Há muitos anos dirijo uma empresa que é uma das líderes na implementação de sistemas de BI na Rússia e é regularmente incluída nas principais listas de analistas em termos de volume de negócios na área de BI. Durante meu trabalho, participei da implantação de sistemas de BI em empresas de diversas áreas da economia – desde varejo e manufatura até a indústria esportiva. Portanto, estou bem ciente das necessidades dos clientes de soluções de business intelligence.
As soluções de fornecedores estrangeiros são bem conhecidas, a maioria deles tem uma marca forte, suas perspectivas são analisadas por grandes agências analíticas, enquanto os sistemas de BI nacionais em sua maioria ainda permanecem produtos de nicho. Isso complica seriamente a escolha de quem busca uma solução que atenda às suas necessidades.
Para eliminar essa desvantagem, uma equipe de pessoas com ideias semelhantes e eu decidimos fazer uma revisão dos sistemas de BI criados por desenvolvedores russos - “círculo de BI de Gromov”. Analisamos a maior parte das soluções nacionais existentes no mercado e procuramos destacar os seus pontos fortes e fracos. Por sua vez, graças a ele, os desenvolvedores dos sistemas incluídos na revisão poderão olhar de fora os prós e os contras de seus produtos e, possivelmente, fazer ajustes em sua estratégia de desenvolvimento.
Esta é a primeira experiência de criação de tal revisão dos sistemas de BI russos, por isso nos concentramos especificamente na coleta de informações sobre sistemas domésticos.
A revisão dos sistemas de BI russos está sendo realizada pela primeira vez; sua principal tarefa não é tanto identificar líderes e pessoas de fora, mas coletar as informações mais completas e confiáveis sobre as possibilidades de soluções.
As seguintes soluções participaram da revisão: 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, plataforma de gerenciamento Simpl.Data, DATAMONITOR, Galaxy BI, plataforma Etton, módulo BI
Para analisar a funcionalidade e os recursos arquitetônicos das plataformas russas de BI, usamos dados internos fornecidos pelos desenvolvedores e fontes abertas de informações - sites de soluções, anúncios e materiais técnicos de fornecedores.
Os analistas, com base na sua própria experiência na implementação de sistemas de BI e nas necessidades básicas das empresas russas em termos de funcionalidade de BI, identificaram uma série de parâmetros que lhes permitem ver as semelhanças e diferenças das soluções e, posteriormente, destacar os seus pontos fortes e fracos.
Estes são os parâmetros
Arquitetura de administração, segurança e plataforma de BI – nesta categoria foi avaliada a presença de descrição detalhada das capacidades que garantem a segurança da plataforma, bem como funcionalidades para administração de usuários e auditoria de acesso. A quantidade total de informações sobre a arquitetura da plataforma também foi levada em consideração.
BI na nuvem – este critério permite avaliar a disponibilidade de conectividade usando o modelo Plataforma como Serviço e Aplicativo Analítico como Serviço para criar, implantar e gerenciar aplicativos analíticos e analíticos na nuvem com base em dados na nuvem e no local.
Conectando-se à fonte e recebendo dados – O critério leva em consideração as capacidades que permitem aos usuários se conectarem a dados estruturados e não estruturados contidos em diferentes tipos de plataformas de armazenamento (relacionais e não relacionais) – tanto locais quanto em nuvem.
Gerenciamento de metadados – leva em consideração a presença de uma descrição de ferramentas que permitem a utilização de um modelo semântico e de metadados comuns. Eles devem fornecer aos administradores uma maneira confiável e centralizada de encontrar, capturar, armazenar, reutilizar e publicar objetos de metadados, como dimensões, hierarquias, medidas, métricas de desempenho ou indicadores-chave de desempenho (KPIs), e também podem ser usados para gerar relatórios sobre objetos de layout, parâmetros, etc. O critério funcional também leva em consideração a capacidade dos administradores de promover dados e metadados definidos pelos usuários empresariais em metadados SOR.
Armazenamento e carregamento de dados – Este critério permite avaliar as capacidades da plataforma de acesso, integração, transformação e carregamento de dados num motor de desempenho autónomo com capacidade de indexar dados, gerir carregamento de dados e atualizar agendamentos. A disponibilidade de funcionalidade para implantação de extranet também é considerada: a plataforma suporta um fluxo de trabalho semelhante ao provisionamento de BI centralizado e flexível para um cliente externo ou acesso de cidadão ao conteúdo analítico no setor público.
Preparação de dados – o critério leva em conta a disponibilidade de funcionalidade para combinações de dados de diferentes fontes controladas pelo usuário “arrastar e soltar” e a criação de modelos analíticos, como medidas, conjuntos, grupos e hierarquias definidos pelo usuário. Os recursos avançados sob este critério incluem recursos de descoberta automática semântica com suporte para aprendizado de máquina, agregação e criação de perfil inteligentes, geração de hierarquia, distribuição e combinação de dados em múltiplas fontes, incluindo dados multiestruturados.
Escalabilidade e complexidade do modelo de dados – O parâmetro avalia a presença e integridade de informações sobre o mecanismo ou arquitetura de memória on-chip no banco de dados, devido ao qual grandes volumes de dados são processados, modelos de dados complexos são processados e o desempenho é otimizado e implantado para um grande número de usuários .
Análise Avançada – Avaliamos a disponibilidade de funcionalidades que permitem aos usuários acessar facilmente recursos avançados de análise off-line por meio de opções baseadas em menu ou importando e integrando modelos desenvolvidos externamente.
Painéis analíticos – este critério leva em consideração a presença de uma descrição da funcionalidade para criação de painéis informativos interativos e conteúdos com pesquisa visual e análises avançadas e geoespaciais integradas, inclusive para uso por outros usuários.
Exploração visual interativa – Avalia a integridade da funcionalidade de exploração de dados usando uma variedade de opções de visualização que vão além dos gráficos básicos de pizza e linhas, incluindo mapas de calor e de árvore, mapas geográficos, gráficos de dispersão e outras visualizações especializadas. Também é levada em consideração a capacidade de analisar e manipular dados interagindo diretamente com sua representação visual, exibindo-os em porcentagens e grupos.
Descoberta avançada de dados – Este critério avaliou a presença de funcionalidade para encontrar, visualizar e comunicar automaticamente definições importantes como correlações, exceções, clusters, links e previsões em dados que sejam relevantes para os usuários, sem exigir que eles construam modelos ou escrevam algoritmos. Também considerou a disponibilidade de informações sobre oportunidades para explorar dados usando tecnologias de visualização, narrativa, pesquisa e consulta em linguagem natural (NLQ).
Funcionalidade em dispositivos móveis – este critério leva em consideração a disponibilidade de funcionalidades para desenvolvimento e entrega de conteúdo para dispositivos móveis para fins de publicação ou estudo online. Dados sobre o uso de recursos nativos de dispositivos móveis, como tela sensível ao toque, câmera e localização, também são avaliados.
Incorporação de conteúdo analítico – este critério leva em consideração a disponibilidade de informações sobre o conjunto de desenvolvedores de software com interfaces API e suporte a padrões abertos para criação e modificação de conteúdos analíticos, visualizações e aplicações, integrando-os a um processo de negócio, aplicação ou portal. Esses recursos podem residir fora do aplicativo, reutilizando a infraestrutura analítica, mas devem ser acessíveis de maneira fácil e contínua de dentro do aplicativo, sem forçar os usuários a alternar entre sistemas. Este parâmetro também leva em consideração a disponibilidade de recursos analíticos e de integração de BI com a arquitetura da aplicação, que permitem aos usuários escolher onde os analíticos devem ser incorporados no processo de negócios.
Publicação e colaboração de conteúdo analítico – Este critério considera recursos que permitem aos usuários publicar, implantar e consumir conteúdo analítico por meio de uma variedade de tipos de saída e métodos de distribuição, com suporte para descoberta de conteúdo, agendamento e alertas.
Facilidade de uso, apelo visual e integração de fluxo de trabalho – este parâmetro resume a disponibilidade de informações sobre a facilidade de administração e implantação da plataforma, criação de conteúdo, utilização e interação com conteúdo, bem como o grau de atratividade do produto. Também é considerado até que ponto esses recursos são oferecidos em um produto e fluxo de trabalho contínuos ou em vários produtos com pouca integração.
Presença no espaço de informação, PR – o critério avalia a disponibilidade de informações sobre o lançamento de novas versões e projetos implementados em fontes abertas - na mídia, bem como na seção de notícias do produto ou site do desenvolvedor.
Fonte: habr.com