러시아 BI 시스템 평가 기준

수년 동안 저는 러시아 BI 시스템 구현의 선두주자 중 하나이며 정기적으로 BI 분야의 비즈니스 규모 측면에서 최고의 분석가 목록에 포함되는 회사를 이끌고 있습니다. 근무하는 동안 저는 소매, 제조, 스포츠 산업 등 다양한 경제 분야 기업의 BI 시스템 구현에 참여했습니다. 따라서 저는 비즈니스 인텔리전스 솔루션에 대한 고객의 요구를 잘 알고 있습니다.

외국 공급업체의 솔루션은 잘 알려져 있으며 대부분 강력한 브랜드를 보유하고 있으며 대규모 분석 기관에서 전망을 분석하는 반면 국내 BI 시스템은 대부분 여전히 틈새 제품으로 남아 있습니다. 이는 자신의 요구 사항을 충족하는 솔루션을 찾는 사람들의 선택을 심각하게 복잡하게 만듭니다.

이러한 단점을 해결하기 위해 같은 생각을 가진 사람들로 구성된 팀과 저는 러시아 개발자가 만든 BI 시스템인 "Gromov의 BI 서클"을 검토하기로 결정했습니다. 우리는 시장에 나와 있는 대부분의 국내 솔루션을 분석하고 그들의 강점과 약점을 강조하려고 노력했습니다. 덕분에 리뷰에 포함된 시스템 개발자는 외부에서 제품의 장단점을 살펴보고 개발 전략을 조정할 수 있게 됩니다.

러시아 BI 시스템에 대한 리뷰를 작성하는 것은 이번이 처음이기 때문에 특히 국내 시스템에 대한 정보 수집에 중점을 두었습니다.

러시아 BI 시스템에 대한 검토는 처음으로 수행되고 있으며, 주요 임무는 리더와 외부인을 식별하는 것이 아니라 솔루션 가능성에 대한 가장 완전하고 신뢰할 수 있는 정보를 수집하는 것입니다.

다음 솔루션이 검토에 참여했습니다: 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.Data 관리 플랫폼, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI 모듈

러시아 BI 플랫폼의 기능과 아키텍처 특징을 분석하기 위해 우리는 개발자가 제공한 내부 데이터와 오픈 정보 소스(솔루션 사이트, 공급업체의 광고 및 기술 자료)를 모두 사용했습니다.
분석가들은 BI 시스템 구현에 대한 자신의 경험과 BI 기능에 대한 러시아 기업의 기본 요구 사항을 바탕으로 솔루션의 유사점과 차이점을 확인하고 솔루션의 강점과 약점을 강조할 수 있는 여러 매개 변수를 식별했습니다.

다음은 매개변수입니다.

관리, 보안 및 BI 플랫폼 아키텍처 – 이 범주에서는 플랫폼의 보안을 보장하는 기능과 사용자 관리 및 액세스 감사 기능에 대한 자세한 설명이 있는지 평가되었습니다. 플랫폼 아키텍처에 대한 정보의 총량도 고려되었습니다.

클라우드 BI – 이 기준을 사용하면 클라우드와 온프레미스의 데이터를 기반으로 클라우드에서 분석 및 분석 애플리케이션을 생성, 배포 및 관리하기 위한 서비스 모델로서의 플랫폼 및 분석 애플리케이션을 사용하여 연결 가용성을 평가할 수 있습니다.

소스에 연결하고 데이터 수신 – 이 기준은 로컬과 클라우드 모두에서 다양한 유형의 스토리지 플랫폼(관계형 및 비관계형)에 포함된 구조화된 데이터와 구조화되지 않은 데이터에 사용자가 연결할 수 있도록 하는 기능을 고려합니다.

메타데이터 관리 – 공통 의미 모델 및 메타데이터의 사용을 허용하는 도구 설명의 존재를 고려합니다. 이는 관리자에게 차원, 계층, 측정값, 성과 지표 또는 핵심성과지표(KPI)와 같은 메타데이터 개체를 찾고, 캡처하고, 저장하고, 재사용하고, 게시할 수 있는 안정적이고 중앙화된 방법을 제공해야 하며, 다음 사항을 보고하는 데에도 사용할 수 있습니다. 레이아웃 객체, 매개변수 등 기능 기준에서는 비즈니스 사용자가 정의한 데이터와 메타데이터를 SOR 메타데이터로 승격시키는 관리자의 능력도 고려합니다.

데이터 저장 및 로딩 – 이 기준을 사용하면 데이터 색인화, 데이터 로딩 관리, 일정 업데이트 기능을 갖춘 자율 성능 엔진으로 데이터에 액세스, 통합, 변환 및 로드하기 위한 플랫폼의 기능을 평가할 수 있습니다. 엑스트라넷 배포를 위한 기능의 가용성도 고려됩니다. 플랫폼이 공공 부문의 분석 콘텐츠에 대한 외부 클라이언트 또는 시민 액세스를 위해 유연한 중앙 집중식 BI 프로비저닝과 유사한 워크플로를 지원합니까?

데이터 준비 – 기준은 다양한 소스의 데이터를 사용자가 제어하는 ​​"끌어서 놓기" 조합과 사용자 정의 측정값, 세트, ​​그룹 및 계층 구조와 같은 분석 모델 생성을 위한 기능의 가용성을 고려합니다. 이 기준에 따른 고급 기능에는 기계 학습, 지능형 집계 및 프로파일링, 계층 구조 생성, 다중 구조 데이터를 포함한 여러 소스에 걸친 데이터 분산 및 혼합을 지원하는 의미론적 자동 검색 기능이 포함됩니다.

데이터 모델의 확장성과 복잡성 – 이 매개변수는 대량의 데이터가 처리되고 복잡한 데이터 모델이 처리되며 성능이 최적화되어 많은 사용자에게 배포되는 데이터베이스의 온칩 메모리 메커니즘 또는 아키텍처에 대한 정보의 존재 및 완전성을 평가합니다. .

고급 분석 – 사용자가 메뉴 기반 옵션을 통해 또는 외부에서 개발된 모델을 가져와서 통합하여 고급 오프라인 분석 기능에 쉽게 액세스할 수 있는 기능의 가용성을 평가했습니다.

분석 대시보드 – 이 기준은 다른 사용자가 사용하는 것을 포함하여 시각적 조사와 내장된 고급 및 지리공간 분석을 통해 대화형 정보 패널 및 콘텐츠를 생성하기 위한 기능에 대한 설명이 있는지를 고려합니다.

대화형 시각적 탐색 – 열 및 트리 지도, 지리적 지도, 산점도 및 기타 전문 시각화를 포함하여 기본 원형 및 선 차트를 뛰어넘는 다양한 시각화 옵션을 사용하여 데이터 탐색 기능의 완전성을 평가합니다. 또한 시각적 표현과 직접 상호 작용하여 데이터를 백분율과 그룹으로 표시함으로써 데이터를 분석하고 조작하는 기능도 고려됩니다.

고급 데이터 검색 – 이 기준은 사용자가 모델을 구축하거나 알고리즘을 작성할 필요 없이 사용자와 관련된 데이터에서 상관 관계, 예외, 클러스터, 링크 및 예측과 같은 중요한 정의를 자동으로 찾아 시각화하고 전달하는 기능의 존재 여부를 평가했습니다. 또한 시각화, 스토리텔링, 검색 및 자연어 쿼리(NLQ) 기술을 사용하여 데이터를 탐색할 수 있는 기회에 대한 정보의 가용성도 고려했습니다.

모바일 장치의 기능 – 이 기준은 온라인 출판이나 학습을 목적으로 콘텐츠를 개발하고 모바일 장치에 전달하기 위한 기능의 가용성을 고려합니다. 터치스크린, 카메라, 위치 등 기본 모바일 장치 기능 사용에 대한 데이터도 평가됩니다.

분석 콘텐츠 포함 – 이 기준은 분석 콘텐츠, 시각화 및 애플리케이션을 생성 및 수정하고 이를 비즈니스 프로세스, 애플리케이션 또는 포털에 통합하기 위한 개방형 표준에 대한 지원과 API 인터페이스를 갖춘 소프트웨어 개발자 집합에 대한 정보의 가용성을 고려합니다. 이러한 기능은 분석 인프라를 재사용하여 애플리케이션 외부에 상주할 수 있지만 사용자가 시스템 간을 전환하지 않고도 애플리케이션 내에서 쉽고 원활하게 액세스할 수 있어야 합니다. 또한 이 매개변수는 분석의 가용성과 애플리케이션 아키텍처와의 BI 통합 기능을 고려하므로 사용자는 비즈니스 프로세스에 분석을 포함해야 하는 위치를 선택할 수 있습니다.
분석 콘텐츠 게시 및 협업 – 이 기준은 콘텐츠 검색, 예약 및 경고 지원과 함께 다양한 출력 유형 및 배포 방법을 통해 사용자가 분석 콘텐츠를 게시, 배포 및 소비할 수 있도록 하는 기능을 고려합니다.

사용 용이성, 시각적 매력 및 작업 흐름 통합 – 이 매개변수는 플랫폼의 관리 및 배포 용이성, 콘텐츠 생성, 콘텐츠 사용 및 상호 작용, 제품의 매력도에 대한 정보의 가용성을 요약합니다. 또한 이러한 기능이 하나의 원활한 제품 및 워크플로 또는 거의 통합되지 않은 여러 제품에 걸쳐 제공되는 정도도 고려됩니다.

정보 공간에서의 존재, PR – 기준은 오픈 소스의 새 버전 출시 및 구현된 프로젝트에 대한 정보의 가용성을 미디어, 제품 또는 개발자 웹 사이트의 뉴스 섹션에서 평가합니다.

출처 : habr.com