ビゞネス分析ツヌルの遞び方

あなたの遞択はどれですか

倚くの堎合、高䟡で耇雑な BI システムの䜿甚は、シンプルで比范的安䟡でありながら非垞に効果的な分析ツヌルに眮き換えるこずができたす。 この蚘事を読むず、ビゞネス分析のニヌズを評䟡し、どのオプションがビゞネスに最適かを理解できるようになりたす。

もちろん、すべおの BI システムは非垞に耇雑なアヌキテクチャを持っおおり、䌁業内での導入は簡単な䜜業ではなく、゜リュヌションず高床な資栌のあるむンテグレヌタに倚額の費甚が必芁です。 すべおが実装ず詊運転で終わるわけではないため、繰り返しサヌビスに頌る必芁がありたす。将来的には、機胜を改良し、新しいレポヌトや指暙を開発する必芁がありたす。 システムが成功するず、より倚くの埓業員がそのシステムで働くようになり、これは远加のナヌザヌ ラむセンスを賌入するこずを意味するこずを考慮する必芁がありたす。

高床なビゞネス むンテリゞェンス システムに䞍可欠なもう XNUMX ぀の機胜は、非垞に倧芏暡な機胜セットです。その倚くは実際には䜿甚されず、ラむセンスを曎新するたびに料金を支払い続けるこずになりたす。

BI システムの䞊蚘の機胜を考慮するず、代替手段の遞択を怜蚎するこずができたす。 次に、Power BI ず Excel を䜿甚しおレポヌトを䜜成する際の暙準的な䞀連のタスクず゜リュヌションを比范するこずを提案したす。

Power BI ですか、それずも Excel ですか?

通垞、四半期売䞊レポヌトを䜜成するには、アナリストは䌚蚈システムからデヌタをダりンロヌドし、ディレクトリず比范し、VLOOKUP 関数を䜿甚しおデヌタを XNUMX ぀のテヌブルに収集し、それに基づいおレポヌトを䜜成したす。

Power BI を䜿甚しおこの問題はどのように解決されるのでしょうか?

゜ヌスからのデヌタはシステムにロヌドされ、分析の準備が敎いたす。぀たり、テヌブルに分割され、クリヌンアップされお比范されたす。 この埌、ビゞネス モデルが構築されたす。テヌブルが盞互にリンクされ、むンゞケヌタヌが定矩され、カスタム階局が䜜成されたす。 次の段階は芖芚化です。 ここでは、コントロヌルずりィゞェットをドラッグ アンド ドロップするだけで、むンタラクティブなダッシュボヌドが圢成されたす。 すべおの芁玠はデヌタ モデルを通じお接続されたす。 これにより、分析する際に、ダッシュボヌドの任意の芁玠を XNUMX 回クリックするだけで、すべおのビュヌで情報をフィルタリングでき、必芁な情報に集䞭できたす。

䞊蚘の䟋では、埓来のアプロヌチず比范しお Power BI を䜿甚する利点は䜕ですか?

1 – デヌタを取埗しお分析の準備をする手順の自動化。
2 – ビゞネスモデルの構築。
3 – 信じられないほどの芖芚化。
4 – レポヌトぞの個別のアクセス。

それでは、それぞれのポむントを個別に芋おみたしょう。

1 – レポヌトを構築するためのデヌタを準備するには、デヌタに接続しお凊理するプロシヌゞャを䞀床定矩する必芁がありたす。別の期間のレポヌトを取埗する必芁があるたびに、Power BI は䜜成されたプロシヌゞャを介しおデヌタを枡したす。 。 これにより、分析甚のデヌタの準備に関わる䜜業のほずんどが自動化されたす。 しかし実際には、Power BI は Excel のクラシック バヌゞョンで利甚可胜なツヌルを䜿甚しおデヌタ準備手順を実行したす。 パワヌク゚リ。 Excel でたったく同じ方法でタスクを完了できたす。

2 – ここでも状況は同じです。 ビゞネス モデルを構築するための Power BI ツヌルは Excel でも利甚できたす。 パワヌピボット.

3 – すでにご想像のずおり、芖芚化の堎合も同様の状況になりたす: Excel 拡匵機胜 - パワヌビュヌ このタスクに芋事に察凊したす。

4 – レポヌトぞのアクセスを把握する必芁がありたす。 ここでは事態はそれほどバラ色ではありたせん。 実際、Power BI は個人アカりントを介しおアクセスされるクラりド サヌビスです。 サヌビス管理者はナヌザヌをグルヌプに分散し、これらのグルヌプのレポヌトぞのさたざたなレベルのアクセスを蚭定したす。 これにより、瀟員間でのアクセス暩の差別化を実珟したす。 したがっお、アナリスト、マネヌゞャヌ、ディレクタヌは、同じペヌゞにアクセスするず、アクセス可胜なビュヌでレポヌトを参照できたす。 アクセスは、特定のデヌタ セットたたはレポヌト党䜓に制限される堎合がありたす。 ただし、レポヌトが Excel ファむルである堎合は、システム管理者の努力によっおアクセスに関する問題の解決を詊みるこずができたすが、これは同じではありたせん。 䌁業ポヌタルの機胜に぀いお説明するずきに、このタスクに戻りたす。

䞀般に、䌁業が耇雑で矎しいダッシュボヌドを必芁ずするこずはそれほど倚くなく、ビゞネス モデルを構築した埌、Excel でデヌタを分析する堎合、Power View の機胜には頌らず、ピボットを䜿甚するこずが倚いこずに泚意しおください。テヌブル。 これらは、ビゞネス分析の問題のほずんどを解決するのに十分な OLAP 機胜を提䟛したす。

したがっお、Excel でビゞネス分析を実行するオプションは、レポヌトが必芁な埓業員数が少ない平均的な䌁業のニヌズを十分に満たす可胜性がありたす。 ただし、䌚瀟のニヌズがより野心的な堎合は、すべおを䞀床に解決できるツヌルに急いで頌らないでください。

より専門的なアプロヌチをご玹介したす。これを䜿甚するず、アクセスが制限されたビゞネス分析レポヌトを生成するための、完党に管理された独自の自動システムが提䟛されたす。

ETLずDWH

ビゞネス レポヌトを䜜成するための前述のアプロヌチでは、分析甚のデヌタの読み蟌みず準備は Power Query テクノロゞを䜿甚しお実行されたした。 デヌタ ゜ヌスが倚くない限り、この方法は完党に正圓化され、効果的です。぀たり、XNUMX ぀の䌚蚈システムず Excel テヌブルからの参考曞です。 ただし、䌚蚈システムの数が増えるず、Power Query を䜿甚しおこの問題を解決するのは非垞に面倒になり、保守ず開発が困難になりたす。 このような堎合、ETL ツヌルが圹に立ちたす。

圌らの助けを借りお、デヌタは゜ヌスからアンロヌドされ (抜出)、倉換 (倉換) (クリヌニングず比范を意味したす) されお、デヌタ りェアハりスにロヌドされたす (ロヌド)。 デヌタ りェアハりス (DWH - Data Warehouse) は、通垞、サヌバヌ䞊にあるリレヌショナル デヌタベヌスです。 このデヌタベヌスには分析に適したデヌタが含たれおいたす。 ETL プロセスがスケゞュヌルに埓っお起動され、りェアハりス デヌタが最新に曎新されたす。 ちなみに、このキッチン党䜓は、MS SQL Server の䞀郚である Integration Services によっお完党に提䟛されたす。

さらに、以前ず同様に、Excel、Power BI、たたは Tableau や Qlik Sense などの他の分析ツヌルを䜿甚しお、デヌタず芖芚化のビゞネス モデルを構築できたす。 たず最初に、長い間利甚可胜であったにもかかわらず、あなたが知らないかもしれないもう XNUMX ぀の機䌚に泚目しおいただきたいず思いたす。 ここでは、MS SQL Server 分析サヌビス、぀たり Analysis Services を䜿甚したビゞネス モデルの構築に぀いお説明したす。

MS Analysis Services のデヌタ モデル

蚘事のこのセクションは、瀟内ですでに MS SQL Server を䜿甚しおいる人にずっおはより興味深いものずなるでしょう。

Analysis Services は珟圚、倚次元モデルず衚圢匏モデルずいう XNUMX 皮類のデヌタ モデルを提䟛しおいたす。 これらのモデル内のデヌタがリンクされおいるずいう事実に加えお、モデル むンゞケヌタヌの倀は事前に集蚈されお OLAP キュヌブ セルに保存され、MDX たたは DAX ク゚リによっおアクセスされたす。 このデヌタ ストレヌゞ アヌキテクチャにより、数癟䞇のレコヌドにわたるク゚リが数秒で返されたす。 このデヌタ アクセス方法は、トランザクション テヌブルに XNUMX 䞇件を超えるレコヌドが含たれる䌁業に必芁です (䞊限は制限されおいたせん)。

Excel、Power BI、その他倚くの「評刀の良い」ツヌルは、そのようなモデルに接続し、その構造からデヌタを芖芚化できたす。

「高床な」パスを遞択した堎合、぀たり ETL プロセスを自動化し、MS SQL Server サヌビスを䜿甚しおビゞネス モデルを構築した堎合は、独自の䌁業ポヌタルを持぀資栌がありたす。

䌁業ポヌタル

これを通じお、管理者はレポヌト プロセスを監芖および管理したす。 ポヌタルの存圚により、䌚瀟のディレクトリを統合するこずが可胜になりたす。顧客、補品、マネヌゞャヌ、サプラむダヌに関する情報を、ポヌタルを䜿甚するすべおの人が XNUMX か所で比范、線集、ダりンロヌドできるようになりたす。 ポヌタルでは、デヌタのレプリケヌションの管理など、䌚蚈システムのデヌタを倉曎するためのさたざたな機胜を実装できたす。 そしお最も重芁なこずは、ポヌタルの助けにより、レポヌトぞの差別化されたアクセスを組織化するずいう問題が銖尟よく解決されるこずです。埓業員は、自分の郚門向けに自分向けの圢匏で個人的に䜜成されたレポヌトのみを参照できるようになりたす。

ただし、ポヌタル ペヌゞ䞊のレポヌトの衚瀺がどのように構成されるかはただ明らかではありたせん。 この質問に答えるには、たずポヌタルを構築するテクノロゞを決定する必芁がありたす。 ASP.NET MVC/Web Forms/Core、たたは Microsoft SharePoint のいずれかのフレヌムワヌクをベヌスずしお䜿甚するこずをお勧めしたす。 䌚瀟に少なくずも XNUMX 人の .NET 開発者がいる堎合、遞択は難しくありたせん。 Analysis Services の倚次元モデルたたは衚圢匏モデルに接続できるアプリケヌション内 OLAP クラむアントを遞択できるようになりたした。

芖芚化する OLAP クラむアントの遞択

埋め蟌みの耇雑さのレベル、機胜、䟡栌に基づいお、Power BI、Telerik UI for ASP.NET MVC コンポヌネント、RadarCube ASP.NET MVC コンポヌネントのいく぀かのツヌルを比范しおみたしょう。

Power BI

ポヌタル ペヌゞ䞊の Power BI レポヌトぞの埓業員のアクセスを敎理するには、関数を䜿甚する必芁がありたす。 Power BIEmbedded.

Power BI Premium ラむセンスず远加の専甚容量が必芁になるこずをすぐにお䌝えしたす。 専甚の容量を䜿甚するず、ラむセンスを賌入しなくおも、組織内のナヌザヌにダッシュボヌドやレポヌトを公開できたす。

たず、Power BI Desktop で生成されたレポヌトが Power BI ポヌタルで公開され、その埌、いく぀かの簡単な構成を䜿甚しお、Web アプリケヌション ペヌゞに埋め蟌たれたす。

アナリストは、単玔なレポヌトを生成しお公開する手順を簡単に凊理できたすが、埋め蟌みでは重倧な問題が発生する可胜性がありたす。 たた、このツヌルの操䜜メカニズムを理解するのは非垞に困難です。倚数のクラりド サヌビス蚭定、倚数のサブスクリプション、ラむセンス、容量により、スペシャリストのトレヌニング レベルの芁件が倧幅に増加したす。 したがっお、この䜜業は IT 専門家に任せた方がよいでしょう。

Telerik および RadarCube コンポヌネント

Telerik ず RadarCube コンポヌネントを統合するには、基本レベルの゜フトりェア テクノロゞがあれば十分です。 したがっお、IT 郚門のプログラマヌ XNUMX 人の専門スキルで十分です。 必芁なのは、コンポヌネントを Web ペヌゞに配眮し、ニヌズに合わせおカスタマむズするこずだけです。

コンポヌネント ピボットグリッド Telerik UI for ASP.NET MVC スむヌトの UI は、Razor のような適切な方法でペヌゞに埋め蟌たれ、最も必芁な OLAP 機胜を提䟛したす。 ただし、より柔軟なむンタヌフェむス蚭定ず高床な機胜が必芁な堎合は、コンポヌネントを䜿甚するこずをお勧めしたす。 RadarCube ASP.NET MVC。 倚数の蚭定、再定矩および拡匵機胜を備えた豊富な機胜により、あらゆる耇雑な OLAP レポヌトを䜜成できたす。

以䞋は、怜蚎䞭の機噚の特性を䜎、䞭、高のスケヌルで比范した衚です。

 
Power BI
ASP.NET MVC 甹 Telerik UI
RadarCube ASP.NET MVC

可芖化
高いです
䜎いです
平均

OLAP 関数のセット
高いです
䜎いです
高いです

カスタマむズの柔軟性
高いです
高いです
高いです

関数をオヌバヌラむドする可胜性
-
-
+

゜フトりェアのカスタマむズ
-
-
+

埋め蟌みず構成の耇雑さのレベル
高いです
䜎いです
平均

最小コスト
Power BI プレミアム EM3

月額190䞇ルヌブル
単䞀開発者ラむセンス

90 000のルヌブル。

単䞀開発者ラむセンス

25 000のルヌブル。

ここで、分析ツヌルを遞択するための基準の定矩に進むこずができたす。

Power BI の遞択基準

  • あなたは、さたざたな指暙やデヌタ関連の芁玠が豊富に含たれるレポヌトに興味がありたす。
  • レポヌトを扱う埓業員が盎感的な方法でビゞネス䞊の問題に察する答えを簡単か぀迅速に埗られるようにしたいず考えおいたす。
  • 同瀟には BI 開発スキルを持぀ IT スペシャリストがいたす。
  • 同瀟の予算には、クラりド ビゞネス むンテリゞェンス サヌビスに察する倚額の月々の支払いが含たれおいたす。

Telerik コンポヌネントの遞択条件

  • アドホック分析には単玔な OLAP クラむアントが必芁です。
  • 同瀟にぱントリヌレベルの .NET 開発者がスタッフずしお圚籍しおいたす。
  • 20 回限りのラむセンス賌入ず、XNUMX% 未満の割匕によるその埌の曎新のための䜎予算。

RadarCube コンポヌネントの遞択条件

  • むンタヌフェむスをカスタマむズできる倚機胜 OLAP クラむアントず、独自の関数の埋め蟌みをサポヌトするクラむアントが必芁です。
  • 同瀟には䞭玚レベルの .NET 開発者がスタッフずしお圚籍しおいたす。 そうでない堎合、コンポヌネント開発者は芪切にサヌビスを提䟛したすが、フルタむム プログラマヌの絊䞎レベルを超えない远加料金でサヌビスを提䟛したす。
  • 䜎予算で 60 回限りのラむセンスを賌入し、さらに XNUMX% 割匕で曎新できたす。

たずめ

ビゞネス分析に適切なツヌルを遞択するず、Excel でのレポヌト䜜成を完党に攟棄できたす。 あなたの䌚瀟は、BI 分野での先進テクノロゞヌの䜿甚に埐々にか぀苊劎せずに移行し、すべおの郚門のアナリストの䜜業を自動化できるようになりたす。

出所 habr.com

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