Že vrsto let vodim podjetje, ki je eno vodilnih pri uvajanju sistemov BI v Rusiji in se redno uvršča na top sezname analitikov po obsegu poslovanja na področju BI. V času svojega dela sem sodeloval pri implementaciji BI sistemov v podjetja iz različnih sektorjev gospodarstva – od maloprodaje in proizvodnje do športne industrije. Zato se dobro zavedam potreb strank po rešitvah poslovne inteligence.
Rešitve tujih ponudnikov so znane, večina jih ima močno blagovno znamko, njihove možnosti analizirajo velike analitske agencije, medtem ko domači BI sistemi večinoma še vedno ostajajo nišni izdelki. To resno oteži izbiro za tiste, ki iščejo rešitev za svoje potrebe.
Da bi odpravili to pomanjkljivost, smo se z ekipo podobno mislečih odločili narediti pregled sistemov poslovnega obveščanja, ki so jih ustvarili ruski razvijalci - "krog Gromovove poslovne inteligence". Analizirali smo večino domačih rešitev na trgu in skušali izpostaviti njihove prednosti in slabosti. Po drugi strani pa bodo razvijalci sistemov, vključenih v pregled, lahko pogledali prednosti in slabosti svojih izdelkov od zunaj in po možnosti prilagodili svojo razvojno strategijo.
To je prva izkušnja ustvarjanja takšnega pregleda ruskih BI sistemov, zato smo se posebej osredotočili na zbiranje informacij o domačih sistemih.
Pregled ruskih sistemov poslovnega obveščanja se izvaja prvič, njegova glavna naloga pa ni toliko identificirati voditeljev in zunanjih sodelavcev, temveč zbrati najbolj popolne in zanesljive informacije o možnostih rešitev.
V pregledu so sodelovale naslednje rešitve: 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 management platform, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI Module
Za analizo funkcionalnosti in arhitekturnih značilnosti ruskih platform BI smo uporabili tako notranje podatke, ki so jih zagotovili razvijalci, kot odprte vire informacij - spletna mesta z rešitvami, oglaševanje in tehnično gradivo dobaviteljev.
Analitiki so na podlagi lastnih izkušenj pri uvajanju sistemov BI in osnovnih potreb ruskih podjetij po funkcionalnosti BI identificirali številne parametre, ki jim omogočajo, da vidijo podobnosti in razlike rešitev ter nato izpostavijo njihove prednosti in slabosti.
To so parametri
Administracija, varnost in arhitektura platforme BI – v tej kategoriji je bila ocenjena prisotnost podrobnega opisa zmogljivosti, ki zagotavljajo varnost platforme, ter funkcionalnost za administracijo uporabnikov in revizijo dostopa. Upoštevana je bila tudi skupna količina informacij o arhitekturi platforme.
Cloud BI – to merilo vam omogoča, da ocenite razpoložljivost povezljivosti z uporabo modela platforme kot storitve in analitične aplikacije kot storitve za ustvarjanje, uvajanje in upravljanje analitičnih in analitičnih aplikacij v oblaku na podlagi podatkov v oblaku in na mestu uporabe.
Povezovanje z virom in prejemanje podatkov – Merilo upošteva zmožnosti, ki uporabnikom omogočajo povezovanje s strukturiranimi in nestrukturiranimi podatki, ki jih vsebujejo različne vrste platform za shranjevanje (relacijskih in nerelacijskih) – tako lokalnih kot v oblaku.
Upravljanje metapodatkov – upošteva prisotnost opisa orodij, ki omogočajo uporabo skupnega semantičnega modela in metapodatkov. Skrbnikom morajo zagotoviti zanesljiv in centraliziran način iskanja, zajema, shranjevanja, ponovne uporabe in objave metapodatkovnih objektov, kot so dimenzije, hierarhije, mere, meritve uspešnosti ali ključni indikatorji uspešnosti (KPI), in se lahko uporabljajo tudi za poročanje o objekti postavitve, parametri itd. Funkcionalni kriterij upošteva tudi zmožnost skrbnikov, da podatke in metapodatke, ki jih definirajo poslovni uporabniki, promovira v metapodatke SOR.
Shranjevanje in nalaganje podatkov – To merilo vam omogoča, da ocenite zmogljivosti platforme za dostopanje, integracijo, preoblikovanje in nalaganje podatkov v avtonomni mehanizem delovanja z možnostjo indeksiranja podatkov, upravljanja nalaganja podatkov in posodabljanja urnikov. Upoštevana je tudi razpoložljivost funkcionalnosti za uvedbo ekstraneta: ali platforma podpira potek dela, podoben prilagodljivemu centraliziranemu zagotavljanju BI za zunanji odjemalec ali dostop državljanov do analitične vsebine v javnem sektorju.
Priprava podatkov – merilo upošteva razpoložljivost funkcionalnosti za uporabniško nadzorovane kombinacije podatkov iz različnih virov »povleci in spusti« in ustvarjanje analitičnih modelov, kot so uporabniško določene mere, nizi, skupine in hierarhije. Napredne zmogljivosti po tem kriteriju vključujejo zmogljivosti semantičnega samodejnega odkrivanja s podporo za strojno učenje, inteligentno združevanje in profiliranje, ustvarjanje hierarhije, distribucijo in mešanje podatkov v več virih, vključno z večstrukturiranimi podatki.
Razširljivost in kompleksnost podatkovnega modela – Parameter ocenjuje prisotnost in popolnost informacij o pomnilniškem mehanizmu ali arhitekturi na čipu v bazi podatkov, zaradi česar se obdelujejo velike količine podatkov, obdelujejo kompleksni podatkovni modeli in je delovanje optimizirano in razporejeno velikemu številu uporabnikov .
Napredna analitika – Ocenjena razpoložljivost funkcionalnosti, ki uporabnikom omogoča enostaven dostop do naprednih analitičnih zmogljivosti brez povezave prek menijskih možnosti ali z uvozom in integracijo zunanje razvitih modelov.
Analitične nadzorne plošče – to merilo upošteva prisotnost opisa funkcionalnosti za ustvarjanje interaktivnih informacijskih plošč in vsebin z vizualnimi raziskavami ter vgrajeno napredno in geoprostorsko analitiko, tudi za uporabo s strani drugih uporabnikov.
Interaktivno vizualno raziskovanje – Ocenjuje popolnost funkcionalnosti raziskovanja podatkov z uporabo različnih možnosti vizualizacije, ki presegajo osnovne tortne in črtne grafikone, vključno s toplotnimi in drevesnimi zemljevidi, geografskimi zemljevidi, razpršenimi diagrami in drugimi specializiranimi vizualizacijami. Upoštevana je tudi zmožnost analiziranja in manipuliranja podatkov z neposredno interakcijo z njihovo vizualno predstavitvijo, prikazom v odstotkih in skupinah.
Napredno odkrivanje podatkov – To merilo je ocenilo prisotnost funkcionalnosti za samodejno iskanje, vizualizacijo in sporočanje pomembnih definicij, kot so korelacije, izjeme, grozdi, povezave in napovedi v podatkih, ki so pomembni za uporabnike, ne da bi od njih zahtevali izdelavo modelov ali pisanje algoritmov. Upošteval je tudi razpoložljivost informacij o priložnostih za raziskovanje podatkov z uporabo vizualizacij, pripovedovanja zgodb, iskanja in tehnologij poizvedb v naravnem jeziku (NLQ).
Funkcionalnost na mobilnih napravah – to merilo upošteva razpoložljivost funkcionalnosti za razvoj in dostavo vsebin na mobilne naprave za namen objave ali študija na spletu. Ocenjeni so tudi podatki o uporabi izvornih zmogljivosti mobilne naprave, kot so zaslon na dotik, kamera in lokacija.
Vdelava analitične vsebine – ta kriterij upošteva razpoložljivost informacij o naboru razvijalcev programske opreme z vmesniki API in podporo odprtim standardom za ustvarjanje in spreminjanje analitičnih vsebin, vizualizacij in aplikacij, njihovo integracijo v poslovni proces, aplikacijo ali portal. Te zmogljivosti se lahko nahajajo zunaj aplikacije in ponovno uporabljajo analitično infrastrukturo, vendar bi morale biti enostavno in nemoteno dostopne znotraj aplikacije, ne da bi morali uporabniki preklapljati med sistemi. Ta parameter upošteva tudi razpoložljivost analitike in zmožnosti integracije BI z arhitekturo aplikacije, ki uporabnikom omogoča izbiro, kam naj bo analitika vgrajena v poslovni proces.
Objavljanje in sodelovanje analitične vsebine – to merilo upošteva zmogljivosti, ki uporabnikom omogočajo objavljanje, uvajanje in uporabo analitične vsebine prek različnih izhodnih vrst in metod distribucije, s podporo za odkrivanje vsebine, načrtovanje in opozarjanje.
Preprosta uporaba, vizualna privlačnost in integracija delovnega toka – ta parameter povzema razpoložljivost informacij o enostavnosti upravljanja in uvajanja platforme, ustvarjanju vsebine, uporabi in interakciji z vsebino, pa tudi o stopnji privlačnosti izdelka. Upoštevan je tudi obseg, v katerem so te zmogljivosti ponujene v enem brezhibnem izdelku in delovnem toku ali v več izdelkih z malo integracije.
Prisotnost v informacijskem prostoru, PR – merilo ocenjuje razpoložljivost informacij o izdaji novih različic in izvedenih projektih v odprtih virih – v medijih, pa tudi v razdelku z novicami na spletnem mestu izdelka ali razvijalca.
Vir: www.habr.com