Tijd nodig om te lezen 11 minuten
Wij en Gartner Square 2019 BI :)
Het doel van dit artikel is om drie toonaangevende BI-platforms te vergelijken die aan de top staan van het Gartner-kwadrant:
- Power BI (Microsoft)
-Tableau
—Qlik
Figuur 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Mijn naam is Andrey Zhdanov, ik ben het hoofd van de analyseafdeling bij Analytics Group (). We bouwen visuele rapporten over marketing, verkoop, financiën, logistiek, met andere woorden, we houden ons bezig met bedrijfsanalyses en datavisualisatie.
Mijn collega’s en ik werken al enkele jaren met verschillende BI-platformen. We hebben zeer goede projectervaring, waardoor we platforms kunnen vergelijken vanuit het perspectief van ontwikkelaars, analisten, zakelijke gebruikers en implementeerders van BI-systemen.
We zullen een apart artikel hebben over het vergelijken van prijzen en het visuele ontwerp van deze BI-systemen, dus hier zullen we proberen deze systemen te evalueren vanuit het standpunt van een analist en ontwikkelaar.
Laten we verschillende gebieden voor analyse benadrukken en deze evalueren met behulp van een driepuntensysteem:
— Toegangsdrempel en vereisten voor een analist;
- Data bronnen;
— Gegevensopschoning, ETL (Extract, Transform, Load)
— Visualisaties en ontwikkeling
— Bedrijfsomgeving — server, rapporten
— Ondersteuning voor mobiele apparaten
— Ingebouwde (ingebouwde) analyses in applicaties/sites van derden
1. Instapdrempel en vereisten voor een analist
Power BI
Ik heb veel Power BI-gebruikers gezien die geen IT-professionals waren, maar wel een redelijk goed rapport konden maken. Power BI gebruikt dezelfde querytaal als Excel: Power Query en de DAX-formuletaal. Veel analisten kennen Excel goed, dus voor hen is de overstap naar dit BI-systeem vrij eenvoudig.
De meeste acties zijn vrij eenvoudig uit te voeren in de query-editor. Bovendien is er een geavanceerde editor met de M-taal voor professionals.
Figuur 2. Power BI Querybouwer
QlikSense
Qlik Sense ziet er erg vriendelijk uit: een klein aantal instellingen, een snelle mogelijkheid om een rapport te maken, je kunt de ontwerper voor het laden van gegevens gebruiken.
In eerste instantie lijkt het eenvoudiger dan Power BI en Tableau. Maar uit ervaring zal ik zeggen dat de analist na een tijdje, wanneer hij een paar eenvoudige rapporten maakt en iets complexers nodig heeft, geconfronteerd zal worden met de noodzaak om te programmeren.
Qlik heeft een zeer krachtige taal voor het laden en verwerken van gegevens. Het heeft zijn eigen formuletaal, Set Analysis. Daarom moet de analist query's en verbindingen kunnen schrijven, gegevens in virtuele tabellen kunnen plaatsen en actief variabelen kunnen gebruiken. De mogelijkheden van de taal zijn zeer breed, maar het vereist leren. Waarschijnlijk hebben alle Qlik-analisten die ik ken een serieuze IT-achtergrond.
Qlik-integrators, zoals wij, praten vaak graag over het associatieve model, waarbij bij het laden van gegevens alles in het RAM wordt geplaatst en de verbinding tussen de gegevens wordt uitgevoerd door het interne mechanisme van het platform. Dat bij het selecteren van waarden geen interne subquery's worden uitgevoerd, zoals in klassieke databases. Gegevens worden vrijwel onmiddellijk verstrekt dankzij vooraf geïndexeerde waarden en relaties.
Het is waar dat dit in de praktijk leidt tot het maken van automatische tabeljoins wanneer de veldnamen overeenkomen. U kunt bijvoorbeeld geen verschillende tabellen hebben zonder relaties die hetzelfde veld hebben. Je moet hieraan wennen. Je moet óf de kolommen hernoemen en ervoor zorgen dat de namen niet overeenkomen, óf alle feitentabellen in één combineren en ze omringen met stervormige mappen. Het is waarschijnlijk handig voor beginners, maar voor ervaren analisten maakt het niet uit.
Een typische interface voor het laden en verwerken van gegevens voor een analist ziet er als volgt uit.
Figuur 3. Qlik Sense-editor voor het laden van gegevens, kalendertabel
Let op: In Power BI ziet de situatie er meestal anders uit, je laat verschillende feiten- en referentietabellen achter, je kunt op de klassieke manier handmatig tabellen samenvoegen, d.w.z. Handmatig vergelijk ik de kolommen met elkaar.
Tableau
De ontwikkelaars positioneren Tableau als BI met een handige en gebruiksvriendelijke interface waarmee de analist zelfstandig zijn gegevens kan bestuderen. Ja, in ons bedrijf waren er analisten die zonder IT-ervaring hun rapporten konden maken. Maar ik zal mijn beoordeling voor Tableau om verschillende redenen verlagen:
— Zwakke lokalisatie met Russische taal
— De servers van Tableau Online bevinden zich niet in de Russische Federatie
— Een vrij eenvoudige load-constructor begint problemen te veroorzaken als je een tamelijk complex datamodel moet bouwen.
Figuur 4. Tableau Data Load Builder
Een van de vragen die we Tableau-analisten stellen tijdens interviews is: “Hoe bouw je een model van feitentabellen met referentietabellen zonder alles in één tabel te stoppen?!” Data Blending vereist doordacht gebruik. Ik heb fouten bij het dupliceren van gegevens vele malen gecorrigeerd onder mijn analisten na dergelijke fusies.
Bovendien heeft Tableau een vrij uniek systeem, waarbij u elk diagram op een afzonderlijk blad maakt en vervolgens een dashboard maakt, waar u de gemaakte werkbladen begint te plaatsen. Vervolgens kun je een Story maken, dit is een combinatie van verschillende Dashboards. Het ontwikkelen in Qlik en Power BI is wat dat betreft eenvoudiger; je gooit direct grafieksjablonen op het werkblad, stelt maten en metingen in en het Dashboard is klaar. Het lijkt mij dat de arbeidskosten voor de voorbereiding in Tableau hierdoor stijgen.
2. Gegevensbronnen en downloaden
Er is geen duidelijke winnaar in deze sectie, maar we zullen Qlik uitlichten vanwege een paar leuke functies.
Tableau in de gratis versie is beperkt in bronnen, maar in onze artikelen richten we ons meer op het bedrijfsleven, en bedrijven kunnen zich commerciële producten en analisten veroorloven. Daarom heeft Tableau zijn beoordeling voor deze parameter niet verlaagd.
Figuur 5. Lijst met mogelijke Tableau-bronnen
Verder is de lijst met bronnen overal indrukwekkend: alle tabelbestanden, alle standaarddatabases, webverbindingen, alles werkt overal. Ik ben geen niet-standaard gegevensopslag tegengekomen, ze kunnen hun eigen nuances hebben, maar in de meeste gevallen zul je geen problemen ondervinden bij het laden van gegevens. De enige uitzondering is 1C. Er zijn geen directe aansluitingen op 1C.
Qlik-partners in Rusland verkopen hun eigen connectoren voor 100 - 000 roebel, maar in de meeste gevallen is het goedkoper om uploads te maken van 200C naar FTP naar Excel of een SQL-database. Of u kunt een 000C-database op internet publiceren en er verbinding mee maken via het Odata-protocol.
PowerBI en Tableau kunnen dit standaard doen, maar Qlik vraagt om een betaalde connector, waardoor het ook makkelijker is om deze te uploaden naar een tussendatabase. In ieder geval kunnen alle verbindingsproblemen worden opgelost.
Figuur 6. Lijst met mogelijke Qlik Sense-bronnen
Bovendien is het vermeldenswaard dat Qlik zowel betaalde als gratis connectoren als afzonderlijk product aanbiedt.
Figuur 7. Extra Qlik Sense-connectoren
Uit ervaring wil ik hieraan toevoegen dat het bij grote hoeveelheden data of meerdere bronnen niet altijd raadzaam is om het BI-systeem meteen aan te sluiten. Serieuze projecten maken meestal gebruik van een datawarehouse, een database met gegevens die al zijn voorbereid voor analyse, enz. Je kunt niet bijvoorbeeld 1 miljard records opnemen en uploaden naar een BI-systeem. Hier moet je al nadenken over de architectuur van de oplossing.
Figuur 8. Power BI-gegevensbronnen
Maar waarom werd Qlik uitgekozen? Ik hou echt van 3 dingen:
- QVD-bestanden
Eigen gegevensopslagformaat. Soms is het mogelijk om serieuze commerciële projecten alleen op QVD-bestanden te bouwen. Het eerste niveau bestaat bijvoorbeeld uit ruwe gegevens. Het tweede niveau zijn verwerkte bestanden. Het derde niveau bestaat uit geaggregeerde gegevens, enz. Deze bestanden kunnen in verschillende toepassingen worden gebruikt en verschillende medewerkers en diensten kunnen er verantwoordelijk voor zijn. De downloadsnelheid van dergelijke bestanden is tien keer sneller dan die van conventionele gegevensbronnen. Hierdoor kunt u besparen op databasekosten en informatie delen tussen verschillende Qlik-applicaties.
— Incrementeel laden van gegevens
Ja, Power BI en Tableau kunnen dit ook. Maar Power BI vereist een dure Premium-versie en Tableau heeft niet de flexibiliteit van Qlik. In Qlik kunt u met behulp van QVD-bestanden op verschillende tijdstippen snapshots maken van systemen en deze gegevens vervolgens naar wens verwerken
— Externe scripts verbinden
Naast QVD-bestanden voor het opslaan van gegevens, kan de scriptcode in Qlik ook buiten de applicatie worden gehaald en worden opgenomen met de opdracht Include. Hiermee kunt u al teamwerk organiseren, versiebeheersystemen gebruiken en één code voor verschillende applicaties beheren. Power BI heeft een geavanceerde query-editor, maar we konden niet zo'n teamwerk opzetten als in Qlik. Over het algemeen hebben alle BI-bedrijven hier problemen mee; het is simpelweg onmogelijk om data, code en visualisaties in alle applicaties tegelijkertijd vanaf één plek te beheren. Het maximale dat we konden doen was de QVD-bestanden en scriptcode extraheren. Visuele elementen moeten binnen de rapporten zelf worden bewerkt, waardoor we de visualisaties voor alle klanten niet tegelijkertijd massaal kunnen wijzigen.
Maar hoe zit het met een mechanisme als Live-verbinding? Tableau en Power BI ondersteunen LIVE-connectiviteit met een reeks bronnen, in tegenstelling tot Qlik. We staan nogal onverschillig tegenover deze functie, omdat... de praktijk leert dat als het om big data gaat, het werken met een LIVE-verbinding simpelweg onmogelijk wordt. En BI is in de meeste gevallen nodig voor big data.
3. Gegevensopschoning, ETL (Extract, Transform, Load)
In deze sectie heb ik 2 leiders, Qlik Sense en Power Bi.
Laten we zeggen dat Qlik krachtig maar complex is. Als je eenmaal hun SQL-achtige taal begrijpt, kun je bijna alles doen: virtuele tabellen, samenvoegingen en samenvoegingen van tabellen, door de tabel bladeren en nieuwe tabellen genereren, een aantal opdrachten voor het verwerken van rijen. Een veld in 1 cel dat direct is gevuld met gegevens zoals "Ivanov 851 Bely" kan bijvoorbeeld niet alleen in 3 kolommen worden ontleed (zoals iedereen kan doen), maar bijvoorbeeld ook in 3 rijen tegelijk. Het is ook gemakkelijk om hetzelfde meteen te doen door 3 lijnen in 1 te combineren.
Figuur 9. Een tabel laden en transponeren in Qlik Sense vanuit Google Spreadsheets
Power BI lijkt in dit opzicht eenvoudiger, maar de meeste problemen kunnen eenvoudig worden opgelost via de queryontwerper. Ik stelde een aantal parameters in, transponeerde de tabel, werkte aan de gegevens, en dit alles zonder ook maar één regel code.
Figuur 10. Een tabel laden en transponeren naar Power BI vanuit AmoCRM
Tableau lijkt mij een andere ideologie te hebben. Ze gaan meer over schoonheid en design. Het lijkt erg lastig om een heleboel verschillende bronnen met elkaar te verbinden, ze allemaal te combineren en ze binnen Tableau te verwerken. Bij commerciële projecten worden de gegevens in de meeste gevallen al voor Tableau voorbereid en verzameld in magazijnen en databases.
Figuur 11. Een tabel laden en transponeren in Tableau
4. Visualisaties
In deze sectie hebben we de leider niet benadrukt. We zullen een apart artikel hebben waarin we, aan de hand van het voorbeeld van één geval, hetzelfde rapport in alle drie de systemen zullen tonen . Het is meer een kwestie van smaak en vaardigheid van de analist. Op internet kun je hele mooie foto's vinden die op basis van elk van deze systemen zijn gebouwd. De basisvisualisatiemogelijkheden zijn voor iedereen ongeveer hetzelfde. De rest wordt opgelost met Extensons. Er zijn betaalde en gratis. Er zijn extensies van de leveranciers zelf, maar ook van freelancers en integrators. U kunt voor elk platform uw eigen visualisatie-extensie schrijven.
Ik hou van de stijl van Tableau, ik vind het streng en zakelijk. Maar het is lastig om in Tableau een echt mooie foto te krijgen. Een uitstekend voorbeeld van een Tableau-visualisatie met alleen extensies. Ik kan dit niet herhalen, omdat... Ik heb deze extensies niet, maar het ziet er leuk uit.
Figuur 12. Weergave van Tableau-rapporten met extensies
Power BI kan ook interessant gemaakt worden.
Figuur 13. Weergave van Power Bi c Extensions-rapporten
Het enige dat ik niet begrijp aan Power BI is waarom ze zulke vreemde standaardkleuren hebben. Op elke kaart ben ik gedwongen de kleur te veranderen in mijn merk-, zakelijke kleur en ben verrast door de standaardkleuring.
Qlik Sense is ook afhankelijk van extensies. Het gebruik van add-ons kan rapporten onherkenbaar veranderen. U kunt ook uw eigen thema en ontwerp toevoegen.
Figuur 14. Weergave van Qlik Sense-rapporten met extensies
Vanuit ontwikkelaarsoogpunt geef ik de voorkeur aan Qlik Sense vanwege de standaardopties zoals alternatieve afmetingen en afmetingen. U kunt verschillende dimensies en metingen instellen in de visualisatie-instellingen, en de gebruiker kan eenvoudig instellen waar hij naar moet kijken in een bepaald diagram.
In Power Bi en Tableau moet ik parameters en knoppen configureren en het gedrag van het systeem programmeren, afhankelijk van deze parameters. Ik vraag me af waarom het zo moeilijk is. Hetzelfde geldt voor de mogelijkheid om het type villisatie te veranderen.
In Qlik kun je verschillende soorten visualisaties in één object verbergen, maar in Power BI en Tableau is dit lastiger. Nogmaals, dit hangt meer af van de vaardigheid van de artiest. Je kunt in elk systeem een meesterwerk maken, maar zonder ervaring kom je overal met niet-indrukwekkende graphics terecht.
5. Bedrijfsomgeving - server, rapporten
Alle producten hebben bedrijfsserverversies. Ik heb met alle edities gewerkt en ik kan zeggen dat ze allemaal sterke en zwakke punten hebben. De productkeuze moet gebaseerd zijn op uw softwarevereisten, rekening houdend met hun nuances. Alle leveranciers kunnen rechten toekennen, zowel op account- en groepsniveau als op gegevensrijniveau. Automatisch bijwerken van rapporten volgens een schema is beschikbaar.
Qlik Sense Enterprise is een geweldige kans om analytics binnen uw organisatie op te bouwen voor middelgrote bedrijven. Dit lijkt misschien duurder dan Power BI Pro, maar vergeet niet dat Power BI Pro-servers zich in de cloud op Microsoft-territorium bevinden en u geen invloed heeft op de prestaties, en wanneer u Power BI Premium nodig heeft, die op uw servers kan worden ingezet, dan begint de prijs vanaf $ 5000 per maand.
Qlik Sense Enterprise begint vanaf RUB 230. voor 000 licenties (vergoeding per jaar, daarna alleen technische ondersteuning), wat veel voordeliger is dan Power BI Premium. En met Qlik Sense Enterprise kunt u alle mogelijkheden van Qlik gebruiken. Misschien behalve één. Om de een of andere reden besloot Qlik dat een functie als de mogelijkheid om PDF-rapporten per e-mail te verzenden als een afzonderlijke NPrinting-service moest worden aangeboden.
Maar Qlik Sense Enterprise is krachtiger dan Power BI Pro en daarom kan de volgende vergelijking worden gemaakt.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, bij gelijke mogelijkheden blijkt het goedkoper voor gemiddelde implementaties. Grote implementaties worden meestal aan de kant van de leverancier berekend, waar zij individuele voorwaarden voor uw bedrijf kunnen bieden.
In dit opzicht zullen we de voorkeur geven aan Qlik Sense Enterprise, het heeft alle mogelijkheden om serieuze analyses op enorme data te bouwen. Naar onze mening zal Qlik op grote arrays sneller werken dan Power BI; op Qlik-conferenties kwamen we klanten tegen die eerst hun data in miljarden records testten en Power BI slechtere resultaten liet zien.
Figuur 15. Weergave van Qlik Sense Enterprise-serverrapporten
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud blijkt 1.5 keer duurder* en er is een zeer significante beperking die dit platform ons niet toestaat. U kunt geen extensies gebruiken, zelfs geen ingebouwde. En zonder uitbreidingen verliest Qlik enigszins zijn visuele schoonheid.
Figuur 16. Weergave van het Power BI Pro-configuratiescherm
*Een alternatief is het gebruik van een Qlik Sense Enterprise-abonnement. Maar zodat dit artikel niet als reclame wordt opgevat, dekken we onze prijzen niet
En Tableau staat een beetje opzij voor ons. Ze hebben zowel cloudabonnementen voor $70 per ontwikkelaar en $15 per view, als dure serveroplossingen. Maar het hoofdidee van Tableau is dat je voor big data de gegevensverwerking en -opslag ernaast moet organiseren. Objectief gezien staat minder functionaliteit geen serieuze gegevensverwerking in Tableau toe. Visualiseer, analyseer, ja. Maar voor kleine en middelgrote bedrijven is het creëren van aparte opslag meestal problematisch. Ik zou de score voor Tableau daarom hebben verlaagd, ware het niet vanwege hun eerste functie. Tableau Server verzendt naadloos geplande e-mails met CSV- of PDF-bijlagen. Bovendien kunt u rechten, autofilters, enz. distribueren. Om de een of andere reden kunnen Power BI en Qlik dit niet doen, maar voor sommigen kan het van cruciaal belang zijn. Hierdoor heeft Tableau een positie in ons dispuut.
Figuur 17. Uiterlijk van het Tableau Server-configuratiescherm
Ook in een zakelijke omgeving moet je nadenken over de kosten van implementatie en onderhoud. In Rusland heeft zich de praktijk ontwikkeld dat Power BI vaker voorkomt in kleine bedrijven. Dit leidde tot de opkomst van een groot aantal vacatures en cv's, en de opkomst van kleine integratoren. Hiermee kunt u specialisten vinden voor een klein project. Maar hoogstwaarschijnlijk zullen ze niet allemaal ervaring hebben met grote implementaties en het werken met big data. Qlik en Tableau zijn het tegenovergestelde. Er zijn weinig Qlik-partners, en nog minder Tableau-partners. Deze partners zijn gespecialiseerd in grote implementaties met een grote gemiddelde controle. Er zijn niet veel vacatures en cv's op de markt; de toetredingsdrempel tot deze producten is moeilijker dan bij Power BI. Maar in Rusland zijn er succesvolle implementaties van deze producten voor duizenden gebruikers, en deze producten presteren goed op het gebied van big data. U hoeft alleen maar de sterke en zwakke punten van de producten te begrijpen, aangezien deze specifiek op uw bedrijf van toepassing zijn.
6. Ondersteuning voor mobiele apparaten.
In deze sectie belichten we Power BI en Tableau. U kunt mobiele applicaties installeren en deze zien er behoorlijk goed uit op de schermen van mobiele apparaten. Hoewel het ons lijkt dat analyses op mobiele apparaten inferieur zijn aan analyses op pc's. Toch is het niet zo handig om filters te gebruiken, de foto’s zijn klein, de cijfers zijn moeilijk te zien, etc.
Figuur 18. Weergave van een Power BI-rapport op iPhone
Figuur 19. Weergave van Tableau-rapporten op iPhone
Figuur 20. Weergave van een Qlik Sense-rapport op iPhone
Waarom zijn de Qlik-scores verlaagd? Om ons onbekende redenen is de mobiele client alleen beschikbaar op iPhone; op Android zul je een gewone browser moeten gebruiken. Bovendien moet u bij het gebruik van Qlik meteen begrijpen dat een aantal uitbreidingen of visualisaties niet zijn verminderd of dat de auto's zoals verwacht op mobiele apparaten zijn gepositioneerd. Een rapport dat er op een pc heel mooi uitziet, ziet er op een klein scherm veel slechter uit. Voor mobiele apparaten moet je een aparte rapportage maken, waarbij je filters, KPI’s en een aantal andere objecten kunt verwijderen. Dit geldt ook voor Power BI of Tableau, maar is vooral uitgesproken in Qlik. We hopen dat Qlik zal blijven werken aan zijn mobiele client.
Als u van plan bent veel tijd te besteden aan het uitvoeren van analyses vanaf mobiele apparaten, is het verstandig om alle drie de clients te installeren en hun weergave in testrapporten te controleren. Elke leverancier heeft een galerij met testrapporten op zijn website ter beoordeling.
7. Ingebouwde (ingebouwde) analyses in applicaties/sites van derden
Analytics gebruiken als service van derden is niet altijd handig. Misschien ontwikkelt u uw eigen product, maar bent u nog niet klaar om helemaal opnieuw een visualisatie- en analyse-engine te ontwikkelen. Misschien wilt u analytics op uw website inzetten, zodat de klant zichzelf registreert, zijn gegevens uploadt en analyses uitvoert binnen zijn persoonlijke account. Om dit te doen heb je ingebouwde analytics nodig (Embedded).
Bij alle producten kunt u dit doen, maar in deze categorie lichten we Qlik uit.
Power Bi en Tableau zeggen duidelijk dat je voor dergelijke doeleinden een apart Tableau Embedded Analytics- of Power BI Embedded-product moet kopen. Dit zijn geen goedkope oplossingen die duizenden dollars per maand kosten, wat het gebruik ervan onmiddellijk beperkt. De meeste projecten worden onmiddellijk onrendabel voor onze klanten. Dit betekent dat u niet alleen een rapport op het hele internet moet publiceren, maar ervoor moet zorgen dat rapporten worden gepubliceerd volgens bepaalde toegangen, met gegevensbescherming, gebruikersautorisatie, enz.
En Qlik zorgt ervoor dat je eruit kunt komen. Uiteraard beschikken ze ook over het Qlik Analytics Platform, dat gelicentieerd is per server en een onbeperkt aantal verbindingen regelt. Het zal ook duur zijn, net als concurrenten Tableau en Power Bi. En in het geval van onbeperkte verbindingen zijn er niet veel opties.
Maar in Qlik bestaat er zoiets als Mashup. Stel dat u Qlik Sense Enterprise en 10 licenties heeft. Standaardanalyses, uiterlijk, alles is al saai. U bouwt uw eigen website of applicatie en u kunt al uw analyses daar implementeren. De truc is dat Mashup, simpel gezegd, een visualisatie in programmacode is. Met behulp van de API kunt u programmatisch een visualisatie maken binnen uw applicatie of website. U heeft nog steeds Qlik Sense Enterprise nodig voor licentieverlening (licenties voor siteverbindingen = licenties voor verbindingen met BI), voor het laden van gegevens etc., maar de visualisaties worden niet meer aan de zijkant van deze server weergegeven, maar worden ingebouwd in uw applicatie of website. U kunt CSS-stijlen gebruiken en nieuwe lettertypen en kleuren instellen. Uw 10 gebruikers loggen niet langer in op de analyseserver, maar gebruiken uw bedrijfsportaal of applicatie. Analytics zal een nieuw niveau bereiken.
Figuur 21. Weergave van een Qlik Sense-rapport ingebed op een website
Het zal moeilijk zijn om te begrijpen waar de site-elementen zich bevinden en waar Qlik Sense begint.
Natuurlijk heb je een programmeur nodig, of nog waarschijnlijker meerdere. Eén voor webprogrammering, één voor het werken met de Qlik API. Maar het resultaat is de moeite waard.
Conclusies. Laten we het samenvatten.
Het is moeilijk om ondubbelzinnig te zeggen wie beter en wie slechter is. Power BI en Qlik staan op één lijn in onze concurrentie, Tableau doet iets minder. Maar misschien zal het resultaat voor uw bedrijf anders zijn. In BI-platforms is de visuele component erg belangrijk. Als u tientallen demorapporten en afbeeldingen op internet voor alle BI-systemen hebt bekeken en het uiterlijk van een van de platforms u niet bevalt, dan zult u deze hoogstwaarschijnlijk niet implementeren, ook al bent u tevreden met de prijs of de technische specificaties. steun. kenmerken.
Vervolgens moet u zeker de kosten van licenties, implementatie en onderhoud van het BI-platform berekenen. Misschien wordt er in uw geval een leider geïdentificeerd. De opdrachtnemer of de mogelijkheid om een geschikte specialist in te huren is van groot belang. Zonder professionals op welk platform dan ook zal het resultaat desastreus zijn.
Succesvolle BI-integraties voor u, Andrey Zhdanov en Vladimir Lazarev, Analytics Group
Bron: www.habr.com