Я уже много лет возглавляю компанию, являющуюся одним из лидеров по внедрению BI-систем в России и регулярно входящую в топ-списки аналитиков по объему бизнеса в области BI. За время работы я участвовал во внедрении BI-систем в компаниях из различных областей экономики – от ретейла и производства до индустрии спорта. Поэтому мне хорошо знакомы потребности заказчиков решений для бизнес-аналитики.
Решения зарубежных вендоров хорошо известны, у большинства из них сильный бренд, их перспективы анализируют крупные аналитические агентства, то отечественные BI-системы в большинстве своем пока остаются нишевыми продуктами. Это серьезно усложняет выбор тем, кто ищет решение для удовлетворения своих запросов.
Чтобы устранить этот недостаток, мы с командой единомышленников решили сделать обзор BI-систем, созданных российскими разработчиками — «BI-круг Громова». Мы проанализировали большинство представленных на рынке отечественных решений и постарались выделить их сильные и слабые стороны. В свою очередь, разработчики вошедших в обзор систем благодаря ему смогут со стороны взглянуть на плюсы и минусы своих продуктов и, возможно, внести коррективы в стратегию их развития.
Это первый опыт создания подобного обзора российских BI-систем, поэтому мы сконцентрировались именно на сборе информации об отечественных системах.
Обзор российских BI-систем проводится впервые, основной его задачей является не столько выявление лидеров и аутсайдеров, сколько сбор максимально полной и достоверной информации о возможностях решений.
В обзоре приняли участие решения: Visiology, Alpha BI, Форсайт.Аналитическая платформа, Модус BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Криста BI, BIPLANE24, N3.АНАЛИТИКА, QuBeQu, BoardMaps ОАО «Дэшборд Системс», Slemma BI, KPI Suite, Malahit: BI, Naumen BI, МАЯК BI, IQPLATFORM, А-КУБ, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Платформа управления данными, DATAMONITOR, Галактика BI, «Эттон Платформ», Модуль BI
Для анализа функционала и особенностей архитектуры российских BI-платформ использовались как предоставленные разработчиками внутренние данные, так и открытые источники информации – сайты решений, рекламные и технические материалы поставщиков.
Аналитики, основываясь на собственном опыте внедрения BI-систем и основных потребностях российских компаний в BI-функционале, выделили ряд параметров, которые позволяют увидеть сходства и различия решений, а в последствии – и выделить их слабые и сильные стороны.
Администрирование, безопасность и архитектура платформы BI – в данной категории оценивалось наличие подробного описания возможностей, которые обеспечивают безопасность платформы, а также функционала для администрирования пользователей и аудита доступа. Также учитывался суммарный объем информации об архитектуре платформы.
Облако BI – данный критерий позволяет оценить наличие возможности подключения по модели Platform as a Service и Analytic Application as a Service для создания, развертывания и управления аналитическими и аналитическими приложениями в облаке на основе данных как в облаке, так и локально.
Подключение к источнику и прием данных – критерий учитывает возможности, позволяющие пользователям подключаться к структурированным и неструктурированным данным, содержащимся в различных типах платформ хранения (реляционных и нереляционных) – как локальных, так и в облачных.
Управление метаданными – учитывает наличие описания инструментов, позволяющих использовать общую семантическую модель и метаданные. Они должны предоставлять администраторам надежный и централизованный способ поиска, захвата, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как измерения, иерархии, показатели, метрики производительности или ключевые показатели эффективности (KPI), а также могут быть применены для создания отчетов по объектам макета, параметрам и т.д. Также функционал критерий учитывает наличие у администраторов возможности продвигать определяемые бизнес-пользователями данные и метаданные в метаданные SOR.
Хранение и загрузка данных – данный критерий позволяет оценить возможности платформы для доступа, интеграции, преобразования и загрузки данных в автономный механизм производительности с возможностью индексирования данных, управления загрузкой данных и обновления расписаний. Также учитывается наличие функционала для развертывания в экстрасети: поддерживает ли платформа рабочий процесс, аналогичный гибкой централизованной инициализации BI для внешнего клиента или доступ граждан к аналитическому контенту в государственном секторе.
Подготовка данных – критерий учитывает наличие функционала для «перетаскивания» управляемой пользователем комбинации данных различных источников и создание аналитических моделей, таких как определяемые пользователем меры, наборы, группы и иерархии. Расширенные возможности в рамках данного критерия включают возможности семантического автообнаружения с поддержкой машинного обучения, интеллектуального объединения и профилирования, генерации иерархии, распределения и смешивания данных в различных источниках, включая многоструктурные данные.
Масштабируемость и сложность модели данных – параметр оценивает наличие и полноту информации о механизме встроенной памяти или архитектуре в базе данных, благодаря которым обрабатываются большие объемы данных, сложные модели данных и происходит оптимизация производительности и развертывание большого количества пользователей.
Расширенная аналитика – оценивалось наличие данных о функционале, который позволяет пользователям легко получать доступ к расширенным автономным аналитическим возможностям с помощью опций на основе меню или путем импорта и интеграции разработанных извне моделей.
Аналитические панели – данный критерий учитывает наличие описания функционала для создания интерактивных информационных панелей и контента с визуальным исследованием и встроенной расширенной и геопространственной аналитикой, в том числе – для использования другими пользователями.
Интерактивное визуальное исследование – оценивается полнота информации о функционале для исследования данных с помощью разнообразных опций визуализации, которые выходят за рамки базовых круговых и линейных диаграмм, включая тепловые и древовидные карты, географические карты, точечные диаграммы и другие специальные визуальные изображения. Также учитывается возможность анализировать данные и манипулировать ими, напрямую взаимодействуя с их визуальным представлением, отображая их в виде процентов и групп.
Расширенное обнаружение данных – в данном критерии оценивалось наличие функционала для автоматического нахождения, визуализации и сообщения важных определений, таких как корреляции, исключения, кластеры, ссылки и прогнозы в данных, которые имеют отношение к пользователям, не требуя от них построения моделей или написания алгоритмов. Также учитывалось наличие информации о возможностях для изучения данных с помощью визуализаций, технологий повествования, поиска и запросов на естественном языке (NLQ).
Функциональность на мобильных устройствах – данный критерий учитывает наличие функционала для разработки и доставки контента на мобильные устройства с целью публикации или изучения в интерактивном режиме. Также оценивается данных об использовании собственных возможностей мобильных устройств – таких как сенсорный экран, камера и определение местоположения.
Встраивание аналитического контента – данный критерий учитывает наличие информации о наборе разработчика программного обеспечения с API-интерфейсами и поддержке открытых стандартов для создания и изменения аналитического контента, визуализаций и приложений, встраивании их в бизнес-процесс, приложение или портал. Эти возможности могут находиться вне приложения, повторно используя аналитическую инфраструктуру, но должны быть легко и беспрепятственно доступны изнутри приложения, не заставляя пользователей переключаться между системами. Данный параметр учитывает также наличие возможностей интеграции аналитики и BI с архитектурой приложения, которые позволяют пользователям выбирать, где в бизнес-процессе должна быть встроена аналитика.
Публикация и сотрудничество в области аналитического контента – критерий учитывает возможности, которые позволяют пользователям публиковать, развертывать и использовать аналитический контент с помощью различных типов вывода и методов распространения с поддержкой поиска контента, планирования и оповещений.
Простота использования, визуальная привлекательность и интеграция рабочего процесса – данный параметр суммарно оценивает наличие информации о простоте администрирования и развертывания платформы, создания контента, использования и взаимодействия с контентом, а также степень привлекательности продукта. Также учитывается степень, в которой эти возможности предлагаются в одном бесшовном продукте и рабочем процессе или в нескольких продуктах с небольшой интеграцией.
Присутствие в информационном пространстве, PR – критерий оценивает наличие информации о выходе новых версий и реализованных проектах в открытых источниках – в СМИ, а также в новостном разделе на сайте продукта или разработчика.
Решения зарубежных вендоров хорошо известны, у большинства из них сильный бренд, их перспективы анализируют крупные аналитические агентства, то отечественные BI-системы в большинстве своем пока остаются нишевыми продуктами. Это серьезно усложняет выбор тем, кто ищет решение для удовлетворения своих запросов.
Чтобы устранить этот недостаток, мы с командой единомышленников решили сделать обзор BI-систем, созданных российскими разработчиками — «BI-круг Громова». Мы проанализировали большинство представленных на рынке отечественных решений и постарались выделить их сильные и слабые стороны. В свою очередь, разработчики вошедших в обзор систем благодаря ему смогут со стороны взглянуть на плюсы и минусы своих продуктов и, возможно, внести коррективы в стратегию их развития.
Это первый опыт создания подобного обзора российских BI-систем, поэтому мы сконцентрировались именно на сборе информации об отечественных системах.
Обзор российских BI-систем проводится впервые, основной его задачей является не столько выявление лидеров и аутсайдеров, сколько сбор максимально полной и достоверной информации о возможностях решений.
В обзоре приняли участие решения: Visiology, Alpha BI, Форсайт.Аналитическая платформа, Модус BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Криста BI, BIPLANE24, N3.АНАЛИТИКА, QuBeQu, BoardMaps ОАО «Дэшборд Системс», Slemma BI, KPI Suite, Malahit: BI, Naumen BI, МАЯК BI, IQPLATFORM, А-КУБ, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Платформа управления данными, DATAMONITOR, Галактика BI, «Эттон Платформ», Модуль BI
Для анализа функционала и особенностей архитектуры российских BI-платформ использовались как предоставленные разработчиками внутренние данные, так и открытые источники информации – сайты решений, рекламные и технические материалы поставщиков.
Аналитики, основываясь на собственном опыте внедрения BI-систем и основных потребностях российских компаний в BI-функционале, выделили ряд параметров, которые позволяют увидеть сходства и различия решений, а в последствии – и выделить их слабые и сильные стороны.
Вот эти параметры
Администрирование, безопасность и архитектура платформы BI – в данной категории оценивалось наличие подробного описания возможностей, которые обеспечивают безопасность платформы, а также функционала для администрирования пользователей и аудита доступа. Также учитывался суммарный объем информации об архитектуре платформы.
Облако BI – данный критерий позволяет оценить наличие возможности подключения по модели Platform as a Service и Analytic Application as a Service для создания, развертывания и управления аналитическими и аналитическими приложениями в облаке на основе данных как в облаке, так и локально.
Подключение к источнику и прием данных – критерий учитывает возможности, позволяющие пользователям подключаться к структурированным и неструктурированным данным, содержащимся в различных типах платформ хранения (реляционных и нереляционных) – как локальных, так и в облачных.
Управление метаданными – учитывает наличие описания инструментов, позволяющих использовать общую семантическую модель и метаданные. Они должны предоставлять администраторам надежный и централизованный способ поиска, захвата, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как измерения, иерархии, показатели, метрики производительности или ключевые показатели эффективности (KPI), а также могут быть применены для создания отчетов по объектам макета, параметрам и т.д. Также функционал критерий учитывает наличие у администраторов возможности продвигать определяемые бизнес-пользователями данные и метаданные в метаданные SOR.
Хранение и загрузка данных – данный критерий позволяет оценить возможности платформы для доступа, интеграции, преобразования и загрузки данных в автономный механизм производительности с возможностью индексирования данных, управления загрузкой данных и обновления расписаний. Также учитывается наличие функционала для развертывания в экстрасети: поддерживает ли платформа рабочий процесс, аналогичный гибкой централизованной инициализации BI для внешнего клиента или доступ граждан к аналитическому контенту в государственном секторе.
Подготовка данных – критерий учитывает наличие функционала для «перетаскивания» управляемой пользователем комбинации данных различных источников и создание аналитических моделей, таких как определяемые пользователем меры, наборы, группы и иерархии. Расширенные возможности в рамках данного критерия включают возможности семантического автообнаружения с поддержкой машинного обучения, интеллектуального объединения и профилирования, генерации иерархии, распределения и смешивания данных в различных источниках, включая многоструктурные данные.
Масштабируемость и сложность модели данных – параметр оценивает наличие и полноту информации о механизме встроенной памяти или архитектуре в базе данных, благодаря которым обрабатываются большие объемы данных, сложные модели данных и происходит оптимизация производительности и развертывание большого количества пользователей.
Расширенная аналитика – оценивалось наличие данных о функционале, который позволяет пользователям легко получать доступ к расширенным автономным аналитическим возможностям с помощью опций на основе меню или путем импорта и интеграции разработанных извне моделей.
Аналитические панели – данный критерий учитывает наличие описания функционала для создания интерактивных информационных панелей и контента с визуальным исследованием и встроенной расширенной и геопространственной аналитикой, в том числе – для использования другими пользователями.
Интерактивное визуальное исследование – оценивается полнота информации о функционале для исследования данных с помощью разнообразных опций визуализации, которые выходят за рамки базовых круговых и линейных диаграмм, включая тепловые и древовидные карты, географические карты, точечные диаграммы и другие специальные визуальные изображения. Также учитывается возможность анализировать данные и манипулировать ими, напрямую взаимодействуя с их визуальным представлением, отображая их в виде процентов и групп.
Расширенное обнаружение данных – в данном критерии оценивалось наличие функционала для автоматического нахождения, визуализации и сообщения важных определений, таких как корреляции, исключения, кластеры, ссылки и прогнозы в данных, которые имеют отношение к пользователям, не требуя от них построения моделей или написания алгоритмов. Также учитывалось наличие информации о возможностях для изучения данных с помощью визуализаций, технологий повествования, поиска и запросов на естественном языке (NLQ).
Функциональность на мобильных устройствах – данный критерий учитывает наличие функционала для разработки и доставки контента на мобильные устройства с целью публикации или изучения в интерактивном режиме. Также оценивается данных об использовании собственных возможностей мобильных устройств – таких как сенсорный экран, камера и определение местоположения.
Встраивание аналитического контента – данный критерий учитывает наличие информации о наборе разработчика программного обеспечения с API-интерфейсами и поддержке открытых стандартов для создания и изменения аналитического контента, визуализаций и приложений, встраивании их в бизнес-процесс, приложение или портал. Эти возможности могут находиться вне приложения, повторно используя аналитическую инфраструктуру, но должны быть легко и беспрепятственно доступны изнутри приложения, не заставляя пользователей переключаться между системами. Данный параметр учитывает также наличие возможностей интеграции аналитики и BI с архитектурой приложения, которые позволяют пользователям выбирать, где в бизнес-процессе должна быть встроена аналитика.
Публикация и сотрудничество в области аналитического контента – критерий учитывает возможности, которые позволяют пользователям публиковать, развертывать и использовать аналитический контент с помощью различных типов вывода и методов распространения с поддержкой поиска контента, планирования и оповещений.
Простота использования, визуальная привлекательность и интеграция рабочего процесса – данный параметр суммарно оценивает наличие информации о простоте администрирования и развертывания платформы, создания контента, использования и взаимодействия с контентом, а также степень привлекательности продукта. Также учитывается степень, в которой эти возможности предлагаются в одном бесшовном продукте и рабочем процессе или в нескольких продуктах с небольшой интеграцией.
Присутствие в информационном пространстве, PR – критерий оценивает наличие информации о выходе новых версий и реализованных проектах в открытых источниках – в СМИ, а также в новостном разделе на сайте продукта или разработчика.
