Релокация вместо импортозамещения
Бывает так, что на этапе поиска вариантов для миграции выясняется, что отечественных альтернатив нет, а создание собственных инструментов на базе открытого ПО экономически нецелесообразно.
Пример
Крупный импортер сельскохозяйственной техники и комплектующих на протяжении трёх лет инвестировал в аналитическую систему типа Data Lake. Его облачная система использует подписку Microsoft Azure. Бюджет на этот проект с учётом подсистемы управления изменениями составил около $300 тыс.
Оставшись без возможности докупать ресурсы и лицензии, руководство приняло решение зарегистрировать компанию в другой юрисдикции, заключить контракты с местными партнерами Microsoft и мигрировать все результаты разработки на новые облачные ресурсы. Без учёта затрат на правовое сопровождение, такой выход из под ограничений будет стоить компании около $90 тыс. и займёт три месяца.
Этот пример по своей сути — отказ от импортозамещения. Он не так уж сильно снижает риски, но имеет определённые плюсы для самой компании.
- Во-первых, миграция на аналогичную среду Microsoft Azure технически наиболее проста и может быть выполнена практически без прерывания сервиса.
- Во-вторых, такой проект значительно дешевле миграции на аналогичный по функционалу пакет открытого ПО Apache примерно в два раза.
- В-третьих, выбор подходящего пакета отечественного производителя означал бы внедрение системы заново с бюджетом от $300 тыс. до $500 тыс. и сроком 14-16 месяцев.
Сравнение российских BI-платформ
Рассмотрим основные критерии, по которым стоит вести сравнение платформ:
- функциональность, доступные инструменты, режим работы, наличие разных версий пользования;
- способ внедрения (продолжительность, окупаемость внедрения);
- сложность/тяжесть перехода с одной системы на другую, если речь идет об импортозамещении);
- потребность в специализированном обучении пользователей и/или привлеченных работников;
- цена (для многих компаний цена очень важна, но все же ее следует рассматривать в контексте — полученная выгода от приложения — соответствующая оплата за пользование).
Выбор BI-платформы
Проконсультируйтесь с нашим экспертом, и он подберёт платформу, подходящую под ваши бизнес-процессы.
Заказать консультацию
Построение моделей данных
Внезапно, но наличие подготовленных аналитических витрин не гарантирует, чтоб в выбранном BI-инструменте вы сможете построить модель данных, которая будет отвечать необходимой логике анализа. А значит, для упрощения входа в BI-инструменты модель данных также нужно готовить на стороне аналитической СУБД.
Наиболее подходящей для задач бизнес-аналитики и визуализации в BI является топология Звезда. В ней таблицы данных соединяются не между собой напрямую, а через центральную промежуточную таблицу. Есть разные вариации звезды, например когда в центральную часть выносятся не только поля для связи, но и поля расчетов мер. Но общий принцип построения не изменен, и это плюс — такая модель будет работать одинаково в разных визуализаторах. Это максимально развязывает вам руки в выборе платформы, и упрощает возможную миграцию между системами аналитики в будущем.
Пример модели данных в топологии Звезда
Такие модели можно также строить с помощью Loginom, и эту информацию мы будем давать в обучающем курсе в ближайшее время. Кроме того, у нас есть собственный модуль, который автоматизирует формирование звезды для набора таблиц с любой сложностью связей. Этот функционал также будет презентован в ближайшее время.
PIX BI
Cистема PIX BI от PIX Robotics – ведущего российского разработчика программного обеспечения для роботизации бизнес-процессов – рассчитана на пользователей, знакомых с ведущими иностранными BI платформами: в системе реализован схожий набор функций и привычный интерфейс. Над платформой, позиционируемой как универсальная, работала зрелая команда с большим опытом работы с иностранными и российскими BI системами. Разработчики собрали весь удачный функционал из систем Qlik, Power BI и Tableau, и включили его в PIX BI.
Подробнее о решении PIX BI
Разнообразие и дизайн встроенных визуализаций в PIX BI
В системе 17 встроенных и более 100 добавляемых с помощью подключенных библиотек визуализаций. Реализована быстрая и гибкая настройка опций, представление на одном экране данных в нескольких разрезах. Визуализации имеют около 50 настраиваемых опций: от заголовков до шрифта осей. Добавлять новые данные на визуализации легко с помощью drag-and-drop. Технология drill-down обеспечивает погружение в данные в рамках одной визуализации по клику – и позволяет изучить несколько разрезов данных сразу.
Форматирование и кастомизация дашборда в PIX BI
Помимо общедоступных дашбордов, в PIX BI можно создавать персональные дашборды, где аналитик может смело проверить гипотезу, не мешая коллегам: добавлять графики и фильтры для анализа, экспериментировать с отчетами, визуализациями и другими настройками. Персональные дашборды можно разнообразить добавлением любых собственных изображений, будь то логотип компании или анимация.
Полезной функцией является сквозная фильтрация: фильтр, настроенный в одном дашборде, сохраняется и не слетает при переходе на другой дашборд.
Загрузка и трансформация данных, интеграция в PIX BI
В PIX BI встроен ETL модуль, который позволяет подключаться к различным источникам, упрощая и ускоряя процесс обработки, нормализации и загрузки данных. Для подключения загруженных значений достаточно сделать пару кликов. Данные импортируются один раз и впоследствии могут быть неограниченно использоваться в дашбордах.
Помимо этого, в комплект поставки входит робот PIX RPA, предназначенный для формирования и рассылки отчетов, автоматизированного сбора данных из форм, которые невозможно собрать, просто подключившись к базе и т.д.
Данные, собираемые системой из разных источников, хранятся в четкой иерархической системе, визуально немного похожей на Access. Визуальная модель данных дает наглядное понимание связей данных и таблиц и обеспечивает сочетание в одном отчете данных из разных источников.
Интерактивные элементы, создание «второго слоя» данных в PIX BI
С технологией drill-down погружение в данные в рамках одной визуализации осуществляется одним кликом: она позволяет раскрывать разные уровни иерархических данных в сводных таблицах и графиках. Например, можно показать сумму продаж по всему региону, а можно раскрыть и посмотреть продажи более подробно в разрезе каждого населенного пункта и даже конкретного магазина.
Есть расширенные возможности фильтрации: фильтры применяются на лету, данные сразу пересчитываются, визуализации перестраиваются. Комбинируя фильтры, можно создавать сложные модели анализа. Сквозная фильтрация обеспечивает сохранение примененных ранее выборок по всему дашборду. Фильтры – как доступные, так и включенные – расположены в самом верху экрана.
Сложность переобучения BI-специалистов и возможности Self Service в PIX BI
Концепция self-service, позволяющая не прибегать к помощи программиста при работе с дашбордами, стоит в основе PIX BI. Собирать аналитику, составлять модели данных и делать красивые визуализации за несколько часов может научиться обычный сотрудник, не связанный с IT. PIX BI адаптирован под любой гаджет, работает в браузере, не требует установки специальных приложений и программ.
Регулярно проводятся вебинары и BI-баттлы.
Технологичность и лицензионная политика
Говоря о системе лицензирования и технологичности необходимо учитывать базовое позиционирование самих платформ.
Visiology — в первую очередь решение для организации большой, полноценной аналитической системы, системы корпоративной отчетности. По умолчанию подразумевается большое количество пользователей в системе (от 100 и выше) и большие объемы данных. У Visiology лицензирование — серверное и бессрочное. Но по сравнению с другими платформами стоит существенно дороже.
Modus BI — имеет гибкую систему лицензирования. Платформа может использоваться как для решения локальных задач, так и для решения корпоративных, крупных задач. Под каждый вариант есть свой вид лицензий. Также имеется конструктор сбора кастомизированного подбора лицензионного соглашения.
1С:Аналитика — имеет низкую стоимость лицензий, так как является локальным решением анализа данных. Применяется либо в качестве дополнения к основным конфигурациям «1С», либо для решения небольших проектов с малым количеством данных.
Форсайт — так же, как и Visiology, является решением для крупных организаций и/или госструктур. Система так же ориентирована на большое количество пользователей. Стоимость лицензии так же в достаточно высоком ценовом сегменте BI-рынка.
Сравнение BI систем
В данный момент времени для успеха в бизнесе необходимо использовать Data Driven подход, что означает принятие управленческих бизнес решений, основанных на данных. Данные поступают из ERP, CRM, систем web аналитики (Google Analitics, Yandex Metrica, Kismetric, ROIStat), рекламные системы (Google Ads итд), рекламные кабинеты соц. сетей специализированные системы для контроля бизнес-процессов, контроля торговых агентов, управления системами лояльности клиентов. Для того чтобы контролировать бизнес и принимать верные управленческие решения нужно либо делать сводные таблицы из всех источников данных, иметь приличный штат аналитиков и it специалистов и тратить очень много времени на составление отчетности, либо использовать BI системы и строить бизнес по мировым стандартам.
В этой статье, я хотел рассказать, про сравнение Bi систем и как выбрать BI систему для внедрения бизнес-аналитики в компании, уже написано много статей на эту тему, поэтому я обобщу все самые интересные и толковые материалы.
1. Коллеги из NetPeak сделали хорошую статью о использование Google Data Studio.
Что требуется для начала работы в Google Data Studio
- Войти в свою учётную запись Google.
- Территориально находиться в стране, для которой открыт доступ в Google Data Studio. На данный момент этот сервис открыт практически всему миру, за исключением Польши, Китая, России, Судана, Ирана, Ирака, Северной Кореи, Сирии, Кубы и на территории Крыма.
- Быть пользователем Google Drive.
2. Сравнение BI систем (Tableau, Power BI, Oracle, Qlik)
Сравнение проводил руководитель направления BI и аналитики Питерской клиники «Скандинавия». Никакого BI до этого в нашей клинике не было и одна из моих задач была в его создании. Я попросил представителей 4-х известных вендоров (Tableau, Power BI, Qlik, Oracle) провести для меня презентацию. Ниже я собрал в кучу то, что они они мне рассказали про свои системы и краткое субъективное впечатление от каждой из них. Почему субьективное? Потому что я не поставил все системе себе и не проработал с ними пару лет (хотя с Tableau я до этого работал), чтобы составить более полное представление, а скорее опирался на то, как представили мне все менеджеры. Ну а менеджеры бывают разные, презентации бывают разные. Так что смотрите, что вышло:
3. Технические отличия BI систем (Power BI, Qlik Sense, Tableau)
Мы и Квадрат Гартнера 2019 BI
Целью данной статьи является сравнение трёх ведущих BI платформ, которые находятся в лидерах квадранта Gartner:
— Power BI (Microsoft)
— Tableau
— Qlik
4. Сравнение BI систем по запросам в Google
В данной статье будет проведен сравнительный анализ популярности BI систем на основе запросов Google.
Для сравнения использовался инструмент Google Тренды. В сравнении участвовали системы бизнес-аналитики (QlikView, Tableau, Power BI, Tibco, Pentaho), о которых мне приходилось ранее слышать.
5. Заключение
В данной статье мы описали сравнение BI систем и как выбрать лучшее решение, подходящие Вашей компании, Вам осталось сделать выбор и приступить к внедрению BI в Вашем бизнесе.
С чего начать миграцию: пошаговая инструкция
Главный драйвер импортозамещения в бизнесе — ограничения. Опыт работы с BI-проектами показывает, что переход на отечественное наиболее чувствителен для тех компаний, которые годами развивали собственную систему анализа данных и отчётности на базе решений иностранного вендора. Сейчас они оказались у него в заложниках.
Большая часть предприятий уже работает над диверсификацией и постепенной миграцией на сервисы отечественных разработчиков или открытое ПО. В общем случае этот процесс можно разделить на шесть основных этапов.
- Шаг первый — оценить риски использования импортного ПО под ограничениями.
- Шаг второй — сравнить доступные аналоги от российских разработчиков по функциям, скорости внедрения и бюджету.
- Шаг третий — соотнести аналоги со стратегией развития ИТ в компании.
- Шаг четвёртый — выделить бюджет на проект миграции.
- Шаг пятый — определиться с подрядчиком и поставщиком лицензий.
- Шаг шестой — инициировать проект.
Длительность таких проектов варьируется от трёх месяцев до полутора лет, в зависимости от сложности уже реализованной системы, количества и качества данных.
Пример
Крупная девелоперская компания, существующая на рынке более 20 лет, использовала продукты Oracle — облачные и on-premise. Бюджет на внедрение и развитие собственной аналитической системы составил около $9 млн.
ИТ-директором принято решение о миграции баз данных, отчётов и аналитического интерфейса на отечественную BI-систему, разрабатываемую с середины 2000-х и имеющую развитые функции по управлению данными. Система управления базами данных, выбранная для использования в замещающей системе, — бесплатно распространяемая PostgreSQL (существует российский аналог — PostgresPro).
Бюджет на проект внедрения и миграции — $350 тыс. при длительности трёх фаз проекта по 5 месяцев. Приобретение бессрочных лицензий отечественной системы позволяет начать экономить на стоимости лицензий уже на третий год по сравнению с Oracle.
О нас
Друзья, коллеги!
Громов Сергей Леонидович и команда разработчиков/аналитиков – эксперты по внедрению ИТ-систем в России, регулярно входящие в топ-списки аналитиков по объему бизнеса в области BI. У нас много клиентов из различных областей экономики – от ритейла и производства до индустрии спорта. Поэтому нам хорошо знакомы потребности заказчиков решений для бизнес-аналитики.
Рыночные тренды и курс нашей страны на цифровизацию создают благодатную почву для распространения бизнес-аналитики в российских компаниях и организациях. Однако если решения зарубежных вендоров хорошо известны, у большинства из них сильный бренд, их перспективы анализируют крупные аналитические агентства, то отечественные BI-системы в большинстве своем пока остаются нишевыми продуктами. Это серьезно усложняет выбор тем, кто ищет решение для удовлетворения своих запросов.
Чтобы устранить этот недостаток, мы решили сделать обзор BI-систем, созданных российскими разработчиками. Мы проанализировали большинство представленных на рынке отечественных решений и постарались выделить их сильные и слабые стороны. В свою очередь, разработчики вошедших в обзор систем благодаря ему смогут со стороны взглянуть на плюсы и минусы своих продуктов и, возможно, внести коррективы в стратегию их развития.
Это первый опыт создания подобного обзора российских BI-систем, поэтому мы сконцентрировались именно на сборе информации об отечественных системах. Мы признательны тем разработчикам, которые пошли нам навстречу и предоставили максимально полную информацию о своих решениях. Мы надеемся, что наша работа будет полезна рынку, и намерены сделать обзор ежегодным. В дальнейшем мы планируем проводить сравнительное тестирование решений, а также отслеживать тренды их развития.
Будем признательны за обратную связь и ваши комментарии – они помогут нам сделать обзор более полным и интересным как для производителей, так и для потенциальных заказчиков.
Сергей Громов, ИП
Процесс внедрения российских BI-систем
Visiology — имеет большие перспективы стать полноценной заменой Microsoft Power Bi. Разработчики обещают легкий переход при миграции из импортного ПО.
Эксперты Visiology построили соответствующие стандарту дашборды, поэтому переход из других программ не повлечет за собой критических визуальных изменений. Для облегчения перехода разработчики Visiology — создали ViXtract. Проанализировав лидеров мирового рынка (Power Bi, Tableau), разработчики российской платформы внедрили алгоритм, который будет создавать визуализацию данных быстро, почти по тем же принципам, которые используются мировыми платформами, а специалисты, работавшие с другими версиями, смогут легко перейти на Visiology.
Программа Modus BI, как и Форсайт — считается в едином реестре российского ПО — поэтому может стать отличным вариантом для перехода и импортозамещения. Переход на программы осуществляется с помощью заранее подготовленной и выгруженной информации из других источников. Работы осуществляют программисты.
Если говорить про переход на 1С:Аналитику, то ее информацию необходимо разбивать на три составляющие: клиентское приложение, сервер приложений, сервер базы данных. После таких действий постепенный и покомпонентный перенос данных займет меньше времени и ресурсов.
Импортозамещение — крайне актуально в наше время. Основной вопрос заключается в требовательности к производительности и объемах анализируемой информации. Меньшим предприятиям однозначно будет легче перенести данные и затратить меньше ресурсов.
Импортозамещение своими силами
При этом отечественного решения, способного конкурировать с этим ПО по простоте использования, стоимости и скорости внедрения, просто не существует.
Поэтому компании, не располагающие десятками миллионов рублей ИТ-бюджета на внедрение многофункциональной и развитой отечественной BI-системы, обращаются к рынку с запросом — создать аналитику как конструктор из отдельных блоков свободно распространяемого ПО (open source).
Хочется верить, это временное решение и скоро спрос приведет к появлению адекватного предложения со стороны отечественных разработчиков.
Пример
Зрелое диджитал-агентство маркетинга с более чем 200 клиентами активно использовало MS Power BI, облачную версию Microsoft SQL Server и Integration Services. Отчётами о маркетинговых кампаниях пользуются не только сотрудники, но и клиенты компании. По этой причине продолжать использовать Power BI — это риск вдвойне.
После написания краткого технического задания и сравнения предложений интеграторов стало понятно, что многие предлагаемые инструменты избыточны по функционалу, дороги и совсем не оптимизированы под данные такой цифровой отрасли как интернет-маркетинг: нет готовых адаптеров к источникам данным, моделей и метрик.
Один из руководителей компании, отвечающий за разработку новых сервисов/продуктов, а также за оптимизацию производительности производства (CTO компании), принял решение строить собственную уникальную систему на базе открытого ПО. При этом аналитический интерфейс был разработан с нуля, с использованием бесплатных библиотек и с учётом детальных требований к логике, структуре каталога показателей и отчётам.
В качестве ядра использован открытый компонент — разработка российской команды. Для баз данных использовались PostgreSQL и Hadoop. Адаптеры для сбора данных были разработаны с нуля на языке программирования Python. Кроме того, были использованы другие компоненты экосистемы Apache.
В результате решение позволило компании избавиться от необходимости платить за лицензии Microsoft, сведя расходы на ПО к их аналитической системе до нуля. Кроме того, удалось предусмотреть переход к работе с большими данными, без которого диджитал-агентство с трудом продолжило бы конкурировать с новыми и высоко цифровыми игроками рынка.
Как происходит внедрение BI-систем
Внедрение BI-системы — сложный процесс, который может длиться несколько месяцев или даже лет. В нём участвуют BI-аналитики, разработчики и будущие пользователи системы.
BI-аналитик проектирует архитектуру системы, организует работу, контролирует процессы, а потом сам анализирует данные. Разработчики отвечают за техническую часть. Будущие пользователи системы говорят, как она должна работать, а потом пользуются результатами.
В процессе внедрения BI-систем много технических этапов. Мы опишем его в общем виде — выделим этапы, которые будут в любой компании.
Определение требований. Пользователи системы рассказывают, какие нужны отчёты — какие показатели в них должны быть, как должны выглядеть дашборды, как часто должны обновляться данные, насколько они должны быть детализированы. Так, финансовому директору могут понадобиться финансовые отчёты по всем подразделениям; маркетологу — о продажах, расходах на рекламу, активности клиентов.
BI-аналитик собирает требования от пользователей, которые будут работать в системе, структурирует и записывает эти требования. Обычно идут «сверху вниз» — от потребностей руководителей к потребностям линейного персонала.
Определение необходимых данных. BI-аналитик вместе с пользователями прописывает, какие данные нужны для построения отчётов. То есть какие показатели должны быть на дашбордах — условно, время работы станка на производстве, среднее время ответа оператора, число пользователей в онлайне.
На этом же этапе BI-аналитик вместе с пользователями определяет, есть ли в компании нужные данные, а если нет — откуда их взять: в каких системах они могут быть или какие данные требуются для расчёта показателей и как их получить.
Определение источников данных. Над этим этапом работают все участники процесса. Они определяют, откуда BI-система будет брать данные — из программы для автоматизации продаж, CRM-системы, сервиса управленческого учёта и так далее. Эти источники оценивают — смотрят, правильные ли данные они передают.
Если источники передают некорректные данные, системы дорабатывают — например, переделывают отчёты в CRM-системе. Для этого могут привлекать разработчиков.
Выбор BI-системы. Аналитик подбирает систему, отталкиваясь от требований пользователей и источников, из которых будут поступать данные. Он может предложить готовое решение или разработку системы с нуля.
Готовые решения обычно выбирают малые и средние компании. На рынке много облачных и коробочных BI-систем — некоторые мы перечислим . Обычно они полностью удовлетворяют потребности небольших компаний.
Крупные компании могут разработать свою BI-систему. Обычно так поступают, если не могут доверить обработку ценных данных сторонним компаниям или если данных слишком много, а требования к отчётам специфичны и на рынке нет решения, которое устроило бы всех будущих пользователей BI-системы.
Настройка системы. На этом этапе настраивают хранилище данных и интеграцию с источниками, проектируют пользовательские интерфейсы. Этим занимаются BI-аналитик и разработчики.
BI-аналитик преобразует все требования пользователей в техническое задание для разработчиков: указывает, какие показатели должны быть на дашбордах, из каких источников брать данные, как их преобразовывать и так далее. Также он контролирует процессы — следит за ходом разработки и вносит корректировки, если нужно. В результате должна получиться система, в которой будут отчёты для каждого пользователя.
Тестирование BI-системы. На этом этапе проверяют, корректны ли данные отчётов и можно ли детализировать их до нужного уровня. К тестированию могут привлечь тестировщиков, а могут — пользователей системы.
Тестировщики, как правило, оценивают, корректно ли работает система с технической точки зрения — например, не возникает ли ошибок при детализации показателей. Пользователи могут сразу оценить удобство использования дашбордов — и попросить, например, подсветить аномалии в данных или «пересобрать» дашборд, чтобы важные метрики оказались наверху.
Обучение пользователей
Это важно, чтобы пользователям было комфортно работать в BI-системе. Если системой будут пользоваться несколько человек, BI-аналитик может обучить их лично
Если в системе будет много пользователей, для обучения создают пользовательские руководства, записывают учебные видеоролики или даже проводят вебинары.