Fun ọpọlọpọ ọdun ni bayi Mo ti nlọ si ile-iṣẹ kan ti o jẹ ọkan ninu awọn oludari ni imuse awọn eto BI ni Russia ati pe o wa nigbagbogbo ninu awọn atokọ oke ti awọn atunnkanka ni awọn ofin ti iwọn iṣowo ni aaye BI. Lakoko iṣẹ mi, Mo ṣe alabapin ninu imuse awọn eto BI ni awọn ile-iṣẹ lati ọpọlọpọ awọn agbegbe ti eto-ọrọ aje - lati soobu ati iṣelọpọ si ile-iṣẹ ere idaraya. Nitorinaa, Mo mọ daradara ti awọn iwulo ti awọn alabara ti awọn solusan oye iṣowo.
Awọn ojutu ti awọn olutaja ajeji jẹ olokiki daradara, pupọ julọ wọn ni ami iyasọtọ ti o lagbara, awọn asesewa wọn jẹ atupale nipasẹ awọn ile-iṣẹ itupalẹ nla, lakoko ti awọn eto BI inu ile fun apakan pupọ julọ tun wa awọn ọja onakan. Eyi ṣe idiju pupọ yiyan fun awọn ti n wa ojutu kan lati pade awọn iwulo wọn.
Lati mu imukuro yii kuro, ẹgbẹ kan ti awọn eniyan ti o nifẹ ati Mo pinnu lati ṣe atunyẹwo awọn eto BI ti a ṣẹda nipasẹ awọn oludasilẹ Rọsia - “Gromov's BI Circle”. A ṣe itupalẹ pupọ julọ awọn solusan inu ile lori ọja ati gbiyanju lati ṣe afihan awọn agbara ati ailagbara wọn. Ni ọna, o ṣeun si rẹ, awọn olupilẹṣẹ ti awọn ọna ṣiṣe ti o wa ninu atunyẹwo yoo ni anfani lati wo awọn anfani ati awọn konsi ti awọn ọja wọn lati ita ati, o ṣee ṣe, ṣe awọn atunṣe si imọran idagbasoke wọn.
Eyi ni iriri akọkọ ti ṣiṣẹda iru atunyẹwo ti awọn eto BI Russian, nitorinaa a dojukọ pataki lori gbigba alaye nipa awọn eto inu ile.
Atunwo ti awọn eto BI Russia ni a nṣe fun igba akọkọ; iṣẹ akọkọ rẹ kii ṣe pupọ lati ṣe idanimọ awọn oludari ati awọn ita, ṣugbọn lati gba alaye pipe ati igbẹkẹle julọ nipa awọn iṣeeṣe ti awọn solusan.
Awọn ojutu wọnyi ṣe alabapin ninu atunyẹwo: 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 isakoso Syeed, DATAMONITOR, Galaxy BI, Etton Platform, BI Module
Lati ṣe itupalẹ iṣẹ ṣiṣe ati awọn ẹya ara ẹrọ ti awọn iru ẹrọ BI Russian, a lo mejeeji data inu ti a pese nipasẹ awọn olupilẹṣẹ ati awọn orisun ṣiṣi ti alaye - awọn aaye ojutu, ipolowo ati awọn ohun elo imọ-ẹrọ lati ọdọ awọn olupese.
Awọn atunnkanka, ti o da lori iriri tiwọn ni imuse awọn eto BI ati awọn iwulo ipilẹ ti awọn ile-iṣẹ Russia fun iṣẹ ṣiṣe BI, ti ṣe idanimọ nọmba kan ti awọn aye ti o gba wọn laaye lati rii awọn ibajọra ati awọn iyatọ ti awọn solusan, ati lẹhinna ṣe afihan awọn agbara ati ailagbara wọn.
Awọn wọnyi ni awọn paramita
Isakoso, aabo, ati faaji Syeed BI - ni ẹka yii, wiwa ti alaye alaye ti awọn agbara ti o rii daju aabo ti Syeed, ati iṣẹ ṣiṣe fun iṣakoso olumulo ati iṣatunwo wiwọle, ni a ṣe ayẹwo. Lapapọ iye alaye nipa faaji Syeed ni a tun ṣe sinu akọọlẹ.
Awọsanma BI - Apewọn yii n gba ọ laaye lati ṣe iṣiro wiwa ti Asopọmọra nipa lilo Platform bi Iṣẹ ati Ohun elo Analytic gẹgẹbi awoṣe Iṣẹ fun ṣiṣẹda, imuṣiṣẹ ati iṣakoso awọn ohun elo atupale ati itupalẹ ninu awọsanma ti o da lori data mejeeji ninu awọsanma ati awọn agbegbe ile.
Nsopọ si orisun ati gbigba data - Apejuwe naa ṣe akiyesi awọn agbara ti o gba awọn olumulo laaye lati sopọ si eto ati data ti a ko ṣeto ti o wa ninu awọn iru ẹrọ iru ẹrọ ibi ipamọ (ibasepo ati ti kii ṣe ibatan) - mejeeji agbegbe ati awọsanma.
Metadata Management - ṣe akiyesi wiwa ti apejuwe awọn irinṣẹ ti o gba laaye lilo awoṣe atunmọ ti o wọpọ ati metadata. Wọn yẹ ki o pese awọn alabojuto pẹlu ọna igbẹkẹle ati aarin lati wa, yiyaworan, tọju, tunlo, ati ṣe atẹjade awọn nkan metadata gẹgẹbi awọn iwọn, awọn ipo giga, awọn iwọn, awọn metiriki iṣẹ, tabi awọn afihan iṣẹ ṣiṣe bọtini (KPIs), ati pe o tun le lo lati jabo lori awọn ohun ipilẹ, awọn paramita, ati bẹbẹ lọ. Apejuwe iṣẹ-ṣiṣe tun ṣe akiyesi agbara awọn alabojuto lati ṣe agbega data ati metadata ti a ṣalaye nipasẹ awọn olumulo iṣowo sinu metadata SOR.
Ibi ipamọ data ati ikojọpọ - Apewọn yii gba ọ laaye lati ṣe iṣiro awọn agbara pẹpẹ fun iraye si, iṣọpọ, iyipada ati ikojọpọ data sinu ẹrọ iṣẹ adaṣe adaṣe pẹlu agbara lati ṣe atọka data, ṣakoso ikojọpọ data ati awọn iṣeto imudojuiwọn. Wiwa ti iṣẹ ṣiṣe fun imuṣiṣẹ extranet ni a tun gbero: ṣe pẹpẹ ṣe atilẹyin ṣiṣan iṣẹ kan ti o jọra si ipese BI ti aarin rọ fun alabara ita tabi iraye si ara ilu si akoonu itupalẹ ni eka gbangba.
Igbaradi data - ami iyasọtọ naa ṣe akiyesi wiwa ti iṣẹ-ṣiṣe fun “fa ati ju silẹ” awọn akojọpọ iṣakoso olumulo ti data lati awọn orisun oriṣiriṣi ati ṣiṣẹda awọn awoṣe itupalẹ gẹgẹbi awọn iwọn asọye olumulo, awọn eto, awọn ẹgbẹ ati awọn igbimọ. Awọn agbara to ti ni ilọsiwaju labẹ ami-ami yii pẹlu awọn agbara wiwa-afọwọṣe atunmọ pẹlu atilẹyin fun ikẹkọ ẹrọ, apapọ oye ati profaili, iran logalomomoise, pinpin ati idapọ data kọja awọn orisun lọpọlọpọ, pẹlu data iṣeto-pupọ.
Scalability ati idiju ti awoṣe data - Paramita naa ṣe iṣiro wiwa ati pipe ti alaye nipa ẹrọ iranti lori-chip tabi faaji ninu aaye data, nitori eyiti awọn iwọn nla ti data ti ṣiṣẹ, awọn awoṣe data eka ti ni ilọsiwaju ati iṣẹ ṣiṣe ati gbe lọ si nọmba nla ti awọn olumulo. .
To ti ni ilọsiwaju atupale - Ṣe iṣiro wiwa ti iṣẹ ṣiṣe ti o fun laaye awọn olumulo lati ni irọrun wọle si awọn agbara atupale aisinipo ti ilọsiwaju nipasẹ awọn aṣayan orisun-akojọ tabi nipa gbigbe wọle ati ṣepọ awọn awoṣe idagbasoke ita.
Dasibodu analitikali - ami iyasọtọ yii ṣe akiyesi ifarahan ti ijuwe ti iṣẹ ṣiṣe fun ṣiṣẹda awọn panẹli alaye ibaraenisepo ati akoonu pẹlu iwadii wiwo ati ilọsiwaju ti ilọsiwaju ati awọn itupalẹ geospatial, pẹlu fun lilo nipasẹ awọn olumulo miiran.
Ibanisọrọ visual iwakiri - Ṣe iṣiro pipe ti iṣẹ ṣiṣe iṣawari data nipa lilo ọpọlọpọ awọn aṣayan iworan ti o kọja paii ipilẹ ati awọn shatti laini, pẹlu ooru ati awọn maapu igi, awọn maapu agbegbe, awọn igbero tuka ati awọn iworan amọja miiran. Paapaa ti a ṣe akiyesi ni agbara lati ṣe itupalẹ ati ṣe afọwọyi data nipasẹ ibaraenisọrọ taara pẹlu aṣoju wiwo rẹ, ṣafihan rẹ bi awọn ipin ati awọn ẹgbẹ.
To ti ni ilọsiwaju Data Awari - Apewọn yii ṣe ayẹwo wiwa ti iṣẹ-ṣiṣe lati wa laifọwọyi, wiwo ati ibaraẹnisọrọ awọn asọye pataki gẹgẹbi awọn ibamu, awọn imukuro, awọn iṣupọ, awọn ọna asopọ ati awọn asọtẹlẹ ninu data ti o ṣe pataki si awọn olumulo, laisi nilo wọn lati kọ awọn awoṣe tabi kọ awọn algoridimu. O tun ṣe akiyesi wiwa alaye nipa awọn aye lati ṣawari data nipa lilo awọn iwoye, itan-akọọlẹ, wiwa, ati ibeere ede abinibi (NLQ).
Iṣẹ ṣiṣe lori awọn ẹrọ alagbeka - Apewọn yii ṣe akiyesi wiwa ti iṣẹ ṣiṣe fun idagbasoke ati jiṣẹ akoonu si awọn ẹrọ alagbeka fun idi ti titẹjade tabi kikọ lori ayelujara. Awọn data lori lilo awọn agbara ẹrọ alagbeka abinibi gẹgẹbi iboju ifọwọkan, kamẹra ati ipo tun jẹ iṣiro.
Ifisinu Analitikali akoonu - Apewọn yii ṣe akiyesi wiwa alaye nipa ṣeto awọn olupilẹṣẹ sọfitiwia pẹlu awọn atọkun API ati atilẹyin fun awọn iṣedede ṣiṣi fun ṣiṣẹda ati iyipada akoonu itupalẹ, awọn iwoye ati awọn ohun elo, ṣepọ wọn sinu ilana iṣowo, ohun elo tabi ọna abawọle. Awọn agbara wọnyi le gbe ni ita ohun elo naa, tun lo awọn amayederun atupale, ṣugbọn o yẹ ki o wa ni irọrun ati lainidi lati inu ohun elo laisi fi agbara mu awọn olumulo lati yipada laarin awọn eto. Paramita yii tun ṣe akiyesi wiwa ti awọn atupale ati awọn agbara isọpọ BI pẹlu faaji ohun elo, eyiti o gba awọn olumulo laaye lati yan ibiti o yẹ ki o fi awọn itupalẹ sinu ilana iṣowo naa.
Atẹjade Akoonu Analytic ati Ifowosowopo - Apejuwe yii ṣe akiyesi awọn agbara ti o jẹ ki awọn olumulo ṣe atẹjade, ranṣiṣẹ, ati jẹ akoonu itupalẹ nipasẹ ọpọlọpọ awọn iru iṣelọpọ ati awọn ọna pinpin, pẹlu atilẹyin fun iṣawari akoonu, ṣiṣe eto, ati titaniji.
Irọrun ti lilo, afilọ wiwo ati iṣọpọ iṣan-iṣẹ - paramita yii ṣe akopọ wiwa alaye nipa irọrun ti iṣakoso ati imuṣiṣẹ ti pẹpẹ, ẹda akoonu, lilo ati ibaraenisepo pẹlu akoonu, ati iwọn didara ọja naa. Paapaa ti a gbero ni iwọn si eyiti awọn agbara wọnyi ti funni ni ọja ti ko ni oju kan ati ṣiṣan iṣẹ, tabi kọja awọn ọja lọpọlọpọ pẹlu isọpọ kekere.
Wiwa ni aaye alaye, PR - ami iyasọtọ naa ṣe iṣiro wiwa alaye nipa itusilẹ ti awọn ẹya tuntun ati awọn iṣẹ akanṣe ni awọn orisun ṣiṣi - ni awọn media, ati ni apakan awọn iroyin lori ọja tabi oju opo wẹẹbu ti olupilẹṣẹ.
orisun: www.habr.com