BI-платформы помогают компаниям проводить качественный анализ и делать визуализацию. Они отличаются по функциям, сложности, интерфейсу. Но задачи каждого из сервисов схожи: превратить разрозненный массив данных в понятную структурированную информацию. В связи с уходом с российского рынка Power BI и других популярных инструментов для бизнес-аналитики компании начали активно искать им замену. В статье мы сравним open source BI-платформы, отметим их преимущества и недостатки.
Введение в BI-платформы
Бизнес-аналитика — это процесс, позволяющий компании изучать информацию и принимать важные решения на ее основе. Business Intelligence (BI) использует специальную отчетность. С ее помощью большой массив данных преобразовывают в понятную для восприятия информацию.
В конце 1950-х годов исследователь IBM Ганс Питер Лун выдвинул теорию о системе бизнес-аналитики. Она была схожа с тем, что сегодня называют машинным обучением (Machine Learning).
В 1970-х годах статья ученого IBM Эдгара Кодда «Реляционная модель данных для больших общих банков данных» положила начало следующему поколению баз данных. Они уже поддерживали разработку современных программных инструментов бизнес-аналитики. Ларри Элисон и его партнеры выпустили на рынок первую систему управления реляционными базами данных. Это привело к снижению цен на хранилище, модернизации, а также проложило путь к удобным инструментам бизнес-аналитики, которые используют и сегодня. В 1990-е возникли OLAP, подход к хранилищу данных для работы с многомерными аналитическими запросами, и ETL (извлечение, передача и загрузка) — процесс очистки и подготовки данных для OLAP. С появлением социальных сетей стал необходим анализ больших данных. Появились рабочие инструменты бизнес-аналитики, такие как Google Analytics. Сейчас инструменты и приложения, созданные для этой области, используются и в других — науке, политике, спорте.
В 2024 году помимо основных функций инструменты BI предлагают:
- большой выбор интерактивных визуализаций данных;
- платформы для поиска идей и сотрудничества;
- управление данными;
- алгоритмы машинного обучения и прогнозирования;
- поддержку множества баз данных, включая PostgreSQL, MySQL и SQLite.
Значение и роль в аналитике данных
Использование алгоритмов машинного обучения и анализ данных с помощью BI-систем помогают составлять потребительскую картинку рынка. Изучая информацию из систем инвентаризации, менеджеры могут сокращать производственные затраты. Адаптированные панели с задачами позволяют улучшить работу сотрудников. В них содержатся четкие, ориентированные на результат задачи, отмечаются важные критерии.
Бизнес собирает данные по разным направлениям. Важно изучать рабочие процессы, производительность, прибыльность. Инструменты BI помогают связать все аспекты, визуализировать взаимосвязи между событиями и сделать на основе этого выводы.
Часто люди лучше воспринимают информацию «на глаз». BI-платформы позволяют отображать данные, используя визуализацию. Инструменты BI помогают преобразовать большие объемы данных в красочные, интерактивные форматы. Наглядные графики, изображения, статистика облегчают отслеживание закономерностей.
С помощью BI-систем аналитик данных в крупной фирме может:
- изучать поведение клиентов, исследовать клиентский путь, создавать их модели покупок;
- выявлять и исправлять ошибки, оценивать неэффективность важных процессов;
- влиять на повышение качества обслуживания клиентов;
- участвовать в создании маркетинговых кампаний, повышающих рентабельность инвестиций;
- оценивать производительность сотрудников, размер прибыли, продажи в конкретных регионах, показатели работы отделов;
- создавать интерактивные отчеты;
- анализировать социальные сети для оценки рынка (комментарии и отзывы пользователей).
Ключевые критерии для сравнения BI-платформ
Среди большого разнообразия инструментов BI сложно выбрать тот, который лучше всего подходит для конкретного бизнеса. Но есть факторы, которые важно учитывать при оценке программного обеспечения BI.
Перечень и объяснение выбранных критериев
Возможность проводить расширенную аналитику. Многие платформы BI выходят за рамки базовой отчетности и обеспечивают более продвинутую аналитику. К ней относятся статистический анализ, прогнозирование, моделирование и машинное обучение. Хорошо, если аналитик может выполнять работу сам, без помощи ИT-специалиста.
Прием данных и сторонняя интеграция. BI-система должна подключаться к источникам — к базам данных, Excel. Лучшие инструменты на рынке предоставляют готовые соединения и API для интеграции со сторонним ПО.
Понятный интерфейс. Лучше выбирать сервисы с интуитивно понятными интерфейсами. Они не должны содержать большого количества инструкций. При этом важно, чтобы платформы имели хорошую функциональность.
Возможности подготовки и управления данными. Некоторые решения для бизнес-аналитики (например, Tableau Prep) предлагают обработку данных для очистки, преобразования и объединения их перед анализом. Есть и BI-сервисы с возможностью составления каталогов.
Доступ с разных устройств и совместная работа. В условиях удаленной работы важно использовать мобильное приложение и функцию обмена.
Обзор выбранных платформ
BI-инструменты с открытым исходным кодом чаще всего распространяются бесплатно. Но у них не всегда есть официальная поддержка. С другой стороны, разработчик имеет прямой доступ к коду — это делает продукт более гибким. Крупные компании могут приобретать опенсорс-лицензии для расширения функциональности. Это помогает подстраивать сервис под нужды организации.
Составим рейтинг трех популярных и на российском, и на зарубежном рынке открытых платформ для аналитики.
Apache Superset. Хороший аналог Power BI с открытым исходным кодом. В программе есть встроенные визуализации, диаграммы и интерактивные дашборды. Apache имеет понятный интерфейс. Сервис довольно гибкий, может подключиться к любому источнику данных на основе SQL. Также он обладает высокой масштабируемостью и дает возможность поделиться с коллегами графиками или диаграммами за пару секунд: достаточно лишь скопировать и отправить им ссылку. Для пользователей доступна интеграция с большинством серверов аутентификации пользователей, например, Okta и OAuth.
Среди возможностей Apache Superset:
- анализ метрик эффективности;
- отчетность по финансовым показателям;
- аналитика с учетом географической составляющей;
- исследование маркетинговых метрик;
- анализ продуктивности каждого из отделов компании;
- CRM-аналитика.
Что касается минусов, пользователи отмечают, что для выполнения стандартных задач нужно разбираться в SQL. Есть те, кто считает слишком сложными особенности предоставления доступа: иногда трудно понять, кому и когда были предоставлены разрешения.
Как и в других опенсорс-проектах, поддержка для пользователей Apache не всегда своевременна. Часто приходится самостоятельно искать ответы на вопросы.
Metabase. Популярная платформа бизнес-аналитики и визуализации данных с открытым исходным кодом. Основные достоинства:
- интуитивно понятный интерфейс для создания отчетов и информационных панелей;
- встроенные возможности анализа данных — фильтрация, группировка, сортировка;
- поддержка подключения к различным источникам — базам данных, файлам, веб-API;
- возможности совместной работы и контроля доступа;
- расширяемость через плагины;
- бесплатное использование.
В отзывах на работу платформы можно найти упоминания о том, что иногда программа работает слишком медленно. Особенно часто это происходит в моменты, когда все члены команды подключаются к работе. Система зависает, потом начинает перезагружаться.
Программа бесплатная, но корпоративная версия довольно дорога по сравнению с другими BI-платформами.Управление данными ограничено. Пользователи отмечают, что им приходится использовать CTE с SQL, чтобы обойти эту проблему. Также в Metabase нет управления версиями кода и аутентификацией пользователей.
Yandex DataLens. Компания Яндекс выпустила бесплатный инструмент для аналитики бизнес-процессов, который стал популярным после ухода с рынка зарубежных представителей. С помощью russian open source сервиса можно:
- составлять дашборды;
- подключаться к различным источникам данных;
- делиться результатами анализа с коллегами;
- формировать отчетность.
Пользователям из России особенно удобно работать с сервисом: интерфейс и необходимая документация полностью русскоязычные. Из плюсов стоит отметить доступ к системам интеллектуального анализа данных.
К недостаткам можно отнести скорость работы. Сбои могут возникать из-за того, что платформа находится в облаке, а не разворачивается как отдельное приложение. В Yandex DataLens не получится загрузить большие файлы: есть ряд ограничений по размеру.