Thời gian cần thiết để đọc 11 phút
Chúng tôi và Gartner Square 2019 BI :)
Mục đích của bài viết này là so sánh ba nền tảng BI hàng đầu nằm trong nhóm dẫn đầu trong góc phần tư Gartner:
- Power BI (Microsoft)
—Hoạt cảnh
—Qlik
Hình 1. Gartner BI Magic Quadrant 2019
Tên tôi là Andrey Zhdanov, tôi là trưởng bộ phận phân tích tại Analytics Group (). Chúng tôi xây dựng các báo cáo trực quan về tiếp thị, bán hàng, tài chính, hậu cần, nói cách khác, chúng tôi tham gia vào phân tích kinh doanh và trực quan hóa dữ liệu.
Tôi và các đồng nghiệp đã làm việc với nhiều nền tảng BI khác nhau trong vài năm. Chúng tôi có kinh nghiệm dự án rất tốt, điều này cho phép chúng tôi so sánh các nền tảng từ quan điểm của nhà phát triển, nhà phân tích, người dùng doanh nghiệp và người triển khai hệ thống BI.
Chúng tôi sẽ có một bài viết riêng về việc so sánh giá cả và thiết kế trực quan của các hệ thống BI này, vì vậy ở đây chúng tôi sẽ cố gắng đánh giá các hệ thống này từ quan điểm của một nhà phân tích và nhà phát triển.
Hãy nêu bật một số lĩnh vực cần phân tích và đánh giá chúng bằng hệ thống 3 điểm:
- Ngưỡng đầu vào và yêu cầu đối với nhà phân tích;
- Nguồn dữ liệu;
- Làm sạch dữ liệu, ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải)
- Trực quan và phát triển
— Môi trường doanh nghiệp — máy chủ, báo cáo
- Hỗ trợ cho thiết bị di động
— Phân tích được nhúng (tích hợp) trong các ứng dụng/trang web của bên thứ ba
1. Ngưỡng đầu vào và yêu cầu đối với nhà phân tích
Power BI
Tôi đã thấy rất nhiều người dùng Power BI không phải là chuyên gia CNTT nhưng có thể tạo một báo cáo khá hay. Power BI sử dụng ngôn ngữ truy vấn giống như Excel - Power Query và ngôn ngữ công thức DAX. Nhiều nhà phân tích biết rõ về Excel nên việc chuyển sang hệ thống BI này khá dễ dàng đối với họ.
Hầu hết các hành động đều khá dễ thực hiện trong trình soạn thảo truy vấn. Ngoài ra còn có trình soạn thảo nâng cao với ngôn ngữ M dành cho các chuyên gia.
Hình 2. Trình tạo truy vấn Power BI
Cảm giác Qlik
Qlik Sense trông rất thân thiện - một số lượng cài đặt nhỏ, khả năng tạo báo cáo nhanh chóng, bạn có thể sử dụng trình thiết kế tải dữ liệu.
Lúc đầu nó có vẻ đơn giản hơn Power BI và Tableau. Nhưng từ kinh nghiệm, tôi sẽ nói rằng sau một thời gian, khi nhà phân tích tạo ra một vài báo cáo đơn giản và cần một thứ gì đó phức tạp hơn, anh ta sẽ phải đối mặt với nhu cầu lập trình.
Qlik có một ngôn ngữ rất mạnh để tải và xử lý dữ liệu. Nó có ngôn ngữ công thức riêng, Phân tích tập hợp. Do đó, nhà phân tích phải có khả năng viết các truy vấn và kết nối, đặt dữ liệu vào các bảng ảo và chủ động sử dụng các biến. Khả năng của ngôn ngữ rất rộng, nhưng nó sẽ đòi hỏi phải học. Có lẽ tất cả các nhà phân tích Qlik mà tôi biết đều có nền tảng CNTT nghiêm túc.
Những người tích hợp Qlik, giống như chúng tôi, thường thích nói về mô hình liên kết, khi tải dữ liệu, tất cả dữ liệu đều được đặt trong RAM và việc kết nối giữa các dữ liệu được thực hiện bởi cơ chế bên trong của nền tảng. Rằng khi chọn giá trị, các truy vấn con nội bộ không được thực hiện, như trong cơ sở dữ liệu cổ điển. Dữ liệu được cung cấp gần như ngay lập tức do các giá trị và mối quan hệ được lập chỉ mục trước.
Đúng, trong thực tế điều này dẫn đến việc tạo các bảng nối tự động khi tên trường khớp với nhau. Ví dụ: bạn không thể có các bảng khác nhau nếu không có mối quan hệ có cùng trường. Bạn phải làm quen với điều này. Bạn phải đổi tên các cột và đảm bảo rằng các tên không khớp hoặc kết hợp tất cả các bảng dữ kiện thành một và bao quanh chúng bằng các thư mục kiểu sao. Nó có thể thuận tiện cho người mới bắt đầu, nhưng đối với các nhà phân tích có kinh nghiệm thì điều đó không thành vấn đề.
Giao diện điển hình để tải và xử lý dữ liệu dành cho nhà phân tích trông như thế này.
Hình 3. Trình chỉnh sửa tải dữ liệu Qlik Sense, bảng Lịch
Lưu ý: Trong Power BI, tình huống thường khác, bạn để lại các bảng thực tế và tham chiếu khác nhau, bạn có thể nối các bảng theo cách thủ công theo cách cổ điển, tức là. Tôi so sánh các cột với nhau bằng tay.
Cảnh vật trên sân khấu
Các nhà phát triển định vị Tableau là BI với giao diện thuận tiện và thân thiện cho phép nhà phân tích nghiên cứu dữ liệu của họ một cách độc lập. Đúng, trong công ty của chúng tôi có những nhà phân tích mà không có kinh nghiệm về CNTT vẫn có thể đưa ra báo cáo của họ. Nhưng tôi sẽ hạ xếp hạng của mình cho Tableau vì nhiều lý do:
- Bản địa hóa yếu với tiếng Nga
— Máy chủ Tableau Online không được đặt tại Liên bang Nga
— Một hàm tạo tải khá đơn giản bắt đầu gây ra vấn đề khi bạn cần xây dựng một mô hình dữ liệu khá phức tạp.
Hình 4. Trình tạo tải dữ liệu Tableau
Một trong những câu hỏi mà chúng tôi đặt ra cho các nhà phân tích của Tableau trong các cuộc phỏng vấn là “Làm cách nào để xây dựng mô hình các bảng dữ kiện với các bảng tham chiếu mà không đặt mọi thứ vào một bảng duy nhất?!” Trộn dữ liệu yêu cầu sử dụng chu đáo. Tôi đã nhiều lần sửa lỗi trùng lặp dữ liệu giữa các nhà phân tích của mình sau những lần sáp nhập như vậy.
Ngoài ra, Tableau có một hệ thống khá độc đáo, trong đó bạn tạo mỗi biểu đồ trên một Trang tính riêng biệt, sau đó tạo Trang tổng quan, nơi bạn bắt đầu đặt các trang tính đã tạo. Sau đó, bạn có thể tạo Câu chuyện, đây là sự kết hợp của các Trang tổng quan khác nhau. Về mặt này, việc phát triển trong Qlik và Power BI đơn giản hơn; bạn ngay lập tức đưa các mẫu biểu đồ vào trang tính, đặt số đo và phép đo, sau đó Bảng điều khiển đã sẵn sàng. Đối với tôi, có vẻ như chi phí lao động chuẩn bị ở Tableau đang tăng lên vì điều này.
2. Nguồn dữ liệu và tải xuống
Không có người chiến thắng rõ ràng trong phần này, nhưng chúng tôi sẽ nêu bật Qlik vì một số tính năng hay.
Tableau trong phiên bản miễn phí bị hạn chế về nguồn, nhưng trong các bài viết của chúng tôi, chúng tôi tập trung nhiều hơn vào kinh doanh và các doanh nghiệp có đủ khả năng chi trả cho các sản phẩm thương mại và nhà phân tích. Vì vậy, Tableau đã không hạ đánh giá của mình cho thông số này.
Hình 5. Danh sách các nguồn Tableau có thể có
Mặt khác, danh sách các nguồn rất ấn tượng ở mọi nơi - tất cả các tệp bảng, tất cả cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn, kết nối web, mọi thứ đều hoạt động ở mọi nơi. Tôi chưa gặp phải các kho lưu trữ dữ liệu không chuẩn, chúng có thể có những sắc thái riêng, nhưng trong hầu hết các trường hợp, bạn sẽ không gặp vấn đề gì khi tải dữ liệu. Ngoại lệ duy nhất là 1C. Không có kết nối trực tiếp tới 1C.
Các đối tác của Qlik ở Nga bán các đầu nối của riêng họ với giá 100 - 000 rúp, nhưng trong hầu hết các trường hợp, việc tải lên từ 200C sang FTP sang Excel hoặc cơ sở dữ liệu SQL sẽ rẻ hơn. Hoặc bạn có thể xuất bản cơ sở dữ liệu 000C trên web và kết nối với nó bằng giao thức Odata.
PowerBI và Tableau có thể thực hiện việc này như một tiêu chuẩn, nhưng Qlik sẽ yêu cầu một trình kết nối trả phí, do đó, việc tải nó lên cơ sở dữ liệu trung gian cũng dễ dàng hơn. Trong mọi trường hợp, mọi vấn đề kết nối đều có thể được giải quyết.
Hình 6. Danh sách các nguồn Qlik Sense có thể có
Ngoài ra, điều đáng chú ý là một tính năng của Qlik là họ cung cấp cả đầu nối trả phí và miễn phí dưới dạng một sản phẩm riêng biệt.
Hình 7. Đầu nối Qlik Sense bổ sung
Theo kinh nghiệm, tôi sẽ nói thêm rằng với khối lượng dữ liệu lớn hoặc nhiều nguồn, không phải lúc nào cũng nên kết nối ngay hệ thống BI. Các dự án nghiêm túc thường sử dụng kho dữ liệu, cơ sở dữ liệu đã được chuẩn bị sẵn để phân tích, v.v. Bạn không thể lấy và tải lên 1 tỷ bản ghi vào hệ thống BI. Ở đây bạn đã cần phải suy nghĩ kỹ về kiến trúc của giải pháp.
Hình 8. Nguồn dữ liệu Power BI
Nhưng tại sao Qlik lại bị chọn ra? Tôi thực sự thích 3 điều:
- Tập tin QVD
Định dạng lưu trữ dữ liệu riêng. Đôi khi chỉ có thể xây dựng các dự án thương mại nghiêm túc trên các tệp QVD. Ví dụ: cấp độ đầu tiên là dữ liệu thô. Cấp độ thứ hai là các tập tin được xử lý. Cấp độ thứ ba là dữ liệu tổng hợp, v.v. Những tệp này có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau và các nhân viên và dịch vụ khác nhau có thể chịu trách nhiệm về chúng. Tốc độ tải xuống từ các tệp như vậy nhanh hơn mười lần so với các nguồn dữ liệu thông thường. Điều này cho phép bạn tiết kiệm chi phí cơ sở dữ liệu và chia sẻ thông tin giữa các ứng dụng Qlik khác nhau.
- Tải dữ liệu gia tăng
Có, Power BI và Tableau cũng có thể làm được điều này. Nhưng Power BI yêu cầu phiên bản Premium đắt tiền và Tableau không có tính linh hoạt của Qlik. Trong Qlik, bằng cách sử dụng tệp QVD, bạn có thể tạo ảnh chụp nhanh của hệ thống vào các thời điểm khác nhau và sau đó xử lý dữ liệu này theo ý muốn
- Kết nối các tập lệnh bên ngoài
Ngoài các tệp QVD để lưu trữ dữ liệu, trong Qlik, mã tập lệnh cũng có thể được đưa ra bên ngoài ứng dụng và được bao gồm trong lệnh Bao gồm. Điều này đã cho phép bạn tổ chức làm việc nhóm, sử dụng hệ thống kiểm soát phiên bản và quản lý một mã duy nhất cho các ứng dụng khác nhau. Power BI có trình chỉnh sửa truy vấn nâng cao nhưng chúng tôi không thể thiết lập công việc nhóm như trong Qlik. Nói chung, tất cả BI đều có vấn đề với điều này; đơn giản là không thể quản lý đồng thời dữ liệu, mã và trực quan hóa trong tất cả các ứng dụng từ một nơi duy nhất. Điều tốt nhất chúng tôi có thể làm là trích xuất các tệp QVD và mã tập lệnh. Các yếu tố trực quan phải được chỉnh sửa trong chính các báo cáo, điều này không cho phép chúng tôi thay đổi hàng loạt hình ảnh trực quan cho tất cả khách hàng cùng một lúc.
Nhưng còn cơ chế như kết nối Trực tiếp thì sao? Tableau và Power BI hỗ trợ kết nối TRỰC TIẾP với nhiều nguồn khác nhau, không giống như Qlik. Chúng tôi khá thờ ơ với tính năng này, bởi vì... thực tiễn cho thấy rằng khi nói đến dữ liệu lớn, việc làm việc với kết nối TRỰC TIẾP trở nên đơn giản là không thể. Và BI trong hầu hết các trường hợp là cần thiết cho dữ liệu lớn.
3. Làm sạch dữ liệu, ETL (Trích xuất, Chuyển đổi, Tải)
Ở phần này mình có 2 người đứng đầu là Qlik Sense và Power Bi.
Có thể nói Qlik mạnh mẽ nhưng phức tạp. Khi bạn hiểu ngôn ngữ giống SQL của họ, bạn có thể thực hiện hầu hết mọi thứ - bảng ảo, nối và nối các bảng, lặp qua bảng và tạo bảng mới, một loạt lệnh để xử lý hàng. Ví dụ: một trường trong 1 ô chứa đầy dữ liệu như “Ivanov 851 Bely” có thể được phân tách nhanh chóng không chỉ thành 3 cột (như mọi người có thể làm) mà còn thành 3 hàng cùng một lúc. Bạn cũng có thể dễ dàng thực hiện điều tương tự một cách nhanh chóng bằng cách kết hợp 3 dòng thành 1.
Hình 9. Cách tải và hoán đổi bảng trong Qlik Sense từ Google Trang tính
Về mặt này, Power BI có vẻ đơn giản hơn nhưng hầu hết các vấn đề đều có thể được giải quyết dễ dàng thông qua trình thiết kế truy vấn. Tôi đặt một số tham số, hoán đổi bảng, xử lý dữ liệu và thực hiện tất cả những việc này mà không cần một dòng mã nào.
Hình 10. Cách tải và chuyển bảng sang Power BI từ AmoCRM
Tableau đối với tôi dường như có một hệ tư tưởng khác. Họ quan tâm nhiều hơn đến vẻ đẹp và thiết kế. Có vẻ rất khó để kết nối nhiều nguồn khác nhau, kết hợp tất cả chúng và xử lý chúng trong Tableau. Trong các dự án thương mại, trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu đã được chuẩn bị và tích lũy cho Tableau trong kho và cơ sở dữ liệu.
Hình 11. Cách tải và chuyển đổi bảng trong Tableau
4. Hình dung
Trong phần này chúng tôi không làm nổi bật người lãnh đạo. Chúng tôi sẽ có một bài viết riêng, trong đó, sử dụng ví dụ về một trường hợp, chúng tôi sẽ hiển thị cùng một báo cáo trong cả 3 hệ thống . Đó là vấn đề về sở thích và kỹ năng của nhà phân tích. Trên Internet, bạn có thể tìm thấy những bức ảnh rất đẹp được xây dựng trên cơ sở bất kỳ hệ thống nào trong số này. Khả năng hình dung cơ bản gần như giống nhau đối với tất cả mọi người. Phần còn lại được giải quyết bằng Extensons. Có những cái trả phí và miễn phí. Có các tiện ích mở rộng từ chính các nhà cung cấp cũng như từ các nhà tích hợp và dịch giả tự do. Bạn có thể viết phần mở rộng trực quan hóa của riêng mình cho bất kỳ nền tảng nào.
Tôi thích phong cách của Tableau, tôi nghĩ nó nghiêm khắc và đoàn kết. Nhưng để có được một bức ảnh thực sự đẹp ở Tableau đã khó. Một ví dụ tuyệt vời về trực quan hóa Tableau chỉ sử dụng các phần mở rộng. Tôi sẽ không thể lặp lại điều này, bởi vì... Tôi không có những tiện ích mở rộng này, nhưng nó trông rất đẹp.
Hình 12. Giao diện của báo cáo Tableau với Tiện ích mở rộng
Power BI cũng có thể trở nên thú vị hơn.
Hình 13. Giao diện của báo cáo Power Bi c Extensions
Điều duy nhất tôi không hiểu về Power BI là tại sao chúng lại có những màu mặc định lạ lùng như vậy. Trên bất kỳ biểu đồ nào, tôi buộc phải thay đổi màu thành biểu đồ mang nhãn hiệu, công ty của mình và ngạc nhiên bởi màu tiêu chuẩn.
Qlik Sense cũng phụ thuộc vào Tiện ích mở rộng. Việc sử dụng tiện ích bổ sung có thể thay đổi báo cáo đến mức không thể nhận dạng được. Bạn cũng có thể thêm chủ đề và thiết kế của riêng bạn.
Hình 14. Giao diện của báo cáo Qlik Sense với Tiện ích mở rộng
Từ quan điểm của nhà phát triển, tôi thích Qlik Sense hơn vì các tùy chọn tiêu chuẩn như kích thước và biện pháp thay thế. Bạn có thể đặt một số thứ nguyên và thước đo trong cài đặt trực quan hóa và người dùng có thể dễ dàng đặt những gì mình nên xem trên một biểu đồ cụ thể.
Trong Power Bi và Tableau mình phải config các thông số, nút bấm, lập trình hành vi của hệ thống tùy theo các thông số này. Tôi tự hỏi tại sao nó lại khó khăn đến thế. Điều tương tự với khả năng thay đổi kiểu villization.
Trong Qlik, bạn có thể ẩn các loại trực quan hóa khác nhau trong một đối tượng, nhưng trong Power BI và Tableau thì điều này khó khăn hơn. Một lần nữa, điều này phụ thuộc nhiều hơn vào kỹ năng của người biểu diễn. Bạn có thể tạo ra một kiệt tác trong bất kỳ hệ thống nào, nhưng nếu không có kinh nghiệm, bạn sẽ kết thúc với đồ họa kém ấn tượng ở mọi nơi.
5. Môi trường doanh nghiệp - máy chủ, báo cáo
Tất cả các sản phẩm đều có phiên bản máy chủ của công ty. Tôi đã làm việc với tất cả các phiên bản và tôi có thể nói rằng chúng đều có điểm mạnh và điểm yếu. Việc lựa chọn sản phẩm phải dựa trên yêu cầu phần mềm của bạn, có tính đến các sắc thái của chúng. Tất cả các nhà cung cấp có thể chỉ định quyền ở cả cấp tài khoản và nhóm cũng như ở Bảo mật cấp hàng dữ liệu. Tự động cập nhật các báo cáo theo lịch trình có sẵn.
Qlik Sense Enterprise là cơ hội tuyệt vời để xây dựng phân tích trong tổ chức của bạn dành cho các doanh nghiệp vừa. Điều này có vẻ đắt hơn Power BI Pro, nhưng đừng quên rằng máy chủ Power BI Pro được đặt trên đám mây trên lãnh thổ của Microsoft và bạn không thể ảnh hưởng đến hiệu suất và khi bạn cần Power BI Premium, có thể được triển khai trên máy chủ của bạn, thì giá bắt đầu từ $5000 mỗi tháng.
Qlik Sense Enterprise có giá khởi điểm từ 230 RUB. cho 000 giấy phép (phí mỗi năm, sau đó chỉ hỗ trợ kỹ thuật), giá cả phải chăng hơn nhiều so với Power BI Premium. Và Qlik Sense Enterprise sẽ cho phép bạn sử dụng tất cả các khả năng của Qlik. Có lẽ ngoại trừ một. Vì lý do nào đó, Qlik đã quyết định rằng tính năng như khả năng gửi báo cáo PDF qua email phải được cung cấp dưới dạng dịch vụ NPrinting riêng biệt.
Nhưng Qlik Sense Enterprise mạnh hơn Power BI Pro và do đó có thể đưa ra so sánh sau.
Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, với khả năng tương đương, việc triển khai ở mức trung bình sẽ rẻ hơn. Việc triển khai quy mô lớn thường được tính toán từ phía nhà cung cấp, nơi họ có thể cung cấp các điều kiện riêng cho công ty của bạn.
Về vấn đề này, chúng tôi sẽ ưu tiên Qlik Sense Enterprise, nó có tất cả các cơ hội để xây dựng các phân tích nghiêm túc trên dữ liệu khổng lồ. Theo quan điểm của chúng tôi, Qlik sẽ hoạt động nhanh hơn Power BI trên các mảng lớn; tại hội nghị Qlik, chúng tôi đã gặp những khách hàng lần đầu tiên kiểm tra dữ liệu của họ trong hàng tỷ bản ghi và Power BI cho thấy kết quả tệ hơn.
Hình 15. Giao diện báo cáo máy chủ Qlik Sense Enterprise
Đám mây Qlik Sense = Power BI Pro. Qlik Sense Cloud hóa ra đắt hơn 1.5 lần* và có một hạn chế rất đáng kể mà nền tảng này không cho phép chúng tôi. Bạn không thể sử dụng Tiện ích mở rộng, ngay cả những Tiện ích mở rộng được tích hợp sẵn. Và nếu không có tiện ích mở rộng, Qlik phần nào mất đi vẻ đẹp hình ảnh.
Hình 16. Giao diện bảng điều khiển Power BI Pro
*Một cách khác là sử dụng đăng ký Qlik Sense Enterprise. Nhưng để bài viết này không bị coi là quảng cáo, chúng tôi sẽ không đề cập đến mức giá của mình
Và Tableau đứng sang một bên một chút đối với chúng tôi. Họ có cả đăng ký đám mây với giá 70 USD cho mỗi nhà phát triển và 15 USD cho mỗi lượt xem, cũng như các giải pháp máy chủ đắt tiền. Nhưng ý tưởng chính của Tableau là đối với dữ liệu lớn, bạn cần tổ chức xử lý và lưu trữ dữ liệu ở bên cạnh. Về mặt khách quan, ít chức năng hơn không cho phép xử lý dữ liệu nghiêm túc trong Tableau. Hình dung, phân tích, vâng. Nhưng đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc tạo kho lưu trữ riêng thường là vấn đề khó khăn. Do đó, tôi có thể đã hạ điểm cho Tableau nếu không có tính năng đầu tiên của họ. Máy chủ Tableau gửi liền mạch các email được lên lịch có tệp đính kèm CSV hoặc PDF. Hơn nữa, bạn có thể phân phối quyền, bộ lọc tự động, v.v. Vì một số lý do, Power BI và Qlik không thể thực hiện việc này, nhưng đối với một số người, điều này có thể rất quan trọng. Do đó, Tableau giữ một vị trí trong tranh chấp của chúng tôi.
Hình 17. Giao diện bảng điều khiển của Tableau Server
Ngoài ra, trong môi trường công ty, bạn cần suy nghĩ về chi phí triển khai và bảo trì. Ở Nga, thực tế đã phát triển rằng Power BI phổ biến hơn ở các doanh nghiệp nhỏ. Điều này dẫn đến sự xuất hiện của một số lượng lớn vị trí tuyển dụng và sơ yếu lý lịch, cũng như sự xuất hiện của các nhà tích hợp nhỏ. Điều này sẽ cho phép bạn tìm được các chuyên gia cho một dự án nhỏ. Nhưng rất có thể, tất cả họ sẽ không có kinh nghiệm triển khai quy mô lớn và làm việc với dữ liệu lớn. Qlik và Tableau thì ngược lại. Có rất ít đối tác Qlik và thậm chí còn ít đối tác Tableau hơn. Những đối tác này chuyên triển khai quy mô lớn với mức kiểm tra trung bình lớn. Thị trường không có nhiều vị trí tuyển dụng và hồ sơ, rào cản gia nhập các sản phẩm này còn khó khăn hơn ở Power BI. Nhưng ở Nga đã triển khai thành công những sản phẩm này cho hàng nghìn người dùng và những sản phẩm này hoạt động tốt trên dữ liệu lớn. Bạn chỉ cần hiểu điểm mạnh và điểm yếu của sản phẩm khi chúng áp dụng cụ thể cho doanh nghiệp của bạn.
6. Hỗ trợ cho thiết bị di động.
Trong phần này, chúng tôi sẽ làm nổi bật Power BI và Tableau. Bạn có thể cài đặt các ứng dụng di động và chúng sẽ trông khá đầy đủ trên màn hình của thiết bị di động. Mặc dù đối với chúng tôi, có vẻ như phân tích trên thiết bị di động kém hơn phân tích trên PC. Tuy nhiên, việc sử dụng bộ lọc không thuận tiện lắm, hình ảnh nhỏ, số khó nhìn, v.v.
Hình 18. Giao diện báo cáo Power BI trên iPhone
Hình 19. Xuất hiện báo cáo Tableau trên iPhone
Hình 20. Xuất hiện báo cáo Qlik Sense trên iPhone
Tại sao điểm Qlik bị hạ xuống? Vì những lý do mà chúng tôi không biết, ứng dụng khách di động chỉ khả dụng trên iPhone; trên Android, bạn sẽ phải sử dụng trình duyệt thông thường. Ngoài ra, khi sử dụng Qlik, bạn phải hiểu ngay rằng một số Tiện ích mở rộng hoặc hình ảnh trực quan không bị giảm bớt hoặc ô tô được định vị trong thiết bị di động như mong đợi. Một báo cáo trông rất đẹp trên PC trông tệ hơn nhiều trên màn hình nhỏ. Bạn phải tạo một báo cáo riêng cho thiết bị di động, nơi bạn có thể xóa các bộ lọc, KPI và một số đối tượng khác. Điều này cũng áp dụng cho Power BI hoặc Tableau, nhưng đặc biệt rõ rệt trong Qlik. Chúng tôi hy vọng Qlik sẽ tiếp tục hoạt động trên ứng dụng khách di động của mình.
Nếu bạn định dành nhiều thời gian để tiến hành phân tích từ thiết bị di động thì nên cài đặt cả 3 ứng dụng khách và kiểm tra hiển thị của chúng trên các báo cáo thử nghiệm. Bất kỳ nhà cung cấp nào cũng có một thư viện các báo cáo thử nghiệm trên trang web của mình để xem xét.
7. Phân tích được nhúng (tích hợp sẵn) trong các ứng dụng/trang web của bên thứ ba
Việc sử dụng phân tích làm dịch vụ của bên thứ ba không phải lúc nào cũng thuận tiện. Có lẽ bạn đang phát triển sản phẩm của riêng mình nhưng chưa sẵn sàng phát triển công cụ phân tích và trực quan hóa ngay từ đầu. Có lẽ bạn muốn triển khai phân tích trên trang web của mình để khách hàng tự đăng ký, tải dữ liệu lên và tiến hành phân tích bên trong tài khoản cá nhân của mình. Để làm điều này, bạn cần có phân tích tích hợp (Được nhúng).
Tất cả các sản phẩm đều cho phép bạn làm điều này, nhưng trong danh mục này, chúng tôi sẽ nêu bật Qlik.
Power Bi và Tableau nói rõ rằng với những mục đích như vậy, bạn cần mua một sản phẩm Tableau Embedded Analytics hoặc Power BI Embedded riêng biệt. Đây không phải là những giải pháp rẻ tiền có giá hàng nghìn đô la mỗi tháng, điều này ngay lập tức hạn chế việc sử dụng chúng. Hầu hết các dự án ngay lập tức trở nên không có lợi cho khách hàng của chúng tôi. Điều này có nghĩa là bạn không chỉ cần xuất bản báo cáo trên toàn bộ Internet mà còn phải đảm bảo rằng các báo cáo được xuất bản theo các quyền truy cập nhất định, với tính năng bảo vệ dữ liệu, ủy quyền người dùng, v.v.
Và Qlik sẽ cho phép bạn thoát ra. Tất nhiên, họ cũng có Nền tảng phân tích Qlik, được cấp phép cho mỗi máy chủ và tổ chức số lượng kết nối không giới hạn. Nó cũng sẽ đắt tiền như các đối thủ Tableau và Power Bi. Và trong trường hợp kết nối không giới hạn thì không có nhiều lựa chọn.
Nhưng ở Qlik có một thứ gọi là Mashup. Giả sử bạn có Qlik Sense Enterprise và 10 giấy phép. Phân tích chuẩn mực, ngoại hình thì mọi thứ đã chán rồi. Bạn xây dựng trang web hoặc ứng dụng của riêng mình và bạn có thể triển khai tất cả các phân tích của mình ngay tại đó. Bí quyết là, nói một cách đơn giản, Mashup là một hình ảnh trực quan trong mã chương trình. Bằng cách sử dụng API, bạn có thể tạo hình ảnh trực quan trong ứng dụng hoặc trang web của mình theo chương trình. Bạn vẫn sẽ cần Qlik Sense Enterprise để cấp phép (giấy phép kết nối trang web = giấy phép kết nối tới BI), để tải dữ liệu, v.v., nhưng hình ảnh trực quan sẽ không còn được hiển thị ở bên cạnh máy chủ này mà sẽ được tích hợp vào máy chủ của bạn. ứng dụng hoặc trang web. Bạn có thể sử dụng các kiểu CSS, đặt phông chữ và màu sắc mới. 10 người dùng của bạn sẽ không đăng nhập vào máy chủ phân tích nữa nhưng sẽ sử dụng cổng thông tin hoặc ứng dụng công ty của bạn. Analytics sẽ đạt đến một cấp độ mới.
Hình 21. Xuất hiện báo cáo Qlik Sense được nhúng trên trang web
Sẽ rất khó để hiểu các thành phần của trang web ở đâu và Qlik Sense bắt đầu từ đâu.
Tất nhiên, bạn sẽ cần một lập trình viên, hoặc thậm chí có thể là nhiều người. Một để lập trình web, một để làm việc với API Qlik. Nhưng kết quả là xứng đáng.
Kết luận. Hãy tóm tắt.
Thật khó để nói rõ ràng ai tốt hơn và ai tệ hơn. Power BI và Qlik ngang bằng với đối thủ của chúng tôi, Tableau kém hơn một chút. Nhưng có lẽ kết quả sẽ khác đối với doanh nghiệp của bạn. Trong nền tảng BI, thành phần trực quan rất quan trọng. Nếu bạn đã xem hàng chục báo cáo và hình ảnh demo trên Internet cho tất cả các hệ thống BI và bạn không thích giao diện của một trong các nền tảng thì rất có thể bạn sẽ không triển khai nó, ngay cả khi bạn hài lòng với giá cả hoặc kỹ thuật. ủng hộ. đặc trưng.
Tiếp theo, bạn chắc chắn sẽ cần tính toán chi phí cấp phép, triển khai và bảo trì nền tảng BI. Có lẽ trong trường hợp của bạn, một nhà lãnh đạo sẽ được xác định. Nhà thầu hoặc khả năng thuê một chuyên gia phù hợp là rất quan trọng. Nếu không có chuyên gia trong bất kỳ nền tảng nào, kết quả sẽ rất thảm khốc.
Tích hợp BI thành công với bạn, Andrey Zhdanov và Vladimir Lazarev, Analytics Group
Nguồn: www.habr.com