Qlik в Магическом Квадранте Gartner за 2016 год

Компания Gartner опубликовала очередной Магический Квадрант по платформам бизнес-анализа и аналитики за 2016 год. По оценке экспертов Gartner, сейчас средства Business Intelligence (BI) завершают переход от аналитических отчетов, которые готовятся преимущественно силами отдела ИТ, к аналитике, осуществляемой по принципу самообслуживания самими бизнес-пользователями.

Современный бизнес нуждается в быстрых способах получения аналитических знаний, поэтому происходит демократизация аналитики. Это подразумевает переход на простые в использовании, быстрые и адаптивные современные платформы бизнес-аналитики, ценность которых для бизнеса заключается в возможности проведения более глубокого анализа данных, получаемых из разнообразных источников.

Складывающаяся уже в течение нескольких лет тенденция перехода BI-платформ от простого формирования отчетов, основанного на работе IT-отделов, к аналитике «самообслуживания», определяемой нуждами самого бизнеса, достигла переломного момента.

Сегодня покупатели всё чаще выбирают современные, ориентированные на бизнес-пользователей платформы, предлагая новый взгляд на рынок программного обеспечения и существенно меняя позиции вендоров на рынке.

Стратегические предположения Gartner

К 2018 году большинство бизнес-пользователей и аналитиков организаций будут иметь доступ к инструментам «самообслуживания» по подготовке данных для анализа в рамках перехода к разворачиванию современных BI-платформ.

К 2018 году большинство «автономных» программных продуктов, имеющих узкий функционал по подготовке данных для анализа, либо разовьются в полноценные платформы бизнес-аналитики, либо будут включены, как составные части, в уже существующие платформы.

К 2018 году «умные», управляемые решения, основанные на Hadoop, поиске и визуализации данных (data discovery), превратятся в единый процесс обнаружения данных нового поколения, который будет включать в себя подготовку данных, основанную на «самообслуживании» и генерации запросов на основе естественного языка.

5 вариантов использования BI-платформ и платформ бизнес-аналитики

В обзоре Gartner вендоры BI-платформ были оценены по тому, какие варианты использования своих решений они предоставляют:

1. Быстрая централизованная подготовка к работе. Платформа должна поддерживать гибкость ИТ-процессов — от исходных данных до контента, формируемого и управляемого централизованно, с использованием встроенных возможностей платформы по управлению данными.
2. Децентрализованная аналитика. Платформа должна поддерживать процессы — от получения данных до проведения аналитики «самообслуживания».
3. Управляемое обнаружение данных (data discovery). Платформа должна поддерживать рабочий процесс — от получения данных до проведения аналитики «самообслуживания», до систем хранения данных (systems-of-record). При этом платформа должна отвечать требованиям управляемости.
4. Встроенная BI. Платформа должна поддерживать рабочие процессы — от исходных данных до встроенного BI-контента в самом процессе или приложении.
5. Экстрасетевое разворачивание. Платформа должна поддерживать рабочие процессы (в том числе и для внешних пользователей) и, если речь идет о публичном секторе, обеспечивать доступ пользователей к аналитическому контенту.

14 важнейших возможностей BI-платформ и платформ бизнес-аналитики

Вендоры также оценивались в соответствии со следующими возможностями платформ бизнес-аналитики.

          Инфраструктура

1. Администрирование BI-платформы. Возможности, которые позволяют масштабировать платформу, оптимизировать ее работу и обеспечивать высокую доступность и аварийное восстановление данных.
2. Облачный BI. Возможности Платформы-как-услуги (Platform as a Service, PaaS) и Аналитического-приложения-как-услуги в целях построения, разворачивания и управления аналитикой и аналитическими приложениями в облаке, основываясь на данных, — как в облаке, так и на локальном сервере.
3. Безопасность и управление доступами пользователей. Возможности, которые обеспечивают безопасность платформы, администрирование пользователей и отслеживание доступа к платформе и ее использования.
4. «Связанность» источников данных. Возможности, позволяющие пользователям подключаться к структурированным и неструктурированным данным, которые могут находиться на различных типах платформ для хранения, как в облаке, так и локально.
   
   
   Управление данными
   
5. Контроль и управление метаданными. Инструменты, позволяющие пользователям использовать одну и ту же семантическую модель и метаданные систем хранения. Это подразумевает предоставление администраторам надежных и централизованных методов поиска, выделения, хранения, повторного использования и публикации объектов метаданных, таких как: измерения, иерархии, меры, метрику работы, ключевые показатели эффективности (KPI), отображения отчётов, параметры, переменные и т.д. У администраторов должна быть возможность соотносить формируемую бизнес-пользователем модель данных с объектами метаданных в системе хранения информации.
6. Автономное (self-contained) извлечение, трансформация и загрузка (ETL) и хранение данных. Способность платформы обеспечить доступ к данным, их интеграцию, трансформацию и загрузку в автономный слой хранения с возможностью индексировать данные, управлять загрузкой данных и обновлять календарное планирование.
7. Инструменты «самостоятельной» подготовки данных. Технология «drag-and-drop», определяемая пользователем комбинация данных из различных источников и создание аналитических шаблонов, таких как: определяемые пользователем измерения, наборы, группы и иерархии. Продвинутые возможности включают в себя семантическое автообнаружение, «умное» объединение, «умное» профилирование, генерацию иерархии, отслеживание источников данных и «смешение» данных из различных источников, включая мультиструктурированые данные.
   
   
   Анализ и создание контента
   
8. Встроенная продвинутая аналитика. Позволяет пользователям легко получить доступ к продвинутым возможностям для аналитики, которые являются автономными и включенными в саму платформу или доступ к которым возможен путем импорта и интеграции моделей, разработанных вне платформы.
9. Аналитические дэшборды. Возможность создавать высоко интерактивные дэшборды и контент с возможностью проведения визуального исследования и встроенной гео-аналитикой.
10. Интерактивное визуальное исследование данных. Допускает исследование данных путем проведения манипуляций с графическими изображениями, с цветом, яркостью, размером, формой, направлением движения визуальных объектов, отражающих различные аспекты анализируемого набора данных. Включает в себя набор инструментов для построения визуализаций, которые выходят за пределы круговых, столбчатых и линейных диаграмм. Это могут быть теплокарты (heat maps) и древовидные карты (tree maps), географические карты, диаграммы разброса и иные специализированные визуализации. Такие инструменты позволяют пользователям анализировать данные путем прямого взаимодействия с их визуальным представлением.
11. Мобильное исследование и «авторские системы». Позволяет организациям разрабатывать и поставлять контент на мобильные устройства в режиме публикации и/или в интерактивном режиме. Такие системы должны предоставлять возможность пользоваться функциональными преимуществами мобильных устройств, таких как тачскрин, камера, определение местоположения и умение воспринимать запросы на естественном языке (такие системы как Siri или Ok Google).
    
    
    Возможности совместного использования данных
    
12. Встроенный аналитический контент. Предполагается наличие таких возможностей, как набор ПО разработчика с API-интерфейсами и поддержкой открытых стандартов в отношении создания и модификации аналитического контента, визуализаций и приложений, возможность встраивания их в бизнес-процесс и/или в приложение или портал. Эти возможности могут находиться вне приложения (путем повторного использования аналитической инфраструктуры), но доступ к ним должен быть простым и «бесшовным», из приложения, так чтобы пользователям не приходилось переключаться с одной системы на другую.
13. Публикация аналитического контента. Возможности, которые позволяют пользователям публиковать, разворачивать и использовать аналитический контент различными способами и путем различных методов распространения с поддержкой возможностей поиска контента, создания историй, календарного планирования и оповещений.
14. Взаимодействие и социальный BI. Позволяет пользователям делиться информацией и обсуждать данные, результаты анализа, аналитический контент и принимаемые решения путем создания обсуждений, чатов и аннотаций.

Этапы аналитического процесса:

Особенности современных BI-систем:

• Не требуется предварительное моделирование данных.
• Создание контента осуществляется пользователями.
• Интерактивное исследование данных.
• Передача результатов проведения анализа данных происходит через сервисы совместной работы, в виде презентаций (storytelling) и с использованием открытых API.

Qlik в обзоре Gartner

Qlik предоставляет возможность управляемого обнаружения данных (data discovery). На мировом рынке Qlik является лидером в этой области. 

Вендор продаёт два продукта: QlikView и Qlik Sense. В обоих продуктах реализованы обработка данных в оперативной памяти (in-memory) и автоматическое формирование ассоциативной модели данных, которые позволяют пользователям находить зависимости в данных такими способами, которые не так легко достичь напрямую с помощью SQL.

Qlik Sense был официально выпущен в сентябре 2014 года на основе современных API и улучшенного интерфейса. Qlik Sense стал самым популярным продуктом, приобретаемым новыми клиентами в 2015 году. 

Qlik Sense Cloud и Qlik Data Market были выпущены в 2015 году. Qlik Analytics Platform (QAP) — это программное решение, позволяющее разработчикам создавать и встраивать контент, используя тот же самый, переработанный поисковый механизм и API веб-сервисов, на основе которых вендор разработал Qlik Sense. 

В исследовании Gartner учитывались отзывы пользователей в отношении QlikView и Qlik Sense, но Qlik Sense был основным объектом оценки.

Qlik находится в квадранте Лидеров. Такое положение поддерживается надёжностью продукта и высокими оценками пользователей. Его позиция на рынке была ослаблена путаницей в представлениях пользователей о разнице между QlikView и Qlik Sense. 

Ключевыми компонентами общего представления о QlikView являются: data discovery, ассоциативная связь данных, упрощение в построении отчётности, кросс-платформенный интерфейс, возможности встраивания отчётности, а также всё более «разумная» подготовка данных для анализа, что позволяет QlikView считаться одним из наиболее «полноценных» программных решений.

Преимущества

• Qlik высоко оценивается за простоту в использовании, широту и сложность возможностей проведения анализа и сопутствующих преимуществ для бизнеса (в соответствии с отзывами потребителей). В сравнении со своими основными конкурентами (Tableau и Microsoft) Qlik имеет гораздо больше преимуществ, связанных с возможностями анализа, что можно объяснить более широкой функциональностью при работе с многочисленными и разнообразными источниками данных, мощным вычислительным движком и ассоциативными фильтром и поиском.
• При наличии современной BI-архитектуры, опытные пользователи могут стать основной категорией разработчиков приложений вместо IT-разработчиков. В этом отношении, подготовка пользователей к работе с платформой имеет большее значение, поскольку пользователям необходимы своевременное обучение, онлайн-курсы и общие ресурсы для полноценной работы. Qlik был оценен в верхнем квадрате (вендоров Магического квадранта) в соответствии с критерием подготовки пользователей. Этот показатель будет улучшен в 2016 году, поскольку Qlik недавно представил «классный кабинет» — Qlik Continuous Classroom.
• При подходе, основанном на принципах быстрой реализации и in-memory механизма, который может справляться с совокупностью различных источников данных и приложений, Qlik занял третье место в категории успеха продукта. В этом отношении Qlik может быть использован как «продолжение» хранилища данных или как «витрина данных» для потребителей, у которых нет хранилища данных. Qlik облегчает загрузку данных и процесс моделирования. Потребители наиболее часто выбирают Qlik за простоту в использовании, функциональность и эксплуатационные качества.
• Обширная партнерская сеть Qlik (состоящая из более 1700 партнеров) в разных странах — это ключевой элемент в обеспечении успеха у потребителей, который стал еще значительнее в 2015 году. Успех продукта также серьезно вырос в этом году, что можно объяснить возросшей «зрелостью» продукта и улучшенной подготовкой партнеров (накопление опыта).
  
  

Недостатки

• При опросе потребителей выяснилось, что стоимость программного продукта является причиной 29% отказов от покупки. Qlik Sense использует политику ценообразования, основанную на «токенах», каждый из которых выдается на определенного пользователя, но при этом имеет возможности параллельной работы. То, насколько Qlik рассматривается как дорогой программный продукт, зависит от того, с чем сравнивать. На основании опроса пользователей, проведенного при составлении прошлогоднего Магического Квадранта, цена лицензий Qlik конкурентоспособна при сравнении с Tableau, и продукт стоит меньше по сравнению с продуктами мегавендоров (SAP, IBM, Microsoft). Однако, в масштабных проектах (при количестве пользователей более 500), ценообразование Qlik гораздо выше, чем у его основного конкурента Tableau и практически в два раза превышает стоимость трехлетней лицензии Microsoft. Последние обзоры Gartner в отношении заключаемых договоров показывают большую гибкость в согласовании условий предоставления лицензий при более масштабных проектах.
• Qlik получил оценки на уровне чуть ниже среднего в отношении поддержки пользователей (что включает в себя профессионализм специалистов, время ответа на запросы и время, затрачиваемое на разрешение проблем пользователя). Однако, за последний год эти показатели улучшились. Qlik также представил функцию «Проактивной поддержки пользователей» (Proactive Support), с помощью которой он производит прозрачный сбор данных с файлов-логов потребителей, чтобы самостоятельно выявлять проблемы в работе программных продуктов или ситуации, которые могут повлиять на работу сервера.
• 23% пользователей Qlik указали на отсутствие или неразработанность некоторых функций, как характеристику всей платформы, утверждая, что у Qlik Sense все еще имеются проблемы с функциональностью, особенно в отношении мобильной, продвинутой аналитики, календарного планирования и совместной работы. Qlik очень долго медлил с выходом на рынок облачных технологий, полагаясь в этом вопросе на своих партнеров. При том, что Qlik Sense Cloud был выпущен в 2015 году, его текущая версия предоставляет очень ограниченные бесплатные возможности в сфере совместного использования данных. Недавно была выпущена платная версия, Qlik Sense Cloud Plus, предоставляющая объем хранения до 10 GB на 1 пользователя. Qlik Sense Enterprise Cloud, с более обширным административным контролем в отношении подготовки пользователей и хранения данных, будет выпускаться поэтапно (начиная с 2016 года).
  
  

• по телефону +7 495 213-83-61,
  
• через форму обратной связи.