ロシアの BI システムを評価するための基準

私は長年にわたり、ロシアにおける BI システム導入のリーダー企業の XNUMX つである会社を率いており、BI 分野の事業量の点でアナリストの上位リストに常に含まれています。 仕事中、私は小売業や製造業からスポーツ産業に至るまで、経済のさまざまな分野の企業における BI システムの導入に参加しました。 したがって、私はビジネス インテリジェンス ソリューションに対する顧客のニーズをよく理解しています。

海外ベンダーのソリューションはよく知られており、そのほとんどが強力なブランドを持っており、その見通しは大手分析機関によって分析されていますが、国内の BI システムの大部分は依然としてニッチな製品に留まっています。 これは、ニーズを満たすソリューションを探している人にとって、選択を非常に複雑にします。

この欠点を解消するために、志を同じくする人々のチームと私は、ロシアの開発者「グロモフの BI サークル」によって作成された BI システムをレビューすることにしました。 私たちは市場に出回っているほとんどの国内ソリューションを分析し、その長所と短所を明らかにしようとしました。 そのおかげで、レビューに含まれるシステムの開発者は、自社製品の長所と短所を外部から確認できるようになり、場合によっては開発戦略を調整できるようになります。

ロシアの BI システムについてこのようなレビューを作成するのは初めての経験であったため、特に国内システムに関する情報収集に重点を置きました。

ロシアの BI システムのレビューは初めて行われ、その主な任務はリーダーや部外者を特定することではなく、解決策の可能性について最も完全で信頼できる情報を収集することです。

レビューには次のソリューションが参加しました: Visiology、Alpha BI、Foresight.Analytical プラットフォーム、Modus BI、Polymatica、Loginom、Luxms BI、Yandex.DataLens、Krista BI、BIPLANE24、N3.ANALYTICS、QuBeQu、BoardMaps OJSC ダッシュボード システム、Slemma BI、KPI Suite、Malahit: BI、Naumen BI、MAYAK BI、IQPLATFORM、A-KUB、NextBI、RTAnalytics、Simpl.データ管理プラットフォーム、DATAMONITOR、Galaxy BI、Etton Platform、BI モジュール

ロシアの BI プラットフォームの機能とアーキテクチャの特徴を分析するために、開発者によって提供された内部データと、ソリューション サイト、広告、サプライヤーからの技術資料などのオープンな情報ソースの両方を使用しました。
アナリストは、BI システムの導入における自身の経験と、ロシア企業の BI 機能に対する基本的なニーズに基づいて、ソリューションの類似点と相違点を確認し、その後、自社の長所と短所を明らかにするための多くのパラメータを特定しました。

これらはパラメータです

管理、セキュリティ、BI プラットフォームのアーキテクチャ – このカテゴリでは、プラットフォームのセキュリティを確保する機能、およびユーザー管理とアクセス監査の機能の詳細な説明の存在が評価されました。 プラットフォーム アーキテクチャに関する情報の総量も考慮されました。

クラウドBI – この基準により、クラウドとオンプレミスの両方のデータに基づいて、クラウドでの分析および分析アプリケーションを作成、展開、管理するためのサービスとしてのプラットフォームおよびサービスとしての分析アプリケーション モデルを使用した接続の可用性を評価できます。

ソースに接続してデータを受信する – この基準では、ローカルとクラウドの両方のさまざまな種類のストレージ プラットフォーム (リレーショナルおよび非リレーショナル) に含まれる構造化データおよび非構造化データにユーザーが接続できる機能が考慮されます。

メタデータ管理 – 共通のセマンティック モデルとメタデータの使用を可能にするツールの記述の存在を考慮します。 これらは、ディメンション、階層、メジャー、パフォーマンス メトリック、主要業績評価指標 (KPI) などのメタデータ オブジェクトを検索、キャプチャ、保存、再利用、公開するための信頼性の高い一元的な方法を管理者に提供する必要があり、また、レポート作成にも使用できます。レイアウトオブジェクト、パラメータなど機能基準では、ビジネス ユーザーによって定義されたデータおよびメタデータを SOR メタデータにプロモートする管理者の能力も考慮されます。

データの保存と読み込み – この基準を使用すると、データのインデックス付け、データのロードの管理、およびスケジュールの更新を行う機能を備えた自律パフォーマンス エンジンへのデータのアクセス、統合、変換、ロードに関するプラットフォームの機能を評価できます。 エクストラネット展開の機能の可用性も考慮されます。プラットフォームは、公共部門の分析コンテンツへの外部クライアントまたは市民アクセスのための、柔軟な集中型 BI プロビジョニングと同様のワークフローをサポートしていますか。

データ準備 – この基準では、さまざまなソースからのデータをユーザーが制御して組み合わせる「ドラッグ アンド ドロップ」機能の可用性と、ユーザー定義のメジャー、セット、グループ、階層などの分析モデルの作成が考慮されます。 この基準に基づく高度な機能には、機械学習、インテリジェントな集約とプロファイリング、階層の生成、多重構造データを含む複数のソースにわたるデータの分散と混合をサポートするセマンティック自動検出機能が含まれます。

データモデルのスケーラビリティと複雑さ – このパラメーターは、データベース内のオンチップ メモリ メカニズムまたはアーキテクチャに関する情報の存在と完全性を評価します。これにより、大量のデータが処理され、複雑なデータ モデルが処理され、パフォーマンスが最適化され、多数のユーザーに展開されます。 。

高度な分析 – メニューベースのオプションまたは外部開発モデルのインポートと統合によって、ユーザーが高度なオフライン分析機能に簡単にアクセスできる機能の可用性を評価しました。

分析ダッシュボード – この基準は、他のユーザーによる使用を含む、ビジュアルリサーチおよび組み込みの高度な地理空間分析を備えたインタラクティブな情報パネルとコンテンツを作成するための機能の説明の存在を考慮します。

インタラクティブな視覚的探索 – ヒート マップやツリー マップ、地理マップ、散布図、その他の特殊な視覚化など、基本的な円グラフや折れ線グラフを超えるさまざまな視覚化オプションを使用して、データ探索機能の完全性を評価します。 また、視覚的表現を直接操作してデータを分析および操作し、パーセンテージやグループとして表示する機能も考慮されています。

高度なデータ検出 – この基準は、ユーザーがモデルを構築したりアルゴリズムを作成したりすることなく、ユーザーに関連するデータ内の相関関係、例外、クラスター、リンク、予測などの重要な定義を自動的に検索、視覚化、伝達する機能の存在を評価しました。 また、視覚化、ストーリーテリング、検索、自然言語クエリ (NLQ) テクノロジーを使用してデータを探索する機会に関する情報の入手可能性も考慮しました。

モバイルデバイスの機能 – この基準では、オンラインで公開または学習する目的でコンテンツを開発およびモバイル デバイスに配信するための機能の可用性が考慮されます。 タッチスクリーン、カメラ、位置情報などのネイティブモバイルデバイス機能の使用に関するデータも評価されます。

分析コンテンツの埋め込み – この基準では、API インターフェイスを備えた一連のソフトウェア開発者に関する情報の入手可能性と、分析コンテンツ、視覚化、アプリケーションの作成と変更、ビジネス プロセス、アプリケーション、またはポータルへの統合のためのオープン スタンダードのサポートが考慮されます。 これらの機能は、分析インフラストラクチャを再利用してアプリケーションの外部に存在できますが、ユーザーにシステム間の切り替えを強いることなく、アプリケーション内から簡単かつシームレスにアクセスできる必要があります。 このパラメーターでは、分析機能とアプリケーション アーキテクチャとの BI 統合機能の可用性も考慮されており、ユーザーはビジネス プロセスのどこに分析を組み込むかを選択できます。
分析コンテンツの公開とコラボレーション – この基準では、ユーザーがさまざまな出力タイプと配布方法を通じて分析コンテンツを公開、展開、利用できるようにする機能と、コンテンツの検出、スケジュール設定、およびアラートのサポートを考慮します。

使いやすさ、見た目の魅力、ワークフローの統合 – このパラメータは、プラットフォームの管理と展開の容易さ、コンテンツの作成、使用とコンテンツの操作、および製品の魅力の程度に関する情報の入手可能性を要約します。 また、これらの機能が XNUMX つのシームレスな製品およびワークフローで提供されるか、またはほとんど統合されていない複数の製品にわたって提供される範囲も考慮されます。

情報空間における存在感、PR – この基準は、メディア、および製品または開発者の Web サイトのニュース セクションで、新しいバージョンのリリースおよびオープン ソースで実装されたプロジェクトに関する情報の入手可能性を評価します。

出所： habr.com