis algoritme. Hal ini juga mempertimbangkan ketersediaan informasi tentang peluang untuk mengeksplorasi data menggunakan teknologi visualisasi, pengisahan cerita, penelusuran, dan kueri bahasa alami (NLQ).
Fungsionalitas pada perangkat seluler β kriteria ini memperhitungkan ketersediaan fungsionalitas untuk mengembangkan dan mengirimkan konten ke perangkat seluler untuk tujuan penerbitan atau pembelajaran online. Data mengenai penggunaan kemampuan perangkat seluler asli seperti layar sentuh, kamera, dan lokasi juga dinilai.
Menanamkan Konten Analitis β kriteria ini memperhitungkan ketersediaan informasi tentang sekumpulan pengembang perangkat lunak dengan antarmuka API dan dukungan untuk standar terbuka untuk membuat dan memodifikasi konten analitis, visualisasi dan aplikasi, mengintegrasikannya ke dalam proses bisnis, aplikasi atau portal. Kemampuan ini dapat berada di luar aplikasi, menggunakan kembali infrastruktur analitik, namun harus dapat diakses dengan mudah dan lancar dari dalam aplikasi tanpa memaksa pengguna untuk beralih antar sistem. Parameter ini juga memperhitungkan ketersediaan analitik dan kemampuan integrasi BI dengan arsitektur aplikasi, yang memungkinkan pengguna memilih di mana analitik harus disematkan dalam proses bisnis.
Penerbitan dan Kolaborasi Konten Analitik β Kriteria ini mempertimbangkan kemampuan yang memungkinkan pengguna untuk mempublikasikan, menyebarkan, dan menggunakan konten analitik melalui berbagai jenis keluaran dan metode distribusi, dengan dukungan untuk penemuan konten, penjadwalan, dan peringatan.
Kemudahan penggunaan, daya tarik visual, dan integrasi alur kerja β parameter ini merangkum ketersediaan informasi tentang kemudahan administrasi dan penerapan platform, pembuatan konten, penggunaan dan interaksi dengan konten, serta tingkat daya tarik produk. Yang juga dipertimbangkan adalah sejauh mana kemampuan ini ditawarkan dalam satu produk dan alur kerja yang lancar, atau di beberapa produk dengan sedikit integrasi.
Kehadiran di ruang informasi, PR β kriteria mengevaluasi ketersediaan informasi tentang rilis versi baru dan proyek yang dilaksanakan di sumber terbuka - di media, serta di bagian berita di situs web produk atau pengembang.
Sumber: www.habr.com