Сравниваем российские self-service BI-системы: какое решение выбрать на замену Power BI в 2024

В эпоху цифровой трансформации бизнес сталкивается с необходимостью эффективного анализа данных для принятия обоснованных стратегических решений. В этом процессе ключевую роль играют BI-системы, которые предоставляют компаниям возможность преобразовывать данные в ценные бизнес-инсайты.

В 2022 году зарубежные вендоры приостановили работу в России, и к 2024 году российские компании столкнулись с невозможностью продления ранее выданных лицензий на популярные западные BI-инструменты. Нестабильная работа иностранных систем спровоцировала спрос на отечественные BI-решения. Российские ИТ-компании начали активно разрабатывать импортозамещающие BI-продукты. Большинство из них были «сырыми» и поэтому не смогли занять значимое место на рынке. Но есть и те, кто постоянно дорабатывал свои решения, те кто смог стать достойным конкурентным продуктом, а не вынужденной заменой зарубежным BI-решениям.

Стоит оговориться, что российские аналитические системы можно условно разделить на три класса:

• BI-системы Enterprise-уровня, идущие на замену таким зарубежным решениям, как SAP BI, Oracle BI, IBM Cognos. Такие платформы обладают огромными функциональными возможностями, необходимыми для построения аналитики и отчетности в крупных корпорациях. Такие системы сложны в настройке и внедрении, требуют штата ИТ-специалистов высокой квалификации в компании. Неудивительно, что и стоимость таких систем весьма высока. Среди российских решений к этому классу систем можно отнести Alpha BI, Форсайт, Luxms BI.
• Узкоспециализированные BI-решения, разработанные специально для определенной отрасли бизнеса. Примером таких решений может послужить N3. Аналитика для медицины и здравоохранения или GOOD. BI для маркетинга.
• И наконец, российские self-service BI-системы на замену Power BI, Tableau, Qlik. Такие системы отличает простота внедрения и освоения, доступность для пользователей с невысоким уровнем знаний в программировании. Стоимость этих решений также сравнительно низкая, внедрение подобного решения может позволить себе практически любой бизнес.

На российском рынке есть несколько популярных self-service BI-решений, каждое из которых имеет свои сильные стороны:

• Analytic Workspace (AW BI);
• Visiology;
• Yandex DataLens;
• Insight (Googt);
• PIX BI

В этой статье мы хотим сравнить между собой именно self-service BI-платформы, чтобы каждый мог понять, какое BI-решение оптимально подойдет под конкретную бизнес-задачу.

В прошлом году мы уже делали исследование на эту тему, однако платформы очень быстро развиваются, ведь в последний год российские вендоры стали уходить от массового вывода на рынок новых BI-решений и сейчас работают больше над функциональностью систем.

Мы постарались выделить такие критерии оценки, которые будут актуальны для бизнеса при выборе BI-системы:

1. Главное конкурентное преимущество системы. На что вендор делает основную ставку в 2024?
2. Подключение к источникам данных;
3. Хранение данных и системные требования;
4. Построение моделей данных, языки программирования;
5. Анализ и трансформация данных. ETL-функциональность, AI и ML-прогнозирование;
6. Визуализация данных. Экспорт и распространение отчетов;
7. Ценовая и лицензионная политика;
8. Сообщество, техподдержка, обучение, специалисты.

Analytic Workspace (AW BI). Ставка: понятный интерфейс, ETL-анализ данных, бесплатная версия

Analytic Workspace позиционируется вендором как универсальный BI-инструмент, подходящий для решения практически любой аналитической задачи. Иллюстрацией такого подхода может служить образ «швейцарский нож» (Рисунок 1)

Весомое преимущество системы — простой и понятный интерфейс. Если большинство российских BI старались копировать зарубежные интерфейсы, которые мягко говоря устарели, то AW BI пошла по современному пути и не прогадала. Пользователи AW BI в отзывах о системе отмечают простоту и понятность интерфейса:

Также AW BI выделяется среди конкурентов развитой функциональностью ETL-трансформации и анализа данных. Уникальная особенность AW BI — наличие self-service ETL-блоков, позволяющих самостоятельно конструировать большие логические модели с неограниченным количеством уровней вложенности для решения самых сложных аналитических задач, включая прогнозирование (Рисунок 2).

Еще одним безусловным преимуществом AW BI является наличие бесплатной версии AW BI Free, в которой можно

• Освоить работу в системе;
• Подключать собственные источники: базы данных, файлы, веб-сервисы;
• Строить модели данных и визуализировать;

Free-версия предоставляется бессрочно!

Visiology. Ставка: DAX и ViTalk (чат GPT)

Visiology — одно из самых «возрастных» BI-решений на отечественном рынке, которое начало завоевывать сердца пользователей еще в 2015 году. На момент ухода зарубежных вендоров в 2022 Visiology являлось самым зрелым решением среди российских BI-платформ. Сейчас ситуация поменялась, и признанному лидеру наступают на пятки молодые амбициозные команды, что заставляет Visiology искать новые уникальные пути к сердцам своих почитателей. Таким прорывом для Visiology 3.0 явилась поддержка DAX.

DAX (Data Analysis Expressions) — это специальный язык запросов, используемый в Microsoft Power BI. Он позволяет создавать сложные вычисления и меры, обогащая возможности анализа данных, представленных в виде многомерных моделей. На DAX умеют писать запросы сотни тысяч пользователей Power BI, которые теперь могут не выходить из зоны комфорта, работая в Visiology.
DAX в Visiology пока обладает заметно более скромными возможностями, чем в Power BI, но развивается с каждым новым релизом платформы.

Замечательной особенностью платформы также является виртуальный помощник ViTalk (по сути — встроенный чат GPT), который помогает пользователю написать правильный запрос на языке DAX.

Yandex DataLens. Ставка: экосистема сервисов Яндекс, бесплатная версия

Самые мощные инвестиционные возможности, как с точки зрения привлечения специалистов-разработчиков, так и с точки зрения популяризации продукта, безусловно, имеет BI-система Yandex DataLens. Облачная версия DataLens от компании Яндекс сразу после выхода на рынок привлекла огромное число пользователей, поскольку изначально была выпущена в бесплатной версии. Яндекс мог позволить себе сделать ставку не на продажу лицензий DataLens, а на получение дополнительной прибыли с продажи мощностей облака Yandex Cloud и связанных сервисов экосистемы Яндекса. Таким образом, DataLens стала своеобразной «приманкой» для пользователей, что не умаляет достоинств сервиса и его удобства в части нативной интеграции с популярными сервисами Яндекса.

В 2024 году вышла на рынок платная on-premise версия Yandex DataLens, важные корпоративные возможности облачной версии также стали предоставляться за деньги.

Insight (Googt). Ставка: визуализация данных

BI-платформа Insight, разработанная компанией Goodt, внедрена в ряде крупных государственных организаций и выделяется среди конкурентов выраженной ставкой на визуализацию данных. Одним из модулей BI-системы является Insight Visual Studio — портал разработчика, консолидирующий drag’n’drop визуальный конструктор дашбордов и приложений, встроенные библиотеки шаблонов и маркетплейс готовых решений (Рисунок 3)

PIX BI. Ставка: хорошая замена Qlik, экосистема сервисов PIX

PIX BI — молодая и очень амбициозная российская BI-система, вышедшая на рынок в 2022 году и сейчас уже активно занимающая верхние строчки различных рейтингов.

Одной из причин растущей популярности PIX BI является тот факт, что инструмент разработан компанией PIX Robotics и нативно интегрирован в экосистему сервисов PIX. В частности, программный робот сбора данных PIX RPA бесплатно поставляется вместе с PIX BI, два сервиса удачно дополняют друг друга, когда бизнесу необходимо провести аналитику.

Еще одно преимущество системы PIX BI — сильный бэкграунд команды разработчиков, которые в свое время внедряли Qlik в России. Их опыт позволил сделать систему PIX BI максимально похожей на Qlik, что конечно удобно для тех аналитиков, кто годами привык работать в этой системе.

Критически важным аспектом работоспособности BI-системы является качество подключения к различным источникам данных, так как от этого зависит производительность и точность аналитических отчетов. Все ведущие российские BI-системы декларируют возможность подключения к любым распространенным источникам данных таким как БД, облачные сервисы, файлы и файловые системы и т. д. Однако подключения реализуются по-разному:

• Прямое подключение по протоколу JDBC, ODBC, HTTP или API (для веб-сервисов) обеспечивает высокую скорость работы;
• Подключение через коннекторы, внешние или встроенные (скорость работы сильно варьируется)

Также некоторые системы (например, Analytic Workspace) дают возможность дополнительного подключения собственных коннекторов, не входящих в стандартный комплект поставки.

В части хранения данных BI-системы также используют различные подходы. Ряд систем загружает необходимый стек данных во внутреннее хранилище, созданное по принципу различных СУБД. Другие работают по принципу push-down, осуществляя потоковые операции «на лету». Различиями в принципах работы с хранилищем, наряду с широтой возможностей по выполняемым операциям с данными, определяются в том числе системные требования к «железу» заказчика.

Абсолютно все российские вендоры тщательно следят за безопасностью данных и разграничением доступа, поскольку зачастую вопрос конфиденциальности данных оказывается ключевым для заказчика при выборе BI-системы.

Наличие эффективной системы трансформации и хранения данных средствами ETL (Extract, Transform, Load) модуля обеспечивает качественную обработку информации. ETL — это процесс извлечения данных из различных источников, их трансформации (очистки, обогащения, агрегации и т. д.), а затем загрузки в целевую систему, обычно хранилище данных.

Без ETL-процесса данные могут использоваться напрямую из источников в их исходном виде, что может привести к несогласованности, дублированию и ошибкам в данных. ETL-модуль позволяет обеспечить единообразие данных и точность информации.

Зачастую BI-системы, в которых собственный ETL-модуль отсутствует или обладает недостаточными возможностями, решают проблему с помощью интеграции со сторонними ETL-сервисами, такими, как Loginom.

Все BI-продукты, о которых мы говорим в этой статье, позиционируются как self-service BI-системы. Это значит, что вендоры делают особый упор на доступность интерфейса платформы для освоения. Так, модели данных и дашборды во всех системах собираются простым перетаскиванием мышкой (dra-n-drop).

Разумеется, не все операции можно осуществить таким простым способом - разработчикам и аналитикам практически всегда необходимо вводить дополнительные расчетные агрегаты (меры) и преобразования, и для этого пользователю так или иначе приходится обращаться к системе с помощью запросов на том или ином языке программирования.

Какие языки запросов используются в российских BI-системах?

Все рассматриваемые системы уделяют особое внимание удобству и красоте визуализации данных при создании дашбордов, предлагая достаточное количество встроенных типов визуализации. Некоторые системы (Analytic Workspace, PIX BI) также имеют встроенную интеграцию с ECharts (400+ типов визуализаций) для расширения своих возможностей. Кроме того, некоторые продукты позволяют создавать индивидуальные кастомные дашборды при помощи HTML, CSS, JS.

Давайте посмотрим, какие возможности для визуализации данных имеются в каждой системе, и полюбуемся на примеры дашбордов.

Analytic Workspace

Встроенных типов визуализации: 25
Интеграции: ECharts и другие JS-библиотеки (400+ типов визуализаций)
Дополнительные возможности:

• Кастомные визуализации через HTML
• Контейнеры для объединения нескольких виджетов и pixel-to-pixel
• Публичные дашборды даже в бесплатной версии

Мультиадаптивная версия под разные экраны: да, адаптивная верстка для 4 разрешений экранов настраивается пользователем через интерфейс;
Экспорт дашбордов и виджетов: pdf, xlsx, csv, png, jpg
Распространение отчетов: отправка по расписанию на email в форматах: xlsx, pdf, ссылка

Visiology

Встроенных типов визуализации: 20+
Дополнительные возможности:

• Модуль регламентных отчетов — позволяет создавать и рассылать регламентированные отчеты для печати на основе шаблона в формате Excel;
• Smart Forms — для сбора, консолидации и согласования отчетных данных

Адаптивная версия под разные экраны: мобильное приложение IOS и Android
Экспорт отчетов: xls, csv, png, jpg, pdf, pptx, html
Распространение отчетов: отправка по расписанию на email в форматах: xlsx, pdf, pptx

PIX BI

Встроенных типов визуализации: 20+
Интеграции: ECharts (400+ типов визуализаций)
Адаптивная версия под разные экраны: да
Экспорт отчетов: xls, csv, png, jpg, pdf
Распространение отчетов: на email, мессенджеры, заданные файловые пути в форматах: html, pptx, xlsx, pdf, csv, docs

Insight BI

Встроенных типов визуализации: 70+
Адаптивная версия под разные экраны: да
Дополнительные возможности:

• Insight Visual Studio — портал разработчика, консолидирующий drag’n’drop визуальный конструктор дашбордов и приложений, встроенные библиотеки шаблонов и маркетплейс готовых решений;
• Сервис регламентная отчетность — настройка формирования регламентных отчетов в Word и Excel;
• Формы ввода

Экспорт отчетов:

• Выгрузка витрины данных (xlsx, csv);
• Регламентная отчетность (xlsx, docx);
• Выгрузка страницы проекта (pdf, png, jpeg, webp);
• Выгрузка виджета (pdf, png, jpeg, webp)

Когда BI-продукт активно развивает коммьюнити пользователей, создает доступный любому уровню пользователей интерфейс в системе и предоставляет программы обучения — это сильно влияет на скорость и качество переобучения специалистов по BI и позволяет сократить время на освоение платформы всеми пользователями. Тем более, что имеется огромное количество специалистов по работе с зарубежными BI-системами, и российские вендоры ставят своей целью в сжатые сроки наполнить рынок специалистами, умеющими работать в российских BI-системах.

Все российские вендоры в большей или меньшей степени работают в сотрудничестве с ВУЗами и онлайн-университетами, организуют собственные курсы повышения квалификации, развивают сообщества технической помощи. Некоторые вендоры, например Analytic Workspace, создают полноценные курсы по освоению профессии BI-аналитика, другие ограничиваются обучением работе в конкретной BI-системе.

Для разных компаний при внедрении BI-системы требования бывают очень разными и бизнес-запрос может меняться с течением времени: это касается и наличия облачной либо on-premise версии, функциональности, числа пользователей, объема хранилища, типов данных и их объема, а также других параметров. Для оптимизации инвестиций и сохранения производительности важно выбирать решения с гибким и доступным ценообразованием.

Чтобы понять, какую систему аналитики выбрать, необходимо определить задачи по работе с данными. Например, если нужна простая визуализация данных, Yandex Data Lens — хороший и доступный вариант, с задачами продвинутой визуализации данных отлично справится Insight BI или Analytic Workspace. Если же нужно закрыть задачи по сбору, хранению, трансформации и визуализации, стоит рассмотреть комплексные платформы.

Например, крупным компаниям и госкорпорациям подойдет система в реестре отечественного ПО, которую можно развернуть на собственных ресурсах и гибко кастомизировать, такая как Visiology или Analytic Workspace.
Для малого и среднего бизнеса больше подходит инструмент low-code/no-code (LCNC) по более доступной цене, например BI-система Analytic Workspace. Несмотря на простой интуитивный self-service интерфейс, BI-система Analytic Workspace позволяет решать сложные специализированные задачи благодаря полноценному ETL-модулю. Это дает возможность более гибко работать с массивами данных и получать ценные инсайты для оптимизации бизнес-решений.