hjem Valutakurser Business intelligence-systemer eksempel på arbeid. Business Intelligence (BI) systemer for forretningsanalyse

Business intelligence-systemer eksempel på arbeid. Business Intelligence (BI) systemer for forretningsanalyse

PÅ moderne verden det er visse klasser programvare, som hovedsakelig er fokusert på bedriftssegmentet (store og middels virksomhet) og er derfor ikke mye brukt. Men noen programvaresystemer har ganske interessante funksjoner som ikke bare kan brukes innen småbedrifter, men også som et personlig verktøy. Det er et av disse programvaresystemene og vil bli diskutert i denne artikkelen.

Merk

Jeg er en teknisk spesialist, så artikkelen har en mer teknisk skjevhet. Hvis du ønsker å lese informasjon om produktet, med fokus på forretningsbrukere, er du utenfor IBM.

Hovedformålet med denne artikkelen er å vise deg hvordan du lager din første "Hello World" (ligner på programmering) i IBM Cognos BI.

Jeg vil også merke meg at jeg har mye erfaring med å skrive trinnvise instruksjoner med skjermbilder av hvert trinn. Men denne artikkelen blir ikke en annen trinnvise instruksjoner, her vil jeg vise konseptet med å jobbe med systemet, og ikke lage en annen manual.

Hva er BI?

Så hva er et BI-system? Med tre ord er dette et avansert rapporteringssystem. For å gjøre det klarere, nedenfor er en liste over hovedfunksjonene som har moderne systemer BI klasse:

muligheten til å koble til ulike datakilder (fra en Excel-fil til en universell ODBC-tilkobling)
muligheten til å bygge både enkle rapporter (som en graf eller tabell) og komplekse parameteriserte rapporter med en kombinert struktur og referanselenker (Drill-Trough, Drill-Up/Drill-Down)
evnen til å jobbe transparent med forskjellige datakilder (for eksempel Excel og SQL Server) med full behandling av relasjoner mellom dem
muligheten for interaktivt arbeid med data (on-the-fly rapportering)
evnen til å representere relasjonsdata som flerdimensjonale
muligheten til å distribuere tilgangsrettigheter ved å bruke både interne kilder for autentisering og eksterne (NTLM, LDAP, etc.)
muligheten til å begynne å generere rapporter både manuelt og automatisk i henhold til en tidsplan
Mulighet for automatisk distribusjon av genererte rapporter
muligheten til å bygge rapporter i ulike formater (Excel, HTML, PDF, etc.)

På enkel russisk er et BI-system et program som gir brukeren praktiske verktøy for å analysere praktisk talt alle data (det være seg en Excel-fil eller et industrielt datavarehus).

Evne til å bruke BI-systemet som et personlig verktøy

Spørsmålet blir umiddelbart, hvordan kan du bruke dette systemet som et personlig verktøy? Jeg skal svare ut fra et personlig eksempel, jeg bruker IBM Cognos BI som et verktøy for å analysere statistikk i mine prosjekter og et verktøy for å analysere statistikk for hjemmeregnskap.

Her kan man selvsagt innvende, noe i ånden «jeg analyserer statistikk perfekt med vanlige SQL-spørringer» eller «de innebygde Excel-funksjonene er nok til å analysere alt hjemmeregnskap», men «alt er kjent i sammenligning» . Som praksis viser, er det mye lettere å bare dra de nødvendige dataelementene med musen og få resultatet i ferdig form enn å fikle med å skrive SQL-spørringer eller rekonfigurere Excel-funksjoner.

Igjen, alt som er skrevet er min personlige mening, som du ikke trenger å være enig i.

IBM Cognos BI-arkitektur

Arkitekturen til systemet er relativt enkel (som for et system i bedriftsklassen). Så, nøkkelelement system er en IBM Cognos BI-server (se diagrammet nedenfor) som fungerer med datakilder ved hjelp av en brukerskapt beskrivelse (kalt metadata). Videre, gjennom nettilgang, gir IBM Cognos BI-serveren tilgang til alle hovedfunksjonene i systemet.

Konseptuell arkitektur av IBM Cognos BI-komplekset (diagrammet viste seg å være svært tungvint)

Stadier av arbeid med systemet

For å lage din første rapport, må du følge flere grunnleggende trinn:

Opprett en datakildetilkobling
Generer en beskrivelse av datakilden, dvs. lag metadata
Opprett og publiser en metadatapakke til IBM Cognos BI-serveren
Lag rapport

Strukturen til testdatakilden

Før jeg fortsetter med implementeringen av trinnene beskrevet ovenfor, vil jeg si noen ord om testdatakilden. På den ene siden er strukturen til testdatakilden relativt enkel (som for et industrielt datavarehus), på den andre siden er det noe mer komplisert enn et enkelt. Excel ark. Alle data i kilden er syntetiske (generert av algoritmer basert på tilfeldige tall), på grunn av dette ser aggregerte indikatorer veldig jevne ut.

Som du kan se i diagrammet ovenfor, inneholder testdatabasen 3 hierarkiske dimensjoner: "Produktgruppe -> Produkt", "Kontinent -> Land -> By -> Trade point”, “År -> Halvår -> Kvartal -> Måned -> Dato"; 2 flate (endimensjonale) mål: "Kasserer", "Regional manager"; og 2 faktatabeller: "Salg", "Salgsplan".
Dessuten er "Kasse"-dimensjonen plassert i en av faktatabellene i en denormalisert form, og "Regional leder"-dimensjonen er knyttet til "Land"-nivået til "Uttak"-dimensjonen ved hjelp av en mange-til-mange-relasjon ( det er forstått at én leder kan administrere forskjellige land).

Kobler til en datakilde

I IBM Cognos BI lagres alle nødvendige parametere for å koble til datakilder i spesielle systemobjekter, som kalles "Data Source Connections". For å opprette en ny tilkobling må du følge noen få enkle trinn: gå til IBM Cognos BI-portalen, gå til delen "Administrasjon", åpne kategorien "Konfigurasjon", velg underseksjonen "Datakildetilkoblinger" (" Datakilde Tilkoblinger) og klikk på Ny datakilde-knappen på verktøylinjen. Deretter vises en rekke dialogbokser der du må angi flere parametere, for eksempel tilkoblingsnavn, tilkoblingstype, server, pålogging, passord, etc.

Utvikling av metadata

Utviklingen av metadata er et av de vanskeligste og mest avgjørende øyeblikkene. Kvaliteten på metadataene påvirker både ytelsen til systemet (hastigheten på å generere rapporter, riktigheten av de genererte resultatene osv.) og bekvemmeligheten av å utvikle rapporter. Men til tross for ovennevnte, er kompleksiteten ved å utvikle metadata direkte proporsjonal med kompleksiteten til datakilden. For for eksempel å bygge en relasjonsbeskrivelse av testdatakilden vår, er det nok å starte veiviseren for metadatabygging, klikke på Neste-knappen flere ganger, og metadataene er klare.

Så, som jeg skrev tidligere, er metadata en beskrivelse av datakilden. I IBM Cognos BI. Grunnlaget for metadataene er "Query Subject"-objektene og relasjonene mellom dem. "Query Subject"-objektet er et synonym for "View" fra relasjons-DBMS. Det vil si at "Query Subject" er basert på en forespørsel til DBMS som bestemmer strukturen til kildeobjektet, og koblingene mellom "Query Subject" er en beskrivelse av den logiske interaksjonen mellom disse forespørslene.

IBM Cognos BI bruker en separat IBM Cognos Framework Manager-applikasjon for å lage metadata (den eneste ikke-webapplikasjonen i IBM Cognos BI-pakken). Etter å ha startet Framework Manager, vil du bli bedt om å opprette nytt prosjekt(du må skrive inn navnet på prosjektet og dets plassering i det lokale filsystemet).

Det skal forstås at et Framework Manager-prosjekt (også referert til som en Framework Manager-modell) er et sett med lokale filer som et lokalt program jobber med, og en metadatapakke er et resultat som er plassert på en IBM Cognos BI-server (hvis vi trekker en analogi med programmering, så er et prosjekt kildekode, og en pakke er en kompilert applikasjon). Du kan lage flere sett med pakker basert på ett enkelt Framework Manager-prosjekt.

Når Framework Manager-prosjektet er opprettet, er det best å starte med å kjøre veiviseren for import av metadata (Handling -> Kjør veiviser for metadata...). Importveiviseren vil be deg velge en eksisterende datakilde eller opprette en ny, og lar deg velge de nødvendige objektene for import. I det enkleste tilfellet (for eksempel når datakilden er en Excel-fil, som i 99,9 % av tilfellene inneholder data i en denormalisert form), må du sette feltene til «Spørringsemne»-objektet til riktig brukstype («Usage»-attributt) og arbeid med modellen Framework Manager, kan du fullføre og begynne å bygge og publisere metadatapakken. I en mer kompleks versjon (som i vårt testtilfelle), vil det være nødvendig å kontrollere riktigheten av de importerte relasjonene mellom Query Subject-objektene, korrigere de feil og legge til de manglende. I mer profesjonelle versjoner er det mulig å lage kalkulerte felt, endre strukturen til "Query Subject", danne en flerdimensjonal (flerdimensjonal) representasjon, definere sikkerhetsalgoritmer, etc.

Opprett og publiser en metadatapakke

Etter at metadataene er opprettet, må metapakken genereres og publiseres til IBM Cognos BI-serveren. Som jeg nevnte tidligere, er en metapakke en undergruppe av metadata som er publisert på serveren og som alle webapplikasjoner til IBM Cognos BI-pakken fungerer med. Metapakkeinnstillingene lar deg skjule eller ikke publisere noen metadataobjekter. For eksempel, i testmetadataene er det noe "Query Subject", som påvirker kildedatabehandlingslogikken (er koblingen mellom landet og regiondirektør), men har ingen verdi når du utvikler rapporter, så det er fornuftig å skjule et slikt metadataobjekt på pakkenivå. Eller for eksempel felt med identifikatorer, det er også fornuftig å skjule dem for metapakkebrukere.

For å lage en metapakke, må du åpne kontekstmenyen i "Pakker"-seksjonen i "Pakker"-delen og velge elementet "Opprett -> Pakke", hvoretter veiviseren for å lage en metapakke vises. Etter at metapakken er opprettet, vil systemet umiddelbart tilby å publisere den på serveren. En nybegynner kan ikke gå dypt inn i alternativene for pakkepubliseringsveiviseren (bare klikk på Neste og Publiser-knappene). Det eneste er at på den siste fanen (hvor det ikke vil være en Neste-knapp, men en Publiser-knapp) vil det være en "Bekreft pakke før publisering", den avgjør om metapakken skal sjekkes for logiske uklarheter før publisering og viser en liste over disse uklarhetene hvis de blir funnet. Jeg anbefaler på det sterkeste at du aldri hopper over dette trinnet og retter opp eventuelle uklarheter du finner før du publiserer.

Rapportering (dataanalyse)

Så vi kom sakte til den mest interessante og regelmessige prosessen - dette er opprettelsen av rapporter. Det skjedde slik at verktøyene for å lage vanlige rapporter og verktøy for rask dataanalyse i IBM Cognos BI er de samme (til tross for at noen er mer praktiske for rask analyse, mens andre er mer praktiske for å generere vanlige rapporter, alle tillater for å lagre resultatene i skjemarapportene).

Personlig foretrekker jeg å bruke IBM Cognos Report Studio-verktøyet for alle BI-oppgaver. Dette er det mest allsidige verktøyet som lar deg bygge rapporter av praktisk talt hvilken som helst kompleksitet og samtidig gir relativt praktiske verktøy for rask dataanalyse.

Anta at vi må lage en rask rapport som inneholder fakta om salg etter land, varegruppe og frekvens per kvartal. Denne ganske enkle rapporten kan lages ved å følge disse trinnene:

start nettapplikasjonen IBM Cognos Report Studio
i velkomstvinduet, klikk på "opprett"-knappen
i listen over grunnleggende maler, velg "krysstabell" ("corsstab")
plasser dataelementene i henhold til diagrammet nedenfor
kjøre rapport for utførelse

Etter å ha kjørt rapporten for utførelse, vil resultatet bli noe sånt som dette.

Når vi ser på den resulterende rapporten, kan vi trygt si at den ærlig talt er dårlig designet, tallene er ikke formatert, den økonomiske betydningen er ærlig tvilsom, etc. Men alle disse designfeilene kan fjernes ved å angi egenskapene til de tilsvarende innstillingselementene, og for å gjøre den økonomiske betydningen mer interessant, kan du for eksempel lage en plan/faktaanalyse.

For å lage rapporten vist nedenfor (på ferdige metadata) brukte jeg som en erfaren spesialist ca. 20-30 minutter.

Og for å registrere den fullstendig på nytt i et mørkt fargeskjema, brukte jeg et annet sted 10 minutter.

Konklusjon

Jeg håper at i denne artikkelen har leseren vært i stand til å få generell informasjon om BI-systemer og hvordan de fungerer. Selvfølgelig, innenfor rammen av en liten artikkel, er det umulig å vurdere i detalj noen av de berørte aspektene (du kan for eksempel skrive en hel bok om hvordan du korrekt danner metadata), men jeg tror at hvis du bestemmer deg for å prøv, så vil denne artikkelen fortelle deg hvor du skal begynne og hva du forventer et resultat.

Jeg har heller ikke berørt noen interessante mekanismer og funksjoner i det hele tatt (for eksempel mekanismen for å representere en relasjonsdatakilde som flerdimensjonal), men dette skyldes det faktum at antallet nødvendig materiale(et minimum av teori og et minimum av praksis) vil trekke på en egen artikkel.

Litt om lisenser

Hvis du velger å kjøpe et IBM Cognos BI-system separat for personlig bruk eller for lite firma, da vil prisene sikkert overraske deg ubehagelig, men IBM har en spesiell integrert system IBM Cognos Express, som er designet for små organisasjoner, inneholder flere produkter (inkludert BI) og er mye billigere.

Analytisk gjennomgang: BI i Russland 2009

Analytikere ved TAdviser-senteret fullførte forberedelsen av den åpne gjennomgangen av markedet av plattformene for forretningsanalysen (BI) presentert på russisk marked. På denne siden kan du lese de mest interessante delene av anmeldelsen.

Fordeler med å bruke et BI-system

Systemer for forretningsanalyse løser et svært bredt spekter av oppgaver. Dermed er "nær horisonten" overvåking, analyse og justering av operasjonelle mål:

støtte for utvikling av forretningsprosesser og strukturelle endringer i bedriften;

muligheten for å modellere ulike forretningssituasjoner i et enkelt informasjonsmiljø;

utføre operasjonell analyse på ikke-standardiserte forespørsler;

redusere den rutinemessige arbeidsbelastningen på personalet og frigjøre tid for dypere analytisk arbeid;

stabil drift med en økning i volumet av behandlet informasjon, muligheten for skalering.

Når det gjelder å støtte den strategiske utviklingen av en bedrift, gir BI-systemer:

evaluering av effektiviteten til ulike forretningsområder;

vurdering av gjennomførbarheten av målene som er satt;

vurdering av effektiviteten av ressursbruk, inkludert av datterselskaper;

vurdering av effektiviteten til drifts-, investerings- og finansaktiviteter;

forretningsmodellering og evaluering av investeringsprosjekter;

kostnadsstyring, skatteplanlegging, kapitalinvesteringsplanlegging.

Til dags dato, ifølge eksperter fra Gartner, jobber bare 15-20 % av bedriftsbrukerne aktivt med BI-applikasjoner, mens resten anser systemer for forretningsanalyse for kompliserte å bruke. Den aktive utviklingen av verktøy for interaktiv datavisualisering og videre spredning av Internett-teknologier bør imidlertid snart forbedre situasjonen.

Ifølge analytikere ved MiPro Consulting gir innføringen av et uavhengig BI-system i en organisasjon en rekke fordeler fremfor å bruke analytiske verktøy innebygd i andre bedriftsinformasjonssystemer. Noen av fordelene med et BI-system inkluderer:

større synlighet og praktisk arbeid med informasjon for bedriftsbrukere, inkludert toppledelsen;

evnen til å bruke flere analytiske løsninger for ulike aktivitetsområder på en virksomhetsomfattende skala, og ikke innenfor individuelle avdelinger;

lar deg trekke ut, analysere og konsolidere data fra praktisk talt alle kilder;

er basert på en industriell, støttet og utviklet BI-plattform;

har status som en uavhengig, strategisk, forretningskritisk applikasjon;

gir nødvendig skalerbarhet, effektivitet, ytelse;

lar deg bygge og vedlikeholde ende-til-ende prosedyrer og prosesseringsprosesser, enhetlige sentraliserte analytiske modeller og prosjekter i hele organisasjonen;

inneholder innebygde verktøy for å løse ulike og varierte analytiske oppgaver, både fra et forretnings- og IT-perspektiv;

gir tilgang til data og analyseverktøy til flere brukere.

Bruken av analytiske verktøy innebygd i andre bedriftsinformasjonssystemer, for eksempel ERP- eller CRM-klassen, har som regel følgende begrensninger:

et begrenset sett med implementerte analytiske verktøy som er like for alle brukere, uavhengig av deres roller og oppgaver;

muligheten til å bruke kun dine egne interne data for analyse, mens informasjon fra andre systemer forblir utilgjengelig, og data fra ulike kilder ikke kan konsolideres;

mangelen på utviklet innebygde verktøy for analyse fører til at systemet bare brukes til å trekke ut dataene som er lagret i det, som deretter eksporteres og analyseres i Excel;

ERP- og CRM-systemer har som regel et begrenset antall brukere, noe som "avskjærer" et stort antall bedriftsansatte fra analyser som vil finne denne informasjonen nyttig og interessant (en betydelig økning i antall brukere reduserer ytelsen til transaksjonssystemer);

transaksjonssystemer inneholder vanligvis ikke alle indikatorene som er nødvendige for analyse, inkluderer ikke verktøy som dashbord, som allerede har blitt standarden for å presentere analytisk informasjon;

resultatene av analyse i slike systemer presenteres vanligvis i form av tabellformede rapporter eller diagrammer, som ikke tillater å få en detaljert og omfattende ide om den virkelige tilstanden og ikke svarer på mange spørsmål som dukker opp;

muligheten til å lage fleksible tilpassede (ad-hoc) forespørsler er begrenset;

bruken av store mengder akkumulert historisk informasjon er begrenset.

Når du velger eller oppgraderer et system for forretningsanalyse, bør du vurdere måter å lagre og integrere data, visualisering og analyseverktøy på.

Datalagring

Hvis et selskap står overfor oppgaven med å identifisere langsiktige eller periodiske trender, det vil si at brukere trenger å analysere historiske data som kommer fra ulike avdelinger de siste 3-5 årene, bør de mest sannsynlig tenke nøye gjennom organisering av ETL-operasjoner for å laste data inn i datavarehus.

Hvis et selskap eller noen av dets avdelinger trenger å analysere informasjon på månedlig eller ukentlig basis, da optimal løsning det vil være tildeling og organisering for disse formålene (for hver av avdelingene eller for å løse spesifikke problemer) av separate datamarts, også ved bruk av ETL-verktøy.

Hvis selskapet planlegger å analysere driftsdata i en nesten sanntidsmodus (det vil si oppdateres flere ganger i løpet av dagen), kan det være nødvendig å forlate organiseringen av datavarehuset og ta hensyn til utviklingen av integrasjonsverktøy baserte på et mellomliggende virtuelt metadatalag med utdypende egnede grensesnitt og algoritmer (i henhold til EII-prinsippet).

Dataintegrasjon

Som nevnt ovenfor, hvis formålet med å implementere et BI-system er å løse individuelle, spesifikke oppgaver, så er det tilrådelig å begrense oss til å organisere datamars. I dette tilfellet er det ikke nødvendig å bruke separate integrasjonsalgoritmer.

Hvis BI tvert imot implementeres for å få et enkelt helhetlig syn på virksomhetens generelle tilstand, så er det sannsynligvis umulig å gjøre uten å lage et sentralisert datavarehus og følgelig introdusere de nødvendige ETL-verktøyene. I tillegg, for å få et virkelig tilstrekkelig bilde av virksomheten, er det nødvendig å være spesielt oppmerksom på å sikre den høye kvaliteten på de analyserte dataene, og dette vil kreve innføring av et utvidet sett med verktøy for deres "rengjøring" - identifisere ufullstendige eller feilaktige data, duplikatinformasjon, bringe data fra ulike kilder til ett enkelt format.

Hvis selskapet fokuserer på studiet av driftsdata, bør du vurdere måter for replikering og tilgang.

Visualisering og analyse

Avhengig av oppgavene som er satt, så vel som av brukernes kvalifikasjoner, velges også datavisualiseringsverktøy - kontrollpaneler, målkort, rapporter, OLAP-kuber.

For erfarne, kvalifiserte brukere vil OLAP-kuber være det beste verktøyet, som vil tillate dem å utføre dype og detaljerte forretningsanalyser, med den nødvendige detaljgraden.

Brukere som i sine daglige gjøremål står overfor behovet for å adoptere ledelsesbeslutninger, så vel som forretningsresultatanalyse, er interessert i å organisere en arbeidsplass i form av et kontrollpanel, som viser statusen til virksomheten som helhet i form av visuelle skalaer og indikatorer, med muligheten til å bytte mellom individuelle områder av aktivitet.

Vanlige ledere trenger midler til å løse sine nåværende oppgaver, kontrollere fremdriften av visse typer drift, samt å kontrollere aktivitetene til sine ansatte (hver enkelt ansatt og teamet som helhet). I tillegg, for å organisere tydelig samhandling med relaterte avdelinger (eller regioner), er det nødvendig å være i stand til å få en ide om fremdriften i implementeringen av sammenhengende oppgaver.

Vertikal eller horisontal løsning

Det finnes både horisontale BI-løsninger på markedet som implementerer et sett med generelt anvendelige verktøy, samt spesialiserte vertikale løsninger "skreddersydd" for spesifikke bransjer eller oppgaver. Begge har sine fordeler og ulemper.

Fordelen med horisontale løsninger kan sees på som deres evne til å vokse med organisasjonen. Slike løsninger er vanligvis skalerbare og kan dekke alle aktivitetsområder og alle avdelinger i en stor bedrift, og er også lettere å endre. Baksiden av denne bredden av muligheter er behovet for en lengre og grundigere tilpasning av løsninger, tilpasning til Spesifikke krav. Implementeringsprosjekter blir mer kostbare og kravene til IT-fagfolk blir høyere.

Vertikale løsninger krever på sin side ikke separat langvarig og tidkrevende konfigurasjon for å løse spesifikke problemer og for å overholde kravene til i(finansielle, medisinske, etc.). Det kan imidlertid vise seg at ulike avdelinger innenfor samme struktur ikke vil kunne bruke en enkelt løsning, og det kan være nødvendig å beherske og integrere flere ulike systemer for forretningsanalyse.

De organisasjonene som nå og i fremtiden planlegger å engasjere seg i sine spesifikke aktiviteter som krever overholdelse av visse strenge forskrifter, vil sannsynligvis dra nytte av innføringen av vertikale løsninger. Dersom det ikke er tillit til en slik satsing på en bestemt type aktivitet i fremtiden, og det er sannsynlig at selskapets spesialisering vil utvide seg betydelig, så er det en viss risiko å velge en vertikal BI-løsning.

Alle sammen stor virksomhet og de fleste mellomstore strukturer står overfor problemet med å gi ledelsen unøyaktige data om selskapets tilstand. Årsakene kan være forskjellige, men konsekvensene er alltid de samme - feil eller utidige beslutninger som negativt påvirker effektiviteten av finansielle transaksjoner. For å unngå slike situasjoner er et profesjonelt business intelligence- eller BI-system utviklet ( fra engelsk. - business intelligence ). Disse høyteknologiske "assistentene" bidrar til å bygge et system for ledelseskontroll av alle aspekter i virksomheten.

I kjernen er BI-systemer avansert analytisk programvare for forretningsanalyse og rapportering. Disse programmene kan bruke data fra ulike informasjonskilder og gi dem i en praktisk form og seksjon. Som et resultat får ledelsen rask tilgang til fullstendig og gjennomsiktig informasjon om tilstanden til selskapet. Et trekk ved rapportene innhentet ved hjelp av BI er lederens evne til selvstendig å velge i hvilken kontekst de skal innhente informasjon.

Moderne Business Intelligence-systemer er multifunksjonelle. Det er derfor i store selskaper de erstatter gradvis andre måter å innhente virksomhetsrapportering på. Deres hovedfunksjoner inkluderer:

Tilkoblinger til ulike databaser;
Utforming av rapporter av varierende kompleksitet, struktur, type og layout med høy hastighet. Det er også mulig å sette en tidsplan for generering av rapporter på en tidsplan uten direkte deltakelse og datadistribusjon;
Transparent arbeid med data;
Sikre en klar kobling mellom informasjon fra ulike kilder;
Fleksibel og intuitiv konfigurasjon av tilgangsrettigheter for ansatte i systemet;
Lagre data i hvilket som helst format som er praktisk for deg - PDF, Excel, HTML og mange andre.

Mulighetene til informasjonssystemer for business intelligence gjør at lederen ikke er avhengig av IT-avdelingen eller hans assistenter for å sende inn nødvendig informasjon. Det er også en flott mulighet til å demonstrere riktig retning for beslutningene dine, ikke med ord, men med nøyaktige tall. Mange store nettverksselskaper i Vesten har brukt BI-systemer i lang tid, inkludert verdenskjente Amazon, Yahoo, Wall-Mart, etc. De ovennevnte selskapene bruker anstendige penger på business intelligence, men de implementerte BI-systemene bringer uvurderlige fordeler.

Fordelene med profesjonelle business intelligence-systemer er basert på prinsipper som støttes i alle avanserte BI-applikasjoner:

synlighet. Hovedgrensesnittet til enhver programvare for forretningsanalyse bør gjenspeile nøkkeltall. Takket være dette vil lederen raskt være i stand til å vurdere tilstanden i virksomheten og begynne å gjøre noe om nødvendig;
Tilpasning. Hver bruker skal kunne tilpasse grensesnittet og funksjonstastene på den mest praktiske måten for seg selv;
Lagdeling. Hvert datasett bør ha flere kutt (lag) for å gi detaljene til informasjonen som er nødvendig på et bestemt nivå;
Interaktivitet. Brukere skal kunne samle informasjon fra alle kilder og i flere retninger samtidig. Det er nødvendig at systemet har funksjonen til å stille inn varsler etter nøkkelparametere;
Multithreading og tilgangskontroll. BI-systemet skal kunne implementere samtidig arbeid av et stort antall brukere med mulighet til å sette ulike tilgangsnivåer for dem.

Hele IT-miljøet er enige om at informasjonssystemer for business intelligence er et av de mest lovende områdene for utviklingen av bransjen. Imidlertid er implementeringen ofte hemmet av tekniske og psykologiske barrierer, ukoordinert arbeid fra ledere og mangel på foreskrevne ansvarsområder.

Når man vurderer implementering av klasse BI-systemer, er det viktig å huske at suksessen til prosjektet i stor grad vil avhenge av holdningen til bedriftens ansatte til innovasjonen. Dette gjelder alle IT-produkter: Skepsis og frykt for nedbemanning kan hindre all implementeringsarbeid. Derfor er det svært viktig å forstå hvordan business intelligence-systemet får fremtidige brukere til å føle seg. Den ideelle situasjonen vil være når bedriftens ansatte vil behandle systemet som en assistent og et verktøy for å forbedre arbeidet.

Før du starter et prosjekt for å introdusere BI-teknologi, er det nødvendig å gjennomføre en grundig analyse av bedriftens forretningsprosesser og prinsippene for ledelsesmessige beslutninger. Det er tross alt disse dataene som skal være involvert i analysen av situasjonen i selskapet. Det vil også bidra til å velge et BI-system sammen med andre hovedkriterier:

Mål og mål for implementering av BI-systemer;
Krav til datalagring og evnen til å operere med dem;
Dataintegrasjonsfunksjoner. Uten å bruke data fra alle kilder i virksomheten vil ikke ledelsen kunne få et helhetlig bilde av tingenes tilstand;
Visualiseringsmuligheter. For hver person ser den ideelle BI-analysen annerledes ut, og systemet må møte behovene til hver bruker;
Universalitet eller snever spesialisering. I verden finnes det systemer rettet mot en viss bransje, og universelle løsninger, tillate å samle informasjon i enhver sammenheng;
Krav til ressurser og pris for programvare. Valget av et BI-system, som all programvare, avhenger av selskapets evner.

Kriteriene ovenfor vil hjelpe ledelsen med å ta et informert valg blant de mange kjente business intelligence-systemer. Det finnes andre parametere (for eksempel datalagringsstruktur, webarkitektur), men de krever ferdigheter innen snevre IT-områder.

Det er ikke nok bare å ta et valg, kjøpe programvare, installere og konfigurere den. Vellykket implementering av BI-systemer uansett retning er basert på følgende regler:

Datariktighet. Hvis dataene for analyse er feil, er det en mulighet for en alvorlig systemfeil;
Full opplæring for hver bruker;
Rask implementering. Det er nødvendig å fokusere på riktig utforming av de nødvendige rapportene på alle nøkkelsteder, og ikke på den ideelle tjenesten for én bruker. Justere utseende rapportere eller legge til en annen seksjon for enkelhets skyld, kan du alltid etter implementering;
Forstå avkastningen på investeringen i ditt BI-system. Effekten avhenger av mange faktorer og er i noen tilfeller synlig først etter noen måneder;
Utstyret bør utformes ikke bare for den nåværende situasjonen, men også for nær fremtid;
Forstå hvorfor BI-implementeringen ble startet, og ikke krev det umulige fra programvaren.

I følge statistikk er kun 30 % av bedriftslederne fornøyde med implementeringen av BI-systemer. I løpet av de lange årene med eksistensen av programvare for forretningsanalyse, har eksperter formulert 9 sentrale feil, som kan redusere effektiviteten til et minimum:

Implementering av BI-systemer - viktig skritt for å bidra til å ta bedriften din til neste nivå. Men dette vil kreve ikke bare en ganske stor tilførsel av økonomi, men også tiden og innsatsen til hver ansatt i selskapet. Ikke alle bedrifter er klare til å fullføre prosjektet med å implementere et forretningsanalysesystem.

Hos de fleste virksomheter faller fortsatt salg og produksjon, kredittressurser blir dyrere og forbruket synker. Alt dette krever akutte endringer i selskapet, og spesielt kostnadsreduksjon. Derfor er lederen nå pålagt å bruke moderne IT-verktøy. Man kan til og med si at bruk av moderne analysesystemer (Business Intelligence) i dag er en av betingelsene for bedriftens overlevelse.

Business Intelligence – Informasjonsdrevet ledelse

Tilbake på åttitallet av forrige århundre dukket de første analytiske applikasjonene opp som var ment å støtte beslutningstaking. Disse verktøyene var svært forskjellige fraer, som først og fremst var fokusert på drift. Mengden informasjon som ble generert ved bruk av slike systemer ga en alvorlig drivkraft til utviklingen av en ny klasse av applikasjoner designet for å støtte ledelsens beslutningstaking. Disse systemene har blitt kalt online analytiske prosesseringssystemer ( Online analytisk prosessering, OLAP). Allerede på begynnelsen av nittitallet introduserte Gartner-gruppen begrepet business intelligence, som nå er mye brukt for å referere til analytiske applikasjoner.

« Business Intelligence (BI) har utviklet seg til et strategisk initiativ og er nå anerkjent av CIOer og bedriftsledere som et middel til å forbedre bedriftsytelse og innovasjon, sier Andreas Bitterer, visepresident for forskning i Gartner.
Selskapets undersøkelse av over 1000 CIOer rangerte BI som en teknologiprioritet i 2008. Samtidig har interessen for business intelligence vært opprettholdt i mer enn tre år på rad. Og bare i år viste en endring i trenden med interesse for dette emnet, i 2009 ble business intelligence den åttende når det gjelder prioriteringer, og dette skyldes det faktum at de fleste utenlandske selskaper allerede har inkludert dette verktøyet i utøvelsen av sine aktiviteter.

derimot russisk praksis Bruken av BI-verktøy er fortsatt i sin spede begynnelse, og de neste par årene kan du ikke bekymre deg for nedgangen i interessen for disse teknologiene. Tross alt, dessverre, til tross for det ganske høye nivået av eksisterende automatisering av russiske selskaper, har de fleste administrerende direktører fortsatt ikke en datamaskin på arbeidsplassene sine, og tar absolutt ikke beslutninger basert på analyse av informasjon fra analytiske systemer. ERP-systemene implementert i mange bedrifter gjorde det mulig å planlegge bedriftens ressurser og gjøre det mer oversiktlig. Men dette gjorde det ikke lettere å ta beslutninger på høyeste nivå, og en slik lederkvalitet som intuisjon er fortsatt det viktigste.

Merkelig nok, men hovedresultatet av den siste boomen i automatiseringen av russiske selskaper er kostnadene for millioner av dollar, mens strategiske beslutninger fortsatt tas på gammeldags måte. Mange administrerende direktører stiller nå spørsmålet: "Vi har brukt millioner på automatisering, men hvorfor kan jeg ikke se konkrete resultater i mine aktiviteter." I de fleste tilfeller skyldes dette at det i mange bedrifter er en CIO med ansvar for informasjonsteknologi, men det er ingen CIO. Faktisk, nå har de fleste selskaper akkumulert "hav av informasjon", og for å behandle den og bruke den for å støtte beslutningstaking, er det nødvendig med spesialiserte teknologier -.

Praksis viser at volumet av lagret og analysert informasjon for tiden vokser med en enorm hastighet i alle bransjer, mens noen av dem kan kalles klare ledere. Banker, forsikringsselskaper, teleselskaper og forhandlere behandler terabyte med data, og riktig bruk av disse dataene avgjør nivået på kundetilfredshet, og dermed konkurransefortrinn. De som er de første som kan konvertere de akkumulerte dataene til den informasjonen som er nødvendig for å ta informerte beslutninger, vil kunne vinne konkurransen.

Samtidig, sammen med informasjonsvolumet, øker hastigheten på genereringen, så vel som mangfoldet, noe som krever en strategisk tilnærming til informasjonshåndtering og implementering av BI-verktøy. Tross alt, å velge teknologier for å løse dagens problemer uten å ta hensyn til fremtidige behov, kan du møte deres uegnethet om et par år. En annen vanskelighet for de fleste bedrifter er den lave kvaliteten på data, og derav mangelen på pålitelighet av informasjonen som mottas. Tross alt, hvis informasjon legges inn i systemet en gang i måneden og fra upålitelige kilder, vil beslutningen som tas på grunnlag av slik informasjon sannsynligvis være "posthum". I en slik situasjon er det umulig å jobbe på den gamle måten, før eller siden vil det være behov for spesialiserte verktøy for å verifisere og analysere informasjon.

Det er derfor det analytiske selskapet Gartner har notert en verdensomspennende interesse for analytiske applikasjoner i flere år, og et stort antall prosjekter for implementering av disse verktøyene har blitt observert på det russiske markedet. Dette skyldes at de implementerte ERP-systemene ennå ikke har den avkastningen som alle regnet med. Og nå er det bare BI-teknologier som gjør det mulig å automatisere innsamling og analyse av informasjon, så vel som presentasjonen i en form som er praktisk for ledelsen.

Oppgavene til informasjonsanalyse er så mangfoldige at i tillegg til bransjespesialisering har BI-verktøy forskjeller i klassen av oppgaver de løser. Samtidig, uansett hvor mye du ønsker å løse alle problemene med et enkelt og universelt BI-verktøy, er dette umulig. For tiden finnes det mange forskjellige BI-verktøy på det russiske markedet som dekker visse behov hos bedrifter. Å kjøpe et BI-verktøy gir imidlertid ofte ikke de forventede resultatene, fordi du ikke bare trenger å kjøpe et verktøysett og distribuere det i bedriften din, men også bruke mye tid på kvaliteten på eksisterende data og måter å verifisere dem på. Dessverre har mange selskaper ennå ikke den eneste versjonen av sannheten som er nødvendig for å ta en beslutning.

Det er derfor, kjøpe verktøy Business Intelligence (BI) vil ikke føre selskapet til suksess. For effektiv implementering av BI-verktøy i en bedrift er det nødvendig å skape de rette forholdene, og først av alt er dette støtte fra ledere. Tross alt bør brukerne av disse applikasjonene være de første personene i selskapet, og hvis dette ikke er tilfelle, vil verktøyene mest sannsynlig "samle støv på hyllen". Å bryte vanen med å styre på den gamle måten er det som må gjøres i en bedrift, og det er ikke så lett.
I tillegg til endringer i ledelsen er det nødvendig å harmonisere tiltak for bruk av BI-verktøy med eksisterende forretningsstrategi selskaper.

Hva og når skal man måle? På hvilke indikatorer bør strategiske og taktiske beslutninger baseres? Hvem er ansvarlig for spesifikke indikatorer? Uten svar på disse spørsmålene kan implementering og utvikling av BI-verktøy gå feil vei.

Og selvfølgelig, for rask og effektiv distribusjon av forretningsanalyseteknologier, er det nødvendig å bestemme den ansvarlige medarbeideren og det tilsvarende kompetansesenteret, ellers vil ingenting komme ut av det. Tross alt, for å samle alle behovene til mange funksjonelle kunder og skape en passende informasjonsinfrastruktur, er det nødvendig å hele tiden jobbe og ta mange lederbeslutninger på toppledernivå. Strategien for bruk av BI bør gå gjennom hele selskapet og starte fra prosessene med å samle inn primærdata og ende med prosessene med å ta strategiske beslutninger, ellers vil det ikke være tillit til den mottatte informasjonen, noe som betyr at analytisk informasjon ikke vil bli brukt i beslutningsprosessen.

Implementering av Business Intelligence

Faktisk, for vellykket implementering av BI-teknologier i en bedrift, er det nødvendig å skape BIG team – Business Intelligence Governance, - dvs. kompetansesenter for informasjonshåndtering på nivå i hele virksomheten. Opprettelsen av et slikt kompetansesenter for BI gir deg mulighet til å sentralisere ansvaret og kompetansen for informasjonshåndtering i bedriften, samt å sette i orden blant verktøyene BI bruker.

BI Kompetansesenteret kan ha en standardstruktur som samler bedriftskunder og ansatte som har sitt ansvarsområde innen ledelse. informasjonsteknologi og informasjon (CIO, informasjonsarkitekt, business intelligence, etc.). Samtidig kan følgende skilles ut som hovedoppgavene til kompetansesenteret: håndtering av behovene til bedriftskunder, valg av informasjonsstyringsteknologier, metodisk veiledning, standardisering av arbeid og brukte teknologier, akkumulering av kompetanse, styring av datakvalitet.

Måtene å organisere et slikt kompetansesenter på kan også være forskjellige:
Funksjonell underavdeling rapportering til IT-underavdelingen;
avdeling underlagt Operativ ledelse;
distribuert struktur med underordning til administrerende direktør;
en virtuell organisasjon.

Organisasjonsformen kan være hvilken som helst, hovedsaken er at selskapet skal ha personer med ansvar for informasjonshåndtering og forretningsanalyse. Ifølge Gartner er BIG-teamet oftest lokalisert i IT-avdelingen, som ikke alltid lar deg prioritere disse arbeidene. Tross alt er opprettelsen av et slikt kompetansesenter først og fremst nødvendig for å sentralisere ansvaret for informasjonshåndtering og bruk av BI-applikasjoner. Derfor er det mest effektivt om kompetansesenteret rapporterer direkte til daglig leder eller dennes stedfortreder. Hvori grunnleggende spørsmål, fra synspunktet om effektiviteten til den opprettede enheten, er tildelingen av passende krefter til den. I praksis eksisterer disse strukturene i ikke mer enn én prosent av russiske selskaper, noe som nok en gang bekrefter den lave modenheten til russisk ledelse innen informasjonshåndtering.

For å forstå utviklingsstrategien for dette området, bør det første resultatet av arbeidet til det opprettede kompetansesenteret være en strategi innen informasjonsstyring og bruk av forretningsanalyseverktøy. Uten et slikt systemisk syn er det stor mulighet for at bedriftskunder vil bruke ulike BI-verktøy med overlappende funksjonalitet, som igjen vil øke kostnadene og ikke oppnå de forventede fordelene. Nå gir det ingen mening å bruke penger uten å definere en klar utviklingsstrategi, ellers vil det være en dyrehage av BI-applikasjoner som vil være uhåndterlige.

De nåværende trendene i utviklingen av BI-applikasjonsmarkedet er i veksten av industri og funksjonell spesialisering av BI-plattformer, samt en økning i antallet. Dermed er en klar forståelse av deres behov og valg av hensiktsmessige BI-applikasjoner nødvendig fra bedriftens side, og gitt økningen i antall brukere av BI-verktøy i bedriften, blir dette mer og mer kritisk.

Som allerede nevnt har den siste bølgen av implementeringer av ERP-systemer i russiske selskaper laget en plattform som du ved hjelp av BI-verktøy kan og bør velge informasjon som er nødvendig for å ta beslutninger. Derfor, med forverringen av den interne situasjonen, vendte selskaper oppmerksomheten mot problemene deres intern organisasjon og effektivitet, og begynte aktivt å bruke BI-applikasjoner, som tidligere var mer et leketøy for forretningsanalytikere enn et ekte verktøy.
Et problem som nå må løses ved implementering av BI-verktøy er kvaliteten på data i en bedrift. Analystselskapet Gartner tilbyr følgende klassifisering av datakvalitet etter nivåer: optimalisert, administrert, proaktiv, reaktiv, kunnskapsrik. Samtidig er det slik at jo høyere kvalitet på data i bedriften er, desto større er fordelen for virksomheten, som igjen lar deg gå fra ledelse basert på intuisjon til ledelse basert på god følelse.

Fordeler med Business Intelligence

Følgende er fordelene ved å bruke BI-applikasjoner. Primært, Business Intelligence (BI) reduserer kostnadene ved informasjonshåndtering, da det eliminerer overflødige datautvinningsprosesser og eksisterende duplisering av informasjon. BI-systemer sparer ansatte for tid på grunn av mer effektiv informasjonsbehandling, og muligheten til å analysere store datamengder reduserer antallet ansatte som kreves for å behandle informasjon.

Etter hvert som business intelligence-verktøy distribueres i en bedrift, begynner brukerne å utføre analyser og komme med spådommer, og da blir fordelene med BI-applikasjoner enda mer merkbare. For eksempel applikasjon Business Intelligence (BI) på et strategisk nivå kan tillate nå nytt marked, endre retningen til selskapet eller lansere en ny tjenestelinje.
Med tanke på utviklingen av BI-applikasjoner er utviklingstrenden til disse systemene rettet mot å øke spesialisering. Det finnes allerede sanntids forretningsanalysesystemer Business Activity Monitor (BAM) som lar deg gi beslutningsdata som dukket opp for noen minutter siden. Disse systemene er til stor hjelp for mellomledelsen, siden de lar dem støtte vedtakelsen av operasjonelle beslutninger. Også f- Process Intelligence, som tillater overvåking og analyse (kontroll) av kjørbare forretningsprosesser, samt analyse av den organisatoriske effektiviteten til ansatte, skiller seg ut i en egen klasse.

Dette skjæringspunktet mellom teknologier for forretningsprosessstyring (Business Process Management) og business intelligence-systemer (Business Intelligence) lar ikke bare se problemet, men også finne årsaken, som igjen gjør det mulig å korrigere det før konsekvensene inntreffer.
Som en konklusjon kan det bemerkes at markedet for BI-verktøy vokser, og det foregår seriøse oppkjøp på det. Store aktører som SAP, Microsoft, Oracle kjøper de mest lovende BI-teknologiene og integrerer dem i sine løsninger. Og dette er et tydelig tegn på etterspørselen etter BI-verktøy og en indikator på at utviklingen av bedrifter de neste årene vil gå i denne retningen.

Andrey Koptelov, daglig leder for magasinet

Oversettelse

Når man prøver å evaluere ulike BI-plattformer, er det ofte vanskelig å forstå hvor myten er og hvor er sannheten, siden hver leverandør posisjonerer sitt produkt som "det beste på markedet", og siterer hundrevis av subjektive anmeldelser som oversvømmer Internett som et argument. . Hvis du vil finne ut hvilket verktøy som er riktig for din bedrift uten å bla gjennom hundrevis av sider med "ærlige" meninger, så er det nedenfor du trenger.

Vi tar en titt på de mest populære plattformene som QlikView, Klipfolio, Tableau og Power BI og sammenligner nøkkelfunksjonene deres: brukervennlighet, pris, enkel installasjon, støtte, arbeid med forskjellige datatyper og mer. Så fortsett!

Alt dette, sammen eller hver for seg, åpner for enorme muligheter for å analysere ulike beregninger, lage og tilpasse unike visualiseringer, for til slutt å trekke ut nyttig informasjon for virksomheten fra alle data.

Plattformen fokuserte også på kompatibilitet med ulike enheter, fra smarttelefoner og nettbrett til smarte TV-er i konferanserom.

Egenskaper

Klipfolio er best egnet for sanntidsovervåking og kontroll av kontinuerlige datastrømmer, når datadynamikk er viktig og viktige beslutninger må tas raskt.

Nøkkelegenskaper

Integrering av ulike datakilder i én rapport.
Ubegrenset antall potensielt tilkoblede brukere.
Forvaltning av rettigheter og begrensninger på tilgang til viktig informasjon.
Tilgjengelighet på mobile operativsystemer (iOS, Android, BlackBerry, Windows).
Fleksibel REST-kontakt for tilkobling av spesielle datakilder.
Støtte for Excel, CSV, JSON, XML, etc.
Muligheten til å legge til praktiske merknader til rapporter som vil være synlige for sluttbrukere.
Automatisk KPI-innstillingssystem.
Evne til enkelt å legge til terskelindikatorer i diagrammer.

Bekvemmeligheten ved bruk

Du kan bygge dusinvis i Klipfolio forskjellige typer diagrammer, inkludert sektordiagrammer, stolpediagrammer, områdediagrammer og mange flere kombinasjoner. En bruker som kan HTML og CSS kan også lage sine egne, unike visualiseringer ved å bruke alle nødvendige komponenter på dashbordet gjennom en WYSIWYG-editor, og mer komplekse diagramelementer kan legges til ved hjelp av ulike formler og funksjoner. Dermed kan du ved hjelp av Klipfolio presentere informasjon i nesten hvilken som helst form, men først må du tenke på hvordan du forbereder dataene.

Pris

Som en av de eldste aktørene i BI-bransjen med lang erfaring, satser Klipfolio i dag på sine skyløsninger. Klipfolio Dashboard (som en SaaS) tilbys til en pris per bruker som starter (med noen variasjoner) på $19/måned. Denne planen kan tilpasses og legge til flere alternativer. En 14-dagers prøveperiode er også mulig.

tablå

En annen stor plattform er Tableau. Som de fleste BI-verktøy, spesialiserer Tableau seg på dataanalyse gjennom datavisualisering. Det er enkelt å lage interaktive dashbord som lar deg utforske dynamikken, trendene og strukturen til data ved å bruke praktiske og enkle, men ikke mindre effektive diagrammer.

Som mange andre tjenester støtter Tableau mange ulike kilder data organisert i filformat (CSV, JSON, XML, MS Excel, etc.), relasjonelle og ikke-relasjonelle databaser (PostgreSQL, MySQL, SQL Server, MongoDB, etc.) og skysystemer (AWS, Oracle Cloud, Google BigQuery, Microsoft Azure).

Den viktigste forskjellen mellom Tableau og konkurrentene ligger i dens spesielle funksjon - datablanding - å kombinere data fra forskjellige databaser og kilder. Tableau lar også flere brukere jobbe med en sanntidsrapport samtidig. Plattformen implementerer også flere måter å dele rapporter på: 1) ved å publisere dem på Tableau-serveren; 2) via e-post Tableau Reader; 3) via lenketilgang. Dette mangfoldet gir fleksibilitet og fjerner mange begrensninger.

Karakteristiske trekk

Tableau har de bredeste visualiseringsmulighetene: Plattformens rike bibliotek inkluderer ordskyer, boble- og trediagrammer som lar deg oppnå et høyere nivå av forståelse av dataene dine og dens kontekst.

Som allerede nevnt er Tableau-dashbord ekstremt fleksible. Hovedfunksjonene til tjenesten lar deg plassere elementer på dashbordet på en utrolig måte og kombinere og overlegge dem på noen måte, noe som er veldig nyttig i en tid med ergonomi på arbeidsplassen.

Tableau er ganske vennlig for nybegynnere, plattformen er rettet mot de som ennå ikke har gått inn i de tekniske detaljene i visualiseringsprosessen. Dette målet oppnås gjennom et intuitivt grensesnitt: alt du trenger oppnås oftest med ikke mer enn 2 museklikk, filtre er enkle å finne, og alle operasjoner er tydelig dokumentert.

Tableau er lett å jobbe med, ikke bare med tanke på utvikling og rapportering, men også fra sluttbrukerens – ledelsens synspunkt. Ytterligere filtre, opprettelse av nye parametere, enkel og forståelig datainteraktivitet - alt dette øker betydelig hastighet på beslutningstaking og gjør dem mer effektive.

Nøkkelegenskaper

Gode muligheter for distribusjon av rapporter og dashboards.
Støtte for over 30 datatyper.
Blande data fra forskjellige kilder.
Integrasjon med R.
Det mest aktive brukerfellesskapet som lager tusenvis av pedagogiske videoer, blogger og fora.

Bekvemmeligheten ved bruk

Utrolig bekvemmelighet og brukervennlighet - hovedårsaken hvorfor Tableau regnes som en av de enkleste BI-tjenestene å lære, og den yter best når man analyserer strukturert informasjon. Importer data, bygg vakker grafikk, del den og publiser den i det offentlige domene - ingen annen plattform kan gi brukere et så bredt spekter av muligheter med en slik enkelhet. Dessuten eliminerer et stort antall forskjellige manualer og guider praktisk talt sannsynligheten for å støte på problemer.

Pris

Tableau har 3 forskjellige produkter med 3 forskjellige priser: Tableau Desktop, Tableau Online og Tableau Server. Detaljert informasjon kan bli funnet.

Tableau Desktop er for individuelle brukere og koster $999 per person per år og $1999 for bedriftsbruk inkludert støtte. I det første tilfellet er det ment å koble til opptil 6 datakilder, og i det andre - opptil 44.

Tableau Online er en nettbasert skyplattform som er gratis å bruke, men under forutsetning av at alle løsninger lagres på en delt server og publiseres for allmennheten. Den private versjonen koster $500 per år per bruker.

Til slutt er Tableau Server et monolitisk forretningsverktøy for selskaper som administrerer serverne sine og ønsker å ha full kontroll over dataflyten og sikkerheten. Imidlertid vil en slik glede koste $ 10 000 per år for 10 brukere, og støtte vil koste ytterligere 25 % av dette beløpet.

Power BI

Power BI er en nettbasert tjeneste utviklet av Microsoft for business intelligence med mulighet for å koble sammen ulike datakilder og tredjepartsapplikasjoner. Plattformen har et nettgrensesnitt som lar deg lage tilpassede visualiseringer, og ved hjelp av en skrivebordsapplikasjon kan du standardisere og rense data. Interessant nok er det også en mobilversjon av Power BI tilgjengelig på ulike operativsystemer for å ta avgjørelser mens du er på farten.

Power BI er enkel og minimalistisk, men samtidig kraftig og stabil. Som all annen programvare har den både fordeler og ulemper.

Karakteristiske trekk

Hva skiller Power BI fra andre løsninger?

For det første er dette et Microsoft-produkt, som betyr at det følger en filosofi, prinsipper og arkitektur som ligner på andre produkter fra IT-giganten. Grensesnittet til programmet vil være kjent for Windows-brukere.

For det andre gir det å tilhøre Microsoft en annen fordel: Power BI er nært knyttet til hovedproduktene til selskapet, som MS Excel, Azure Cloud Service og SQL Server.

Generelt sett ble Power BI opprettet for å utvide funksjonaliteten til MS Excel og pumpe den til et nytt nivå og bruke den til å løse problemer som den ikke tidligere var involvert i.

Nøkkelegenskaper

Det er en gratis grunnleggende versjon, som lar deg først prøve å jobbe med Power BI.
Støtter mange måter å importere data på (strømmedata, skytjenester, Excel-arbeidsbøker og tredjepartsapplikasjoner).
Interaktive dashbord med sanntidsdataendringer.
En enkel API for å integrere Power BI i applikasjonene dine.
Det er flere måter å dele rapporter og dashboard på.
Støtte for flere plattformer (nett-, skrivebords- eller mobilapp).

Bekvemmeligheten ved bruk

Grensesnittet er enkelt og vil bli forstått av alle som er kjent med Windows (det vil si nesten alle), så det er vanligvis en fornøyelse å jobbe med Power BI. Mange knapper og funksjoner ligner på MS Excel og andre MS Office-produkter.

Visualiseringer lages på den gode gamle dra-og-slipp-måten. Alt du trenger for å lage en graf er å klikke på det nødvendige elementet og dra det til tomt sted i rapporten. Det samme prinsippet fungerer når du velger hvilke data som skal visualiseres - bare velg et stykke data og plasser det på stedet der grafen er plassert.

Pris

Microsoft Power BI regnes som et høykvalitets business intelligence-verktøy, og mange tiltrekkes av en ganske demokratisk prispolitikk. Den inkluderer to alternativer: en gratisversjon av tjenesten med begrensede funksjoner og en volumlisens av Power BI Pro med et komplett spekter av funksjoner.

Gratisversjonen er tilgjengelig for enhver individuell bruker og har følgende egenskaper: 1 GB minnegrense, 10 000 rader/time databehandlingshastighet for streaming, sammen med begrensninger for oppdatering og deling av rapporter.

Power BI Pro koster $9,99 per bruker per måned og øker minnegrensen til 10 GB per person sammen med en hastighet på 1M rader/time. Det er også mulighet for å få direkte tilgang til datakilder, koble dem til disse selskapene gjennom Data Connectivity Gateway. Endelig blir avanserte verktøy tilgjengelig felles arbeid, for eksempel Office 365-grupper, Active Directory-grupper og datakatalogen.

Nå, for å strukturere alt som ble sagt ovenfor, her er en sammenlignende tabell over alle de vurderte plattformene:

Tagger: Legg til tagger