Спасибо, за комментарий. Да, Tableau мне очень понравился с точки зрения скорости работы с большими массивами данных + хорошая визуализация — этого не отнять.
По поводу грязных данных, все верно, добавлю только, что мы с одной стороны пытаемся весь процессинг и очистку данных убрать в ETL, а с другой построить единую для всех модель данных в Looker. Таким образом все работают с одинаково рассчитанными метриками и минимизируется риск ошибки в коде, как в ситуации с отдельным скриптом для каждой агрегации данных.
McKinseyBA, спасибо за развернутый комментарий, постараюсь на что-то ответить.
1. Статья описывает опыт внедрения BI в нашей компании. На момент тестирования мы исключили Power BI и QlikView из перечня по нескольким причинам включая негативный предыдущий опыт работы с некоторыми из них. Если в вкратце, то Power BI, SAP, как мне кажется, больше подходят как enterprise решения, они не очень гибкие и у них довольно крутая кривая обучения для бизнес пользователей. Qlik, на мой взгляд, довольно олд скульная система слабо подходящая для Self Service — если ты хочешь что-то создавать в ней, тебе надо хорошо владеть SQL (а это не про бизнес-пользователей). И в целом, как раз про эти 4 инструмента довольно много уже всего написано, много не добавишь :)
2. ETL — это отдельная история, не без приключений :) постараюсь собраться и описать более подробно как у нас обстоят дела.
3. Не прорабатывал вопрос, но спасибо за идею, изучу.
4. Здесь я не хотел никого обидеть, основная мысль заключалась в том, что хочется по-возможности автоматизировать рутинную работу с данными и отчетность, тем самым повысив эффективность команды.
По поводу грязных данных, все верно, добавлю только, что мы с одной стороны пытаемся весь процессинг и очистку данных убрать в ETL, а с другой построить единую для всех модель данных в Looker. Таким образом все работают с одинаково рассчитанными метриками и минимизируется риск ошибки в коде, как в ситуации с отдельным скриптом для каждой агрегации данных.
1. Статья описывает опыт внедрения BI в нашей компании. На момент тестирования мы исключили Power BI и QlikView из перечня по нескольким причинам включая негативный предыдущий опыт работы с некоторыми из них. Если в вкратце, то Power BI, SAP, как мне кажется, больше подходят как enterprise решения, они не очень гибкие и у них довольно крутая кривая обучения для бизнес пользователей. Qlik, на мой взгляд, довольно олд скульная система слабо подходящая для Self Service — если ты хочешь что-то создавать в ней, тебе надо хорошо владеть SQL (а это не про бизнес-пользователей). И в целом, как раз про эти 4 инструмента довольно много уже всего написано, много не добавишь :)
2. ETL — это отдельная история, не без приключений :) постараюсь собраться и описать более подробно как у нас обстоят дела.
3. Не прорабатывал вопрос, но спасибо за идею, изучу.
4. Здесь я не хотел никого обидеть, основная мысль заключалась в том, что хочется по-возможности автоматизировать рутинную работу с данными и отчетность, тем самым повысив эффективность команды.