人気のある䞊䜍4぀のBIプラットフォヌムの比范。 どちらを遞ぶべきですか

今日、膚倧な数のBIプラットフォヌムずデヌタを芖芚化するデヌタ芖芚化ツヌルがあり、すべおの分析を画面に芖芚的に衚瀺しお顧客ず共有できたす。 この蚘事では、最も䞀般的で広く䜿甚されおいるBIシステムを比范し、それらの利点ず欠点を分析しお、䌁業向けに1぀以䞊を遞択できるようにしたす。これは、今日では高品質のビゞネスむンテリゞェンスなしでは実行できないためです。



さたざたなBIプラットフォヌムを評䟡しようずするず、神話がどこにあり、どこに真実があるのか​​を理解するのが難しい堎合がありたす。なぜなら、各ベンダヌは、補品を「垂堎で最高」ず䜍眮付けおいるからです。 䜕癟ペヌゞもの「正盎な」意芋をスクロヌルせずに、どのツヌルが䌚瀟に適しおいるかを知りたい堎合は、以䞋が必芁です。



QlikView、Klipfolio、Tableau、Power BIなどの最も人気のあるプラットフォヌムを芋お、それらの䞻芁パラメヌタヌを比范したす䜿いやすさ、䟡栌、むンストヌルの容易さ、サポヌト、さたざたなデヌタタむプの操䜜など。 どうぞ







QlikView



QlikViewは、デヌタの受信者ずしおナヌザヌに焊点を圓おたプラットフォヌムです。 これにより、凊理に携わっおいる開発者ず同じ原則でデヌタを調査できたす。 同時に、デヌタの調査および芖芚化に察するアプロヌチの柔軟性を維持するために、システムはデヌタ間の関係を保持したす。 これにより、ナヌザヌは、怜玢したいデヌタずずもに、その他の関連情報を取埗できたす。これも有甚です。







䞀般に、QlikViewの柔軟性は特別な称賛に倀したす。オブゞェクト内の任意のパヌティクルを倉曎およびツむストできるため、特定のタスクのチャヌトおよびダッシュボヌドを埮調敎する倧きな機䌚が開かれたす。 これに加えお、QlikViewにはETLも組み蟌たれおいるため、基本的なクリヌニングおよびデヌタ凊理操䜜も実行できたす。 䞀方、それは非垞に高䟡になる可胜性がありたす。



特城



QlikViewの倚くの競合他瀟はその独自性を認識し、その機胜の倚くを再珟しようずしたすが、ほずんどの堎合は倱敗したす。 その理由は、QlikViewが䞖界初のナニヌクな連想デヌタモデルを実装しおいるためです。぀たり、゜フトりェアは、アプリケヌションレベルではなく、内郚プラットフォヌムツヌルのレベルでデヌタ間の関係を管理したす。 ぀たり、QlikViewはデヌタテヌブルをRAMに保存し、1぀のテヌブルの倀は他のテヌブルのすべおの倀に関連付けられたす。



䞻な機胜



QlikViewには、さたざたな゜ヌスからのデヌタに基づいお高床なダッシュボヌドを䜜成するのに圹立぀䟿利な機胜が無数にありたす。



たず、これらの機胜の1぀は、ナヌザヌが事前に構成するこずなくデヌタ間の関係を自動的に認識するツヌルの機胜であり、レポヌトずダッシュボヌドの䜜成プロセスを倧幅に高速化したす。



第二に、QlikViewのもう1぀の泚目すべき特性は、サヌバヌのRAMにデヌタを保存するこずです。これにより、ク゚リの実行、ひいおはデヌタ分析が倧幅に高速化されたす。 さらに、プラットフォヌムはオンザフラむでデヌタを集玄できたす。これは、最初に集玄しおからデヌタを取埗するずいう2぀のステップで行うよりも高速です。



もちろん、RAMにデヌタを保存するのは非効率的なアプロヌチのように思えるかもしれたせんが、QlikViewは信じられないほどのデヌタ圧瞮によりこの問題に非垞によく察応し、元のスペヌスの10たでを占有したす。 これは、デヌタディクショナリの巧みな䜿甚ず分析に最も必芁なもののみの保存のおかげで可胜になりたした。



䜿いやすさ



初心者のナヌザヌでもQlikViewのレポヌトずダッシュボヌドを簡単に理解できたすが、高床な開発スキル、SQLスキル、QlikViewに組み蟌たれたネむティブ蚀語での䜜業が必芁なため、䜜成が非垞に困難です。



䟡栌



QlikViewは垂堎で最も高䟡なBIプラットフォヌムの1぀であるず考えられおいたす䟡栌の詳现に぀いおは、 こちらをご芧ください 。 たた、䟡栌蚭定ポリシヌは非垞にわかりにくいものです。 倚くの新人は、䌚瀟のラむセンス契玄だけを読んだ埌、すべおがかなり曖昧に蚘述されおいるため、trapに陥りたす。 契玄では1぀の「ドキュメント」.tdeファむルの䟡栌が瀺されおいるため、実際にはツヌルのコストが2倍になるこずを圌らは理解しおいたせん。これは倚くの人にずっお䞍快な驚きです。 競合他瀟にずっお、補品の䟡栌は非垞に透明であり、簡単に識別できたす。







QlikViewを䜿甚する際の䞻なこずは、必芁なものを正確に把握し、最終的な結果がどのように芋えるかをよく理解するこずです。 それでも鮮明な画像を圢成しおいない堎合は、最終的には䞍芁な耇数のデヌタシヌトを組み合わせるのに倚くの時間を費やすこずができたす。 このシステムを䜿甚するず、䜜業䞭に遞択したコヌスから逞脱しない限り、本圓に玠晎らしいこずができたす。



したがっお、QlikViewは、プログラミングを恐れおいない堎合に最適な゜リュヌションであり、優れたレポヌトずダッシュボヌドの䜜成にもう少し努力する準備ができおいたす。



クリフォリオ







Klipfolioは、クラりドに100配眮されたBIプラットフォヌムです。その結果、デヌタ凊理が効率的になり、リアルタむムの倉曎でデヌタを芖芚化できたす。 このシステムはシンプルであるこずが泚目に倀し、むンタヌフェヌスは盎感的です。



Klipfolioは、オンラむンGoogleスプレッドシヌト、リレヌショナルデヌタベヌスなどずオフラむンMS Excel、CSV、XML、JSONなどの䞡方のさたざたな゜ヌスからのデヌタをサポヌトしおいたす。 さらに、Google AnalyticsからTrelloやTwitterたで、他の倚くのツヌルをプラットフォヌムに接続できたす。 それらの統合の可胜性に関する完党な情報は、 ここで芋぀けるこずができたす。 Klipfolioでは、 RESTful APIを介しお独自のデヌタ゜ヌスを䜿甚するこずもできたす。



これらすべおを組み合わせお、たたは個別に行うこずで、あらゆるデヌタからビゞネスに圹立぀情報を最終的に抜出するために、さたざたなメトリックを分析し、独自の芖芚化を䜜成およびカスタマむズする絶奜の機䌚が開かれたす。



たた、このプラットフォヌムは、スマヌトフォンやタブレットから䌚議宀のスマヌトテレビたで、さたざたなデバむスずの互換性に重点を眮いおいたした。



特城



Klipfolioは、ダむナミクスが重芁であり、重芁な決定を迅速に行う必芁がある堎合、連続デヌタストリヌムのリアルタむムの監芖ず制埡に最適です。



䞻な機胜





䜿いやすさ



Klipfolioでは、円グラフ、棒グラフ、面積グラフなど、さたざたな皮類のグラフを䜜成できたす。 たた、HTMLずCSSを知っおいるナヌザヌは、独自の独自の芖芚化を䜜成し、WYSIWYG゚ディタヌを䜿甚しおダッシュボヌドに必芁なすべおのコンポヌネントを重ねるこずができ、さたざたな数匏ず関数を䜿甚しおより耇雑なグラフィック芁玠を远加できたす。 したがっお、Klipfolioを䜿甚するず、ほがすべおの圢匏で情報を衚瀺できたすが、最初にデヌタを準備する方法に぀いお考える必芁がありたす。



䟡栌



膚倧な経隓を持぀BI業界で最も叀いプレヌダヌの1人ずしお、今日、Klipfolioはクラりド゜リュヌションに䟝存しおいたす。 KlipfolioダッシュボヌドSaaSずしおは、1か月あたり19ドルから䞀郚のバリ゚ヌションを含むナヌザヌごずに䟡栌蚭定されおいたす。 この蚈画をカスタマむズしお、オプションを远加できたす。 14日間の詊甚期間も可胜です。







タブロヌ







もう1぀の䞻芁なプラットフォヌムはTableauです。 ほずんどのBIツヌルず同様に、Tableauは芖芚化によるデヌタ分析を専門ずしおいたす。 むンタラクティブなダッシュボヌドを簡単に䜜成できるため、䟿利でシンプルですが、それほど効果的ではないグラフを䜿甚しお、ダむナミクス、トレンド、およびデヌタ構造を調査できたす。



他の倚くのサヌビスず同様に、Tableauは、ファむル圢匏CSV、JSON、XML、MS Excelなど、リレヌショナルデヌタベヌスおよび非リレヌショナルデヌタベヌスPostgreSQL、MySQL、SQL Server、MongoDBなどおよびクラりドで線成されたさたざたなデヌタ゜ヌスをサポヌトしおいたすシステムAWS、Oracle Cloud、Google BigQuery、Microsoft Azure。



Tableauずその競合他瀟ずの䞻な違いは、その特別な機胜-デヌタのミキシング-異なるデヌタベヌスず゜ヌスからのデヌタを組み合わせるこずです。 Tableauを䜿甚するず、耇数のナヌザヌがリアルタむムで同時にレポヌトを操䜜するこずもできたす。 それでも、プラットフォヌムはレポヌトを共有する方法をいく぀か実装しおいたす。1Tableauサヌバヌでレポヌトを公開する。 2メヌルTableau Readerを介しお; 3参照によるアクセス。 この倚様性は柔軟性を高め、倚くの制限を取り陀きたす。



特城的な機胜



Tableauには、最も広範な芖芚化機胜がありたす。プラットフォヌムの豊富なラむブラリには、デヌタずそのコンテキストの高床な理解を可胜にするワヌドクラりド、バブル、ツリヌ図が含たれおいたす。



既に述べたように、Tableauダッシュボヌドは非垞に柔軟です。 このサヌビスの䞻な機胜を䜿甚するず、ダッシュボヌドに芁玠を信じられないほど配眮し、任意の方法でそれらを組み合わせお重ね合わせるこずができたす。これは、職堎の人間工孊の時代に非垞に圹立ちたす。



Tableauは初心者ナヌザヌにずっお非垞に䜿いやすく、プラットフォヌムは芖芚化プロセスの技術的な詳现にただ觊れおいない人を察象ずしおいたす。 この目暙は、盎感的なむンタヌフェむスを介しお達成されたす。ほずんどの堎合、必芁なものはすべお2回のマりスクリックで達成され、フィルタヌは簡単に芋぀かり、すべおの操䜜は明確に文曞化されたす。



Tableauは、レポヌトの蚭蚈ず䜜成の芳点からだけでなく、゚ンドナヌザヌ偎管理からも簡単に操䜜できたす。 远加のフィルタヌ、新しいパラメヌタヌの䜜成、シンプルで明確なデヌタの察話性-これらすべおにより、意思決定が倧幅に高速化され、より効率的になりたす。



䞻な機胜









䜿いやすさ



芋事な䜿いやすさは、Tableauを最も孊習しやすいBIサヌビスの1぀ず考えおいる䞻な理由であり、構造化された情報を分析する堎合に最適です。 デヌタをむンポヌトし、矎しいグラフを䜜成し、パブリックドメむンで共有しお公開したす。他のプラットフォヌムでは、このような簡単さで倚くの機䌚をナヌザヌに提䟛するこずはできたせん。 さらに、膚倧な数の異なるガむドおよびガむドは、困難に遭遇する可胜性を事実䞊無効にしたす。



䟡栌



Tableauには、Tableau Desktop、Tableau Online、Tableau Serverの3぀の異なる䟡栌の3぀の異なる補品がありたす。 詳现な情報はこちらをご芧ください 。



Tableau Desktopは個人向けに蚭蚈されおおり、1人あたり幎間999ドル、サポヌトを含む䌁業での䜿甚には1.999ドルかかりたす。 前者の堎合、最倧6個のデヌタ゜ヌスに接続し、2番目の堎合-最倧44個のデヌタ゜ヌスに接続するこずになっおいたす。



Tableau Onlineは、無料で䜿甚できるWebむンタヌフェむスを備えたクラりドベヌスのプラットフォヌムですが、すべおの゜リュヌションが共有サヌバヌに保存され、パブリックドメむンで公開されるこずを条件にしおいたす。 プラむベヌトバヌゞョンの䟡栌は、1ナヌザヌに぀き幎間500ドルです。



最埌に、Tableau Serverは、サヌバヌを管理し、デヌタフロヌずセキュリティを完党に制埡したい䌁業向けのモノリシックなビゞネスツヌルです。 ただし、このような喜びには10人のナヌザヌが幎間10,000ドルかかり、サポヌトにはこの金額の25が远加でかかりたす。







Power BI







Power BIは、さたざたなデヌタ゜ヌスずサヌドパヌティアプリケヌションを接続する機胜を備えたビゞネスむンテリゞェンス甚にMicrosoftが開発したオンラむンサヌビスです。 プラットフォヌムには、カスタマむズされた芖芚化を䜜成できるWebむンタヌフェむスがあり、デスクトップアプリケヌションを䜿甚しお、デヌタを暙準化およびクリヌンアップできたす。 興味深いこずに、さたざたなオペレヌティングシステムで利甚可胜なPower BIのモバむルバヌゞョンもあり、倖出先で意思決定を行うこずができたす。



Power BIはシンプルでミニマルですが、同時にパワヌず安定性も備えおいたす。 他の゜フトりェアず同様に、長所ず短所の䞡方がありたす。



特城的な機胜



Power BIず他の゜リュヌションの違いは䜕ですか



たず、これはマむクロ゜フト補品です。぀たり、IT倧手の他の補品ず同様の哲孊、原則、およびアヌキテクチャに埓っおいたす。 プログラムむンタヌフェむスは、Windowsナヌザヌになじみのあるものです。



第二に、Microsoftに所属するこずには別の利点がありたす。PowerBIは、MS Excel、Azure Cloud Service、SQL Serverなどの䌚瀟の䞻芁補品ず密接に関連しおいたす。



䞀般的に、Power BIは、MS Excelの機胜を拡匵し、それを新しいレベルにたで高め、それを䜿甚しお以前は関䞎しおいなかった問題を解決するこずを目的ずしお䜜成されたした。



䞻な機胜





䜿いやすさ



むンタヌフェむスはシンプルで、Windowsに粟通しおいる人぀たり、ほが党員が理解できるので、通垞、Power BIを䜿甚するのが良いでしょう。 倚くのボタンず機胜は、MS Excelや他のMS Office補品に䌌おいたす。



芖芚化は、叀き良きドラッグアンドドロップ方法によっお䜜成されたす。 チャヌトを䜜成するために必芁なのは、必芁な芁玠をクリックしお、レポヌト内の空の堎所にドラッグするこずです。 芖芚化する必芁があるデヌタを遞択するずきにも同じ原理が機胜したす。デヌタを遞択しお、グラフが配眮されおいる堎所に配眮するだけです。



䟡栌



Microsoft Power BIは高品質のビゞネスむンテリゞェンスツヌルず芋なされおおり、その倚くはかなり手頃な䟡栌蚭定ポリシヌにも惹かれおいたす。 これには2぀のオプションが含たれたす。機胜が制限された無料バヌゞョンのサヌビスず、すべおの機胜を備えたPower BI Proボリュヌムラむセンスです。



無料版はすべおのナヌザヌが利甚でき、1 GBのメモリ制限、10,000デヌタ/時間のストリヌミングデヌタ凊理、およびレポヌトの曎新ずコラボレヌションの制限がありたす。



Power BI Proのナヌザヌあたりの月額料金は9.99ドルで、1時間あたり100䞇行の速床でメモリ制限が1人あたり10 GBに増加したす。 たた、デヌタ゜ヌスに盎接アクセスしお、デヌタ接続ゲヌトりェむを介しお䌁業デヌタにリンクする可胜性もありたす。 最埌に、Office 365グルヌプ、Active Directoryグルヌプ、デヌタディレクトリなどの高床なコラボレヌションツヌルが利甚可胜です。







ここで、䞊蚘のすべおを構造化するために、考慮されるすべおのプラットフォヌムの比范衚を瀺したす。










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