технические отличия bi систем

Qlik Sense выглядит очень дружелюбно — небольшое количество настроек, возможность быстро создать отчёт, можно использовать конструктор загрузки данных.

На первый взгляд он кажется проще, чем Power BI и Tableau. Но из опыта скажу, что через некоторое время, когда аналитик создаст пару простых отчётов и ему понадобится что-то более сложное, он столкнётся с необходимостью программировать.

Qlik обладает очень мощным языком загрузки и обработки данных. Есть собственный язык формул Set Analysis. Поэтому аналитик должен уметь писать запросы и соединения, помещать данные в виртуальные таблицы, активно пользоваться переменными. Возможности языка очень широкие, но требуется его изучение. Наверное, все аналитики Qlik, которых я знаю, имеют какой-то серьёзный ИТ-бэкграунд.

Интеграторы Qlik, вроде нас, часто любят рассказывать про ассоциативную модель, когда при загрузке данных все они помещаются в оперативную память, а связь между данными осуществляется внутренним механизмом платформы. Что при выборе значений не производится внутренних подзапросов, как в классических базах данных. Данные выдаются почти мгновенно за счёт заранее проиндексированных значений и связей. Правда, на практике это приводит к созданию автоматических соединений таблиц при совпадении названий полей. Например, нельзя иметь разные таблицы без связей, у которых будет одинаковое поле. К этому надо привыкнуть. Приходится либо переименовывать столбцы и следить, чтобы имена не совпадали, либо сводить все таблицы фактов в одну и окружать их справочниками по типу «звезда». Наверное, новичкам удобно, а опытным аналитикам уже без разницы.

Типичный интерфейс по загрузке и обработке данных для аналитика выглядит так:

Tableau разработчики позиционируют как BI с удобным и дружелюбным интерфейсом, который позволит аналитику самостоятельно изучать свои данные. Да, у нас в компании были аналитики, которые без опыта в ИТ могли делать свои отчёты. Но оценку Tableau снижу по нескольким причинам:

Один из вопросов, который мы задаём на собеседовании аналитикам по Tableau: как построить модель таблиц фактов с таблицами-справочниками, не приводя всё в единую таблицу? Data Blending требует вдумчивого использования. Я много раз исправлял у своих аналитиков ошибки задвоения данных после таких объединений.

Также у Tableau довольно своеобразная система, когда ты каждый график делаешь на отдельном листе Sheet, а потом создаёшь Dashboard, где начинаешь размещать созданные листы. Потом можно создать Story — это комбинация разных Dashboard. Разработка в Qlik и Power BI в этом плане проще: ты сразу накидал на лист шаблоны графиков, задал меры и измерения — Dashboard готов. Трудозатраты на подготовку отчёта в Tableau, мне кажется, из-за этого возрастают.

Из опыта добавлю, что при больших объёмах данных или многочисленных источниках не всегда целесообразно подключать сразу BI систему. В серьёзных проектах обычно используется хранилище данных, база данных с уже подготовленными для анализа данными и так далее. Нельзя взять и выгрузить, скажем, миллиард записей в BI систему. Тут уже нужно продумывать архитектуру решения.

Но почему же выделили Qlik? Мне очень нравится три вещи:

А как же такой механизм как LIVE соединение? Tableau и Power BI поддерживают LIVE соединение к ряду источников, в отличие от Qlik. К этой фиче мы относимся довольно равнодушно, так как практика показывает: когда речь идёт о больших данных, работать с LIVE соединением становится просто невозможно. А BI в большинстве случаев и нужно для больших данных.

В этом разделе у меня два лидера — Qlik Sense и Power BI.

Qlik — мощно, но сложно. Разберётесь в их SQL-подобном языке и вы сможете почти всё: виртуальные таблицы, соединение и объединение таблиц, пробежаться циклом по таблице и сгенерировать новые таблицы, куча команд по обработке строк... Например, поле в одной ячейке, которое забито данными вида «Иванов 851 Белый», на лету можно разложить не только на три столбца (как все умеют), а сразу и на три строки, например; сделать объединение трёх строк в одну тоже легко.

Power BI в этом плане представляется попроще, но большинство задач легко решается через конструктор запроса. Выставил ряд параметров, транспонировал таблицу, поработал над данными, и всё это без единой строчки кода.

У Tableau, мне кажется, другая идеология. Они больше за красоту и дизайн. Подключить кучу разных источников, объединить их все и обработать внутри Tableau тяжело. В коммерческих проектах в большинстве случаев для Tableau уже подготавливаются и аккумулируются данные в хранилищах и базах данных.

В этом разделе мы не стали выделять лидера. У нас есть отдельная статья, где мы в рамках кейса показали один и тот же отчёт во всех трёх системах.

Тут больше дела вкуса и мастерства аналитика. На просторах интернета можно найти очень красивые картинки, построенные на базе любой из этих систем. Базовые возможности визуализаций примерно одинаковые у всех. Остальное решается использованием Extensons. Есть платные, есть бесплатные. Есть расширения как от самих вендоров, так и от фрилансеров, интеграторов. Вы можете написать собственное расширение визуализации для любой платформы.

Мне нравится стиль Tableau, считаю его строгим и корпоративным. Но получить по-настоящему красивую картинку в Tableau тяжело.

Отличный пример визуализации Tableau, где использованы одни расширения (я не смогу так повторить, так как у меня нет этих расширений, но смотрится красиво):

Power BI можно тоже сделать интересно:

Единственное, чего я не понимаю в Power BI — почему у них такие странные цвета по умолчанию? На любом графике я вынужден менять цвет на свой фирменный, корпоративный и удивляться стандартной расцветке.

Qlik Sense также зависит от Extensions. Использование дополнений может изменять отчёты до неузнаваемости. Также можно накатить свою тему и оформление.

C точки зрения разработчика, мне удобнее Qlik Sense из-за стандартных опций (альтернативные измерения и меры). Можно в настройках визуализации задать несколько измерений и мер, и пользователь может легко сам задать, что ему смотреть на том или ином графике.

В Power BI и Tableau мне приходится настраивать параметры, кнопки, программировать поведение системы в зависимости от этих параметров. Удивляюсь, почему так сложно. То же самое с возможностью менять вид визуализаций.

В Qlik можно в одном объекте спрятать разные виды визуализаций, а в Power BI и Tableau c этим сложнее. Опять же, тут больше зависит от мастерства исполнителя. Можно в любой системе сделать шедевр, а без опыта везде будут получаться невыразительные графики...

Все продукты имеют корпоративные серверные версии. Я работал со всеми редакциями и могу сказать, что у всех есть сильные и слабые стороны. Продукт должен подбираться, исходя из ваших требований к ПО. У всех вендоров можно раздавать права как на уровне учётных записей и групп, так и на уровне Data Row Level Security. Доступно автоматическое обновление отчётов по расписанию.

Qlik Sense Enterprise стартует от 230 тыс. руб. на 5 лицензий (плата за год, далее только тех. поддержка), что гораздо доступнее Power BI Premium. И Qlik Sense Enterprise позволит использовать все возможности Qlik, кроме, пожалуй, одной: почему-то Qlik решили, что такая функция, как возможность отправлять отчёты в PDF по электронной почте, должна поставляться в виде отдельного сервиса NPrinting.

Qlik Sense Enterprise мощнее, чем Power BI Pro, который при средних внедрениях, конечно, получается дешевле, а крупные внедрения обычно просчитываются уже на стороне вендора и могут рассчитываться по индивидуальным условиям под вашу компанию.

Для крупных внедрений мы отдадим предпочтение Qlik Sense Enterprise — там есть все возможности построить серьёзную аналитику на огромных данных. По нашему мнению, на больших массивах Qlik работает быстрее Power BI — на конференциях Qlik попадались клиенты, которые вначале тестировали свои данные в миллиарды записей, и Power BI показывал результат хуже.

Qlik Sense Cloud = Power BI Pro.

Qlik Sense Cloud получается в 1,5 раза дороже* и там есть весьма существенное ограничение, которое нам не позволяет использовать эту платформу: нельзя использовать Extensions, даже встроенные. А без расширений Qlik несколько теряет свою визуальную красоту.

Tableau стоит немного в стороне для нас. У них есть как облачные подписки по 70$ на разработчика и 15$ на просмотр, так и дорогие серверные решения. Но основная идея Tableau — для больших данных нужно обработку данных и их хранение организовывать на стороне. Объективно меньший функционал не позволить произвести серьёзную обработку данных в Tableau. Визуализировать, анализировать — да. Но для маленького и среднего бизнеса обычно создавать отдельное хранилище бывает проблемно. Я бы занизил балл для Tableau поэтому, если бы не их одна фишка: сервер Tableau без проблем отправляет письма по электронной почте по расписанию с вложениями в CSV или PDF. Причём, можно делать раздачу прав, автофильтров и прочее. Power BI и Qlik почему-то так не могут, а кому-то это может быть критично. За счёт этого функционала Tableau выдерживает позицию в нашем споре.

Также в корпоративной среде нужно подумать о стоимости внедрений и обслуживания. В России сложилась практика, что Power BI более распространён в малом бизнесе. Это привело к появлению большого количества вакансий и резюме, появлению небольших интеграторов. Это позволит найти специалистов для небольшого проекта. Но, скорее всего, у них не будет опыта больших внедрений и работы с большими данными.

Qlik и Tableau — наоборот. Партнёров Qlik немного, а Tableau ещё меньше. Эти партнёры специализируются на больших внедрениях с большим средним чеком. Вакансий и резюме на рынке немного, а порог вхождения в эти продукты выше, чем в Power BI. Но в России есть успешные внедрения этих продуктов на тысячи пользователей и эти продукты хорошо показывают себя на больших данных.

Необходимо понимать слабые и сильные стороны продуктов при выборе. Применительно именно к вашему бизнесу.

В этом разделе мы выделим Power BI и Tableau.

Вы можете установить мобильные приложения и они довольно адекватно будут смотреться на экранах мобильных устройств. Хотя аналитика на мобильных устройствах почти всегда проигрывает аналитике на ПК — как нам кажется, всё-таки не так удобно пользоваться фильтрами, картинки маленькие, цифры плохо видно...

Использование аналитики как стороннего сервиса не всегда удобно. Возможно, вы разрабатываете свой продукт, но не готовы заняться разработкой визуализации и движка аналитики с нуля. Возможно, вы хотите развернуть аналитику на своём сайте, чтобы клиент сам регистрировался, загружал свои данные и проводил анализ внутри личного кабинета. Для этого вам необходима встроенная аналитика (Embedded).
Все продукты позволяют это сделать, но в этой категории мы выделим Qlik.

Power BI и Tableau однозначно говорят, что для таких целей нужно покупать отдельный продукт — Tableau Embedded Analytics или Power BI Embedded. Это недешёвые решения в тысячах долларов за месяц, что сразу ограничивает их использование. Большинство проектов сразу становятся нерентабельными для наших клиентов. Имеется в виду, что вам нужно не просто опубликовать отчёт на весь интернет, а обеспечить публикацию отчётов, согласно определённым доступам, с защитой данных, авторизацией пользователей и так далее.

Qlik имеет, конечно, и Qlik Analytics Platform, который лицензируется на сервер и организует неограниченное количество подключений, и это будет так же дорого, как и конкуренты Tableau и Power Bi. И в случае с неограниченными подключениями вариантов особо нет, но также в Qlik есть такое понятие как Mashup.
Допустим, у вас есть Qlik Sense Enterprise и 10 лицензий. Стандартная аналитика, внешний вид — всё уже надоело. Вы поднимаете собственный сайт или приложение и можете внедрить всю свою аналитику прямо туда. Фишка в том, что Mashup — это визуализация в программном коде (упрощённо говоря). По API вы можете программно задать создание визуализации внутри вашего приложения или сайта. Qlik Sense Enterprise вам по-прежнему будет нужен для лицензирования (лицензии на подключения к сайту = лицензиям на подключения к BI), для загрузки данных и подобного, но визуализации будут уже отображаться не на стороне этого сервера, а встраиваться к вам в приложение или на сайт. Вы можете использовать CSS стили, задавать новые шрифты, цвета. Ваши 10 пользователей теперь не будут заходить на сервер аналитики, а будут пользоваться вашим корпоративным порталом или приложением. Аналитика выйдет на новый уровень.

Уже сложно будет понять, где элементы сайта, а где начинается Qlik Sense.
Конечно, вам потребуется программист или даже несколько. Один для веб-программирования, один для работы с API Qlik. Но результат того стоит.

Сложно однозначно сказать, кто лучше, а кто хуже. Power BI и Qlik в нашем соревновании идут наравне, Tableau чуть уступает. Но, возможно, для вашего бизнеса результат будет другой.

В BI платформах очень важна визуальная составляющая. Если вы посмотрели десятки демо-отчётов и картинок в интернете по всем BI системам и вам не нравится, как выглядит одна из платформ, то, скорее всего, вы её не будете внедрять, даже если вас устраивает цена или технические характеристики.

Далее вам обязательно нужно будет просчитать стоимость лицензий, внедрения и содержания BI платформы. Возможно, в вашем случае будет выявлен другой лидер.

Большое значение также имеет подрядчик или возможность нанять подходящего специалиста. Без профессионалов в любой платформе результат будет ниже ожидаемого.

Успешных вам интеграций!