Power BIЗначительное его преимущество (как и других зарубежных решений с многолетним опытом на рынке) — это наличие огромного числа специалистов разного уровня, подкованных в этой системе. Однако многим пользователям, которые не являются профессиональными ИТ-специалистами, удается создавать качественные отчеты в Power BI. Он использует тот же язык запросов, что и Excel — Power Query и язык формул DAX. В связи с этим, многие аналитики, которые хорошо знакомы с Excel, легко адаптируются к использованию Power BI.
Большинство действий в Power BI можно легко выполнить в редакторе запросов. Кроме того, для опытных профессионалов есть расширенный редактор с языком M, что позволяет более гибко настраивать и анализировать данные.
Qlik SenseQlik Sense представляет собой интуитивно понятную и дружелюбную BI-платформу с небольшим количеством настроек и возможностью быстро создавать отчеты с помощью конструктора загрузки данных.
На первый взгляд, он может показаться более простым, чем Power BI и Tableau. Однако реально для построения сложных отчетов приходится столкнуться с необходимостью программирования.
Qlik обладает мощными возможностями для загрузки и обработки данных с использованием собственного языка программирования Set Analysis, что требует от аналитика умения писать запросы, выполнять соединения таблиц, использовать виртуальные таблицы и активно работать с переменными. Хотя возможности языка весьма разнообразны, его использование требует определенной подготовки и изучения. В связи с этим, многие аналитики, работающие с Qlik, обладают значительным опытом в области информационных технологий.
Интеграторы Qlik часто подчеркивают преимущество ассоциативной модели данного инструмента. Она позволяет хранить все данные в оперативной памяти и устанавливать связи между ними с помощью внутреннего механизма платформы. При выборе значений в Qlik не требуются внутренние подзапросы, как в традиционных базах данных, и благодаря индексированным значениям и связям данные выводятся практически мгновенно.
Однако на практике это может привести к автоматическому соединению таблиц при совпадении названий полей. Например, в Qlik нельзя иметь разные таблицы без связей с одинаковым полем. В таких случаях пользователям придется либо переименовывать столбцы и следить за их уникальностью, либо объединять все таблицы фактов в одну и окружать их справочниками, используя модель «звезда». Новичкам может показаться, что это не совсем удобно, но опытные аналитики уже не обращают на это внимания и успешно работают в Qlik.
TableauTableau разработчики позиционируют свой продукт как BI-систему с интуитивным и удобным интерфейсом, который позволяет аналитикам самостоятельно изучать и анализировать данные. Однако имеются некоторые сложности:
- Несовершенная локализация на русский язык
- Конструктор загрузки данных в Tableau хотя и достаточно прост в использовании, может вызвать проблемы в случае построения сложных моделей данных
- Для задач построения моделей таблиц фактов и таблиц справочников без необходимости объединения их в одну таблицу в Tableau применяется инструмент Data Blending, который требует аккуратного использования, так как после объединения могут возникать ошибки дублирования данных.
Кроме того, Tableau имеет свою особенную систему, где каждый график создается на отдельном листе (Sheet), после чего можно создавать компоновки (Dashboard), где листы размещаются вместе. Затем можно создать историю (Story), объединяющую различные компоновки. Аналогичный подход используется в AW BI. В то же время в Qlik и Power BI разработка графиков и компоновок иная — вы создаете шаблоны графиков на листе, задаете измерения и меры, и ваш Dashboard готов.
Analytic WorkspaceAW BI — self-service BI-система, закрывающая полный цикл работы с данными (консолидация, анализ и трансформация, визуализация).
Система обращается к источникам данных, обрабатывает и трансформирует данные в рамках ETL-модуля, в котором в том числе используются open-source сервисы Apache Airflow, Apache Spark и Apache Drill. Логические модели данных можно создавать drag-and-drop способом, через SQL-запросы или Phyton-скрипты. Итогом этого этапа является формирование аналитической таблицы-витрины данных (Analytic Base Table, ABT), помещаемой во внутреннее хранилище на базе Clickhouse.
Данные из аналитической витрины визуализируются с помощью разнообразных графиков — виджетов (более 20-ти готовых + возможность создавать свои). А подготовленные виджеты размещаются на единый дашборд — информационную панель. На этапе визуализации возможно написание расчетных агрегатов (мер) — используется синтаксис запросов к Clickhouse (совпадает с синтаксисом агрегатов в DataLens).
На рисунке 2 представлена схема работы системы Analytic Workspace.