Como selecionar a melhor ferramenta de BI self-service para o seu negócio

Como selecionar a melhor ferramenta de BI self-service para o seu negócio

Por Martin Heller

Link :https://www.cio.com/article/3235394/business-intelligence/how-to-select-the-best-self-service-bi-tool-for-your-business.html 

mercado de informações comerciais (BI) é feroz e lotado. Historicamente, os grandes jogadores - pensam a Oracle e a IBM - envolvidos em guerras de recursos para tentar justificar os preços de alongamento orçamentário (se não econômico) e dependeram fortemente de vendas de alta qualidade. Para piorar as coisas, os fornecedores esperavam que seu departamento de TI trabalhasse com os próprios consultores dos fornecedores para configurar seus produtos e integrá-los com cada um de seus sistemas de registro, muitas vezes com custos adicionais.

Uma vez que um sistema de BI tradicional foi instalado e funcionando, os gerentes tiveram que esperar por relatórios semanais ou mensais de linha de negócios, o que significa que as decisões geralmente levaram um mês, além de mais um mês para implementar. A adição de um relatório exigiu um pedido de TI atrasada e atrasada, e pode demorar semanas ou meses para criar e codificar.

Tudo isso mudou com a introdução do BI de auto-atendimento em 2004, exemplificado pelas cinco plataformas que abordarei nesta comparação: Domo, Power BI, Qlik Sense, QuickSight e Tableau. A transição para o BI self-service foi, em parte, alimentada pela capacidade de tomar decisões empresariais em dias e não em meses. Mais tarde, a disponibilidade de computação em nuvem e acesso à internet de alta velocidade foram os principais drivers técnicos do BI de auto-atendimento.

Claro, o BI tradicional ainda está vivo e bem, embora um pouco diminuído. Os relatórios financeiros, em particular, requer 100% de precisão e, geralmente, permite semanas para produzir relatórios. O relatório acaba por ser um caso de uso separado que nem sempre pode ser bem servido por produtos de BI self-service, que enfatizam a descoberta visual interativa, embora algumas das novas plataformas tentam substituir completamente sistemas de BI tradicionais.

Enquanto isso, as plataformas de BI tradicionais também estão evoluindo. Alguns adicionaram suficiente autoatendimento, descoberta visual e análise para satisfazer as necessidades dos clientes existentes.

Critérios para escolher uma plataforma de BI self-service

A realização de suas próprias avaliações ao selecionar uma plataforma de BI de autoatendimento é fundamental, uma vez que muitos dos recursos que os vendedores podem não ter benefícios reais para sua empresa. Por exemplo, se sua empresa já possui um lago de dados de alto desempenho, talvez você não queira pagar um diferencial para uma plataforma de BI que importa todos os dados em sua própria loja. Da mesma forma, você pode preferir integrar o sistema de BI com uma plataforma de colaboração já implantada, em vez de usar um recurso dedicado de colaboração de BI, já que pedir que os funcionários usem dois sistemas de colaboração geralmente não é iniciante.

Se a maioria dos seus dados estiver no Azure, você pode querer descartar os sistemas de BI que são executados apenas no Amazon Web Services e vice-versa. Se possível, você deseja que os dados e a análise sejam colocados por motivos de desempenho.

Os vendedores tendem a citar relatórios de analistas que são mais favoráveis ​​ao seu produto. Não confie no resumo desnatado do vendedor ou pegue o diagrama que eles mostram no valor nominal: Peça e leia o relatório completo, que irá mencionar precauções e fraquezas, bem como pontos fortes e características. Tome também o fato de inclusão no relatório de um analista com um grande grão de sal: a maioria das grandes empresas de análise ocupam mais interesse em pagar clientes do que em fornecedores que não são seus clientes, apesar das tentativas sinceras dos analistas individuais serem justas e neutras.

Seguem-se sete áreas-chave de preocupações ao avaliar as plataformas de BI de auto-atendimento.

Fontes de dados

Você precisa garantir que uma plataforma de BI possa ler todas as suas fontes de dados. Em segundo lugar, você quer saber se a plataforma precisa importar dados para sua própria loja antes de processá-lo, ou se ele pode processar consultas de dados sobre a marcha.

Se tiver de importar dados, a velocidade de análise é suficientemente rápida para justificar o tempo de importação? O sistema de BI pode atualizar automaticamente os dados da fonte original?

Se houver uma cobrança pelo armazenamento de dados no sistema de BI, leve seu palpite mais louco sobre quantos dados você terá em 5 anos e triplica-o. O custo para armazenar esse montante afetaria seu orçamento?

Outra questão-chave: o sistema de BI pode executar onde seus dados reside? Caso contrário, quão difícil seria mover seus dados?

Transformações de dados

Os dados estão sempre sujos quando você o coleta. Os campos podem estar faltando em uma linha, ou podem conter valores absurdos. Vários campos dentro de uma linha podem ter valores mutuamente inconsistentes. Os campos de texto podem conter erros ortográficos, variantes ortográficas ou variações na terminologia que impedem que eles sejam agrupados automaticamente. Alguns campos, especialmente comentários em forma livre, podem ser muito longos e de pouca utilidade.

Além disso, os campos podem ser não-paramétricos (texto) e precisam ser codificados como números para fins analíticos, embora alguns sistemas de BI automoquem isso internamente. Os intervalos de campos numéricos podem variar de acordo com as ordens de grandeza e precisam ser normalizados. Os valores podem ser inferidos de outros valores, por exemplo, sexo pode precisar ser inferido de nomes e / ou títulos para fins estatísticos, se ainda não estiver presente nos dados de origem.

Um sistema de BI pode exigir que você escreva as instruções do SQL SELECT, ou pode executar as próprias importações. Se isso requer que você escreva consultas de banco de dados, isso ajuda você a escolher campos e criar associações?

Estas e outras preocupações significam que você deve experimentar um sistema de BI em alguns de seus dados. Crie uma cadeia de extração / transformação / carga enquanto olha e grafica seus dados. Veja como é fácil ou difícil. Compare isso com outros sistemas de BI. Não subestime o tempo que você precisa gastar para limpar dados para análise - ele pode facilmente representar 80% do tempo de análise total.

Poder analítico

Você quer analisar dados limpos de várias formas. No nível mais simples, você irá traçar dados em vários formatos e realizar análise estatística direta sobre dados históricos e tendências. Além disso, você vai querer entrar nos dados para entender recursos específicos e criar modelos para testar suas idéias sobre as causas. Finalmente, você pode querer prever futuros indicadores de desempenho (requisitos de vendas e inventário, por exemplo) com base em modelos estatísticos e até modelos de aprendizagem de máquina.

Uma característica de guerra que você encontrará é o número de tipos de gráfico fornecidos. Isso geralmente não tem sentido quando um tipo de gráfico hyped não se aplica aos seus dados. Por outro lado, alguns tipos de gráfico são importantes: por exemplo, eu ficaria relutante em usar um sistema sem suporte de exibição geográfica, pois ver números em uma tabela de locais não tem o mesmo impacto visual e intuitivo que ver diferentes cores ou diferentes tamanhos de bolhas em um mapa.

O apoio à análise é outra característica de guerra. Sim, você deve poder realizar estatísticas simples dentro da plataforma de BI, pelo menos até modelos de regressão inclusive. Para ir muito mais longe pode ser uma incompatibilidade de impedância com os usuários.

Por exemplo, a adição de aprendizado de máquina e suporte de aprendizagem profunda às opções para análise de BI exploratória pode ser uma ponte muito longe para gerentes e analistas de negócios. Os cientistas de dados são outra história, mas normalmente possuem espaços de trabalho dedicados e especializados para a criação de modelos ML e redes neuronais profundas, usando fluxos de trabalho que muitas vezes requerem muito conhecimento estatístico e habilidades de programação do que o usuário de BI típico possui.

Por outro lado, suporte linguístico natural e inteligência integrada para analisar padrões de dados comuns tornam a plataforma mais fácil para usuários não sofisticados. Aplicar a aprendizagem da máquina à experiência do usuário é muitas vezes bom, mesmo que perguntar aos analistas de negócios para treinar modelos de aprendizado profundo pode ser infrutífero.

Algumas plataformas de BI agora usam bancos de dados em memória e paralelismo para acelerar consultas. No futuro, você pode ver bancos de dados altamente baseados em GPU altamente paralelizados integrados em serviços de BI - terceiros estão criando estes, demonstrando velocidades impressionantes.

Muitas vezes, você precisará revisar ou aumentar as transformações de dados durante a análise, por exemplo, adicionando colunas que refletem diferenças ou índices entre outras colunas, como costuma ser feito na análise financeira (por exemplo, dívida / patrimônio). Tais revisões às vezes podem alterar o processo de importação de uma tubulação ETL (extrair, transformar e carregar) para ELT (extrair, carregar e transformar). Alguns fornecedores suportam apenas um de ETL ou ELT, mas a maioria dos sistemas de BI que usam ETL têm provisões para transformações adicionais na etapa de análise.

Facilidade de aprendizagem e uso

Apesar de ser direcionado a gerentes e analistas de negócios, os sistemas de BI self-service são complicados e têm muitas partes móveis. A qualidade da experiência do usuário e dos materiais de aprendizagem varia muito entre as plataformas de BI que tentei. Tente envolver vários usuários potenciais em vários níveis de habilidades em sua avaliação para ver como eles reagem. Além disso, certifique-se de testar a própria documentação. Existe uma enorme diferença entre a melhor pesquisa de documentação, indexação e organização e o pior. Eu às vezes foi reduzido a pedir um engenheiro de vendas para encontrar um tutorial para mim depois de um esforço pessoal significativo, mas falhado.

Flexibilidade de apresentação

Alguns sistemas de BI mostram gráficos razoavelmente informativos para praticamente qualquer escolha de variáveis. Outros sistemas de BI esperam que você clique em exatamente o tipo de gráfico que você acha que deseja ver. Se você sabe o que deseja e precisa, qualquer abordagem fará; Caso contrário, é melhor se o sistema oferecer ajuda com base no número e tipo de variáveis ​​escolhidas.

Muitas vezes, os sistemas de BI distinguem entre medidas, que são sempre numéricas, e dimensões, que podem ser não-paramétricas. Alguns conjuntos de dimensões, por exemplo, Cidade, Estado e País, podem ser transformados em medidas como latitude e longitude. Às vezes, você quer ver medidas qualificadas por dimensões, por exemplo, "mostre-me os índices de lucro por produto" ou "mostre-me as vendas por loja de ano a ano" e outras vezes que você deseja ver medidas qualificadas por outras medidas, por exemplo, " mostre-me lucros versus vendas para todas as lojas no Centro-Oeste ".

Depois de ter visto um gráfico significativo, você geralmente deseja ampliar as funções específicas, ajustar a exibição e adicionar anotações. Os sistemas de BI diferem amplamente nesta área, então vale a pena fazer o exercício.

Opções de colaboração

Exatamente o que você pode compartilhar varia de sistema para sistema, e se deseja compartilhar com usuários totalmente licenciados, usuários cadastrados somente para leitura ou usuários não registrados. Em alguns casos, os usuários somente leitura podem classificar e peneirar dados dos gráficos que você fornece; Em outros casos, eles só podem ver apresentações de slides feitas a partir de suas análises.

Esta distinção muitas vezes tem um grande efeito sobre se você será capaz de pagar o produto de BI para toda a sua empresa ou apenas um público seleto, juntamente com o preço, é claro.

Custos e benefícios

Por custos, não quero dizer apenas as taxas anuais do fornecedor, mas também os custos para armazenar seus dados, hospedar a plataforma no local ou na nuvem e treinar seus funcionários. Os benefícios incluem redução de mão-de-obra e tempo para alcançar decisões, melhores decisões e, finalmente, lucros melhorados e crescimento.

As melhores ferramentas de BI self-service disponíveis hoje

Com estas considerações em mente, vamos examinar (em ordem alfabética) cinco plataformas de BI líderes no mercado.

Domo

O Domo é uma ferramenta de BI online que combina uma grande variedade de conectores de dados, um sistema ETL, um armazenamento de dados unificado, uma grande seleção de visualizações, mídias sociais integradas e relatórios. Domo afirma ser mais do que uma ferramenta de BI porque sua ferramenta de mídia social pode levar a "insights acionáveis", mas, na prática, todas as ferramentas de BI conduzem a ações que beneficiam o negócio ou que se acumulam no lixo.

O Domo é um sistema de BI muito bom e capaz. Destaca-se com suporte para muitas fontes de dados e muitos tipos de gráficos, e o recurso de mídia social integrada é bom (se exagerado). No entanto, o Domo é mais difícil de aprender e usar que o Tableau, o Qlik Sense, o QuickSight e o Power BI, e US $ 1.920 por usuário por ano para a Professional Edition e US $ 2.280 por usuário por ano para a Enterprise Edition, são múltiplos mais caros.

Dependendo de suas necessidades, Tableau, Qlik Sense ou Power BI é altamente provável que seja uma escolha melhor do que o Domo.

Power BI

Power BI, a entrada da Microsoft na briga de BI self-service, inclui uma interface web para um serviço hospedado no Azure e uma aplicação Power BI Desktop para a área de trabalho do Windows. É muito mais modesto do que a concorrência: uma conta padrão é gratuita, uma conta Pro é de US $ 9,99 por usuário por mês, e o Power BI Desktop é gratuito.

O site e o aplicativo de desktop são atualizados regularmente. O Power BI Desktop é atualizado mensalmente; é difícil dizer quando o site é atualizado.

Para algumas fontes de dados, o Power BI possui gráficos, painéis e relatórios predefinidos. Por exemplo, o painel de controle e o relatório do Visual Studio Online padrão fornecem visões instantâneas do Git, solicitação de envio e atividade de controle de versão em todos os projetos que você configura para sua conta. Para outras fontes, o Power BI espera ver determinados marcadores para seus dados. Por exemplo, ele suporta planilhas do Excel denominadas tabelas, tabelas do modelo de dados do Excel e folhas do Power View. Se você tiver apenas dados brutos na planilha do Excel, você precisa voltar para ele e criar uma ou mais tabelas com nome; Também ajuda se você se certificar de que seus tipos de dados estejam corretos antes da importação.

O Power BI é uma escolha razoável para empresas que usam o ecossistema Windows, Office e Azure. É também uma boa escolha para empresas sensíveis ao custo que desejam fornecer BI a todos na organização. No lado negativo, o Power BI não lhe dá tanta capacidade de análise ou controle sobre seus gráficos como Qlik Sense ou Tableau.

Qlik Sense

Ao trabalhar com Qlik Sense, você pode salvar um marcador para o estado de seleção atual da folha atual e você pode combinar marcadores em histórias e adicionar texto e outras anotações para tornar a história auto-explicativa. Se você estiver usando uma história para uma apresentação ao vivo, você pode detalhar a fonte para qualquer visualização para responder a uma pergunta, depois retornar à história quando você respondeu a pergunta.

A experiência associativa verde-branca-cinza da Qlik em que as cores dos valores exibidos indicam o estado (selecionado selecionável, não selecionável) ajuda a detectar dados relacionados e não relacionados sem ter que cavar - um toque muito agradável. Eu também gosto da maneira de definir Qlik expressões, mas não tanto quanto eu gosto do Tableau. O Qlik Sense oferece um bom controle sobre a aparência das visualizações - melhor que o Microsoft Power BI, mas não tão bom quanto o Tableau.

QuickSight

O Amazon QuickSight funciona inteiramente na nuvem da AWS, possui bons acessos às fontes de dados da Amazon e acesso justo a outras fontes de dados e oferece análise básica e manipulação de dados a um preço básico. Dos outros produtos discutidos aqui, o QuickSight se parece mais ao Power BI, apenas sem a dependência de um produto de desktop para criar conjuntos de dados - ou o nível de energia de análise fornecido pela combinação Power BI Desktop / Service.

Como Power BI, Qlik Sense e Tableau, o QuickSight se conecta a inúmeras fontes de dados e permite que você prepare conjuntos de dados. Depois de ter conjuntos de dados, você pode criar análises com uma ou mais visualizações, que você pode organizar em painéis e histórias. Você pode compartilhar conjuntos de dados, painéis e histórias dentro de sua organização. O QuickSight torna este processo bastante fácil e direto, mas carece de recursos de visualização úteis encontrados em ferramentas concorrentes.

O primeiro usuário de uma empresa é gratuito para sempre, e um teste em equipe com quatro usuários é gratuito por 60 dias. Além do teste, os usuários adicionais custam US $ 9 por mês para a edição Standard ou US $ 18 por mês para a edição Enterprise.

O primeiro usuário QuickSight obtém 1 GB de armazenamento SPICE (Superfast Parallel In-Memory Optimized Calculation Engine), e os usuários adicionais incluem 10 GB de SPICE. O armazenamento SPICE adicional custa 25 centavos por gigabyte por mês para a edição Standard ou 38 centavos por gigabyte por mês para a edição Enterprise. A edição Enterprise adiciona criptografia segura de dados em repouso e uma conexão com o AWS Active Directory da sua organização.

O SPICE é o armazenamento de dados em memória de alto desempenho do QuickSight para visualizações e é necessário para dados importados de arquivos e opcionais para dados em bancos de dados SQL. As tabelas SPICE são limitadas a 10GB cada.

Para uma loja com muitas fontes de dados hospedadas em AWS, necessidades de análise limitada e tempo de desenvolvimento limitado, o QuickSight parece ser um acéfalo. O QuickSight adiciona capacidades de análise e visualização fáceis por um custo nominal.

Tableau

Quadro

O Tableau descreve seus produtos como oferecendo "análises que funcionam do jeito que você pensa" e diz que essas ferramentas aproveitam a "capacidade natural das pessoas de detectar padrões visuais rapidamente, revelando oportunidades diárias e momentos de eureka". Há uma certa verdade naquilo, embora você poderia dizer quase a mesma coisa sobre muitas outras ferramentas de BI.

A fase de descoberta visual do fluxo de trabalho de análise é a parte sexy, mas não é onde a maioria das pessoas passa a maior parte do tempo. Na minha experiência, importar e condicionar os dados pode facilmente consumir 80% do tempo gasto com um produto de BI.

Agora que o Tableau pode fazer juntas de banco de dados cruzado, é provável que você importe várias fontes de dados e se junte a elas, embora você possa ter a maioria deles hospedado em seu data warehouse, se sua empresa for grande (ou rica) o suficiente para ter uma.

Então você vai querer filtrar e condicionar seus dados em uma base linha a linha. Finalmente, você chegará ao ponto em que você pode realmente começar a criar visualizações, como a captura de tela acima, embora não seja incomum ter que realizar transformações de dados adicionais enquanto você está tentando fazer a sua exploração. Mas o condicionamento e a transformação de dados são facilmente realizados no Tableau, certamente tão facilmente como seria no Excel. Não há necessidade de voltar ao estágio de importação para adicionar campos calculados ou filtrar os dados.

A descoberta visual no Tableau é poderosa e o Tableau configurou a barra para a sua implementação fácil de usar e o controle fino da exibição do gráfico. Você cria uma visualização do Tableau clicando ou arrastando as dimensões (tipicamente categorias ou características discretas) e medidas (valores numéricos) de interesse e escolhendo uma marca (o tipo de exibição, como barras, linhas e pontos), você mesmo, ou usando a seleção de marca automática, ou usando o método "mostrar-me" para selecionar a visualização.

Para mais controle, você pode arrastar dimensões e medidas para características de marca específicas ou "prateleiras". Quando você entende o que está acontecendo em sua análise, você pode compartilhar painéis e histórias com outras pessoas. Isso é feito facilmente ao publicar no Tableau Server ou no Tableau Online, se você trabalhou no Tableau Desktop e precisa fazer o upload, ou já estava fazendo sua análise on-line.

O preço do Tableau tornou-se bastante competitivo, pelo menos em comparação com a Qlik e o Domo. Edição pessoal: $ 35 por usuário por mês; Edição profissional: $ 70 por usuário por mês; Tableau Server: $ 35 por usuário por mês; Tableau Online (totalmente hospedado): $ 42 por usuário por mês.

Devo notar, no entanto, que o Microsoft Power BI oferece algo como 80% dos recursos do Tableau por cerca de 25% do preço. Se esse cálculo se mantém quando você conta os custos e os benefícios da mão-de-obra para sua empresa é algo que você terá que determinar para sua própria situação.

 

 

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