Timpul necesar pentru citire 11 minute
Noi și Quadrantul Gartner 2019 BI 🙂
Scopul acestui articol este de a compara trei platforme de BI de top, care se află în liderii cadranului Gartner:
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
Figura 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Mă numesc Jdanov Andrei, sunt șeful departamentului de analiză al companiei Analytics Group (). Construim rapoarte vizuale despre marketing, vânzări, finanțe, logistică, cu alte cuvinte ne ocupăm de analiza de business și vizualizarea datelor.
Eu și colegii mei lucrăm de câțiva ani cu diferite platforme de BI. Avem o experiență destul de bună în proiecte, ceea ce ne permite să comparăm platformele din perspectiva dezvoltatorilor, analiștilor, utilizatorilor de business și implementatorilor sistemelor BI.
Vom avea un articol separat despre compararea prețurilor și aspectului vizual al acestor sisteme BI, așa că aici ne vom strădui să evaluăm aceste sisteme exact din perspectiva analistului și dezvoltatorului.
Vom evidenția câteva direcții pentru analiză și le vom evalua pe o scară de 3 puncte:
— Pragul de intrare și cerințele pentru analist;
— Sursele de date;
— Curățarea datelor, ETL (Extract, Transform, Load)
— Vizualizări și dezvoltare
— Mediu corporativ — server, rapoarte
— Suport pentru dispozitive mobile
— Analiză încorporată în aplicații/site-uri externe
1. Pragul de intrare și cerințele pentru analist
Power BI
Am văzut mulți utilizatori Power BI care nu erau specialiști IT, dar au reușit să creeze un raport decent. Power BI folosește același limbaj de interogare ca și Excel — Power Query și limbajul de formule DAX. Mulți analiști cunosc bine Excel, așa că trecerea la acest sistem BI le reușește destul de ușor.
Cele mai multe acțiuni sunt destul de ușor de realizat în editorul de interogări. În plus, există un editor avansat cu limbajul M pentru profesioniști.
Figura 2. Constructorul de interogări Power BI
Qlik Sense
Qlik Sense arată foarte prietenos — un număr mic de setări, posibilitate rapidă de a crea un raport, se poate folosi constructorul de încărcare a datelor.
La început pare mai simplu decât Power BI și Tableau. Dar din experiență vă spun că, după un timp, când analistul va crea câteva rapoarte simple și va avea nevoie de ceva mai complex, se va confrunta cu necesitatea de a programa.
Qlik dispune de un limbaj foarte puternic pentru încărcarea și procesarea datelor. Are un limbaj propriu de formule pentru Analiza Setului. Prin urmare, analistul trebuie să fie capabil să scrie interogări și conexiuni, să plaseze datele în tabele virtuale și să utilizeze activ variabilele. Capacitățile limbajului sunt foarte largi, dar necesită studiu. Probabil că toți analistii Qlik pe care îi cunosc au un fel de fundal IT serios.
Integratori Qlik, ca noi, adesea iubesc să vorbească despre modelul asociativ, în care, la încărcarea datelor, toate sunt plasate în memoria RAM, iar legătura între date este realizată printr-un mecanism intern al platformei. Astfel, la selectarea valorilor, nu se efectuează subinterogări interne, ca în bazele de date clasice. Datele sunt returnate aproape instantaneu datorită valorilor și legăturilor deja indexate.
Adevărul este că, în practică, aceasta duce la crearea automată de conexiuni între tabele atunci când numele câmpurilor coincid. De exemplu, nu poți avea tabele diferite fără legături care să aibă același câmp. La asta trebuie să te obișnuiești. Fie trebuie să redenumești coloanele și să urmărești ca numele să nu coincidă, fie să condensezi toate tabelele de fapte într-una și să le înconjori cu dicționare de tip „stea”. Probabil că pentru începători este convenabil, iar pentru analistii experimentați deja nu contează.
Interfața tipică pentru încărcarea și procesarea datelor pentru un analist arată astfel.
Figura 3. Editorul de încărcare a datelor Qlik Sense, tabela Calendar
Notă: În Power BI, situația arată de obicei diferit, lași diferite tabele de fapte și dicționare, poți conecta manual tabelele în mod clasic, adică asociezi coloanele între ele manual.
Tableau
Dezvoltatorii Tableau se poziționează ca BI cu o interfață prietenoasă și accesibilă, care permite analistului să își studieze singur datele. Da, în compania noastră au fost analiști care, fără experiență IT, puteau să își facă rapoartele. Dar evaluarea mea pentru Tableau scade din mai multe motive:
— Localizare slabă în limba română
— Serverele Tableau Online nu se află în România
— Constructorul de încărcare destul de simplu începe să cauzeze probleme atunci când trebuie să construiești un model de date destul de complicat.
Figura 4. Constructorul de încărcare a datelor Tableau
Una dintre întrebările pe care le punem în interviurile cu analiștii de Tableau este: „Cum construiești un model de tabele de fapte împreună cu tabelele de referință, fără a le aduce pe toate într-o singură tabelă?!” Data Blending necesită o utilizare atentă. De multe ori am corectat greșelile analiștilor mei legate de duplicarea datelor după astfel de combinații.
Plus, Tableau are un sistem destul de specific, deoarece creezi fiecare grafic pe o foaie separată, iar apoi creezi un Dashboard, unde începi să aranjezi foile create. Ulterior, poți crea o poveste, o combinație de diverse Dashboard-uri. Dezvoltarea în Qlik și Power BI este mai simplă în acest sens, poți să creezi rapid șabloane de grafice, să definești măsuri și dimensiuni, iar Dashboard-ul este gata. Mi se pare că efortul necesar pentru pregătire în Tableau crește din această cauză.
2. Surse de date și încărcare
În această secțiune nu există un lider clar, dar vom evidenția Qlik datorită câtorva caracteristici plăcute.
Tableau în versiunea gratuită este limitat în surse, dar în articolele noastre ne axăm mai mult pe afaceri, iar afacerile își permit produse comerciale și analiști. De aceea, nu am scăzut evaluarea Tableau în privința acestui parametru.
Figura 5. Lista posibilelor surse Tableau
În rest, lista surselor este impresionantă - toate fișierele tabelare, toate bazele de date standard, conexiuni web, totul funcționează. Nu m-am întâlnit cu depozite de date nespecificate, unde probabil există nuanțe proprii, dar în cele mai multe cazuri nu veți avea probleme cu încărcarea datelor. Excepția este, poate, 1C. Nu există conectori direcți pentru 1C.
Partenerii Qlik din Rusia vând propriile conectori între 100 000 și 200 000 ruble, dar în cele mai multe cazuri este mai ieftin să faceți exporturi din 1C pe FTP într-un fișier Excel sau într-o bază de date SQL. De asemenea, se poate publica baza 1C pe web și să te conectezi la ea prin protocolul Odata.
PowerBI și Tableau pot face asta în mod standard, dar Qlik va solicita un conector plătit, astfel că este mai simplu să se efectueze un export într-o bază de date intermediară. În orice caz, toate întrebările legate de conexiuni pot fi rezolvate.
Figura 6. Lista posibilelor surse Qlik Sense
De asemenea, merită menționat faptul că Qlik furnizează un produs separat care include atât conectori plătiți, cât și gratuiti.
Figura 7. Conectori suplimentari Qlik Sense
Din experiență, adaug că, în cazul unor volume mari de date sau a multor surse, nu este întotdeauna rațional să conectezi o sistem BI imediat. În proiectele serioase se utilizează de obicei un depozit de date, o bază de date cu datele deja pregătite pentru analiză etc. Nu poți pur și simplu să exporți, să zicem, un miliard de înregistrări în sistemul BI. Aici trebuie să gândești arhitectura soluției.
Figura 8. Sursele de date Power BI
Dar de ce am evidențiat Qlik? Îmi plac foarte mult 3 lucruri:
— Fisierele QVD
Format propriu de stocare a datelor. Uneori, este posibil să construiești proiecte comerciale serioase doar pe baza fișierelor QVD. De exemplu, primul nivel — date brute. Al doilea nivel — fișiere procesate. Al treilea nivel — date agregate etc. Aceste fișiere pot fi utilizate în diferite aplicații, pot fi gestionate de diferite persoane și servicii. Viteza de încărcare din aceste fișiere este de zece ori mai rapidă decât din sursele de date obişnuite. Acest lucru permite economisirea pe baza de date și schimbul de informații între diferite aplicații Qlik.
— Încărcarea incrementală a datelor
Da, Power BI și Tableau pot face asta de asemenea. Dar Power BI va necesita o versiune Premium costisitoare, iar în Tableau nu există aceeași flexibilitate ca în Qlik. În Qlik, pe fișierele QVD, poți face instantanee ale sistemelor la diferite momente și apoi poți procesă aceste date cum dorești.
— Conectarea scripturilor externe
Pe lângă fișierele QVD pentru stocarea datelor, în Qlik, codul scriptului poate fi, de asemenea, extras din aplicație și conectat cu comanda Include. Aceasta permite deja organizarea muncii în echipă, utilizarea sistemelor de control al versiunilor, gestionarea unui cod unic pentru diferite aplicații. În Power BI există un editor avansat pentru interogări, dar nu am reușit să configurăm o muncă în echipă așa cum am făcut în Qlik. De fapt, toate BI-urile au probleme cu asta, gestionarea simultană a datelor, codului și vizualizărilor din toate aplicațiile dintr-un singur loc este pur și simplu imposibil. Maximum ce am reușit să facem a fost să extragem fișierele QVD și codul scripturilor. Elementele vizuale trebuie editate în interiorul rapoartelor în sine, ceea ce nu ne permite să schimbăm vizualizările în masă pentru toți clienții simultan.
Dar cum rămâne cu mecanismul Live Connection? Tableau și Power BI suportă conexiuni LIVE la o serie de surse, spre deosebire de Qlik. Privim această caracteristică cu oarecare indiferență, deoarece practica arată că, în cazul datelor mari, lucrul cu o conexiune LIVE devine pur și simplu imposibil. În majoritatea cazurilor, BI este necesar pentru date mari.
3. Curățarea datelor, ETL (Extrage, Transformă, Încarcă)
În această secțiune, am doi lideri, Qlik Sense și Power BI.
Să zicem că Qlik este puternic, dar complicat. Dacă înțelegi limba lor asemănătoare SQL, poți face aproape orice - tabele virtuale, conexiuni și unirea tabelelor, parcurgerea tabelei cu un ciclu și generarea de tabele noi, o mulțime de comenzi pentru procesarea rândurilor. De exemplu, un câmp dintr-o celulă care conține date de tipul "Ivanov 851 Alb" poate fi descompus nu doar în 3 coloane (așa cum toți știu), ci și în 3 rânduri, de exemplu. De asemenea, este ușor să faci dintr-o dată unirea a 3 rânduri într-unul.
Figura 9. Cum să încarci și să transpunni un tabel în Qlik Sense din Google Sheets
Power BI, în acest sens, pare mai simplu, dar majoritatea sarcinilor sunt rezolvate ușor prin constructorul de interogări. Am setat o serie de parametri, am transformat tabelul, am lucrat cu datele, și toate acestea fără o singură linie de cod.
Figura 10. Cum să încarci și să transpunni un tabel în Power BI din AmoCRM
La Tableau, mi se pare că ideologia este diferită. Ei pun mai mult accent pe estetică și design. Să conectezi o mulțime de surse diferite, să le unești toate și să le procesezi în interiorul Tableau mi se pare foarte greu. În proiectele comerciale, în majoritatea cazurilor, datele pentru Tableau sunt deja pregătite și acumulate în depozite și baze de date.
Figura 11. Cum să încarci și să transpunni un tabel în Tableau
4. Vizualizări
În această secțiune, nu am ales un lider. Vom avea un articol separat, unde vom arăta un raport identic în toate cele 3 sisteme bazându-ne pe un singur caz. Aici este mai mult o chestiune de gust și pricepere analitică. Pe internet se pot găsi imagini foarte frumoase, create pe baza oricărei dintre aceste sisteme. Funcționalitățile de bază ale vizualizărilor sunt aproximativ identice pentru toate. Restul se rezolvă prin utilizarea extensiilor. Există plătite și gratuite. Există extensii de la furnizori, precum și de la freelanceri și integratori. Puteți crea propria extensie de vizualizare pentru orice platformă.
Îmi place stilul Tableau, consider că este strict și corporativ. Dar obținerea unei imagini cu adevărat frumoase în Tableau este dificilă. Un exemplu excelent de vizualizare Tableau, unde sunt utilizate doar extensii. Nu voi putea reproduce așa, deoarece nu am aceste extensii, dar arată frumos.
Figura 12. Aspectul rapoartelor Tableau cu extensii
Power BI poate fi, de asemenea, interesant.
Figura 13. Aspectul rapoartelor Power BI cu extensii
Singurul lucru pe care nu îl înțeleg la Power BI este de ce au astfel de culori ciudate în mod implicit. Pe orice grafic, trebuie să schimb culoarea în cea de brand, corporativă și mă mir de paleta standard.
Qlik Sense depinde, de asemenea, de extensii. Utilizarea adăugărilor poate transforma rapoartele până la neatârnare. De asemenea, puteți aplica propriul stil și design.
Figura 14. Aspectul rapoartelor Qlik Sense cu extensii
Din punct de vedere al dezvoltatorului, Qlik Sense este mai convenabil datorită opțiunilor standard, cum ar fi dimensiunile și măsurile alternative. Puteți defini în setările de vizualizare mai multe dimensiuni și măsuri, iar utilizatorul poate să-și determine cu ușurință ce vrea să vizualizeze pe graficul respectiv.
La Power BI și Tableau, trebuie să configurez parametrii, butoanele, să programez comportamentul sistemului în funcție de acești parametrii. Mă mir de ce este atât de complicat. Aceleași dificultăți se întâlnesc și în modificarea aspectului vizualizărilor.
În Qlik, puteți ascunde diferite tipuri de vizualizări într-un singur obiect, iar în Power BI și Tableau acest lucru este mai greu. Din nou, această situație depinde mai mult de priceperea executantului. Se poate realiza un șir de capodopere în orice sistem, iar fără experiență, peste tot vor apărea grafice inestetice.
5. Mediul corporativ – server, rapoarte
Toate produsele au versiuni server pentru corporații. Am lucrat cu toate edițiile și pot spune că fiecare are puncte forte și slabe. Alegerea produsului ar trebui să fie bazată pe cerințele dumneavoastră referitoare la software, ținând seama de nuanțele acestora. Toți furnizorii permit acordarea de drepturi atât la nivelul conturilor și grupurilor, cât și la nivelul securității Datelor la Nivel de Linia de Date. Este disponibilă actualizarea automată a rapoartelor conform unui program.
Qlik Sense Enterprise este o oportunitate excelentă de a construi analitică în cadrul organizației dumneavoastră pentru mijlocii întreprinderi. Acesta poate părea mai scump decât Power BI Pro, dar nu trebuie uitat că serverele Power BI Pro sunt în cloud pe teritoriul Microsoft și nu puteți influența performanța, iar când veți avea nevoie de Power BI Premium, care poate fi implementat pe serverele dumneavoastră, prețul începe de la 5000$ pe lună.
Qlik Sense Enterprise pornește de la 230.000 ruble pentru 5 licențe (taxa pentru un an, ulterior doar suport tehnic), ceea ce este mult mai accesibil decât Power BI Premium. Și Qlik Sense Enterprise vă va permite să utilizați toate funcționalitățile Qlik. Poate cu o excepție. Dintr-un motiv anume, Qlik a decis că funcția de a trimite rapoarte în PDF prin email ar trebui să fie oferită ca un serviciu distinct NPrinting.
Dar Qlik Sense Enterprise este mai puternic decât Power BI Pro și prin urmare, se poate face următoarea comparație.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, având funcționalități egale, devine mai ieftin în cazul implementărilor medii. Implementările mari sunt de obicei calculate de către furnizor, unde aceștia pot oferi condiții personalizate pentru compania dumneavoastră.
În această privință, vom da preferință Qlik Sense Enterprise, deoarece acolo există toate oportunitățile de a construi o analitică serioasă pe date enorme. În opinia noastră, pe volume mari de date, Qlik va funcționa mai repede decât Power BI; la conferințele Qlik am întâlnit clienți care inițial au testat datele lor în miliarde de înregistrări, iar Power BI a arătat rezultate mai slabe.
Figura 15. Aspectul rapoartelor serverului Qlik Sense Enterprise
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud este cu 1,5 ori mai scump* și are o restricție substanțială care nu ne permite utilizarea acestei platforme. Nu se pot folosi Extensions, nici măcar cele încorporate. Fără extensii, Qlik își pierde din frumusețea vizuală.
Figura 16. Aspectul tabloului de bord Power BI Pro
*O alternativă este utilizarea Qlik Sense Enterprise prin abonament. Dar pentru a nu fi perceput acest articol ca o reclamă, nu vom discuta despre formarea prețurilor.
Tableau ne pare puțin mai distant. Au atât abonamente în cloud de 70$ pentru dezvoltatori și 15$ pentru vizualizare, cât și soluții server costisitoare. Ideea principală a Tableau este că pentru date mari, prelucrarea și stocarea acestora trebuie să fie organizate pe partea serverului. În mod obiectiv, funcționalitatea mai redusă nu permite o prelucrare serioasă a datelor în Tableau. Vizualizare, analiză, da. Dar pentru afacerile mici și mijlocii, de obicei, este problematic să se creeze un stocaj separat. Aș evalua mai scăzut Tableau, dacă nu ar fi pentru caracteristica lor unică. Serverul Tableau poate trimite fără probleme e-mailuri programate cu atașamente în format CSV sau PDF. De asemenea, se pot face partajări de permisiuni, auto-filtre și altele. Power BI și Qlik, dintr-un motiv oarecare, nu pot face asta, iar pentru unii poate fi critic. Datorită acestui fapt, Tableau își menține poziția în disputa noastră.
Figura 17. Apariția panoului de control Tableau Server
De asemenea, în mediul corporativ, trebuie să luăm în considerare costurile de implementare și întreținere. În Rusia, s-a format practica ca Power BI să fie mai răspândit în afacerile mici. Acest lucru a dus la apariția unui număr mare de locuri de muncă și CV-uri, precum și la apariția unor integratori mai mici. Aceasta va permite găsirea specialiștilor pentru proiecte mici. Dar, cel mai probabil, toți aceștia nu vor avea experiența implementărilor mari și a lucrului cu date mari. Qlik și Tableau, dimpotrivă. Există puțini parteneri Qlik, iar partenerii Tableau sunt și mai rar. Acești parteneri se specializează în implementări mari cu un cost mediu ridicat. Numărul locurilor de muncă și CV-urilor pe piață nu este mult, iar pragul de acces la aceste produse este mai complicat decât la Power BI. Dar în Rusia există implementări de succes ale acestor produse pentru mii de utilizatori și aceste produse se comportă bine cu datele mari. Este necesar să se înțeleagă pur și simplu punctele slabe și puterile produselor în legătură cu afacerea dumneavoastră.
6. Suport pentru dispozitive mobile.
În această secțiune, vom evidenția Power BI și Tableau. Puteți instala aplicațiile mobile și acestea vor arăta destul de bine pe ecranele dispozitivelor mobile. Cu toate acestea, considerăm că analiza pe dispozitive mobile nu se compară cu analiza pe PC. Nu este atât de convenabil să folosești filtre, imaginile sunt mici, cifrele sunt greu de citit etc.
Figura 18. Aspectul raportului Power BI pe iPhone
Figura 19. Aspectul raportului Tableau pe iPhone
Figura 20. Aspectul raportului Qlik Sense pe iPhone
De ce au fost punctele Qlik reduse? Din motive neclare pentru noi, clientul mobil este disponibil doar pe iPhone, pe Android trebuie să folosești browserul obișnuit. În plus, când folosești Qlik, trebuie să înțelegi că anumite extensii sau vizualizări nu se micșorează sau nu se poziționează automat pe dispozitive mobile așa cum ar fi de așteptat. Un raport care arată foarte bine pe PC, pe un ecran mic arată mult mai rău. Este necesar să creezi un raport separat pentru dispozitive mobile, în care să elimini filtrele, KPI și alte obiecte. Acest lucru se aplică și pentru Power BI sau Tableau, dar este mai accentuat în cazul Qlik. Sperăm că Qlik va continua să lucreze la clientul său mobil.
Dacă plănuiți să petreceți mult timp pe analiza exact cu dispozitivele mobile, are sens să instalați toate cele 3 clienți și să verificați afișarea lor pe rapoartele de testare. Orice furnizor are pe site-ul său o galerie de rapoarte de testare pentru consultare.
7. Analiza încorporată în aplicații/site-uri externe
Utilizarea analizei ca serviciu extern nu este întotdeauna convenabilă. Poate că dezvoltați propriul produs, dar nu sunteți pregătit să dezvoltați vizualizarea și motorul de analiză de la zero. Poate doriți să desfășurați analiza pe site-ul dvs., astfel încât clientul să se înscrie singur, să își încarce datele și să efectueze analiza în interiorul contului personal. Pentru aceasta, aveți nevoie de analiza încorporată (Embedded).
Toate produsele permit acest lucru, dar în această categorie ne concentrăm pe Qlik.
Power BI și Tableau spun în mod clar că pentru astfel de scopuri trebuie să achiziționați un produs separat, Tableau Embedded Analytics sau Power BI Embedded. Acestea nu sunt soluții ieftine, costurile fiind de mii de dolari pe lună, ceea ce limitează imediat utilizarea lor. Majoritatea proiectelor devin nerentabile pentru clienții noștri. Este vorba de faptul că trebuie nu doar să publicați un raport întregii rețele Internet, ci să asigurați publicarea rapoartelor conform unor accesuri specifice, cu protecția datelor, autorizarea utilizatorilor și așa mai departe.
Însă Qlik vă va permite să vă adaptați. Bineînțeles, au și ei Qlik Analytics Platform, care se licențiază pe server și organizează un număr nelimitat de conexiuni. Acesta va fi, de asemenea, costisitor, la fel ca și competitorii Tableau și Power BI. Și în cazul conexiunilor nelimitate, opțiunile sunt destul de limitate.
Dar în Qlik există un concept numit Mashup. Presupunând că aveți Qlik Sense Enterprise și 10 licențe. Analiza standard, aspectul, toate au devenit plictisitoare. Vă creați propriul site sau aplicație și puteți integra toată analiza direct acolo. Ideea este că, simplificând, Mashup este vizualizarea în codul de programare. Prin API, puteți defini programatic crearea vizualizării în aplicația sau site-ul dumneavoastră. Qlik Sense Enterprise vă va fi necesar în continuare pentru licențiere (licențele pentru conexiuni la site = licențelor pentru conexiuni BI), pentru încărcarea datelor etc., dar vizualizările vor fi afișate nu pe acest server, ci vor fi integrate în aplicația sau site-ul dumneavoastră. Puteți utiliza stiluri CSS, defini fonturi și culori noi. Cei 10 utilizatori nu vor mai accesa serverul de analiză, ci vor folosi portalul corporativ sau aplicația dumneavoastră. Analiza va ajunge la un nou nivel.
Figura 21. Aspectul raportului Qlik Sense integrat pe un site web
Va fi deja greu să înțelegeți unde sunt elementele site-ului și unde începe Qlik Sense.
Desigur, veți avea nevoie de un programator, sau mai degrabă de mai mulți. Unul pentru programarea web, unul pentru lucru cu API-ul Qlik. Dar rezultatul merită.
Concluzii. Să tragem concluziile.
Este greu de spus cine este mai bun și cine mai slab. Power BI și Qlik sunt la egalitate în competiția noastră, iar Tableau cedează puțin. Totuși, poate că pentru afacerea dumneavoastră rezultatul va fi diferit. În platformele de BI, componenta vizuală este foarte importantă. Dacă ați vizionat zeci de demonstrații și imagini pe internet pentru toate sistemele BI și nu vă place cum arată una dintre platforme, probabil că nu o veți implementa, chiar dacă prețul sau specificațiile tehnice vă mulțumesc.
Apoi, va trebui neapărat să calculați costul licențelor, implementării și întreținerii platformei BI. Este posibil ca în cazul dumneavoastră să se evidențieze un lider. Un aspect important este contractorul sau posibilitatea de a angaja un specialist potrivit. Fără profesioniști, rezultatul în orice platformă va fi dezamăgitor.
Vă dorim integrații BI de succes, Andrei Jdanov și Vladimir Lazarev, Analytics Group
Sursa: habr.com
