Решения зарубежных вендоров хорошо известны, у большинства из них сильный бренд, их перспективы анализируют крупные аналитические агентства, то отечественные BI-системы в большинстве своем пока остаются нишевыми продуктами. Это серьезно усложняет выбор тем, кто ищет решение для удовлетворения своих запросов.
Чтобы устранить этот недостаток, мы с командой единомышленников решили сделать обзор BI-систем, созданных российскими разработчиками — «BI-круг Громова». Мы проанализировали большинство представленных на рынке отечественных решений и постарались выделить их сильные и слабые стороны. В свою очередь, разработчики вошедших в обзор систем благодаря ему смогут со стороны взглянуть на плюсы и минусы своих продуктов и, возможно, внести коррективы в стратегию их развития.
Это первый опыт создания подобного обзора российских BI-систем, поэтому мы сконцентрировались именно на сборе информации об отечественных системах.
Обзор российских BI-систем проводится впервые, основной его задачей является не столько выявление лидеров и аутсайдеров, сколько сбор максимально полной и достоверной информации о возможностях решений.
В обзоре приняли участие решения: Visiology, Alpha BI, Форсайт.Аналитическая платформа, Модус BI, Polymatica, Loginom, Luxms BI, Yandex.DataLens, Криста BI, BIPLANE24, N3.АНАЛИТИКА, QuBeQu, BoardMaps ОАО «Дэшборд Системс», Slemma BI, KPI Suite, Malahit: BI, Naumen BI, МАЯК BI, IQPLATFORM, А-КУБ, NextBI, RTAnalytics, Simpl.Платформа управления данными, DATAMONITOR, Галактика BI, «Эттон Платформ», Модуль BI
Для анализа функционала и особенностей архитектуры российских BI-платформ использовались как предоставленные разработчиками внутренние данные, так и открытые источники информации – сайты решений, рекламные и технические материалы поставщиков.
Аналитики, основываясь на собственном опыте внедрения BI-систем и основных потребностях российских компаний в BI-функционале, выделили ряд параметров, которые позволяют увидеть сходства и различия решений, а в последствии – и выделить их слабые и сильные стороны.
Вот эти параметры
Администрирование, безопасность и архитектура платформы BI – в данной категории оценивалось наличие подробного описания возможностей, которые обеспечивают безопасность платформы, а также функционала для администрирования пользователей и аудита доступа. Также учитывался суммарный объем информации об архитектуре платформы.
Облако BI – данный критерий позволяет оценить наличие возможности подключения по модели Platform as a Service и Analytic Application as a Service для создания, развертывания и управления аналитическими и аналитическими приложениями в облаке на основе данных как в облаке, так и локально.
Подключение к источнику и прием данных – критерий учитывает возможности, позволяющие пользователям подключаться к структурированным и неструктурированным данным, содержащимся в различных типах платформ хранения (реляционных и нереляционных) – как локальных, так и в облачных.
Управление метаданными – учитывает наличие описания инструментов, позволяющих использовать общую семантическую модель и метаданные. Они должны предоставлять администраторам надежный и централизованный способ поиска, захвата, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как измерения, иерархии, показатели, метрики производительности или ключевые показатели эффективности (KPI), а также могут быть применены для создания отчетов по объектам макета, параметрам и т.д. Также функционал критерий учитывает наличие у администраторов возможности продвигать определяемые бизнес-пользователями данные и метаданные в метаданные SOR.
Хранение и загрузка данных – данный критерий позволяет оценить возможности платформы для доступа, интеграции, преобразования и загрузки данных в автономный механизм производительности с возможностью индексирования данных, управления загрузкой данных и обновления расписаний. Также учитывается наличие функционала для развертывания в экстрасети: поддерживает ли платформа рабочий процесс, аналогичный гибкой централизованной инициализации BI для внешнего клиента или доступ граждан к аналитическому контенту в государственном секторе.
Подготовка данных – критерий учитывает наличие функционала для «перетаскивания» управляемой пользователем комбинации данных различных источников и создание аналитических моделей, таких как определяемые пользователем меры, наборы, группы и иерархии. Расширенные возможности в рамках данного критерия включают возможности семантического автообнаружения с поддержкой машинного обучения, интеллектуального объединения и профилирования, генерации иерархии, распределения и смешивания данных в различных источниках, включая многоструктурные данные.
Масштабируемость и сложность модели данных – параметр оценивает наличие и полноту информации о механизме встроенной памяти или архитектуре в базе данных, благодаря которым обрабатываются большие объемы данных, сложные модели данных и происходит оптимизация производительности и развертывание большого количества пользователей.
Расширенная аналитика – оценивалось наличие данных о функционале, который позволяет пользователям легко получать доступ к расширенным автономным аналитическим возможностям с помощью опций на основе меню или путем импорта и интеграции разработанных извне моделей.
Аналитические панели – данный критерий учитывает наличие описания функционала для создания интерактивных информационных панелей и контента с визуальным исследованием и встроенной расширенной и геопространственной аналитикой, в том числе – для использования другими пользователями.
Интерактивное визуальное исследование – оценивается полнота информации о функционале для исследования данных с помощью разнообразных опций визуализации, которые выходят за рамки базовых круговых и линейных диаграмм, включая тепловые и древовидные карты, географические карты, точечные диаграммы и другие специальные визуальные изображения. Также учитывается возможность анализировать данные и манипулировать ими, напрямую взаимодействуя с их визуальным представлением, отображая их в виде процентов и групп.
Расширенное обнаружение данных – в данном критерии оценивалось наличие функционала для автоматического нахождения, визуализации и сообщения важных определений, таких как корреляции, исключения, кластеры, ссылки и прогнозы в данных, которые имеют отношение к пользователям, не требуя от них построения моделей или написания алгоритмов. Также учитывалось наличие информации о возможностях для изучения данных с помощью визуализаций, технологий повествования, поиска и запросов на естественном языке (NLQ).
Функциональность на мобильных устройствах – данный критерий учитывает наличие функционала для разработки и доставки контента на мобильные устройства с целью публикации или изучения в интерактивном режиме. Также оценивается данных об использовании собственных возможностей мобильных устройств – таких как сенсорный экран, камера и определение местоположения.
Встраивание аналитического контента – данный критерий учитывает наличие информации о наборе разработчика программного обеспечения с API-интерфейсами и поддержке открытых стандартов для создания и изменения аналитического контента, визуализаций и приложений, встраивании их в бизнес-процесс, приложение или портал. Эти возможности могут находиться вне приложения, повторно используя аналитическую инфраструктуру, но должны быть легко и беспрепятственно доступны изнутри приложения, не заставляя пользователей переключаться между системами. Данный параметр учитывает также наличие возможностей интеграции аналитики и BI с архитектурой приложения, которые позволяют пользователям выбирать, где в бизнес-процессе должна быть встроена аналитика.
Публикация и сотрудничество в области аналитического контента – критерий учитывает возможности, которые позволяют пользователям публиковать, развертывать и использовать аналитический контент с помощью различных типов вывода и методов распространения с поддержкой поиска контента, планирования и оповещений.
Простота использования, визуальная привлекательность и интеграция рабочего процесса – данный параметр суммарно оценивает наличие информации о простоте администрирования и развертывания платформы, создания контента, использования и взаимодействия с контентом, а также степень привлекательности продукта. Также учитывается степень, в которой эти возможности предлагаются в одном бесшовном продукте и рабочем процессе или в нескольких продуктах с небольшой интеграцией.
Присутствие в информационном пространстве, PR – критерий оценивает наличие информации о выходе новых версий и реализованных проектах в открытых источниках – в СМИ, а также в новостном разделе на сайте продукта или разработчика.
reallord
Отлично! Но где сам результат анализа?
Ни текста, ни ссылки. Только интрига!
Fan4ik
Согласен)
Попрошу так же добавить не много вводной информации. Определение BI, что за чем и т.д… Это позволит с самого начала статьи быть нам всем быть "в контексте".
p.s. прочитав название, сразу понятно, что автор скромный.
GromovBI Автор
пара моментов:
1) я не скромный
2) в принципе, я делал это исследование для профессионалов, которые многие вещи понимают (обязательно скачайте все исследование — там существенно больше информации)
3) продукты очень разнородные, а исследование — v1.0. Надо было с чего-то начать. Думаю через 1-2 года проведем классификацию и как-то лучше по полочкам разложим
4) информация внутри — сугубо практическая, на научный труд пока не претендуем
GromovBI Автор
Коллеги, полный отчет можно скачать на russianbi.ru