Ko'p yillar davomida men Rossiyada BI tizimlarini joriy etish bo'yicha etakchilardan biri bo'lgan va BI sohasidagi biznes hajmi bo'yicha muntazam ravishda tahlilchilarning yuqori ro'yxatiga kiritilgan kompaniyani boshqarib kelmoqdaman. Faoliyatim davomida men iqtisodiyotning turli sohalari – chakana savdo va ishlab chiqarishdan tortib sport sanoatigacha bo‘lgan kompaniyalarda BI tizimlarini joriy etishda ishtirok etdim. Shuning uchun men mijozlarning biznes razvedka yechimlariga bo'lgan ehtiyojlarini yaxshi bilaman.
Xorijiy sotuvchilarning yechimlari yaxshi ma'lum, ularning aksariyati kuchli brendga ega, ularning istiqbollari yirik tahliliy agentliklar tomonidan tahlil qilinadi, mahalliy BI tizimlari esa ko'p hollarda hali ham o'ziga xos mahsulotlar bo'lib qolmoqda. Bu o'z ehtiyojlarini qondirish uchun yechim izlayotganlar uchun tanlovni jiddiy ravishda murakkablashtiradi.
Ushbu kamchilikni bartaraf etish uchun men hamfikrlar jamoasi va men rus ishlab chiquvchilari tomonidan yaratilgan BI tizimlarini ko'rib chiqishga qaror qildik - "Gromovning BI doirasi". Biz bozordagi ko'pgina mahalliy echimlarni tahlil qildik va ularning kuchli va zaif tomonlarini ta'kidlashga harakat qildik. O'z navbatida, uning yordamida sharhga kiritilgan tizimlarni ishlab chiquvchilar o'z mahsulotlarining ijobiy va salbiy tomonlarini tashqaridan ko'rishlari va, ehtimol, rivojlanish strategiyasiga tuzatishlar kiritishlari mumkin bo'ladi.
Bu rus BI tizimlarining bunday sharhini yaratishning birinchi tajribasi, shuning uchun biz mahalliy tizimlar haqida ma'lumot to'plashga alohida e'tibor qaratdik.
Rossiya BI tizimlarini ko'rib chiqish birinchi marta o'tkazilmoqda, uning asosiy vazifasi rahbarlar va autsayderlarni aniqlash emas, balki echimlar imkoniyatlari haqida eng to'liq va ishonchli ma'lumotlarni to'plashdir.
Ko‘rib chiqishda quyidagi yechimlar ishtirok etdi: Visiology, Alpha BI, Foresight.Analytical platformasi, 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 boshqaruv platformasi, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI moduli
Rossiya BI platformalarining funksionalligi va arxitektura xususiyatlarini tahlil qilish uchun biz ishlab chiquvchilar tomonidan taqdim etilgan ichki ma'lumotlardan va ochiq ma'lumot manbalaridan - yechim saytlari, reklama va etkazib beruvchilarning texnik materiallaridan foydalandik.
Tahlilchilar BI tizimlarini joriy etish bo'yicha o'z tajribasiga va Rossiya kompaniyalarining BI funksionalligiga bo'lgan asosiy ehtiyojlariga asoslanib, ularga yechimlarning o'xshashliklari va farqlarini ko'rishga imkon beruvchi bir qator parametrlarni aniqladilar va keyinchalik ularning kuchli va zaif tomonlarini ta'kidladilar.
Bu parametrlar
Ma'muriyat, xavfsizlik va BI platformasi arxitekturasi – ushbu turkumda platforma xavfsizligini taʼminlaydigan imkoniyatlarning batafsil tavsifi, shuningdek, foydalanuvchilarni boshqarish va kirish auditi uchun funksionallik mavjudligi baholandi. Platforma arxitekturasi haqidagi ma'lumotlarning umumiy miqdori ham hisobga olindi.
Cloud BI – bu mezon Platformani Xizmat sifatida va Analitik ilovani xizmat modeli sifatida ishlatib, bulutdagi va mahalliy maʼlumotlar asosida bulutda analitik va tahliliy ilovalarni yaratish, joylashtirish va boshqarish uchun ulanish mavjudligini baholash imkonini beradi.
Manbaga ulanish va ma'lumotlarni qabul qilish – Mezon foydalanuvchilarga har xil turdagi saqlash platformalarida (aloqaviy va aloqador bo‘lmagan) – mahalliy va bulutli tizimli va tuzilmagan ma’lumotlarga ulanish imkonini beruvchi imkoniyatlarni hisobga oladi.
Metadata boshqaruvi – umumiy semantik model va metama’lumotlardan foydalanish imkonini beruvchi vositalar tavsifi mavjudligini hisobga oladi. Ular ma'murlarga o'lchamlar, ierarxiyalar, o'lchovlar, ishlash ko'rsatkichlari yoki asosiy ishlash ko'rsatkichlari (KPI) kabi metama'lumotlar ob'ektlarini topish, qo'lga kiritish, saqlash, qayta ishlatish va nashr etishning ishonchli va markazlashtirilgan usulini taqdim etishi kerak va shuningdek, hisobot berish uchun ishlatilishi mumkin. layout ob'ektlari , parametrlar va boshqalar. Funktsional mezon, shuningdek, ma'murlarning biznes foydalanuvchilari tomonidan aniqlangan ma'lumotlar va metama'lumotlarni SOR metama'lumotlariga targ'ib qilish qobiliyatini hisobga oladi.
Ma'lumotlarni saqlash va yuklash – Ushbu mezon platformaning maʼlumotlarni indekslash, maʼlumotlarni yuklash va yangilash jadvallarini boshqarish qobiliyatiga ega avtonom ishlash mexanizmiga kirish, integratsiya, oʻzgartirish va yuklash imkoniyatlarini baholash imkonini beradi. Ekstranetni o‘rnatish uchun funksional imkoniyatlarning mavjudligi ham ko‘rib chiqiladi: platforma tashqi mijoz yoki fuqarolarning davlat sektoridagi analitik kontentga kirishi uchun moslashuvchan markazlashtirilgan BI ta’minotiga o‘xshash ish jarayonini qo‘llab-quvvatlaydimi.
Ma'lumotlarni tayyorlash - mezon turli manbalardan olingan ma'lumotlarning foydalanuvchi tomonidan boshqariladigan kombinatsiyasini "drag va tashlab qo'yish" uchun funksionallikning mavjudligini va foydalanuvchi tomonidan belgilangan o'lchovlar, to'plamlar, guruhlar va ierarxiyalar kabi analitik modellarni yaratishni hisobga oladi. Ushbu mezon bo'yicha ilg'or imkoniyatlarga mashinani o'rganish, aqlli yig'ish va profil yaratish, ierarxiya yaratish, ma'lumotlarni bir nechta manbalar, jumladan, ko'p tuzilmali ma'lumotlar bo'yicha taqsimlash va aralashtirishni qo'llab-quvvatlash bilan semantik avtomatik kashfiyot imkoniyatlari kiradi.
Ma'lumotlar modelining miqyosi va murakkabligi - Parametr ma'lumotlar bazasida chipli xotira mexanizmi yoki arxitekturasi haqidagi ma'lumotlarning mavjudligi va to'liqligini baholaydi, buning natijasida katta hajmdagi ma'lumotlar qayta ishlanadi, ma'lumotlarning murakkab modellari qayta ishlanadi va ishlash optimallashtiriladi va ko'p sonli foydalanuvchilarga tarqatiladi. .
Kengaytirilgan tahlil – Foydalanuvchilarga menyuga asoslangan variantlar orqali yoki tashqi ishlab chiqilgan modellarni import qilish va integratsiya qilish orqali ilg‘or oflayn tahlil imkoniyatlariga osongina kirish imkonini beruvchi funksionallik mavjudligi baholandi.
Analitik asboblar paneli - bu mezon vizual tadqiqotlar va o'rnatilgan ilg'or va geofazoviy tahlillar, shu jumladan boshqa foydalanuvchilar tomonidan foydalanish uchun interaktiv ma'lumot panellari va kontentni yaratish uchun funksionallik tavsifining mavjudligini hisobga oladi.
Interaktiv vizual tadqiqot – Asosiy pirog va chiziqli diagrammalardan tashqariga chiqadigan turli vizualizatsiya opsiyalari, jumladan issiqlik va daraxt xaritalari, geografik xaritalar, tarqalish uchastkalari va boshqa ixtisoslashtirilgan vizualizatsiyalar yordamida maʼlumotlarni oʻrganish funksiyasining toʻliqligini baholaydi. Shuningdek, ma'lumotlarni tahlil qilish va manipulyatsiya qilish, uning vizual tasviri bilan bevosita o'zaro ta'sir qilish, uni foizlar va guruhlar sifatida ko'rsatish qobiliyati hisobga olinadi.
Kengaytirilgan ma'lumotlarni kashf qilish – Ushbu mezon foydalanuvchilarga tegishli boʻlgan maʼlumotlardagi korrelyatsiyalar, istisnolar, klasterlar, havolalar va bashoratlar kabi muhim taʼriflarni modellar yaratish yoki algoritmlarni yozishni talab qilmasdan avtomatik ravishda topish, vizualizatsiya qilish va ularga etkazish funksiyalarining mavjudligini baholadi. Shuningdek, u vizualizatsiya, hikoya qilish, qidiruv va tabiiy til so'rovi (NLQ) texnologiyalaridan foydalangan holda ma'lumotlarni o'rganish imkoniyatlari haqida ma'lumot mavjudligini ko'rib chiqdi.
Mobil qurilmalarda funksionallik – bu mezon onlayn nashr qilish yoki o‘rganish maqsadida mobil qurilmalarga kontentni ishlab chiqish va yetkazib berish funksiyalarining mavjudligini hisobga oladi. Sensorli ekran, kamera va joylashuv kabi mahalliy mobil qurilma imkoniyatlaridan foydalanish haqidagi ma'lumotlar ham baholanadi.
Analitik tarkibni joylashtirish – bu mezon API interfeyslariga ega dasturiy ta’minot ishlab chiquvchilar to‘plami to‘g‘risidagi ma’lumotlarning mavjudligini hamda analitik kontent, vizualizatsiya va ilovalarni yaratish va o‘zgartirish, ularni biznes-jarayon, ilova yoki portalga integratsiyalash uchun ochiq standartlarni qo‘llab-quvvatlashni hisobga oladi. Bu imkoniyatlar ilovadan tashqarida boʻlib, tahlil infratuzilmasidan qayta foydalanishi mumkin, lekin foydalanuvchilarni tizimlar oʻrtasida almashishga majburlamasdan, ilova ichidan osongina va muammosiz foydalanish mumkin boʻlishi kerak. Ushbu parametr, shuningdek, foydalanuvchilarga biznes-jarayonga tahlilni qaerga kiritish kerakligini tanlash imkonini beruvchi ilova arxitekturasi bilan tahliliy va BI integratsiya imkoniyatlarining mavjudligini hisobga oladi.
Analitik kontentni nashr etish va hamkorlik - Bu mezon foydalanuvchilarga kontentni aniqlash, rejalashtirish va ogohlantirishni qo'llab-quvvatlagan holda turli xil chiqish turlari va tarqatish usullari orqali tahliliy tarkibni nashr etish, joylashtirish va iste'mol qilish imkonini beradigan imkoniyatlarni ko'rib chiqadi.
Foydalanish qulayligi, vizual joziba va ish jarayoni integratsiyasi - bu parametr platformani boshqarish va joylashtirishning qulayligi, kontent yaratish, foydalanish va kontent bilan o'zaro ta'sir qilish, shuningdek mahsulotning jozibadorlik darajasi to'g'risidagi ma'lumotlarning mavjudligini umumlashtiradi. Shuningdek, ushbu imkoniyatlarning bir uzluksiz mahsulot va ish oqimida yoki bir nechta integratsiyaga ega bo'lgan bir nechta mahsulotlarda taqdim etilishi darajasi ham ko'rib chiqiladi.
Axborot makonida mavjudlik, PR – mezon yangi versiyalarning chiqarilishi va amalga oshirilgan loyihalar to‘g‘risidagi ma’lumotlarning ochiq manbalarda – ommaviy axborot vositalarida, shuningdek mahsulot yoki ishlab chiquvchi veb-saytidagi yangiliklar bo‘limida mavjudligini baholaydi.
Manba: www.habr.com