Комментарии 1
В статье упоминается QlikView, что не совсем корректно. QlikView давно (еще до выпуска Power BI) перерос в QlikSense, гораздо более современный продукт.
Вы рекомендуете
Microsoft Power BI, поскольку является одним из самых проработанных и с самым мощным ETL функционалом внутри (язык M, Power Query и пр.)
Спорное заявление. По каким критериям он стал самым мощным? Скорее достоинство Power Query в том, что он поддерживается MS Excel и те же специалисты, кто занимался построением корп аналитики в Excel легче переедут на PBI.
В том же Qlik Sense есть поинтереснее достоинство - в нем нет необходимости собирать DWH под BI проект. Данные, конечно, нужно обрабатывать, но делается это без применения какой-либо СУБД. Без заморочек с типизацией данных, индексами, и т.п. Не нужено разбираться ни в СУБД (MSSQL) ни в оркестраторе Dagster / AirFlow. Все слои (stage, core, datamarts) формируются в файлах, во внутреннем формате позволяющем сжимать данные и подгружать миллионы строк в секунду на обычном, среднем по мощности компьютере. Таким образом снижается время на запуск проекта (без потери качества), а также стоимость владения за счет отсутствия дополнительных сервисов (и серверов), хорошего сжатия данных, не высоких требований к железу.
Обратной стороной отсутствия DWH является невозможность использовать обработанные данные где-то кроме QlikSense. Т.е. нельзя рядом поставить ESB и транслировать данные, например на сайт. Конечно, можно выгрузить данные в CSVи дальше куда-то отправить, но вендор такой подход запрещает лицензионной политикой.
Еще у Вас в предложении:
«Если проблемы имеются -то можно рассмотреть 3 варианта: Российский BI — Visiology, Yandex DataLens; Западный Open-source — Apache Superset ; Азиатский аналог — FineBI.»
получается, что FineBI – азиатский аналог западного Superset, а на самом деле это китайский аналог PowerBI.
BI как подход бизнеса к принятию решений. Пример реализации в логистике