Данную статью мы писали 3 года назад, но за это время лидеры квадрата Гартнера не поменялись. В то же время мы наблюдаем как, в силу давления, Qlik, PowerBI, Tableau ограничивает поставки в Россию. Это приводит к "серым" схемам приобретения лицензий и потери данными решениями рынка, который они много лет строили. Это конечно печально. Думаю местные и опенсоурс решения сейчас будут особенно востребованы на российском рынке.
Мы не внедряли ранее решение YandexDataLens. Наши специалисты только поверхностно знакомились с ним. Также не могу ничего сказать про Shiny. Но последние полтора года мы очень активно работали с алгоритмами обработки больших данных, опенсоурсной библиотекой D3 и взаимодействием этого решения с ведущими BI платформами. Мы добились существенного результата. Возможно в будущем мы опишем этот кейс в виде статьи.
Юрий, здравствуйте. Рад, что наша статья habr.com/ru/post/444758 вам показалась хорошей. Хотя насколько понимаю целесообразность внедрения BI вам кажется сомнительной идей, в силу наличия возможностей анализа в ERP системах.
Спорить не стану, тут у каждого своя точка зрения. Шурупы можно закручивать отверткой, а можно шуруповёртом. И так и так правильно. Вопрос задач, ресурсов каждой отдельно взятой ситуации.
Некоторые компании внедряют BI, чтобы на выходе получить «более красивый excel» или следуют в целом тренду, который до конца не понимают.
Есть компании, по средством BI объединяют данные из разных систем, их преобразовывают, обогащают сторонними данными и извлекают практическую ценность.
Есть те, кто превращает BI в удобный инструмент поиска инсайтов, аномалий, проверки гипотез на уровне не только ТОП-менеджмента, но и на уровне рядовых руководителей подразделений. Это та ситуация, когда носитель знаний может сам собрать наглядный отчет (без IT специалистов, подрядчиков), проверить свою мысль и превратить в конкретное действие для извлечения выгоды.
Лицензии в любом случае нужно приобретать. Допустим вы создаёте какой-то сервис, который позволяет самостоятельно работать с аналитикой (смотреть созданные вами отчёты, либо даже самим создавать отчёты) вы можете взять модель разные модели лицензирования:
— По времени использования всеми вашими посетителями (Купили N пакетов по 1000 минут, и пусть хоть один пользователь или пол мира сидит в вашей аналитике)
— Лицензии не привязанные к конкретному посетителю (есть допустим 100 бизнес-пользователей, но вы понимание, что они у вас раскиданы по всей России, и одновременно сидит только 10 человек, соответственно 10 лицензий могут закрыть эту задачу)
— Или вообще лицензии с привязкой не к пользователями и времени, а к ядрам. Платите за ядра, а сколько будет пользоваться людей и сколько по времени — вам всё равно.
Касательно стоимости владения, на что обращать внимание, как строится цена на весь проект мы готовим статью. Видим в этом необходимость, т.к. порой клиент не правильно сравнивают платформы.
— Есть enterprise решения (коробка и облако*)
*Сейчас есть варианты, как совместить преимущества облачных решений (преобразования капитальных вложений) с надёжностью (размещение ПО у клиента), которое может дать коробка.
— Есть облачные решения с подпиской (а там ведь бывают ещё разные типы пользователей, тоже нужно учитывать)
Статью выпустим на следующей неделе. Если у вас вопрос горящий, нужно согласовывать, то можем в индивидуальном общении проговорить все моменты. Моя почта LVV@analyticsgroup.ru
Тут ключевой вопрос, кто продаёт и как. Если воспринимать BI как панацею от всех бед, то неудивительно, что итоговый результат не оправдывает ожидания. Поэтому при подсчёте сметы нужно учитывать множество факторов
— Стоимость лицензий
— Особенности платформы, которые будут выливаться в человеко-часы аналитика/программиста (доп. затраты)
— Требования и стоимость к хранилищу данных, его расположению
— Необходимость преобразования данных, их стыковки при использовании разных источников
— Разработка самого отчёта
Мы отдельно ещё опишем статью из чего складывается стоимость BI-внедрения.
И ещё одна мысль. Я стараюсь подходить с точки зрения прагматичности и целесообразности. Я верю, что платформы, которые берут деньги с пользователей, лучше развиваются. Т.к. финансовая модель им позволяет быть с большей вероятностью окупаемыми.
Я стараюсь минимизировать риски, что изучу какую-то платформу, а её свернут… в этом случае монетизация моих знаний становится под вопросом.
Мы, к сожалению для себя, не можем повлиять в квадрат Гартнера, другие системы ))).
Касательно глобально других систем — безусловно их огромное множество, платных/бесплатных. Мы для себя определили, что нам ближе платные. И этому есть экономическое обоснование — если у компании нет денег на BI-платформу, то скорее всего они себе не позволят нужную компетенцию и на разработку или будут стараться неоправданно экономить.
Добрый день. Сейчас Qlik делает интересную модель лицензирования по времени использования аналитикой. Т.е. условно говоря вы приобретаете пакет из 1000 минут. Далее эти минуты блоками по 6 минут расходую ваши посетители. Если интересно, можем в приватной беседе обсудить. Мой email LVV@analyticsgroup.ru
Продолжать дальше развивать тему проституции в аналитике мы вряд ли будем. Не хотел бы, чтобы моя компания ассоциировалась только с данной тематикой. Далее будут отраслевые кейсы. Уже закончили две статьи для сравнения цен между BI — платформами. Руководитель отдела аналитики сейчас написал сильную статью про технические различия. Скоро опубликуем.
Цель аналитики дать вводные данные. Далее вы их изучаете (конкуренцию, статистику запросов), строите гипотезу, вносите изменение в свою деятельность, снова анализируете… ну если вы конечно попадаете в указанные бизнес-роли))
По размерам груди я тоже сначала усомнился. Я не предполагал, что бывает больше 6 размера, не говоря про 12. Проверил данные, действительно 2 анкеты с 12 размером, (41 год, 170 см рост, вес 200 кг, грудь 12, 3.000 час, 20.000 ночь, Мытищи и 46 лет, 175 см, 110 кг, 7.500 руб/час, таганский район)
Добрый день! Рад, что Вам статья понравилась.
Данную статью мы писали 3 года назад, но за это время лидеры квадрата Гартнера не поменялись. В то же время мы наблюдаем как, в силу давления, Qlik, PowerBI, Tableau ограничивает поставки в Россию. Это приводит к "серым" схемам приобретения лицензий и потери данными решениями рынка, который они много лет строили. Это конечно печально. Думаю местные и опенсоурс решения сейчас будут особенно востребованы на российском рынке.
Мы не внедряли ранее решение YandexDataLens. Наши специалисты только поверхностно знакомились с ним. Также не могу ничего сказать про Shiny. Но последние полтора года мы очень активно работали с алгоритмами обработки больших данных, опенсоурсной библиотекой D3 и взаимодействием этого решения с ведущими BI платформами. Мы добились существенного результата. Возможно в будущем мы опишем этот кейс в виде статьи.
Спорить не стану, тут у каждого своя точка зрения. Шурупы можно закручивать отверткой, а можно шуруповёртом. И так и так правильно. Вопрос задач, ресурсов каждой отдельно взятой ситуации.
Некоторые компании внедряют BI, чтобы на выходе получить «более красивый excel» или следуют в целом тренду, который до конца не понимают.
Есть компании, по средством BI объединяют данные из разных систем, их преобразовывают, обогащают сторонними данными и извлекают практическую ценность.
Есть те, кто превращает BI в удобный инструмент поиска инсайтов, аномалий, проверки гипотез на уровне не только ТОП-менеджмента, но и на уровне рядовых руководителей подразделений. Это та ситуация, когда носитель знаний может сам собрать наглядный отчет (без IT специалистов, подрядчиков), проверить свою мысль и превратить в конкретное действие для извлечения выгоды.
— По времени использования всеми вашими посетителями (Купили N пакетов по 1000 минут, и пусть хоть один пользователь или пол мира сидит в вашей аналитике)
— Лицензии не привязанные к конкретному посетителю (есть допустим 100 бизнес-пользователей, но вы понимание, что они у вас раскиданы по всей России, и одновременно сидит только 10 человек, соответственно 10 лицензий могут закрыть эту задачу)
— Или вообще лицензии с привязкой не к пользователями и времени, а к ядрам. Платите за ядра, а сколько будет пользоваться людей и сколько по времени — вам всё равно.
— Есть enterprise решения (коробка и облако*)
— Есть облачные решения с подпиской (а там ведь бывают ещё разные типы пользователей, тоже нужно учитывать)
Статью выпустим на следующей неделе. Если у вас вопрос горящий, нужно согласовывать, то можем в индивидуальном общении проговорить все моменты. Моя почта LVV@analyticsgroup.ru
— Стоимость лицензий
— Особенности платформы, которые будут выливаться в человеко-часы аналитика/программиста (доп. затраты)
— Требования и стоимость к хранилищу данных, его расположению
— Необходимость преобразования данных, их стыковки при использовании разных источников
— Разработка самого отчёта
Мы отдельно ещё опишем статью из чего складывается стоимость BI-внедрения.
У нас есть определённый опыт работы с данным хранилищем. И мягко говоря, мы остались разочарованными. НО! это наш субъективный опыт.
Я стараюсь минимизировать риски, что изучу какую-то платформу, а её свернут… в этом случае монетизация моих знаний становится под вопросом.
Касательно глобально других систем — безусловно их огромное множество, платных/бесплатных. Мы для себя определили, что нам ближе платные. И этому есть экономическое обоснование — если у компании нет денег на BI-платформу, то скорее всего они себе не позволят нужную компетенцию и на разработку или будут стараться неоправданно экономить.
Спасибо :-)
Всё верно вы говорите, мы внедренцы BI-аналитики. Мы строим отчёты на базе Qlik Sense, PowerBI, Tableau. О чём ещё мы можем говорить?)
Мы аналитические дашборды делаем, а не продумываем и реализовываем бизнес-модели с девочками. Так что пусть каждый своим делами занимается.