Как стать автором
Обновить

III исследование «BI-круг Громова 2022». Боевые испытания, импортозамещение и немного эмоций

Время на прочтение7 мин
Количество просмотров5.9K

На днях состоялась публикация нового выпуска нашего уже традиционного исследования российских BI-решений. Готовили мы его долго, так что, смеем надеяться, что он стал лучше, удобнее, нагляднее и информативнее – в том числе за счет того, что произошел ряд изменений в самой структуре работы над ним.

Мы все прекрасно знаем, какова сейчас ситуация с представленностью на российском рынке зарубежных IT-компаний. BI-сегмент не исключение, что делает информацию в нашем исследовании максимально актуальной. И фраза о том, что сейчас наблюдается колоссальный рост интереса к сегменту российских BI-решений у отечественного пользователя, уже перестала быть преувеличением.  

Бизнес сейчас оказался в ситуации, когда он вынужден не просто повторить то, что было реализовано, а найти решение, которое быстро закроет оперативные задачи, поможет улучшить качество принятий решений и бесшовно впишется в IT-архитектуру. Так что выбор это нелегкий. Но мы надеемся, что наш анализ российских BI-продуктов поможет его сделать обосновано и правильно.

В общий обзор вошли порядка 40 платформ. Среди них – Visiology, Modus BI, Luxms BI, «Форсайт. Аналитическая платформа», «Триафлай», DataLens, «Криста BI», PolyAnalyst, N3.Аналитика, «Аналитическая платформа Polymatica», Alpha BI, Analytic Workspace, Almaz BI, Cubisio, Visary BI, «1С:Аналитика», «Пульс Дела/Пульс Региона», Dataplan, Storm и многие другие.

Напомню, что мы не оцениваем ситуацию по доле игроков на рынке, не ранжируем их в соответствии с выручкой или количеством внедрений – по крайней мере пока. Мы фокусируем внимание на другом – на функционале, технической составляющей и т.д. и в каждом следующем выпуске стараемся оптимизировать методологию. Да, к советам и мнениям мы тоже прислушиваемся – но только к конструктивным.

Трансформация методологии

В этом году был изменен подход к оценке BI-систем. Мы не только собрали и систематизировали информацию по платформам, но и проверили их почти в боевых условиях. Системы бизнес-аналитики были развернуты и протестированы независимыми разработчиками по 100+ пунктам. Для теста была выбрана задача из сферы ритейла – анализ продаж торговой компании. Почему именно она? Ритейл – одна из тех отраслей, которые давно и максимально активно используют BI-системы. Так что игроками рынка давно сформулированы базовые требования к продукту, отработаны схемы использования платформ и есть множество кейсов, с которыми можно сравнить анализируемые решения. Проще говоря, у нас есть богатый опыт в этой сфере, так зачем изобретать велосипед!?  

Исходя из этой задачи был составлен чек-лист. Мы включили в него все шаги, необходимые для реализации проекта по развертыванию BI для анализа продаж розничной торговой компании, начиная от загрузки данных с последующей их трансформацией и заканчивая созданием дашборда с набором основных визуализаций и выставления прав для различных пользователей данного отчета.

По данной методологии были протестированы платформы 14 вендоров. Каждая из них была оценена по соответствующим параметрам. Кроме того, в дополнение к описанию каждой BI-системы мы разметили субъективный (иногда очень субъективный) отзыв разработчика о системе, в котором аккумулирован опыт освоения тестируемой системы, эмоции от взаимодействия с нею, а также выделены сильные и слабые стороны каждого решения с точки зрения пользователя.

Как проходило тестирование?

Для начала была взята небольшая задача, стандартная для ретейла. Для нее мы сформировали DataSet с тестовыми данными. Он включал как обычные «фактовые» таблицы и справочники, так и наборы данных с геополигонами для тестирования возможности реализации геоаналитики.

Затем был создан чек-лист, покрывающий алгоритм предполагаемых действий при создании данного проекта. В него были внесены и некоторые дополнительные пункты, расширяющие возможности взаимодействия с системой. Также был зафиксирован ожидаемых результат. По завершению прохождения по всем пунктам чек листа, ожидалось получить дашборд с тремя листами.

Лист первый:

  • таблица с расчетом продаж, прибыли и процента продаж по стране;

  • линейный график с помесячной динамикой продаж по годам;

  • датчик/спидометр со средним количеством заказов по месяцам;

  • круговая диаграмма с отображением суммы продаж и количества заказов по странам;

  • столбчатая диаграмма со сравнением продаж и прибыли по регионам;

  • кнопка переключения анализируемого среза со страны на клиента.

Лист второй:

  • сводная таблица по продажам с детализацией до категории и наименованию товара;

  • древовидная диаграмма по продажам также с детализацией до категории и наименованию товара;

  • пузырьковая диаграмма по продажам и проценту прибыли в разрезе товаров;

  • комбо-диаграмма по продажам, прибыли и проценту прибыли в разрезе менеджеров.

На третьем листе мы хотели увидеть карту с продажами по регионам с использованием наших полигонов.

Затем началось само тестирование. Разработчику было необходимо создать полностью функциональное приложение и оценить возможности, предоставляемые системой по чек-листу.  Содержание и параметры выставления оценок в чек-лист мы обсуждали довольно долго – как предварительно, так и на финальной стадии тестирования. Это, на наш взгляд, было необходимо для того, чтобы каждый разработчик оценивал пункты одинаково, исходя из того, как было предусмотрено заранее.

После завершения тестирования систем пункты чек-листа были разделены по категориям – исключительно для наглядности, чтобы читателю исследования сразу было понятно, как в каждой из категорий показала себя та или иная система. Мы надеемся, что такой подход облегчит процесс подбора системы под потребности бизнеса. Также для каждого пункта в категории был выставлен свой вес в итоговой оценке по категории. Он определялся коллегиально на основе многолетнего опыта работы наших разработчиков и аналитиков с BI-системами.

Категории

  • Администрирование, безопасность и архитектура платформы

В эту категорию вошло достаточно большое количество пунктов, начиная от возможности создать бэкап системных настроек внутренними средствами платформы до назначения прав для пользователей отчета на уровне объекта визуализации или значения одного измерения.

  • Подключение к источникам данных

Здесь рассматривались возможности подключения к наиболее распространенным источникам данных – от обычных CSV, Excel, XML, JSON до реляционных и нереляционных баз данных. Также к этой категории мы отнесли возможность работы в режиме прямых запросов к БД, а не только в режиме экстракции (это необходимо для анализа информации в режиме близком к реальному времени – экстракция в этом случае не сработает).

  • Трансформация и хранение данных

Здесь собраны пункты, включающие в себя основные операции по трансформации данных, такие как JOIN, UNION, а также некоторые дополнительные готовые решения для упрощения и автоматизации трансформаций. Мы отслеживали, есть ли возможность использования функционала без знания языков программирования, поскольку бизнес-пользователи тоже должны иметь возможность подключаться к данным и проводить хотя бы минимальную трансформацию.

  • Гибкость системы при работе с данными

В эту категорию были включены возможности использования расчетных динамических показателей в визуализациях, различные условия на вывод данных в объект, а также возможность хранить данные в разных таблицах и настраивать связи между ними по ключу, создать диаграмму, используя данные, находящиеся в нескольких таблицах и т.д..

  • Расширенная аналитика

Сюда вошли такие параметры, как наличие модулей для продвинутой аналитики, к примеру, NLP (обработка естественного языка) и Прогнозирование на основе имеющихся данных.

  • Функциональность аналитических объектов

В этой категории оценивались функциональные возможности стандартных аналитических объектов, используемых для получения ожидаемого дашборда.

  • Интерактивное визуальное исследование

Категория включает оценку возможности интерактивного взаимодействия с аналитическими объектами. Например, фильтрация, возможность проваливаться в другое измерение при клике, а также отображение подсказок, создание закладок, выборок и многое другое.

  • Функциональность на мобильных устройствах

Здесь все просто: мы смотрели на наличие мобильного приложения или хорошо адаптированной веб-версии аналитических дашбордов. Это необходимо для быстрого и удобного анализа данных с помощью инструмента, который всегда с пользователем.

  • Расширенное взаимодействие с аналитическим контентом

В эту категорию включены пункты, охватывающие возможности установки дополнительных расширений для системы, а также взаимодействия с аналитикой из других систем средствами API.

  • Командное взаимодействие пользователей

В данной категории оценивались возможности интеграции с различными популярными чатами, автоматическая рассылка на почту или телефон уведомлений или отчетов, а также комментирование отчетов и возможность ручного ввода/изменения данных в системе.

  • Простота освоения и удобство использования системы

Сюда вошла в том числе поддержка self-service BI с возможностью строить отчеты и настраивать сценарии трансформаций данных с помощью визуального интерфейса, без знаний программирования. При этом мы учитывали, остается ли система гибкой и не теряет ли в функциональности.

  • Информационное сопровождение продукта

В этой категории оценивалось, насколько имеющаяся документация и предоставленная информация (обучающие видео, уроки) помогли разработчику в решении возникающих в ходе тестирования системы и разработки требуемого приложения трудностей.

  • Кастомизация свойств объектов интерфейса

В категорию включены пункты, связанные с возможностью глобального изменения внешнего вида аналитических объектов и дашборда в целом, начиная от простого изменения цвета и размера шрифта и заканчивая программным изменением визуализаций с помощью JavaScript и CSS. Это определенно полезный функционал при создании корпоративной регламентной отчетности.

  • Экспорт отчетов

Здесь рассматривались возможности экспорта отчетов в различные форматы, сохранение условного форматирования при экспорте и т.д..

  • Продуктовые критерии

Оценивался уровень поддержки от вендора, количество внедрений в РФ, опыт и команда разработки, наличие планов развития.

Результат

По результатам данной работы была сделана итоговая таблица, которую вы сможете найти внутри исследования (где-то в середине).

Мы надеемся, что такой подход поможет компаниям и организациям, которым сейчас необходимо сделать серьезный выбор, не ошибиться.

Но это, конечно, не все секреты и результаты исследования – о других расскажу позже.

Более подробно с исследованием вы можете ознакомиться по ссылке: https://russianbi.ru/

Теги:
Хабы:
Всего голосов 2: ↑2 и ↓0+2
Комментарии4

Другие новости

Истории

Работа

Data Scientist
61 вакансия

Ближайшие события