fbpx

Эта удивительная тема попала в рубрику Sales по одной причине: около 17 раз она поднималась в нашем сообществе айти продавцов и маркетологов, причем поднималась как должностная обязанность. Давайте разберемся. Точно это понадобится на рабочем месте, а вот в какой мере – попробуем понять.

Сегодня данные – это огромный актив и основа большинства процессов, сопутствующих цифровой трансформации организаций, более эффективному управлению и росту продаж. 

Численные данные очень могущественны и очень конкретны. Для многих руководителей конкретные данные важнее других факторов  при принятии решений. Именно поэтому, так называемый data-driven подход получил большое распространение по всему миру. 

Вступайте в сообщество IT-Sales & Marketing в Телеграм

Однако, просто собрать данные не достаточно. Чтобы делать выводы и принимать решения, собранные данные должны быть проанализированы, данные из разных источников агрегированы, и, наконец, визуализированы в виде понятного аналитического отчета. Здесь на помощь приходит Business Intelligence (BI). Цель BI – интерпретировать большое количество данных, заостряя внимание лишь на ключевых факторах эффективности.

BI-инженер – разведчик для бизнеса

BI наиболее эффективен, когда он объединяет данные, полученные с рынка, на котором работает компания (внешние данные), с данными из источников внутри компании, таких как финансовые и производственные (внутренние данные). В сочетании внешние и внутренние данные дают более полную картину бизнеса, которую нельзя получить только от одного из этих источников. BI-инженер – человек, который превращает массив необработанных, нечитаемых данных в источник полезной информации и инсайтов для бизнеса. Основными направлениями работ BI-инженера являются:

  • Разработка модели данных
  • Выстраивание процесса получения, трансформации и загрузки данных в хранилище
  • Извлечение данных из различных источников и их перемещение в постоянное хранилище (Data Warehouse)
  • Подготовка и очистка данных для их дальнейшей визуализации
  • Непосредственная подготовка отчета в BI-системе. 

Для BI-инженера чрезвычайно важно хорошее знание SQL, поскольку это основа всего инструментария. Общие принципы работы с базами данных также необходимо знать, от этого зависит качество кода и финальных данных. Добавляем понимание принципов и навыки построения ETL-процессов и хранилищ данных, знания в области Big Data (MapReduce, Hadoop, Spark, etc). Для дальнейшего развития в профессии также понадобятся навыки работы в облаке (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc), а также владение одним из высокоуровневых языков программирования – чаще всего используются Python, Java или Scala.

Что касается визуализации данных и формирования отчетов, то этим, как правило занимается BI-инженер или BI Reporting Developer. В первую очередь, эта роль предполагает разработку новых и поддержку существующих отчетов и дашбордов. Также, в обязанности может входить конфигурирование и настройка используемых BI-инструментов, задачи по улучшению производительности разработанных отчетов. Такой специалист часто работает напрямую со стейкхолдерами, потому помимо владения специфическими инструментами для построения dashboards (а их количество уже сейчас исчисляется десятками и стремительно растет), знаний SQL и опыта работы с базами данных, ему необходимы отличные коммуникационные навыки.

BI-решения: что выбрать?

 

Интерес к BI-решениям постоянно растет (напр, недавно EPAM приобрела Just-BI), а количество инструментов визуализации данных постоянно расширяется. 

Поэтому вопрос необходимости BI переходит из плоскости «нужно или нет» в пространство «как применить с максимальным эффектом». Именно поэтому по данным исследования Drenser, 48% компаний считают BI критически необходимой или очень важной технологией для развития, а наибольший интерес к внедрению новых инструментов демонстрируют именно небольшие компании со штатом менее 100 человек.

BI-системы сегодня – это мощные инструменты и технологии, необходимые для сбора,анализа, обработки и визуализации данных. Рассмотрим подробнее две наиболее популярные BI-системы – Tableau и Power BI.

Power BI

Power BI – это сервис, который предназначен для анализа и визуализации больших объемов данных.  Разработан компанией Microsoft. Интерфейс программы разработан по подобию  Windows. Поэтому все, кто знаком с данной операционной системой, смогут разобраться и с Power BI. И напротив, если вы работаете на MacOS, то Power BI однозначно не для вас, тк отсутствует поддержка данной операционной системы.

Данный продукт совместим с другими разработками Windows такими как MS Excel, Azure Cloud Service и SQL Server. К Power BI можно также подключать другие источники данных, например, собственные приложения компании.

Визуализации в сервисе создаются при помощи drag-and-drop. Поэтому все, что нужно для создания какого-либо графика –  это просто нажать на необходимый элемент и переместить его на пустое место в отчете. Такой  принцип работает и при выборе того, какие данные необходимо визуализировать. Выделяете часть данных и помещаете их на то место, где находится график.

Экосистема Power BI состоит из нескольких элементов, которые работают вместе:

  • Классическое приложение Windows – Power BI Desktop
  • Веб-служба SaaS –  служба Power BI
  • Мобильные приложения Power BI для Windows, iOS и Android.

В сфере Augmented analytics данный продукт предоставляет такие возможности как quick insights для автоматического определения корреляций и потенциальных выбросов. Визуализация данных на основе искусственного интеллекта автоматически выявляет ключевые факторы, влияющие на заданные показатели, и разбивает данные на группы с помощью деревьев решений. Power BI также предоставляет возможность запуска алгоритмов машинного обучения на данных.

Ключевые особенности системы Power BI

  • Связность с другими продуктами Microsoft (MS Excel, SQL Server и др.)
  • Наличие бесплатной версии
  • Поддерживает множество способов импорта данных (более 120 бесплатных коннекторов)
  • Интерактивные дашборды с изменением данных в реальном времени
  • Есть более-менее активное комьюнити 
  • Признан лидером в номинации “Платформы анализа и бизнес-аналитики” по версии Gartner (2021 г.).

Tableau

Tableau занимает второе место на рынке BI-инструментов и является, пожалуй, самой быстроразвивающейся из всех представленных на рынке. Здесь легко создаются интерактивные дашборды, которые помогают просмотреть динамику, тренды и структуру данных с помощью графиков. Tableau довольно просто интегрируется со многими Big Data платформами (Hadoop, Google BigQuery и др.)

В отличие от Power BI, Tableau обладает широчайшими возможностями для визуализации данных: от стандартных круговых и столбчатых графиков до древовидных и пузырьковых диаграмм, размещения данных на карте и возможности наложения графиков друг на друга. Все это дает более высокий уровень понимания данных и их контекста. 

Основным отличием Tableau от других систем является возможность смешивания данных, т.е. для отрисовки одного графика можно скомбинировать данные из разных баз данных и источников. Преимуществом системы Tableau является и то, что несколько пользователей одновременно могут работать над отчетами в режиме реального времени, абсолютно не мешая друг другу.

Smart Analytics в Tableau использует машинное обучение для автоматизации подготовки данных, позволяя пользователям сводить и разделять данные или индексировать и группировать связанные слова с помощью нечеткого сопоставления. Tableau также поддерживает прогнозную аналитику с прогнозированием будущих значений метрики и интеграцией статистических моделей через R и Python. 

Ключевые особенности системы Tableau

  • Широкий спектр возможностей для визуализации
  • Возможность смешивания данных из разных источников
  • Интеграция с R – популярным open-source окружением для статистического анализа
  • Самое активное комьюнити (более 1 млн пользователей), где постоянно делятся опытом, создают бесплатные видео-уроки и пр. 

Ниже приведена более развернутая сравнительная таблица двух систем.

Параметр сравнения Power BI Tableau
Возможность настраивать роли для пользователей с разным уровнем доступа к отчетности Да, есть роли пользователей Да, есть роли и группы ролей
Автоматическое обновление дашбордов Да Да
Наличие коннекторов для подключения внешних данных Да, более 120 бесплатных коннекторов Да, есть web-коннектор
Интеграция с продуктами Microsoft Да Нет
Работа на различных OC Не работает на MacOS Да
Augmented analytics Да, широкие возможности прогнозирования и подключения собственных ML-моделей Да, есть возможности smart analytics, но нет возможности подключения ML- модели
Geospatial analytics Нет Широкие возможности представления данных на карте/географический контекст
Удобство использования Широкие возможности визуализации, Microsoft-like интерфейс Широкие возможности визуализации, есть tooltip и возможность организовать несколько отчетов в Story
Возможность регулярной рассылки отчетов по email, Slack Можно расшарить отчет по email. Можно подписаться на отчет (рассылка только на email) Email

Slack

share по ссылке

Наличие алертов и рассылки при сбое, аномалии Да, алерты и рассылка на email Да, алерты и рассылка на email
Документация и сообщество пользователей Документация на сайте. Есть более-менее активное сообщество пользователей Документация на сайте Tableau; самое активное сообщество (более 1 млн пользователей)
Ценовая политика Есть бесплатная версия, 60-дневный Pro триал, Premium план (источник) 14-дневный триал, бесплатная версия только Tableau Public, три градации планов (источник)

В заключение отметим, что согласно исследованию Gartner, оценки двух рассмотренных выше BI-систем практически не отличаются.

Проблемы внедрения BI-системы

Несмотря на очевидные преимущества BI-систем, многие компании избегают их внедрения. В свою очередь, те, кто решается на подключение  BI, сталкиваются со многими проблемами, недооцененными заранее. Незнание этих проблем зачастую заканчивается большим количеством трудоемкой работы, высокими затратами на поддержание системы и отсутствием ощутимой пользы. Приводим лишь некоторые из них:

  • Необходимость предварительной обработки и хранения данных – компаниям необходимо привести свои хранилища данных в строгий порядок прежде, чем они смогут начать извлекать необходимую информацию и доверять полученным результатам. Без стандартизации данных есть риск получать некорректные результаты
    • Tableau наиболее чувствителен к “кривым” данным, соответственно, для качественной аналитики требуется дополнительная подготовка данных. 
  • Неудобство для разработчиков – внедрение любой BI-системы предполагает, что теперь данные нужно представлять в новом, удобном для BI, но неудобном для разработчика виде. Зачастую это выливается в более долгие сроки реализации фичи из-за необходимости имплементировать специальные аналитические события для BI
  • Сложность поддержки – как только меняется, к примеруу, название таблицы в базе данных, придется руками пойти и поправить все отчеты, которые используют данные из этой таблицы. Как в Tableau, так и в PowerBI отсутствует система контроля версий, поэтому как только произошли изменения (не всегда корректные) в коде, сразу меняются и отчеты. Как правило, эту проблему решают с помощью отдельных Views (листов) для одного отчета, что в свою очередь приводит к огромному количеству папок и отчетов и усложняет навигацию для конечного пользователя.
  • Недостаточное понимание собственных бизнес-процессов – компании просто не понимают, как можно эти процессы улучшить. Если процесс не оказывает прямого влияния на прибыль или компания не собирается стандартизировать процессы во всех своих подразделениях, внедрение BI системы может оказаться неэффективным.
  • Слабый перфоманс – эта проблема релевантна, пожалуй, для всех систем визуализации данных. Power BI просто вылетает при попытке загрузить большой объем данных, Tableau также испытывает проблемы с загрузкой. Это, в свою очередь, накладывает ограничения на сами отчеты. 
01

ШАГ

Остался всего 1 шаг. Приходите на курс IT-Продаж Salesolituion. Скоро старт новой группы. 90+ часов, 30+ занятий, 6+ спикеров из ведущих IT-Компаний

Последнее из блога

IT-ПродажиСобес IT-Sales FAQ
4 января, 2022

ТОП-9 вопросов на собеседовании IT-Продавца | Отвечает Юрий Сорокин

Что сложного в том, чтобы пройти собеседование на должность IT-Продавца? - Не скажите. К сожалению, те товарищи, которые должны продавать лучше других: it-рекрутеры и it-продавцы, постоянно допускают грубейшие ошибки, как…
IT-ПродажиIT-СловарьITHR & IT-РекрутингЛикбез для IT-SalesТехнологии IT-сорсинга
4 января, 2022

Embedded system. Что это? Почему так востребовано?

АМбЭдет или ЭМбэдед. Только не скажите - эмбед, как это делает большинство.  Встраиваемая, или встроенная, система (Embedded System) ― это микропроцессорная вычислительная система, являющаяся модулем какого-либо устройства и предназначенная для…
IT-МаркетингIT-ПродажиOutbound MarketingКопирайтинг в ITЛидогенерация в ITЛикбез для IT-SalesТехнологии IT-продаж
17 декабря, 2021

Onepager. Коммерческое предложение-одностраничник для IT. Что в нем?

Коммерческое предложение в IT нередко нужно еще на этапе до квалификации клиента, когда клиент делает запрос на продукт или услугу, но мы решение о сотрудничестве еще не приняли и нам…
IT-МаркетингIT-МенеджментIT-ПродажиЛикбез для IT-SalesМетоды аналитикиПроцессы & PM
6 декабря, 2021

Визуализация данных компании: Tableau или PowerBI

Эта удивительная тема попала в рубрику Sales по одной причине: около 17 раз она поднималась в нашем сообществе айти продавцов и маркетологов, причем поднималась как должностная обязанность. Давайте разберемся. Точно…