Визуализация, Саморазвитие

Tableau, Qlik Sense и Power BI – что выбрать?

Время прочтения: 5 мин.

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.

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.

Советуем почитать