Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

Любая компания нуждается в инструментах для анализа и визуализации больших данных. Поделимся опытом практического сравнения при работе с лучшими инструментами для визуализации, таких как Tableau, Qlik Sense и Power BI.

Не секрет, что, в настоящее время, любая компания в значительной степени полагается на большие данные и скрытую в них информацию, чтобы иметь возможность понимать текущие тенденции и бизнес-сценарии, для принятия адекватных и обоснованных решений в будущем. Следовательно, это делает необходимым наличие хорошего инструмента бизнес-аналитики для анализа и визуализации.

Для того, чтобы понять, какой инструмент лучше применить для конкретной задачи, необходимо четко определить, какие потребности заказчика он должен в первую очередь удовлетворить. Однако, в любом случае, инструмент должен иметь возможность анализировать, обрабатывать и представлять данные в удобной для восприятия форме и разработан таким образом, чтобы каждый пользователь, независимо от его опыта и навыков, мог научиться использовать его, как любое другое ПО или приложение, используемое ежедневно. (уточнение: это не десятитысячный мануал, это описание опыта нашего коллеги)

Мне пришлось поработать с тремя такими инструментами — Tableau, Qlik Sense и Microsoft Power BI. Все они объявлены ведущими инструментами бизнес-аналитики в рейтинге компании Gartner — Magic Quadrant Gartner for Business Intelligence and Analytics Platform.

Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

Tableau — популярный и функциональный продукт.

Он обладает широкими возможностями визуализации с хорошо проработанным графическим интерфейсом. В нем есть несколько встроенных модулей аналитики, которые могут использоваться пользователем напрямую для обработки своих данных.

Кроме того, он дает возможность разрабатывать объекты приложений, настраивать динамические визуальные эффекты и распространять отчеты и документы среди других пользователей через Интернет.

Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

Qlik Sense — более простой интерактивный инструмент визуализации данных, который позволяет пользователям импортировать и агрегировать данные из различных источников больших данных. Они могут также использовать инструменты визуализации данных программного обеспечения для преобразования RAW данных в значимую информацию.

Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

Microsoft Power BI — собственное средство визуализации данных от Microsoft, что добавляет ему определенные конкурентные преимущества, поскольку он лучше всего совместим с облачной средой Microsoft. Кроме того, можно подключиться к Excel для импорта данных и создания персонализированных информационных панелей (dashboard).

Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

В чем же основные различия между Power BI, Tableau и Qlik Sense?

По возможности визуализации:

Power BI — наиболее простая в использовании платформа, которая позволяет пользователям импортировать данные из различных источников и использовать их с диаграммами, графиками и таблицами для их визуализации. Позволяет интегрировать данные из всевозможных источников, в том числе Hadoop, локальные файлы или облачные источники.

Qlik Sense – обеспечивает более динамичную визуализацию по сравнению с конкурентами за счет уникального механизма хранения данных в оперативной памяти, основанного на ассоциации логических таблиц, определенных в прикладной задаче. При этом важно, что при изменении данных в источнике, перестройка ассоциаций осуществляется на системном, а не на прикладном уровне платформы, что и является предпосылкой для высокого качества визуализации.

Главное преимущество Tableau – простота использования без ущерба для графики и визуализации. С легкостью интегрирует данные из многих источников, которые могут размещаться как в памяти, так и подгружаться непосредственно из источника, если их объем слишком велик. По мнению Gartner этот продукт «самый привлекательный и интуитивно понятный инструмент визуализации».

* По возможности расширения базовой аналитики

Power BI: поддерживает визуализации на основе языка R. Кроме того, он предоставляет расширенные функции анализа, такие как прогнозирование, кластеризация и деревья решений.

Qlik Sense: не поддерживает объекты на основе R или Python – это существенный минус. Однако компания обещает обеспечить языковую поддержку в следующих версиях. В настоящее время использование таких функций, как регрессия, кластеризация и прогнозная аналитика, осуществляется через API-интерфейс сторонних приложений.

Tableau: обеспечивает полностью интегрированную поддержку R и Python. Также в него встроены собственные модули для кластеризации и прогнозирования.

* По облачным возможностям

Power BI совместим с Microsoft Azure. Если мы хотим использовать облачные возможности на настольном компьютере, необходимо иметь облачную учетную запись, чтобы делиться информацией и визуализациями в облаке.

Qlik Sense предлагает облачный продукт типа SaaS. Однако статистика использования свидетельствует о большей популярности серверной версии по отношению к облачному решению.

Tableau совместим с популярными облачными платформами, такими как Microsoft Azure, Amazon Web Services и т. д. Можно использовать облачные возможности продукта либо через управляемую облачную систему Tableau, либо через стороннюю облачную платформу.

* По объему хранимой информации

Перечисленные платформы не бесплатные, но у каждой системы есть возможность применения бесплатных локальных аккаунтов, но с ограниченными возможностями..

Power BI: стандартная подписка позволяет хранить данные в облачном хранилище объемом 10 ГБ. Если мы хотим увеличить емкость хранилища данных, потребуется внести дополнительную плату.

Qlik Sense: лимиты подписки Qlik Sense Cloud Business позволяют использовать 500 ГБ облачного хранилища данных для каждой рабочей группы.

Tableau: онлайн-подписка предлагает в общей сложности 100 ГБ хранилища данных в облаке.

Наряду с этими тремя крупными игроками на рынке есть еще много других хороших профессиональных приложений.

Примерами популярных программных продуктов для работы с большими данными являются:

  • SAP HANA
  • Sisense
  • Google Charts
  • Cluvio
  • KlipFolio
  • SPSS от IBM

Таким образом, объявить один инструмент лучшим для визуализации больших данных — непростая задача, поскольку все они могут предложить что-то уникальное и разработаны для определенной цели. Тем не менее три рассмотренных программных продукта по совокупности характеристик вероятно являются лучшим выбором при решении задачи визуализации больших данных.

22
6 комментариев

Очень поверхностная статься. Нет сравнения по ETL процудере, и по самим возможностям аналитики. В PowerBI используем PowerQuery с языком m, и конечно функии DAX для аналитики. Как у других? Сравнения возможностей? Красивые графики это 5% от дела, главное это очистить, приготовить данные, собрать аналитические выражения, и потом уже баловаться с графиками.

1
Ответить

Предлагаете мне свою систему?)

Ответить
Автор

Данная статья не ставила перед собой задачу представления отчета о проведении фундаментального исследования функциональных возможностей представленного ПО.
Однако для людей, имеющих начальные представления о бизнес-аналитике и, что важно, о РЫНКЕ программных средств для этих целей, статья позволяет подсветить как ряд очевидных преимуществ, так и определенных ограничений, возможно критичных для задач организации.
Оценка вклада визуализации в конечный результат представляется заметно заниженной. При взаимодействии с заказчиком нужно учитывать и то, что немало достойных аналитических выкладок оказались в его корзине из-за недостаточно проработанной стратегии визуального представления результатов.

Ответить

Статья пустая.

Ответить

А у меня больше вопросов к корректности информации.
Qlik поддерживает и R и Python, Отлично работает с Excel (CSV, TXT) и пр., плюс совместим с Azure и не только.
По тем критериям по которым идет сравнение инструменты совпадают на 90%.
Отличие в мелочах и удобстве использования.
Думаю сравнивать их нужно конечно не по возможности загружать данные из Excel

Ответить