Мы давно работаем на рынке BI и, как любой зрелый продукт, регулярно сравниваем себя с другими системами, которых с каждым годом появляется всё больше и больше — каждая со своими сильными и слабыми сторонами. И мы решили задать себе простой, но важный вопрос: а чем мы в Luxms BI действительно гордимся? Что нравится не только нам, как разработчикам, но и экспертам, которые делают на нашей платформе десятки проектов? Какие особенности мы сами считаем важными и удобными?

Так появилась эта серия: 23 фичи Luxms BI, которыми мы гордимся. Это не список «всё, что у нас есть», и не подборка базовых возможностей, которые сегодня есть почти в каждом BI-инструменте. Мы собрали то, что нас самих вдохновляет, и то, что мы чаще всего видим в успешных проектах наших клиентов.

Для удобства мы разделили эти фичи на четыре тематических блока. Начнём с первого блока — архитектура и платформенность, с того, на чём держится всё остальное. В этой статье мы расскажем, как устроена платформа Luxms BI, почему мы сделали ставку на датацентричную модель, как устроена быстрая кастомизация интерфейсов, что такое BI-Magic-Resources, и зачем внутри BI-платформы observable-сервисы. 

В этой статье расскажем про новую адаптивную модель данных в Luxms BI. Мы реализовали подход, при котором модель сама понимает, какие таблицы и связи нужны под конкретный дэшборд, и строит оптимальный SQL-запрос. Это делает аналитику быстрее, а работу с данными — действительно self-service.

Расскажем как это работает, чем отличается от старого подхода и какие преимущества дает аналитикам и бизнесу.

Когда в 2022 году в ИТ-системах Почты России стартовал масштабный проект по импортозамещению, команде BI-направления в дочерней компании «Почтатех» предстояло внедрить отечественную альтернативу привычным зарубежным аналитическим решениям – Luxms BI. О том, как проходил процесс внедрения, с какими трудностями столкнулись и какие возможности открылись перед командой — мы поговорили с Евгением Дрензелевым, техлидом BI-направления в Почтатех.

Далее он расскажет о задачах, которые предстояло решить в процессе импортозамещения, а также о тех выгодах и положительных изменениях, которые были получены в результате.

В крупных федеральных организациях всё активнее используется подход управления на основе данных, который требует активного использования и постоянной переделки, развития, модификации аналитических приложений, отчётов, данных. Тот опыт и наши наработки, которыми мы хотим поделиться в рамках данной статьи, приносят пользу на многих проектах, где речь идёт о сотнях аналитических отчётов и дэшбордов, нескольких тысячах показателей и сотнях и тысячах активных пользователей, где, самое главное, вендорские решения кастомизируются внутренними командами заказчика. Для таких случаев всё, о чём мы расскажем дальше, очень важно, для остальных — надеемся, что будут полезны отдельные мысли и технические решения.

Начнём с простого и наболевшего. Когда создаётся первая версия дэшборда, задача звучит просто: «показать данные хоть как-нибудь и побыстрее». Не до архитектуры, не до производительности — главное, чтобы цифры появились, и руководство смогло принять правильное управленческое решение. Потом уточняется задача, добавляются новые требования, меняются источники, добавляются разрезы данных, растёт нагрузка. И вот тот самый дэшборд, собранный на скорую руку, оказывается в проде — и технически работает не так и не с той скоростью, как нужно. А далее необходимо развивать функционал, обновлять версию. И сложности растут.

В этой статье команда авторов ГК Luxms, вендора платформы бизнес-аналитики Luxms BI, расскажет, почему так происходит и почему «оптимизация» — это не про критику, а про работу с реальностью, со сложной реальностью мира IT и мира данных. А еще — почему важно не только чинить, но и уважать чужой код.