כיצד לבחור כלי ניתוח עסקי

מה הבחירה שלך?

לרוב, ניתן להחליף את השימוש במערכות BI יקרות ומורכבות בכלים אנליטיים פשוטים וזולים יחסית, אך יעילים למדי. לאחר קריאת מאמר זה, תוכל להעריך את צרכי הניתוח העסקי שלך ולהבין איזו אפשרות היא הטובה ביותר עבור העסק שלך.

כמובן שלכל מערכות ה-BI יש ארכיטקטורה מורכבת ביותר והטמעתן בחברה אינה משימה קלה, הדורשת סכום כסף גדול עבור הפתרון ואינטגרטורים מוכשרים במיוחד. תצטרך להיעזר שוב ושוב בשירותים שלהם, מכיוון שהכל לא יסתיים ביישום ובהפעלה - בעתיד יהיה צורך לחדד את הפונקציונליות, לפתח דוחות ואינדיקטורים חדשים. יש לקחת בחשבון שאם המערכת תצליח, תרצו שיעבדו בה יותר ויותר עובדים, והמשמעות היא רכישת רישיונות משתמש נוספים.

תכונה אינטגרלית נוספת של מערכות בינה עסקית מתקדמות היא מערך גדול ביותר של פונקציות, שרבות מהן לעולם לא תשתמש בהן, אך תמשיך לשלם עליהן בכל פעם שתחדש את הרישיונות שלך.

התכונות הנ"ל של מערכות BI גורמות לך לחשוב על בחירת חלופה. לאחר מכן, אני מציע להשוות את הפתרון לסט סטנדרטי של משימות בעת הכנת דוחות באמצעות Power BI ו-Excel.

Power BI או אקסל?

ככלל, כדי לבנות דו"ח מכירות רבעוני, האנליסט מוריד נתונים ממערכות הנהלת חשבונות, משווה אותם עם המדריכים שלו ואוסף אותם באמצעות פונקציית VLOOKUP לטבלה אחת, שעל בסיסה נבנה הדו"ח.

כיצד נפתרת בעיה זו באמצעות Power BI?

נתונים ממקורות נטענים למערכת ומוכנים לניתוח: מחולקים לטבלאות, מנוקים ומשווים. לאחר מכן, נבנה מודל עסקי: טבלאות מקושרות זו לזו, מגדירים אינדיקטורים ויוצרות היררכיות מותאמות אישית. השלב הבא הוא הדמיה. כאן, פשוט על ידי גרירה ושחרור של פקדים ווידג'טים, נוצר לוח מחוונים אינטראקטיבי. כל האלמנטים מחוברים דרך מודל הנתונים. בעת ניתוח, זה מאפשר לך להתרכז במידע הדרוש, לסנן אותו בכל התצוגות בלחיצה אחת על כל רכיב בלוח המחוונים.

אילו יתרונות של שימוש ב-Power BI בהשוואה לגישה המסורתית ניתן לראות בדוגמה למעלה?

1 – אוטומציה של הליך השגת נתונים והכנתם לניתוח.
2 – בניית מודל עסקי.
3 - הדמיה מדהימה.
4 - גישה נפרדת לדוחות.

עכשיו בואו נסתכל על כל נקודה בנפרד.

1 – כדי להכין נתונים לבניית דו"ח צריך להגדיר פעם אחת פרוצדורה שמתחברת לנתונים ומעבדת אותם, ובכל פעם שצריך לקבל דו"ח לתקופה אחרת, Power BI תעביר את הנתונים בהליך שנוצר . זה הופך את רוב העבודה הכרוכה בהכנת נתונים לניתוח אוטומטי. אבל העובדה היא ש-Power BI מבצעת את הליך הכנת הנתונים באמצעות כלי שזמין בגרסה הקלאסית של אקסל, והוא נקרא שאילתת כוח. זה מאפשר לך להשלים את המשימה באקסל בדיוק באותו אופן.

2 - המצב כאן זהה. הכלי Power BI לבניית מודל עסקי זמין גם באקסל - זה כוח ציר.

3 - כפי שבטח כבר ניחשתם, עם הדמיה המצב דומה: סיומת אקסל - תצוגת כוח מתמודד עם המשימה הזו ברעש גדול.

4 - נותר להבין גישה לדוחות. הדברים לא כל כך ורודים כאן. העובדה היא ש-Power BI הוא שירות ענן שהגישה אליו מתבצעת דרך חשבון אישי. מנהל השירות מפיץ משתמשים לקבוצות ומגדיר רמות שונות של גישה לדוחות עבור קבוצות אלו. זה משיג בידול של זכויות גישה בין עובדי החברה. לפיכך, אנליסטים, מנהלים ודירקטורים, כאשר הם ניגשים לאותו עמוד, רואים את הדוח בתצוגה נגישה להם. הגישה עשויה להיות מוגבלת לקבוצה מסוימת של נתונים, או לדוח כולו. עם זאת, אם הדוח נמצא בקובץ אקסל, אז באמצעות המאמצים של מנהל המערכת אתה יכול לנסות לפתור את הבעיה עם גישה, אבל זה לא יהיה זהה. אחזור למשימה זו כאשר אתאר את תכונות הפורטל הארגוני.

ראוי לציין כי ככלל, הצורך של חברה בלוחות מחוונים מורכבים ויפים אינו גדול ולעתים קרובות, כדי לנתח נתונים באקסל, לאחר בניית מודל עסקי, לא נעזרים ביכולות של Power View, אלא משתמשים ב-pivot שולחנות. הם מספקים פונקציונליות OLAP המספיקה כדי לפתור את רוב בעיות הניתוח העסקי.

לפיכך, האפשרות של ביצוע ניתוח עסקי באקסל עשויה בהחלט לספק את הצרכים של חברה ממוצעת עם מספר קטן של עובדים הזקוקים לדוחות. עם זאת, אם צרכי החברה שלך שאפתניים יותר, אל תמהר להיעזר בכלים שיפתרו הכל בבת אחת.

אני מביא לידיעתך גישה מקצועית יותר, באמצעותה תקבל מערכת אוטומטית משלך, מנוהלת במלואה, להפקת דוחות אנליטיים עסקיים עם גישה מוגבלת אליהם.

ETL ו-DWH

בגישות שנדונו קודם לכן לבניית דוחות עסקיים, טעינה והכנת נתונים לניתוח בוצעה באמצעות טכנולוגיית Power Query. שיטה זו נשארת מוצדקת ויעילה לחלוטין כל עוד אין הרבה מקורות נתונים: מערכת הנהלת חשבונות אחת וספרי עזר מטבלאות אקסל. עם זאת, עם הגידול במספר מערכות הנהלת החשבונות, פתרון בעיה זו באמצעות Power Query הופך למסורבל מאוד וקשה לתחזוקה ולפיתוח. במקרים כאלה, כלי ETL באים להצלה.

בעזרתם, נתונים נפרקים ממקורות (Extract), עוברים טרנספורמציה (Transform), מה שמרמז על ניקוי והשוואה, ונטען למחסן הנתונים (Load). מחסן נתונים (DWH - Data Warehouse) הוא, ככלל, מסד נתונים יחסי הנמצא על שרת. מסד נתונים זה מכיל נתונים המתאימים לניתוח. תהליך ETL יוצא לדרך על פי לוח זמנים, אשר מעדכן את נתוני המחסן עדכני. אגב, כל המטבח הזה מוגש בצורה מושלמת על ידי Integration Services, שהם חלק מ-MS SQL Server.

בנוסף, כמו קודם, אתה יכול להשתמש ב-Excel, Power BI או כלים אנליטיים אחרים כגון Tableau או Qlik Sense כדי לבנות מודל עסקי של נתונים והדמיה. אבל ראשית, ברצוני להסב את תשומת לבכם להזדמנות נוספת שאולי לא ידעתם עליה, למרות העובדה שהיא זמינה לכם כבר זמן רב. אנחנו מדברים על בניית מודלים עסקיים באמצעות שירותי ניתוח של MS SQL Server, כלומר שירותי ניתוח.

מודלים של נתונים ב-MS Analysis Services

חלק זה של המאמר יהיה מעניין יותר למי שכבר משתמש ב-MS SQL Server בחברה שלהם.

שירותי ניתוח מספקים כיום שני סוגים של מודלים של נתונים: מודלים רב מימדיים ומודלים טבלאיים. בנוסף לעובדה שהנתונים במודלים אלה מקושרים, הערכים של מחווני המודל מצטברים מראש ומאוחסנים בתאי קוביית OLAP, אליהם ניתן לגשת באמצעות שאילתות MDX או DAX. בשל ארכיטקטורת אחסון נתונים זו, שאילתה המשתרעת על פני מיליוני רשומות מוחזרת תוך שניות. שיטה זו של גישה לנתונים נחוצה לחברות שטבלאות העסקאות שלהן מכילות למעלה ממיליון רשומות (הגבול העליון אינו מוגבל).

Excel, Power BI וכלים "מכובדים" רבים אחרים יכולים להתחבר למודלים כאלה ולהמחיש נתונים מהמבנים שלהם.

אם עשית את הנתיב ה"מתקדם": ביצעת אוטומציה של תהליך ETL ובנית מודלים עסקיים באמצעות שירותי MS SQL Server, אז מגיע לך שיהיה לך פורטל ארגוני משלך.

פורטל תאגידי

באמצעותו, מנהלי מערכת יפקחו וינהלו את תהליך הדיווח. הימצאותו של פורטל תאפשר לאחד מדריכי חברות: מידע על לקוחות, מוצרים, מנהלים, ספקים יהיה זמין להשוואה, עריכה והורדה במקום אחד לכל מי שמשתמש בו. בפורטל ניתן ליישם פונקציות שונות לשינוי נתונים במערכות הנהלת חשבונות, למשל ניהול שכפול נתונים. והכי חשוב, בעזרת הפורטל, הבעיה של ארגון גישה מובחנת לדוחות נפתרת בהצלחה – העובדים יראו רק את אותם דוחות שהוכנו באופן אישי למחלקות שלהם בצורה המיועדת להם.

עם זאת, עדיין לא ברור כיצד תאורגן הצגת הדוחות בעמוד הפורטל. כדי לענות על שאלה זו, תחילה עליך להחליט על הטכנולוגיה שעליה ייבנה הפורטל. אני מציע להשתמש באחת מהמסגרות כבסיס: ASP.NET MVC/Web Forms/Core, או Microsoft SharePoint. אם לחברה שלך יש לפחות מפתח .NET אחד, אז הבחירה לא תהיה קשה. כעת תוכל לבחור לקוח OLAP בתוך היישום שיכול להתחבר למודלים רב-ממדיים או טבלאריים של Analysis Services.

בחירת לקוח OLAP להדמיה

הבה נשווה מספר כלים על סמך רמת המורכבות של הטבעה, פונקציונליות ומחיר: Power BI, Telerik UI לרכיבי ASP.NET MVC ורכיבי RadarCube ASP.NET MVC.

Power BI

כדי לארגן גישה לעובדי החברה לדוחות Power BI בדף הפורטל שלך, עליך להשתמש בפונקציה Power BI Embedded.

הרשו לי לומר לכם מיד שתזדקקו לרישיון Power BI Premium ולקיבולת ייעודית נוספת. קיבולת ייעודית מאפשרת לך לפרסם לוחות מחוונים ודוחות למשתמשים בארגון שלך מבלי שתצטרך לרכוש עבורם רישיונות.

ראשית, דוח שנוצר ב-Power BI Desktop מתפרסם בפורטל Power BI ולאחר מכן, בעזרת תצורה פשוטה כלשהי, מוטבע בדף יישום אינטרנט.

אנליסט יכול להתמודד בקלות עם ההליך להפקת דוח פשוט ולפרסמו, אך יכולות להתעורר בעיות חמורות בהטמעה. קשה מאוד גם להבין את מנגנון הפעולה של הכלי הזה: מספר רב של הגדרות שירותי ענן, מנויים רבים, רישיונות ויכולות מגדילים מאוד את הדרישה לרמת ההכשרה של המומחה. אז עדיף להפקיד את המשימה הזו למומחה IT.

רכיבי Telerik ו- RadarCube

כדי לשלב רכיבי Telerik ו-RadarCube, מספיק שתהיה לך רמה בסיסית של טכנולוגיית תוכנה. לכן, הכישורים המקצועיים של מתכנת אחד ממחלקת ה-IT יספיקו למדי. כל מה שאתה צריך לעשות הוא למקם את הרכיב בדף אינטרנט ולהתאים אותו לצרכים שלך.

רכיב PivotGrid מממשק המשתמש של Telerik עבור ASP.NET MVC חבילת MVC מוטבעת בדף בצורה חיננית של Razor ומספקת את פונקציות ה-OLAP הנחוצות ביותר. עם זאת, אם אתה דורש הגדרות ממשק גמישות יותר ופונקציונליות מתקדמת, אז עדיף להשתמש ברכיבים RadarCube ASP.NET MVC. מספר רב של הגדרות, פונקציונליות עשירה עם יכולת להגדיר מחדש ולהרחיב אותה, יאפשרו לך ליצור דוח OLAP בכל מורכבות.

להלן טבלה המשווה את המאפיינים של המכשירים הנבחנים בסולם נמוך-בינוני-גבוה.

 
Power BI
ממשק המשתמש של Telerik עבור ASP.NET MVC
RadarCube ASP.NET MVC

ראיה
גבוה
נמוך
הממוצע

סט פונקציות OLAP
גבוה
נמוך
גבוה

גמישות בהתאמה אישית
גבוה
גבוה
גבוה

אפשרות לעקוף פונקציות
-
-
+

התאמה אישית של תוכנה
-
-
+

רמת המורכבות של הטבעה ותצורה
גבוה
נמוך
הממוצע

עלות מינימלית
Power BI Premium EM3

190 רובל לחודש
רישיון מפתח יחיד

רובל 90 000.

רישיון מפתח יחיד

רובל 25 000.

כעת תוכלו לעבור להגדרת קריטריונים לבחירת כלי אנליטי.

קריטריוני בחירת Power BI

• אתה מעוניין בדוחות עשירים במגוון מדדים ואלמנטים הקשורים לנתונים.
• אתה רוצה שעובדים העובדים עם דוחות יוכלו לקבל בקלות ובמהירות תשובות לבעיות העסקיות שלהם בצורה אינטואיטיבית.
• לחברה יש מומחה IT עם כישורי פיתוח BI.
• תקציב החברה כולל סכום גבוה של תשלום חודשי עבור שירות בינה עסקית בענן.

תנאים לבחירת רכיבי Telerik

• אנחנו צריכים לקוח OLAP פשוט לניתוח אד-הוק.
• לחברה יש מפתח NET ברמת הכניסה בצוות.
• תקציב קטן לרכישת רישיון חד פעמית וחידושו נוסף בהנחה של פחות מ-20%.

תנאים לבחירת רכיבי RadarCube

• אתה צריך לקוח OLAP רב תכליתי עם היכולת להתאים אישית את הממשק, כמו גם כזה התומך בהטמעת פונקציות משלך.
• לחברה יש מפתח NET ברמה בינונית בצוות. אם זה לא המקרה, אז מפתחי הרכיבים יתנו בחביבות את שירותיהם, אך תמורת תשלום נוסף שלא יעלה על רמת השכר של מתכנת במשרה מלאה.
• תקציב קטן לרכישת רישיון חד פעמי וחידושו נוסף בהנחה של 60%.

מסקנה

בחירה בכלי המתאים לניתוח עסקי תאפשר לך לנטוש לחלוטין את הדיווח באקסל. החברה שלכם תוכל לעבור בהדרגה וללא כאבים לשימוש בטכנולוגיות מתקדמות בתחום ה-BI ולהפוך את עבודת האנליסטים לאוטומטית בכל המחלקות.

מקור: www.habr.com