რუსული BI სისტემების შეფასების კრიტერიუმები

უკვე მრავალი წელია მე ვხელმძღვანელობ კომპანიას, რომელიც ერთ-ერთი ლიდერია რუსეთში BI სისტემების დანერგვაში და რეგულარულად შედის ანალიტიკოსთა ტოპ სიებში BI სფეროში ბიზნესის მოცულობის თვალსაზრისით. ჩემი მუშაობის დროს ვმონაწილეობდი BI სისტემების დანერგვაში კომპანიებში ეკონომიკის სხვადასხვა სფეროდან - საცალო ვაჭრობიდან და წარმოებიდან სპორტულ ინდუსტრიამდე. ამიტომ, მე კარგად ვიცი ბიზნეს დაზვერვის გადაწყვეტილებების მომხმარებელთა საჭიროებები.

უცხოელი მოვაჭრეების გადაწყვეტილებები კარგად არის ცნობილი, მათ უმეტესობას აქვს ძლიერი ბრენდი, მათი პერსპექტივები გაანალიზებულია მსხვილი ანალიტიკური სააგენტოების მიერ, ხოლო შიდა BI სისტემები უმეტესწილად კვლავ რჩება ნიშურ პროდუქტებად. ეს სერიოზულად ართულებს არჩევანს მათთვის, ვინც ეძებს გამოსავალს მათი საჭიროებების დასაკმაყოფილებლად.

ამ ნაკლოვანების აღმოსაფხვრელად, მე და თანამოაზრე ადამიანების გუნდმა გადავწყვიტეთ გადაგვეხედა რუსი დეველოპერების მიერ შექმნილი BI სისტემების - „გრომოვის BI წრე“. ჩვენ გავაანალიზეთ ბაზარზე არსებული შიდა გადაწყვეტილებების უმეტესობა და შევეცადეთ გამოვყოთ მათი ძლიერი და სუსტი მხარეები. თავის მხრივ, მისი წყალობით, მიმოხილვაში შემავალი სისტემების დეველოპერებს შეეძლებათ გარედან შეხედონ თავიანთი პროდუქციის დადებით და უარყოფით მხარეებს და, შესაძლოა, შეცვალონ თავიანთი განვითარების სტრატეგია.

ეს არის რუსული BI სისტემების ასეთი მიმოხილვის შექმნის პირველი გამოცდილება, ამიტომ ჩვენ კონკრეტულად გავამახვილეთ ყურადღება შიდა სისტემების შესახებ ინფორმაციის შეგროვებაზე.

რუსული BI სისტემების მიმოხილვა პირველად ტარდება, მისი მთავარი ამოცანაა არა იმდენად ლიდერებისა და აუტსაიდერების იდენტიფიცირება, არამედ ყველაზე სრულყოფილი და სანდო ინფორმაციის შეგროვება გადაწყვეტილებების შესაძლებლობების შესახებ.

მიმოხილვაში მონაწილეობდა შემდეგი გადაწყვეტილებები: Visiology, Alpha BI, Foresight.Analytic პლატფორმა, Modus BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Krista BI, BIPLANE24, N3.ANALYTICS, QuBeQu, BoardMaps OJSC Dashboard Systems, S. BI , KPI Suite, მალაჰიტი: BI, Naumen BI, MAYAK BI, IQPLATFORM, A-KUB, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Data მართვის პლატფორმა, DATAMONITOR, Galaxy BI, "Etton Platform", BI მოდული

რუსული BI პლატფორმების ფუნქციონალური და არქიტექტურული მახასიათებლების გასაანალიზებლად, ჩვენ გამოვიყენეთ როგორც დეველოპერების მიერ მოწოდებული შიდა მონაცემები, ასევე ინფორმაციის ღია წყაროები - გადაწყვეტილებების საიტები, სარეკლამო და ტექნიკური მასალები მომწოდებლებისგან.
ანალიტიკოსებმა, BI სისტემების დანერგვის საკუთარ გამოცდილებაზე და რუსული კომპანიების BI ფუნქციონირების ძირითად საჭიროებებზე დაყრდნობით, გამოავლინეს რამდენიმე პარამეტრი, რომელიც საშუალებას აძლევს მათ დაინახონ გადაწყვეტილებების მსგავსება და განსხვავებები და შემდგომში გამოკვეთონ მათი ძლიერი და სუსტი მხარეები.

ეს არის პარამეტრები

ადმინისტრაცია, უსაფრთხოება და BI პლატფორმის არქიტექტურა – ამ კატეგორიაში შეფასდა შესაძლებლობების დეტალური აღწერილობის არსებობა, რომელიც უზრუნველყოფს პლატფორმის უსაფრთხოებას, ასევე მომხმარებლის ადმინისტრირებისა და წვდომის აუდიტის ფუნქციონირებას. ასევე გათვალისწინებული იყო პლატფორმის არქიტექტურის შესახებ ინფორმაციის მთლიანი რაოდენობა.

Cloud BI – ეს კრიტერიუმი საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ დაკავშირების ხელმისაწვდომობა პლატფორმის როგორც სერვისის და ანალიტიკური აპლიკაციის, როგორც სერვისის მოდელის გამოყენებით ღრუბელში ანალიტიკური და ანალიტიკური აპლიკაციების შესაქმნელად, განლაგებისა და მართვისთვის, როგორც ღრუბელში, ასევე ოფისში არსებულ მონაცემებზე დაყრდნობით.

წყაროსთან დაკავშირება და მონაცემების მიღება – კრიტერიუმი ითვალისწინებს შესაძლებლობებს, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს დაუკავშირდნენ სტრუქტურირებულ და არასტრუქტურირებულ მონაცემებს, რომლებიც შეიცავს სხვადასხვა ტიპის შენახვის პლატფორმებს (რელატიური და არარელატიური) - როგორც ლოკალურ, ასევე ღრუბლოვან.

მეტამონაცემების მართვა – ითვალისწინებს ინსტრუმენტების აღწერილობის არსებობას, რომელიც საშუალებას იძლევა გამოიყენოს საერთო სემანტიკური მოდელი და მეტამონაცემები. მათ უნდა მიაწოდონ ადმინისტრატორებს საიმედო და ცენტრალიზებული გზა, რათა იპოვონ, აღბეჭდონ, შეინახონ, ხელახლა გამოიყენონ და გამოაქვეყნონ მეტამონაცემების ობიექტები, როგორიცაა ზომები, იერარქია, ზომები, შესრულების მეტრიკა ან შესრულების ძირითადი ინდიკატორები (KPI) და ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას მოხსენებისთვის. განლაგების ობიექტები, პარამეტრები და ა.შ. ფუნქციური კრიტერიუმი ასევე ითვალისწინებს ადმინისტრატორების უნარს, გაავრცელონ ბიზნეს მომხმარებლების მიერ განსაზღვრული მონაცემები და მეტამონაცემები SOR მეტამონაცემებში.

მონაცემთა შენახვა და ჩატვირთვა – ეს კრიტერიუმი საშუალებას გაძლევთ შეაფასოთ პლატფორმის შესაძლებლობები მონაცემების წვდომის, ინტეგრაციის, ტრანსფორმაციისა და ჩატვირთვის ავტონომიურ შესრულების ძრავაში მონაცემების ინდექსირების, მონაცემთა ჩატვირთვის და განრიგის განახლების შესაძლებლობით. ასევე განიხილება ექსტრანეტის განლაგების ფუნქციონალობის ხელმისაწვდომობა: მხარს უჭერს თუ არა პლატფორმა სამუშაო პროცესს, როგორც მოქნილი ცენტრალიზებული BI უზრუნველყოფა გარე კლიენტისთვის ან მოქალაქეებისთვის საჯარო სექტორში ანალიტიკურ კონტენტზე წვდომისთვის.

მონაცემთა მომზადება - კრიტერიუმი ითვალისწინებს ფუნქციების ხელმისაწვდომობას მომხმარებლის მიერ კონტროლირებადი მონაცემების "გადაათრიეთ და ჩამოშვებისთვის" სხვადასხვა წყაროდან და ისეთი ანალიტიკური მოდელების შექმნას, როგორიცაა მომხმარებლის მიერ განსაზღვრული ზომები, კომპლექტები, ჯგუფები და იერარქიები. გაფართოებული შესაძლებლობები ამ კრიტერიუმით მოიცავს სემანტიკური ავტომატური აღმოჩენის შესაძლებლობებს მანქანური სწავლის მხარდაჭერით, ინტელექტუალური აგრეგაციისა და პროფილის მხარდაჭერით, იერარქიის გენერირებას, მონაცემთა განაწილებას და შერწყმას მრავალ წყაროში, მათ შორის მრავალ სტრუქტურირებულ მონაცემებს.

მონაცემთა მოდელის მასშტაბურობა და სირთულე - პარამეტრი აფასებს მონაცემთა ბაზაში ჩიპზე მეხსიერების მექანიზმის ან არქიტექტურის შესახებ ინფორმაციის არსებობას და სისრულეს, რის გამოც მუშავდება დიდი მოცულობის მონაცემები, მუშავდება მონაცემთა რთული მოდელები და შესრულება ოპტიმიზებულია და ვრცელდება მომხმარებელთა დიდ რაოდენობაზე. .

გაფართოებული ანალიტიკა – შეაფასა ფუნქციონალობის ხელმისაწვდომობა, რომელიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს ადვილად მიიღონ გაფართოებული ოფლაინ ანალიტიკის შესაძლებლობები მენიუზე დაფუძნებული ვარიანტების საშუალებით ან გარედან შემუშავებული მოდელების იმპორტითა და ინტეგრაციით.

ანალიტიკური დაფები - ეს კრიტერიუმი ითვალისწინებს ფუნქციონირების აღწერილობის არსებობას ინტერაქტიული საინფორმაციო პანელებისა და შინაარსის შესაქმნელად ვიზუალური კვლევისა და ჩაშენებული მოწინავე და გეოსივრცული ანალიტიკით, მათ შორის სხვა მომხმარებლების გამოყენებისთვის.

ინტერაქტიული ვიზუალური გამოკვლევა – აფასებს მონაცემთა ძიების ფუნქციონალობის სისრულეს ვიზუალიზაციის სხვადასხვა ვარიანტების გამოყენებით, რომლებიც სცილდება ძირითად ტორტებისა და ხაზების დიაგრამებს, მათ შორის სითბოს და ხის რუქებს, გეოგრაფიულ რუქებს, სკატერ ნაკვეთებს და სხვა სპეციალიზებულ ვიზუალიზაციას. ასევე მხედველობაში მიიღება მონაცემების ანალიზისა და მანიპულირების უნარი მის ვიზუალურ წარმოდგენასთან უშუალო ურთიერთქმედებით, პროცენტებითა და ჯგუფების სახით ჩვენებით.

მონაცემთა გაფართოებული აღმოჩენა – ეს კრიტერიუმი აფასებდა ფუნქციონალურობის არსებობას, რათა ავტომატურად იპოვონ, ვიზუალიზაცია და გადასცეს მნიშვნელოვანი დეფინიციები, როგორიცაა კორელაციები, გამონაკლისები, კლასტერები, ბმულები და პროგნოზები მონაცემებში, რომლებიც რელევანტურია მომხმარებლებისთვის, მოდელების აშენების ან ალგორითმების დაწერის მოთხოვნის გარეშე. მან ასევე განიხილა ინფორმაციის ხელმისაწვდომობა მონაცემთა შესწავლის შესაძლებლობების შესახებ ვიზუალიზაციის, მოთხრობის, ძიების და ბუნებრივი ენის შეკითხვის (NLQ) ტექნოლოგიების გამოყენებით.

ფუნქციონირება მობილურ მოწყობილობებზე - ეს კრიტერიუმი ითვალისწინებს ფუნქციონირების ხელმისაწვდომობას კონტენტის შემუშავებისა და მობილურ მოწყობილობებზე მიწოდებისთვის ონლაინ გამოქვეყნების ან შესწავლის მიზნით. ასევე შეფასებულია მონაცემები მშობლიური მობილური მოწყობილობის შესაძლებლობების გამოყენების შესახებ, როგორიცაა სენსორული ეკრანი, კამერა და მდებარეობა.

ანალიტიკური შინაარსის ჩანერგვა - ეს კრიტერიუმი ითვალისწინებს ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას API ინტერფეისით პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელების ნაკრების შესახებ და ღია სტანდარტების მხარდაჭერას ანალიტიკური შინაარსის, ვიზუალიზაციისა და აპლიკაციების შესაქმნელად და შესაცვლელად, ბიზნეს პროცესში, აპლიკაციაში ან პორტალში მათი ინტეგრაციისთვის. ეს შესაძლებლობები შეიძლება არსებობდეს აპლიკაციის გარეთ, ანალიტიკური ინფრასტრუქტურის ხელახლა გამოყენებით, მაგრამ უნდა იყოს ადვილად და შეუფერხებლად ხელმისაწვდომი აპლიკაციის შიგნიდან ისე, რომ არ აიძულოთ მომხმარებლები გადაერთონ სისტემებს შორის. ეს პარამეტრი ასევე ითვალისწინებს ანალიტიკის ხელმისაწვდომობას და BI ინტეგრაციის შესაძლებლობებს აპლიკაციის არქიტექტურასთან, რაც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს აირჩიონ სად უნდა იყოს ჩართული ანალიტიკა ბიზნეს პროცესში.
ანალიტიკური კონტენტის გამოქვეყნება და თანამშრომლობა – ეს კრიტერიუმი ითვალისწინებს შესაძლებლობებს, რომლებიც მომხმარებლებს საშუალებას აძლევს გამოაქვეყნონ, განათავსონ და მოიხმარონ ანალიტიკური კონტენტი სხვადასხვა გამომავალი ტიპისა და განაწილების მეთოდების მეშვეობით, შინაარსის აღმოჩენის, დაგეგმვისა და გაფრთხილების მხარდაჭერით.

გამოყენების სიმარტივე, ვიზუალური მიმზიდველობა და სამუშაო პროცესის ინტეგრაცია - ეს პარამეტრი აჯამებს ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას პლატფორმის ადმინისტრირებისა და განლაგების სიმარტივის, კონტენტის შექმნის, გამოყენებისა და კონტენტთან ურთიერთქმედების შესახებ, ასევე პროდუქტის მიმზიდველობის ხარისხზე. ასევე გასათვალისწინებელია რამდენად არის შემოთავაზებული ეს შესაძლებლობები ერთ უწყვეტ პროდუქტსა და სამუშაო პროცესში, ან რამდენიმე პროდუქტზე მცირე ინტეგრირებით.

საინფორმაციო სივრცეში ყოფნა, პიარი - კრიტერიუმი აფასებს ინფორმაციის ხელმისაწვდომობას ახალი ვერსიების გამოშვების და განხორციელებული პროექტების შესახებ ღია წყაროებში - მედიაში, ასევე ახალი ამბების განყოფილებაში პროდუქტის ან დეველოპერის ვებსაიტზე.

წყარო: www.habr.com