Oras na kailangan para magbasa ng 11 minuto
Kami at ang Gartner Square 2019 BI :)
Ang layunin ng artikulong ito ay ihambing ang tatlong nangungunang mga platform ng BI na nasa mga pinuno ng Gartner quadrant:
- Power BI (Microsoft)
βTableau
βQlik
Larawan 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Ang pangalan ko ay Andrey Zhdanov, ako ang pinuno ng departamento ng analytics sa Analytics Group (). Bumubuo kami ng mga visual na ulat sa marketing, benta, pananalapi, logistik, sa madaling salita, nakikibahagi kami sa analytics ng negosyo at visualization ng data.
Ang aking mga kasamahan at ako ay nagtatrabaho sa iba't ibang mga platform ng BI sa loob ng ilang taon. Mayroon kaming napakahusay na karanasan sa proyekto, na nagbibigay-daan sa aming paghambingin ang mga platform mula sa pananaw ng mga developer, analyst, user ng negosyo at tagapagpatupad ng mga BI system.
Magkakaroon kami ng hiwalay na artikulo sa paghahambing ng mga presyo at visual na disenyo ng mga BI system na ito, kaya dito ay susubukan naming suriin ang mga system na ito mula sa punto ng view ng isang analyst at developer.
I-highlight natin ang ilang lugar para sa pagsusuri at suriin ang mga ito gamit ang isang 3-point system:
β Entry threshold at mga kinakailangan para sa isang analyst;
β Mga mapagkukunan ng data;
β Paglilinis ng data, ETL (Extract, Transform, Load)
- Visualization at pag-unlad
β Corporate environment β server, mga ulat
β Suporta para sa mga mobile device
β Naka-embed (built-in) na analytics sa mga third-party na application/site
1. Entry threshold at mga kinakailangan para sa isang analyst
Power BI
Nakakita na ako ng maraming user ng Power BI na hindi mga propesyonal sa IT ngunit maaaring gumawa ng magandang ulat. Gumagamit ang Power BI ng parehong wika ng query gaya ng Excel - Power Query at ang wika ng formula ng DAX. Alam ng maraming analyst ang Excel, kaya ang paglipat sa BI system na ito ay medyo madali para sa kanila.
Karamihan sa mga aksyon ay medyo madaling gawin sa editor ng query. Dagdag pa, mayroong isang advanced na editor na may wikang M para sa mga propesyonal.
Figure 2. Power BI Query Builder
QlikSense
Ang Qlik Sense ay mukhang napaka-friendly - isang maliit na bilang ng mga setting, isang mabilis na kakayahang lumikha ng isang ulat, maaari mong gamitin ang taga-disenyo ng pag-load ng data.
Sa una ay tila mas simple kaysa sa Power BI at Tableau. Ngunit mula sa karanasan sasabihin ko na pagkatapos ng ilang sandali, kapag ang analyst ay lumikha ng ilang simpleng mga ulat at nangangailangan ng isang bagay na mas kumplikado, haharapin niya ang pangangailangang magprograma.
Ang Qlik ay may napakalakas na wika para sa paglo-load at pagproseso ng data. Mayroon itong sariling wika ng formula, ang Set Analysis. Samakatuwid, ang analyst ay dapat na makapagsulat ng mga query at koneksyon, maglagay ng data sa mga virtual na talahanayan, at aktibong gumamit ng mga variable. Ang mga kakayahan ng wika ay napakalawak, ngunit ito ay mangangailangan ng pag-aaral. Marahil lahat ng Qlik analyst na kilala ko ay may ilang uri ng seryosong background sa IT.
Ang mga integrator ng Qlik, tulad namin, ay madalas na gustong pag-usapan ang tungkol sa associative model, kapag kapag naglo-load ng data, lahat ng ito ay inilalagay sa RAM, at ang koneksyon sa pagitan ng data ay isinasagawa ng panloob na mekanismo ng platform. Na kapag pumipili ng mga halaga, ang mga panloob na subquery ay hindi ginaganap, tulad ng sa mga klasikal na database. Ang data ay ibinibigay halos kaagad dahil sa mga paunang na-index na halaga at mga relasyon.
Totoo, sa pagsasagawa, humahantong ito sa paglikha ng awtomatikong pagsasama ng talahanayan kapag tumugma ang mga pangalan ng field. Halimbawa, hindi ka maaaring magkaroon ng magkakaibang mga talahanayan nang walang mga relasyon na magkakaroon ng parehong field. Dapat masanay ka na dito. Kailangan mong palitan ang pangalan ng mga column at tiyaking hindi magkatugma ang mga pangalan, o pagsamahin ang lahat ng fact table sa isa at palibutan sila ng mga star-type na direktoryo. Marahil ito ay maginhawa para sa mga nagsisimula, ngunit para sa mga may karanasan na analyst hindi ito mahalaga.
Ang isang tipikal na interface para sa paglo-load at pagproseso ng data para sa isang analyst ay ganito ang hitsura.
Figure 3. Qlik Sense data load editor, Calendar table
Tandaan: Sa Power BI kadalasan ay iba ang hitsura ng sitwasyon, nag-iiwan ka ng iba't ibang katotohanan at reference na talahanayan, maaari mong manu-manong sumali sa mga talahanayan sa klasikong paraan, i.e. Inihambing ko ang mga haligi sa bawat isa nang manu-mano.
Tableau
Ipinoposisyon ng mga developer ang Tableau bilang BI na may maginhawa at magiliw na interface na magbibigay-daan sa analyst na mag-isa na pag-aralan ang kanilang data. Oo, sa aming kumpanya mayroong mga analyst na, nang walang karanasan sa IT, ay maaaring gumawa ng kanilang mga ulat. Ngunit ibababa ko ang aking rating para sa Tableau sa ilang kadahilanan:
β Mahinang lokalisasyon sa wikang Ruso
β Ang mga server ng Tableau Online ay hindi matatagpuan sa Russian Federation
β Ang isang medyo simpleng load constructor ay nagsisimulang magdulot ng mga problema kapag kailangan mong bumuo ng medyo kumplikadong modelo ng data.
Figure 4. Tableau Data Load Builder
Ang isa sa mga tanong na itinatanong namin sa mga analyst ng Tableau sa panahon ng mga panayam ay "Paano bumuo ng isang modelo ng mga talahanayan ng katotohanan na may mga talahanayan ng sanggunian nang hindi inilalagay ang lahat sa isang talahanayan?!" Ang Data Blending ay nangangailangan ng maingat na paggamit. Naitama ko ang mga error sa pagdoble ng data nang maraming beses sa aking mga analyst pagkatapos ng mga naturang pagsasanib.
Dagdag pa rito, ang Tableau ay may medyo kakaibang sistema, kung saan gagawin mo ang bawat tsart sa isang hiwalay na Sheet, at pagkatapos ay lumikha ng Dashboard, kung saan sisimulan mong ilagay ang mga nilikhang sheet. Pagkatapos ay maaari kang lumikha ng isang Kwento, ito ay isang kumbinasyon ng iba't ibang mga Dashboard. Ang pag-develop sa Qlik at Power BI ay mas simple sa bagay na ito; agad kang magtapon ng mga template ng graph sa sheet, magtakda ng mga sukat at sukat, at handa na ang Dashboard. Para sa akin, ang mga gastos sa paggawa para sa paghahanda sa Tableau ay tumataas dahil dito.
2. Mga pinagmumulan ng data at pag-download
Walang malinaw na panalo sa seksyong ito, ngunit iha-highlight namin ang Qlik dahil sa ilang magagandang feature.
Ang tableau sa libreng bersyon ay limitado sa mga mapagkukunan, ngunit sa aming mga artikulo ay mas nakatuon kami sa negosyo, at kayang bayaran ng mga negosyo ang mga komersyal na produkto at analyst. Samakatuwid, hindi ibinaba ng Tableau ang rating nito para sa parameter na ito.
Figure 5. Listahan ng mga posibleng mapagkukunan ng Tableau
Kung hindi, ang listahan ng mga mapagkukunan ay kahanga-hanga sa lahat ng dako - lahat ng mga file ng talahanayan, lahat ng karaniwang database, mga koneksyon sa web, lahat ay gumagana sa lahat ng dako. Hindi ako nakatagpo ng hindi karaniwang mga imbakan ng data, maaaring mayroon silang sariling mga nuances, ngunit sa karamihan ng mga kaso hindi ka magkakaroon ng mga problema sa paglo-load ng data. Ang tanging exception ay 1C. Walang direktang konektor sa 1C.
Ang mga kasosyo sa Qlik sa Russia ay nagbebenta ng kanilang sariling mga konektor para sa 100 - 000 rubles, ngunit sa karamihan ng mga kaso ay mas mura ang pag-upload mula 200C hanggang FTP sa Excel o isang database ng SQL. O maaari kang mag-publish ng 000C database sa web at kumonekta dito gamit ang Odata protocol.
Magagawa ito ng PowerBI at Tableau bilang isang pamantayan, ngunit hihingi ang Qlik ng isang bayad na connector, kaya mas madaling i-upload ito sa isang intermediate na database. Sa anumang kaso, ang lahat ng mga isyu sa koneksyon ay maaaring malutas.
Figure 6. Listahan ng mga posibleng mapagkukunan ng Qlik Sense
Bilang karagdagan, ito ay nagkakahalaga ng pagpuna sa isang tampok ng Qlik na nagbibigay sila ng parehong bayad at libreng mga konektor bilang isang hiwalay na produkto.
Larawan 7. Karagdagang mga konektor ng Qlik Sense
Mula sa karanasan, idaragdag ko na sa malalaking volume ng data o maraming mapagkukunan, hindi palaging ipinapayong ikonekta agad ang BI system. Ang mga seryosong proyekto ay karaniwang gumagamit ng isang data warehouse, isang database na may data na inihanda na para sa pagsusuri, atbp. Hindi ka maaaring kumuha at mag-upload, halimbawa, 1 bilyong mga tala sa isang sistema ng BI. Dito kailangan mo nang pag-isipan ang arkitektura ng solusyon.
Figure 8. Power BI data source
Pero bakit si Qlik ang napili? Talagang gusto ko ang 3 bagay:
- Mga QVD file
Sariling format ng imbakan ng data. Minsan posible lamang na bumuo ng mga seryosong komersyal na proyekto sa mga QVD file. Halimbawa, ang unang antas ay raw data. Ang pangalawang antas ay mga naprosesong file. Ang ikatlong antas ay pinagsama-samang data, atbp. Maaaring gamitin ang mga file na ito sa iba't ibang application, at maaaring may pananagutan ang iba't ibang empleyado at serbisyo para sa kanila. Ang bilis ng pag-download mula sa mga naturang file ay sampung beses na mas mabilis kaysa sa mga kumbensyonal na pinagmumulan ng data. Binibigyang-daan ka nitong makatipid sa mga gastos sa database at magbahagi ng impormasyon sa pagitan ng iba't ibang mga application ng Qlik.
β Incremental na paglo-load ng data
Oo, magagawa rin ito ng Power BI at Tableau. Ngunit ang Power BI ay nangangailangan ng mamahaling Premium na bersyon, at ang Tableau ay walang flexibility ng Qlik. Sa Qlik, gamit ang mga QVD file, maaari kang gumawa ng mga snapshot ng mga system sa iba't ibang oras at pagkatapos ay iproseso ang data na ito ayon sa gusto mo
β Pagkonekta ng mga panlabas na script
Bilang karagdagan sa mga QVD file para sa pag-iimbak ng data, sa Qlik ang script code ay maaari ding kunin sa labas ng application at kasama sa utos na Isama. Nagbibigay-daan na ito sa iyo na ayusin ang team work, gumamit ng mga version control system, at pamahalaan ang isang code para sa iba't ibang application. Ang Power BI ay may advanced na editor ng query, ngunit hindi namin nagawang i-set up ang naturang pangkatang gawain tulad ng sa Qlik. Sa pangkalahatan, lahat ng BI ay may mga problema dito; imposibleng sabay-sabay na pamahalaan ang data, code, at visualization sa lahat ng application mula sa isang lugar. Ang pinaka nagawa namin ay i-extract ang mga QVD file at script code. Ang mga visual na elemento ay kailangang i-edit sa loob ng mga ulat mismo, na hindi nagpapahintulot sa amin na malakihang baguhin ang mga visualization para sa lahat ng mga kliyente sa parehong oras.
Ngunit ano ang tungkol sa gayong mekanismo bilang Live na koneksyon? Sinusuportahan ng Tableau at Power BI ang LIVE connectivity sa isang hanay ng mga source, hindi tulad ng Qlik. Kami ay medyo walang malasakit sa tampok na ito, dahil... Ipinapakita ng kasanayan na pagdating sa malaking data, ang pagtatrabaho sa isang LIVE na koneksyon ay nagiging imposible lamang. At BI sa karamihan ng mga kaso ay kailangan para sa malaking data.
3. Paglilinis ng data, ETL (Extract, Transform, Load)
Sa seksyong ito mayroon akong 2 pinuno, ang Qlik Sense at Power Bi.
Sabihin na lang natin na makapangyarihan ang Qlik ngunit kumplikado. Kapag naunawaan mo na ang kanilang mala-SQL na wika, magagawa mo ang halos lahat - mga virtual na talahanayan, pagsasama at pagsasama ng mga talahanayan, pag-ikot sa talahanayan at bumuo ng mga bagong talahanayan, isang grupo ng mga command para sa pagproseso ng mga hilera. Halimbawa, ang isang field sa 1 cell na puno ng data tulad ng "Ivanov 851 Bely" on the fly ay maaaring ma-decompose hindi lamang sa 3 column (tulad ng magagawa ng lahat), kundi maging sa 3 row nang sabay-sabay, halimbawa. Madali ring gawin ang parehong bagay sa mabilisang: pagsasama-sama ng 3 linya sa 1.
Figure 9. Paano mag-load at mag-transpose ng table sa Qlik Sense mula sa Google Sheets
Ang Power BI ay tila mas simple sa bagay na ito, ngunit karamihan sa mga problema ay madaling malutas sa pamamagitan ng query designer. Nagtakda ako ng isang bilang ng mga parameter, inilipat ang talahanayan, nagtrabaho sa data, at lahat ng ito nang walang isang linya ng code.
Figure 10. Paano mag-load at mag-transpose ng table sa Power BI mula sa AmoCRM
Parang may ibang ideolohiya ang Tableau sa akin. Ang mga ito ay higit pa tungkol sa kagandahan at disenyo. Mukhang napakahirap ikonekta ang isang grupo ng iba't ibang mga mapagkukunan, pagsamahin ang lahat ng ito at iproseso ang mga ito sa loob ng Tableau. Sa mga komersyal na proyekto, sa karamihan ng mga kaso, ang data ay inihanda at naipon na para sa Tableau sa mga bodega at database.
Figure 11. Paano mag-load at mag-transpose ng table sa Tableau
4. Mga Visualization
Sa seksyong ito ay hindi namin na-highlight ang pinuno. Magkakaroon kami ng hiwalay na artikulo kung saan, gamit ang halimbawa ng isang kaso, ipapakita namin ang parehong ulat sa lahat ng 3 system . Ito ay higit pa sa panlasa at kasanayan ng analyst. Sa Internet maaari kang makahanap ng napakagandang mga larawan na binuo batay sa alinman sa mga system na ito. Ang mga pangunahing kakayahan sa visualization ay halos pareho para sa lahat. Ang natitira ay nalutas gamit ang Extensons. May bayad at libre. May mga extension mula sa mga vendor mismo, pati na rin mula sa mga freelancer at integrator. Maaari kang sumulat ng iyong sariling visualization extension para sa anumang platform.
Gusto ko ang istilo ng Tableau, sa tingin ko ito ay mahigpit at corporate. Ngunit ang pagkuha ng isang tunay na magandang larawan sa Tableau ay mahirap. Isang mahusay na halimbawa ng isang Tableau visualization gamit lamang ang mga extension. Hindi ko na ito mauulit, dahil... Wala akong mga extension na ito, ngunit mukhang maganda.
Figure 12. Hitsura ng mga ulat ng Tableau na may Mga Extension
Ang Power BI ay maaari ding gawing kawili-wili.
Figure 13. Hitsura ng mga ulat ng Power Bi c Extensions
Ang hindi ko lang maintindihan tungkol sa Power BI ay kung bakit mayroon silang kakaibang mga default na kulay. Sa anumang tsart, napipilitan akong baguhin ang kulay sa aking branded, corporate na isa at nagulat ako sa karaniwang pangkulay.
Ang Qlik Sense ay nakasalalay din sa Mga Extension. Ang paggamit ng mga add-on ay maaaring magbago ng mga ulat na hindi na makilala. Maaari ka ring magdagdag ng iyong sariling tema at disenyo.
Figure 14. Hitsura ng mga ulat ng Qlik Sense na may Mga Extension
Mula sa pananaw ng isang developer, mas gusto ko ang Qlik Sense dahil sa mga karaniwang opsyon gaya ng mga alternatibong sukat at sukat. Maaari kang magtakda ng ilang dimensyon at sukat sa mga setting ng visualization, at madaling maitakda ng user kung ano ang dapat niyang tingnan sa isang partikular na chart.
Sa Power Bi at Tableau, kailangan kong i-configure ang mga parameter, mga pindutan, programa ang pag-uugali ng system depende sa mga parameter na ito. Nagtataka ako kung bakit ang hirap. Ang parehong bagay na may kakayahang baguhin ang uri ng villization.
Sa Qlik maaari mong itago ang iba't ibang uri ng mga visualization sa isang bagay, ngunit sa Power BI at Tableau ito ay mas mahirap. Muli, ito ay higit na nakasalalay sa kakayahan ng tagapalabas. Maaari kang gumawa ng isang obra maestra sa anumang sistema, ngunit kung walang karanasan ay mapupunta ka sa mga hindi masasabing graphics sa lahat ng dako.
5. Corporate environment - server, mga ulat
Ang lahat ng mga produkto ay may mga bersyon ng corporate server. Nakatrabaho ko na ang lahat ng edisyon at masasabi kong lahat sila ay may kalakasan at kahinaan. Ang pagpili ng produkto ay dapat na batay sa iyong mga kinakailangan sa software, na isinasaalang-alang ang kanilang mga nuances. Ang lahat ng mga vendor ay maaaring magtalaga ng mga karapatan sa parehong antas ng account at pangkat, at sa Data Row Level Security. Available ang awtomatikong pag-update ng mga ulat sa isang iskedyul.
Ang Qlik Sense Enterprise ay isang magandang pagkakataon na bumuo ng analytics sa loob ng iyong organisasyon para sa mga medium-sized na negosyo. Maaaring mukhang mas mahal ito kaysa sa Power BI Pro, ngunit huwag kalimutan na ang mga server ng Power BI Pro ay matatagpuan sa cloud sa teritoryo ng Microsoft at hindi mo maimpluwensyahan ang pagganap, at kapag kailangan mo ng Power BI Premium, na maaaring i-deploy sa iyong mga server, pagkatapos ay magsisimula ang presyo mula sa $5000 bawat buwan.
Ang Qlik Sense Enterprise ay nagsisimula sa RUB 230. para sa 000 lisensya (bayad bawat taon, pagkatapos ay teknikal na suporta lamang), na mas abot-kaya kaysa sa Power BI Premium. At papayagan ka ng Qlik Sense Enterprise na gamitin ang lahat ng kakayahan ng Qlik. Marahil maliban sa isa. Para sa ilang kadahilanan, nagpasya ang Qlik na ang tampok na tulad ng kakayahang magpadala ng mga PDF na ulat sa pamamagitan ng email ay dapat ibigay bilang isang hiwalay na serbisyo ng NPprinting.
Ngunit ang Qlik Sense Enterprise ay mas malakas kaysa sa Power BI Pro at samakatuwid ay maaaring gawin ang sumusunod na paghahambing.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, na may pantay na kakayahan ay nagiging mas mura para sa karaniwang mga pagpapatupad. Ang malalaking pagpapatupad ay karaniwang kinakalkula sa panig ng vendor, kung saan maaari silang magbigay ng mga indibidwal na kundisyon para sa iyong kumpanya.
Sa bagay na ito, bibigyan namin ng kagustuhan ang Qlik Sense Enterprise, mayroon itong lahat ng mga pagkakataon upang bumuo ng seryosong analytics sa malaking data. Sa aming opinyon, gagana ang Qlik nang mas mabilis kaysa sa Power BI sa malalaking array; sa mga kumperensya ng Qlik ay nakatagpo kami ng mga kliyente na unang sumubok ng kanilang data sa bilyun-bilyong talaan at nagpakita ng mas masahol na resulta ang Power BI.
Figure 15. Hitsura ng mga ulat ng server ng Qlik Sense Enterprise
Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. Ang Qlik Sense Cloud ay lumalabas na 1.5 beses na mas mahal* at may napakalaking limitasyon na hindi pinapayagan sa amin ng platform na ito. Hindi ka maaaring gumamit ng Mga Extension, kahit na mga built-in. At nang walang mga extension, medyo nawawalan ng visual beauty ang Qlik.
Figure 16. Hitsura ng Power BI Pro control panel
*Ang isang alternatibo ay ang paggamit ng isang subscription sa Qlik Sense Enterprise. Ngunit upang ang artikulong ito ay hindi maisip bilang advertising, hindi namin sasaklawin ang aming pagpepresyo
At ang Tableau ay nakatayo sa isang tabi para sa amin. Mayroon silang parehong mga subscription sa cloud para sa $70 bawat developer at $15 bawat view, pati na rin ang mga mamahaling solusyon sa server. Ngunit ang pangunahing ideya ng Tableau ay para sa malaking data kailangan mong ayusin ang pagproseso at pag-iimbak ng data sa gilid. Sa layunin, hindi pinapayagan ng kaunting functionality ang seryosong pagproseso ng data sa Tableau. I-visualize, pag-aralan, oo. Ngunit para sa maliliit at katamtamang laki ng mga negosyo, kadalasang may problema ang paglikha ng hiwalay na storage. Ibinaba ko sana ang score para sa Tableau samakatuwid, kung hindi para sa kanilang 1 tampok. Ang Tableau Server ay walang putol na nagpapadala ng mga naka-iskedyul na email na may mga CSV o PDF attachment. Bukod dito, maaari mong ipamahagi ang mga karapatan, mga autofilter, atbp. Para sa ilang kadahilanan hindi ito magagawa ng Power BI at Qlik, ngunit para sa ilan ay maaaring kritikal ito. Dahil dito, may posisyon ang Tableau sa aming pagtatalo.
Figure 17. Tableau Server control panel hitsura
Gayundin sa isang kapaligiran ng korporasyon, kailangan mong isipin ang tungkol sa gastos ng pagpapatupad at pagpapanatili. Sa Russia, nabuo ang kasanayan na ang Power BI ay mas karaniwan sa maliliit na negosyo. Ito ay humantong sa paglitaw ng isang malaking bilang ng mga bakante at resume, at ang paglitaw ng mga maliliit na integrator. Papayagan ka nitong makahanap ng mga espesyalista para sa isang maliit na proyekto. Ngunit malamang, lahat sila ay hindi magkakaroon ng karanasan sa malalaking pagpapatupad at pagtatrabaho sa malaking data. Ang Qlik at Tableau ay kabaligtaran. May kaunting mga kasosyo sa Qlik, at mas kaunting mga kasosyo sa Tableau. Dalubhasa ang mga partner na ito sa malalaking pagpapatupad na may malaking average na pagsusuri. Walang maraming bakante at resume sa merkado; ang hadlang sa pagpasok sa mga produktong ito ay mas mahirap kaysa sa Power BI. Ngunit sa Russia mayroong matagumpay na pagpapatupad ng mga produktong ito para sa libu-libong user, at mahusay na gumaganap ang mga produktong ito sa malaking data. Kailangan mo lamang na maunawaan ang mga kalakasan at kahinaan ng mga produkto dahil partikular na nalalapat ang mga ito sa iyong negosyo.
6. Suporta para sa mga mobile device.
Sa seksyong ito ay i-highlight namin ang Power BI at Tableau. Maaari kang mag-install ng mga mobile application at magiging sapat ang mga ito sa mga screen ng mga mobile device. Bagama't tila sa amin na ang analytics sa mga mobile device ay mas mababa sa analytics sa mga PC. Gayunpaman, hindi masyadong maginhawang gumamit ng mga filter, maliit ang mga larawan, mahirap makita ang mga numero, atbp.
Figure 18. Hitsura ng isang ulat ng Power BI sa iPhone
Figure 19. Tableau ulat hitsura sa iPhone
Figure 20. Hitsura ng isang ulat ng Qlik Sense sa iPhone
Bakit ibinaba ang mga marka ng Qlik? Para sa mga kadahilanang hindi namin alam, ang mobile client ay magagamit lamang sa iPhone; sa Android kailangan mong gumamit ng isang regular na browser. Dagdag pa, kapag gumagamit ng Qlik, kailangan mong agad na maunawaan na ang bilang ng mga Extension o visualization ay hindi nababawasan o ang mga kotse ay nakaposisyon sa mga mobile device gaya ng inaasahan. Ang isang ulat na mukhang napakaganda sa isang PC ay mukhang mas masahol pa sa isang maliit na screen. Kailangan mong gumawa ng hiwalay na ulat para sa mga mobile device, kung saan maaari mong alisin ang mga filter, KPI at ilang iba pang mga bagay. Nalalapat din ito sa Power BI o Tableau, ngunit lalo itong binibigkas sa Qlik. Umaasa kaming patuloy na gagana ang Qlik sa mobile client nito.
Kung plano mong gumugol ng maraming oras sa pagsasagawa ng analytics mula sa mga mobile device, makatuwirang i-install ang lahat ng 3 kliyente at tingnan ang kanilang display sa mga ulat ng pagsubok. Ang sinumang vendor ay may gallery ng mga pagsubok na ulat sa website nito para sa pagsusuri.
7. Naka-embed (built-in) na analytics sa mga third-party na application/site
Ang paggamit ng analytics bilang isang third-party na serbisyo ay hindi palaging maginhawa. Marahil ay gumagawa ka ng sarili mong produkto, ngunit hindi ka pa handang bumuo ng visualization at analytics engine mula sa simula. Marahil ay gusto mong mag-deploy ng analytics sa iyong website upang ang kliyente ay magparehistro mismo, mag-upload ng kanyang data at magsagawa ng pagsusuri sa loob ng kanyang personal na account. Upang gawin ito, kailangan mo ng built-in na analytics (Naka-embed).
Pinapayagan ka ng lahat ng mga produkto na gawin ito, ngunit sa kategoryang ito ay i-highlight namin ang Qlik.
Malinaw na sinasabi ng Power Bi at Tableau na para sa mga ganoong layunin kailangan mong bumili ng hiwalay na Tableau Embedded Analytics o Power BI Embedded na produkto. Ang mga ito ay hindi murang mga solusyon na nagkakahalaga ng libu-libong dolyar bawat buwan, na agad na naglilimita sa kanilang paggamit. Karamihan sa mga proyekto ay agad na nagiging hindi kumikita para sa aming mga kliyente. Nangangahulugan ito na kailangan mong hindi lamang mag-publish ng isang ulat sa buong Internet, ngunit upang matiyak na ang mga ulat ay nai-publish ayon sa ilang mga pag-access, na may proteksyon ng data, awtorisasyon ng gumagamit, atbp.
At papayagan ka ni Qlik na makalabas. Siyempre, mayroon din silang Qlik Analytics Platform, na lisensyado bawat server at nag-aayos ng walang limitasyong bilang ng mga koneksyon. Magiging mahal din ito tulad ng mga katunggali na Tableau at Power Bi. At sa kaso ng walang limitasyong mga koneksyon, walang maraming mga pagpipilian.
Ngunit sa Qlik mayroong isang bagay tulad ng Mashup. Sabihin nating mayroon kang Qlik Sense Enterprise at 10 lisensya. Karaniwang analytics, hitsura, lahat ay mayamot na. Bumuo ka ng iyong sariling website o application, at maaari mong ipatupad ang lahat ng iyong analytics doon mismo. Ang lansihin ay, sa madaling salita, ang Mashup ay isang visualization sa program code. Gamit ang API, maaari kang gumawa ng visualization sa loob ng iyong application o website gamit ang programmatically. Kakailanganin mo pa rin ang Qlik Sense Enterprise para sa paglilisensya (mga lisensya para sa mga koneksyon sa site = mga lisensya para sa mga koneksyon sa BI), para sa pag-load ng data, atbp., ngunit ang mga visualization ay hindi na ipapakita sa gilid ng server na ito, ngunit ilalagay sa iyong aplikasyon o website. Maaari kang gumamit ng mga istilo ng CSS, magtakda ng mga bagong font at kulay. Ang iyong 10 user ay hindi na magla-log in sa analytics server, ngunit gagamitin ang iyong corporate portal o application. Aabot ang Analytics sa bagong antas.
Figure 21. Hitsura ng isang ulat ng Qlik Sense na naka-embed sa isang website
Mahihirapang maunawaan kung nasaan ang mga elemento ng site at kung saan nagsisimula ang Qlik Sense.
Siyempre, kakailanganin mo ng programmer, o mas malamang na marami. Isa para sa web programming, isa para sa pagtatrabaho sa Qlik API. Ngunit sulit ang resulta.
Mga konklusyon. I-summarize natin.
Mahirap sabihin nang walang pag-aalinlangan kung sino ang mas magaling at kung sino ang mas masama. Power BI at Qlik ay pare-pareho sa aming kumpetisyon, ang Tableau ay bahagyang mas mababa. Ngunit marahil ay iba ang resulta para sa iyong negosyo. Sa mga platform ng BI, ang visual na bahagi ay napakahalaga. Kung tumingin ka sa dose-dosenang mga demo na ulat at larawan sa Internet para sa lahat ng mga sistema ng BI at hindi mo gusto ang hitsura ng isa sa mga platform, malamang na hindi mo ito ipapatupad, kahit na nasiyahan ka sa presyo o teknikal. suporta. katangian.
Susunod, tiyak na kakailanganin mong kalkulahin ang halaga ng mga lisensya, pagpapatupad at pagpapanatili ng platform ng BI. Marahil sa iyong kaso ay makikilala ang isang pinuno. Ang kontratista o ang kakayahang kumuha ng angkop na espesyalista ay napakahalaga. Kung walang mga propesyonal sa anumang platform, ang resulta ay mapaminsala.
Ang matagumpay na pagsasama ng BI sa iyo, Andrey Zhdanov at Vladimir Lazarev, Analytics Group
Pinagmulan: www.habr.com