Diferenças técnicas dos sistemas de BI (Power BI, Qlik Sense, Tableau)

Tempo de leitura 11 minutos

Nós e o Gartner Square 2019 BI :-)

O objetivo deste artigo é comparar as três principais plataformas de BI líderes no quadrante do Gartner:

- Power BI (Microsoft)
- quadro
- Qlik

Figura 1. Quadrante Mágico do Gartner BI 2019

Meu nome é Andrey Zhdanov, sou o chefe do departamento de análise do Analytics Group. Criamos relatórios visuais sobre marketing, vendas, finanças, logística, ou seja, fazemos análises de negócios e visualização de dados.

Meus colegas e eu trabalhamos com várias plataformas de BI há vários anos. Temos uma experiência de projeto muito boa, o que nos permite comparar plataformas do ponto de vista de desenvolvedores, analistas, usuários de negócios e implementadores de sistemas de BI.

Teremos um artigo separado sobre a comparação de preços e o design visual desses sistemas de BI; portanto, tentaremos avaliar esses sistemas precisamente do ponto de vista do analista e desenvolvedor.

Destacamos várias áreas para análise e avaliação de acordo com um sistema de 3 pontos:

- Limiar de entrada e requisitos de analistas;
- fontes de dados;
- Limpeza de dados, ETL (Extrair, Transformar, Carregar)
- Visualização e desenvolvimento
- Ambiente corporativo - servidor, relatórios
- Suporte para dispositivo móvel
- Análise incorporada em aplicativos / sites de terceiros

1. Limite de entrada e requisitos do analista

Power BI

Vi muitos usuários do Power BI que não eram especialistas em TI, mas que podiam criar um bom relatório. O Power BI usa o mesmo idioma de consulta que o Excel - Power Query e o idioma da fórmula DAX. Muitos analistas conhecem bem o Excel, portanto, mudar para esse sistema de BI é bastante fácil para eles.

A maioria das ações não é complicada o suficiente no editor de consultas. Além disso, existe um editor avançado com a linguagem M para profissionais.

Figura 2. Designer de consulta do Power BI

Qlik Sense

O Qlik Sense parece muito amigável - um pequeno número de configurações, uma capacidade rápida de criar um relatório, você pode usar o construtor de carregamento de dados.

A princípio, parece mais simples que o Power BI e o Tableau. Mas por experiência própria, direi que, depois de um tempo, quando o analista criar alguns relatórios simples e precisar de algo mais complexo, ele será confrontado com a necessidade de programar.

O Qlik possui uma linguagem muito poderosa para carregar e processar dados. Existe uma linguagem de fórmula proprietária Set Analysis. Portanto, o analista deve poder escrever consultas e conexões, colocar dados em tabelas virtuais e usar ativamente variáveis. As possibilidades da língua são muito amplas, mas exigirá seu estudo. Provavelmente, todos os analistas da Qlik que eu conheço têm algum tipo de histórico sério de TI.

Os integradores da Qlik, como nós, geralmente gostam de falar sobre o modelo associativo, quando, ao carregar dados, todos são colocados na RAM, e a comunicação entre os dados é realizada pelo mecanismo interno da plataforma. Que em uma escolha de valores, subconsultas internas não são feitas, como nos bancos de dados clássicos. Os dados são gerados quase instantaneamente devido a valores e relacionamentos pré-indexados.

Verdadeiro na prática, isso leva à criação de junções automáticas de tabela quando os nomes dos campos coincidem. Por exemplo, você não pode ter tabelas diferentes sem relacionamentos que tenham o mesmo campo. Você tem que se acostumar com isso. Você precisa renomear as colunas e garantir que os nomes não correspondam ou combinar todas as tabelas de fatos em uma e cercá-las com diretórios do tipo "estrela". Provavelmente é conveniente para iniciantes, mas para analistas experientes não faz diferença.

Uma interface típica de carregamento e processamento de dados analíticos se parece com isso.

Figura 3. Editor de carregamento de dados do Qlik Sense, tabela Calendário

Nota: No Power BI, a situação geralmente parece diferente; você deixa tabelas de fatos e livros de referência diferentes; é possível associar manualmente as tabelas da maneira clássica, ou seja, Mapeio as colunas umas para as outras manualmente.

Tableau

Os desenvolvedores do Tableau se posicionam como BI com uma interface conveniente e fácil de usar que permitirá ao analista estudar seus dados independentemente. Sim, em nossa empresa havia analistas que poderiam fazer seus relatórios sem experiência em TI. Mas vou diminuir a pontuação do Tableau por vários motivos:
- Localização fraca com o idioma russo
- Os servidores do Tableau Online não estão na Federação Russa
- Um construtor de carga bastante simples começa a causar problemas quando você precisa criar um modelo de dados bastante complexo.

Figura 4. Construtor de carregamento de dados do Tableau

Uma das perguntas que fazemos na entrevista com analistas do Tableau é “Como criar um modelo de tabelas de fatos com tabelas de referência sem colocar tudo em uma única tabela?!” A mistura de dados requer uso cuidadoso. Corrigi muitas vezes meus erros de duplicação de dados de análise após essas associações.

Além disso, o Tableau possui um sistema bastante peculiar, quando você cria cada gráfico em uma planilha separada e, em seguida, cria um painel, onde começa a colocar as planilhas criadas. Em seguida, você pode criar uma história. Essa é uma combinação de diferentes painéis. O desenvolvimento no Qlik e no Power BI é mais fácil nesse aspecto, você imediatamente lançou modelos de gráfico na planilha, define medidas e dimensões e o Painel está pronto. Parece-me que os custos de mão-de-obra para a preparação no Tableau estão aumentando.

2. Fontes de dados e download

Não há um líder claro nesta seção, mas destacaremos o Qlik devido a alguns recursos interessantes.

O Tableau na versão gratuita é limitado em fontes, mas em nossos artigos focamos mais nos negócios, e os negócios podem comprar produtos e analistas comerciais. Portanto, o Tableau não diminuiu a pontuação desse parâmetro.

Figura 5. Lista de possíveis fontes do Tableau

Caso contrário, a lista de fontes é impressionante em todos os lugares - todos os arquivos de tabela, todos os bancos de dados padrão, conexões da Web, tudo funciona em todos os lugares. Não encontrei armazenamentos de dados fora do padrão, talvez existam algumas nuances, mas na maioria dos casos você não terá problemas ao carregar dados. A exceção é talvez apenas 1C. Não há conectores diretos para 1C.

Os parceiros da Qlik na Rússia vendem seus próprios conectores por 100.000 a 200.000 rublos, mas na maioria dos casos é mais barato fazer upload de 1C para FTP no banco de dados Excel ou SQL. E você pode publicar o banco de dados 1C na Web e conectar-se a ele usando o protocolo Odata.

O PowerBI e o Tableau podem fazer isso como padrão, mas o Qlik solicitará um conector pago, portanto, também é mais fácil fazer o upload para um banco de dados intermediário. De qualquer forma, todos os problemas de conexão podem ser resolvidos.

Figura 6. Lista de possíveis fontes do Qlik Sense

Além disso, vale a pena notar um recurso do Qlik: eles fornecem conectores pagos e gratuitos como um produto separado.

Figura 7. Conectores adicionais do Qlik Sense

Acrescentarei por experiência que, com grandes quantidades de dados ou várias fontes, nem sempre é recomendável conectar um sistema de BI imediatamente. Projetos sérios geralmente usam um data warehouse, um banco de dados com dados já preparados para análise, etc. Você não pode obter e enviar, digamos, 1 bilhão de registros no sistema de BI. Aqui já é necessário refletir sobre a arquitetura da solução.


Figura 8. Fontes de dados do Power BI

Mas por que o Qlik se destacou? Eu realmente gosto de três coisas:
- arquivos QVD
Formato de armazenamento de dados próprio. Às vezes, você pode criar projetos comerciais sérios apenas em arquivos QVD. Por exemplo, o primeiro nível são dados brutos. O segundo nível é arquivos processados. O terceiro nível é de dados agregados, etc. Esses arquivos podem ser usados ​​em diferentes aplicativos, diferentes funcionários e serviços podem ser responsáveis ​​por eles. A velocidade de download desses arquivos é dez vezes mais rápida que em fontes de dados convencionais. Isso permite que você salve no banco de dados e troque informações entre diferentes aplicativos Qlik.

- Carregamento incremental de dados
Sim, o Power BI e o Tableau também podem fazer isso. Mas o Power BI exigirá uma versão Premium cara, e o Tableau não tem a mesma flexibilidade que o Qlik. No Qlik nos arquivos QVD, você pode tirar instantâneos do sistema em momentos diferentes e depois processar esses dados conforme desejar

- Conexão de scripts externos
Além dos arquivos QVD para armazenamento de dados, no Qlik o código de script também pode ser movido para fora do aplicativo e conectado usando o comando Incluir. Isso já permite organizar o trabalho em equipe, usar sistemas de controle de versão, gerenciar um único código para diferentes aplicativos. O Power BI possui um editor de consultas avançado, mas não foi possível configurar o trabalho em equipe como no Qlik. Em geral, todos os BIs têm problemas com isso; é simplesmente impossível gerenciar dados, códigos e visualizações em todos os aplicativos em um único local. O máximo que conseguimos fazer foi renderizar arquivos QVD e código de script. Os elementos visuais precisam ser editados nos próprios relatórios, o que não nos permite alterar massivamente as visualizações de todos os clientes ao mesmo tempo.

Mas e um mecanismo como uma conexão ao vivo? O Tableau e o Power BI suportam uma conexão LIVE com várias fontes, diferente do Qlik. Somos bastante indiferentes a esse recurso, porque A prática mostra que, quando se trata de big data, trabalhar com uma conexão LIVE se torna simplesmente impossível. E, na maioria dos casos, o BI é necessário para big data.

3. Limpeza de dados, ETL (Extrair, Transformar, Carregar)

Nesta seção, tenho 2 líderes, Qlik Sense e Power Bi.
Digamos apenas que o Qlik é poderoso, mas difícil. Você entenderá a linguagem semelhante a SQL e poderá fazer quase tudo - tabelas virtuais, unir e unir tabelas, percorrer a tabela e gerar novas tabelas, um monte de comandos de processamento de linha. Por exemplo, um campo em 1 célula, que está entupido com dados como "Ivanov 851 White" em tempo real, pode ser decomposto não apenas em 3 colunas (como todos sabem), mas imediatamente em 3 linhas, por exemplo. A mesma coisa na hora de fazer a combinação de 3 linhas em 1 também é fácil.

Figura 9. Como carregar e transpor uma tabela no Qlik Sense no Google Sheets

O Power BI nesse sentido é mais simples, mas a maioria das tarefas é facilmente resolvida por meio do designer de consultas. Defina vários parâmetros, transponha a tabela, trabalhe nos dados e tudo isso sem uma única linha de código.

Figura 10. Como carregar e transpor uma tabela no Power BI a partir do AmoCRM

O Tableau parece ter uma ideologia diferente. Eles são mais para beleza e design. Conectar várias fontes diferentes, combiná-las e processá-las no Tableau me parece muito difícil. Em projetos comerciais, na maioria dos casos, o Tableau já prepara e acumula dados em armazenamentos e bancos de dados.

Figura 11. Como carregar e transpor uma tabela no Tableau

4. Visualização

Nesta seção, não destacamos o líder. Teremos um artigo separado, onde, usando o exemplo de um caso, mostraremos o mesmo relatório em todos os três sistemas (artigo “Análise de meninas com baixa responsabilidade social”) . Há mais a ver com o gosto e a habilidade do analista. Na Internet, você pode encontrar fotos muito bonitas construídas com base em qualquer um desses sistemas. Os recursos básicos de visualização são praticamente os mesmos para todos. O resto é resolvido usando Extensons. Não são pagos, grátis. Existem extensões dos próprios fornecedores, bem como de freelancers e integradores. Você mesmo pode escrever sua própria extensão de visualização para qualquer plataforma.

Gosto do estilo do Tableau, considero rigoroso e corporativo. Mas é difícil obter uma imagem realmente bonita no Tableau. Um ótimo exemplo de renderizações do Tableau que usam apenas extensões. Não poderei repetir isso, porque Eu não tenho essas extensões, mas parece bonito.

Figura 12. Aparência dos relatórios do Tableau c Extensions

O Power BI também pode ser interessante.

Figura 13. Aparência dos relatórios Power Bi c Extensions

A única coisa que não entendo no Power BI é por que eles têm cores tão estranhas por padrão. Em qualquer gráfico, tenho que mudar a cor para minha própria empresa, empresa e fico impressionado com a cor padrão.

O Qlik Sense também depende das extensões. O uso de complementos pode alterar os relatórios além do reconhecimento. Você também pode rolar seu próprio tema e design.

Figura 14. Aparência dos relatórios Qlik Sense c Extensions

Do ponto de vista do desenvolvedor, o Qlik Sense é mais conveniente para mim por causa das opções padrão, como medições e medidas alternativas. É possível definir várias dimensões e medidas nas configurações de visualização, e o usuário pode especificar facilmente o que deve ver em um gráfico específico.

No Power Bi e no Tableau, tenho que configurar os parâmetros, botões e programar o comportamento do sistema, dependendo desses parâmetros. Eu me pergunto por que é tão difícil. A mesma coisa com a capacidade de alterar o tipo de viloise.

No Qlik, você pode ocultar diferentes tipos de visualizações em um objeto e, no Power BI e no Tableau, isso é mais difícil. Novamente, isso depende mais da habilidade do artista. Você pode criar uma obra-prima em qualquer sistema, mas sem experiência, gráficos inexpressivos serão obtidos em todos os lugares.

5. Ambiente corporativo - servidor, relatórios

Todos os produtos têm versões de servidor corporativo. Trabalhei com todas as edições e posso dizer que todos têm pontos fortes e fracos. A escolha do produto deve ser selecionada entre os requisitos de software, levando em consideração as nuances deles. Todos os fornecedores podem ter direitos concedidos no nível de contas e grupos e no nível de Segurança no nível da linha de dados. Os relatórios agendados são atualizados automaticamente.

O Qlik Sense Enterprise é uma ótima oportunidade para criar análises dentro da sua organização para empresas de médio porte. Pode parecer mais caro que o Power BI Pro, mas não esqueça que os servidores do Power BI Pro estão localizados na nuvem no território da Microsoft e você não pode afetar o desempenho. Quando você precisar do Power BI Premium, que pode ser implantado em seus servidores, O preço começa em US $ 5000 por mês.



O Qlik Sense Enterprise começa em 230.000 rublos. por 5 licenças (taxa anual, depois apenas suporte técnico), que é muito mais acessível que o Power BI Premium. E o Qlik Sense Enterprise permitirá que você aproveite ao máximo o Qlik. Talvez exceto um. Por alguma razão, a Qlik decidiu que uma função como a capacidade de enviar relatórios para PDF por email deve ser entregue como um serviço NPrinting separado.

Mas o Qlik Sense Enterprise é mais poderoso que o Power BI Pro e, portanto, a comparação a seguir pode ser feita aqui.

Qlik Sense Enterprise = Power BI Premium, com recursos iguais, é mais barato com implantações médias. Geralmente, grandes implementações são calculadas já no lado do fornecedor, onde podem fornecer condições individuais para sua empresa.

Nesse sentido, daremos preferência ao Qlik Sense Enterprise, pois todas as oportunidades para criar análises sérias em dados enormes. Em nossa opinião, o Qlik será executado mais rapidamente que o Power BI em grandes matrizes. Nas conferências da Qlik, havia clientes que testaram seus dados em bilhões de registros e o Power BI apresentou piores resultados.

Figura 15. Aparência dos relatórios do Qlik Sense Enterprise Server

Qlik Sense Cloud = Power BI Pro. O Qlik Sense Cloud é 1,5 vezes mais caro * e há uma limitação muito significativa que esta plataforma não nos permite. Você não pode usar extensões, mesmo que embutidas. E sem extensões, o Qlik perde um pouco sua beleza visual.

Figura 16. Aparência do painel de controle do Power BI Pro

* Uma alternativa é usar o Qlik Sense Enterprise por assinatura. Mas, para que este artigo não seja percebido como publicidade, não cobriremos nossos preços

E o Tableau está um pouco fora do caminho para nós. Eles têm assinaturas na nuvem de US $ 70 por desenvolvedor e US $ 15 por visualização e soluções de servidor caras. Mas a principal idéia do Tableau é que, para o big data, você precisa processar os dados e armazená-los ao lado. Objetivamente menos funcionalidade não permite processamento sério de dados no Tableau. Visualize, analise, sim. Porém, para pequenas e médias empresas, geralmente é difícil criar um armazenamento separado. Portanto, eu teria subestimado a pontuação do Tableau, se não fosse o 1 chip deles. O servidor do Tableau envia e-mails sem problemas em uma programação com anexos em CSV ou PDF. E você pode fazer a distribuição de direitos, filtros automáticos e muito mais. Por alguma razão, o Power BI e o Qlik não podem fazer isso, mas para alguém isso pode ser crítico. Por esse motivo, o Tableau mantém uma posição em nossa disputa.


Figura 17. Aparência do painel de controle do Tableau Server

Também no ambiente corporativo, você precisa pensar no custo de implementação e manutenção. Na Rússia, a prática desenvolveu que o Power BI é mais comum em pequenas empresas. Isso levou ao surgimento de um grande número de vagas e currículos, o surgimento de pequenos integradores. Isso permitirá que você encontre especialistas para um projeto pequeno. Mas, provavelmente, todos eles não terão a experiência de grandes implementações e trabalharão com big data. Qlik e Tableau são o contrário. Existem poucos parceiros Qlik e o Tableau ainda menos. Esses parceiros são especializados em grandes implantações com uma grande fatura média. Não há muitas vagas e currículos no mercado, o limite para a entrada desses produtos é mais complicado do que no Power BI. Mas na Rússia existem introduções bem-sucedidas desses produtos para milhares de usuários e esses produtos se mostram bem em big data. Você só precisa entender os pontos fortes e fracos dos produtos aplicados especificamente ao seu negócio.

6. Suporte a dispositivos móveis.

Nesta seção, destacamos o Power BI e o Tableau. Você pode instalar aplicativos móveis e eles parecerão bastante adequados nas telas de dispositivos móveis. Embora pareça para nós, a análise em dispositivos móveis perde a análise em um PC. Mesmo assim, não é tão conveniente usar filtros, as fotos são pequenas, os números são difíceis de ver etc.


Figura 18. Aparência do relatório do Power BI no iPhone


Figura 19. Aparência do relatório Tableau no iPhone


Figura 20. Aparência do relatório Qlik Sense no iPhone

Por que os pontos Qlik são subestimados? Por motivos desconhecidos para nós, o cliente móvel está disponível apenas no iPhone; no Android, você precisará usar um navegador comum. Além disso, ao usar o Qlik, você precisa entender imediatamente que várias extensões ou visualizações não são reduzidas ou posicionadas automaticamente em dispositivos móveis conforme o esperado. , . , , KPI . Power BI Tableau, Qlik . Qlik .

, 3 . .

7. Embedded () /

. , . , , . (Embedded).
, Qlik.

Power Bi Tableau , Tableau Embedded Analytics Power BI Embedded. , . . , , , , ..

Qlik . , Qlik Analytics Platform . Tableau Power Bi. .

Qlik Mashup. Qlik Sense Enterprise 10 . , , . , . , , Mashup . API . Qlik Sense Enterprise ( = BI), .., , . CSS , , . 10 , . .


21. Qlik Sense -

, Qlik Sense.
, , . -, API Qlik. .

. Para resumir.

, , . Power BI Qlik , Tableau . . BI . BI , , . .

, BI . . . .

BI-, ,