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 — 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.
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.
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).
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.
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.
Предлагаете мне свою систему?)
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.
Статья пустая.
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