¿Cuáles son las soluciones de inteligencia empresarial más adecuadas para una empresa SaaS de alto crecimiento?

Muchos de nuestros clientes en Cluvio son compañías SaaS de alto crecimiento.

Cluvio le permite crear paneles interactivos basados ​​en consultas SQL en solo un par de minutos y compartirlos con su equipo o externamente.

Los principales diferenciadores de Cluvio son:

Amplio soporte de bases de datos. Cluvio trabaja con Redshift, Postgres, MySQL, MariaDB, AWS Aurora, Google Cloud Spanner, Google Big Query, Google CloudSQL, Microsoft SQL Server, Oracle y Exasol.

Editor avanzado de SQL. Resaltado de sintaxis, autocompletado inteligente sensible al contexto, fragmentos de SQL y más.

Recomendaciones de consultas inteligentes. El “Almanaque” (visible a la izquierda en la primera captura de pantalla) no solo le proporciona una visualización de su modelo de datos, sino que también sugiere inteligentemente consultas SQL que puede usar para explorar fácilmente sus datos.

Precios. Muchas plataformas de BI en la nube comienzan en un par de miles de dólares / mes. El modelo de precios de Cluvio, que incluye un plan gratuito, es mucho más adecuado para empresas más pequeñas y más jóvenes.

Visores gratis. El modelo de precios de Cluvio sigue la filosofía de que una empresa se beneficia más si todos en un equipo tienen acceso a análisis. Es por eso que cada plan de equipo incluye una cantidad ilimitada de Visor (usuarios que pueden acceder a paneles e informes pero no crearlos).

Alertas SQL. Simplemente defina las condiciones en SQL sobre las que desea recibir información y reciba una alerta por correo electrónico cuando la condición se cumpla.

Paneles interactivos. En Cluvio es fácil parametrizar informes y hacer paneles interactivos con filtros personalizados y basados ​​en el tiempo.

Autohospedaje. Si bien Cluvio es principalmente una solución de BI basada en la nube, también puede ejecutar instancias de Cluvio en su propio hardware, por lo que es muy adecuado para datos altamente confidenciales.

R. En Cluvio puede ejecutar un script R personalizado sobre los resultados de una consulta SQL. Esto permite aprovechar el poder de R para el análisis que requiere más esfuerzo en SQL sin formato.

Usabilidad. El diseño y la usabilidad son naturalmente subjetivos, así que solo dejo que las imágenes hablen por sí mismas.

El editor de consultas de Cluvio:

Un panel de muestra:

Más de 300 empresas ya usan Cluvio para analizar sus datos, debería intentarlo.

Descargo de responsabilidad: trabajo allí

Divulgación: trabajo para Saksoft Inc y soy socio de muchos proveedores de BI. Sin embargo, mi consejo sería muy neutral.

También es posible que desee responder a estas preguntas:

1. ¿Le gustaría aportar capacidades analíticas a su producto o es solo para uso interno?

2. ¿La solución debe ser interna o basada en la nube?

3. ¿Tiene un número limitado de usuarios o desea permitir que toda la organización use informes de BI?

Es posible que desee volver a visitar la lista restringida en función de su respuesta.

Si el autoservicio es su criterio principal. Funcionalmente: Tableau, Qlik obtiene un puntaje alto en uso intuitivo, análisis rápido, fuertes capacidades de gráficos e integración R. También son rápidos de implementar, usan en memoria (significa un equipo más costoso) y requieren que se implemente una capa semántica adecuada en términos de modelo de datos para apuntar a un KPI correcto y significativo. Para ser justos, el modelo de datos semánticos es un requisito para todas las implementaciones. No se puede equivocar con Tableau o Qlik.

Otros a considerar

Power Bi: oferta basada en la nube de Microsofts. Funciona muy bien con el servidor SQL. La hoja de ruta para facilitar el uso y la integración es mucho más avanzada que otras. Ver enlaces a continuación. Para darle una idea, le dará integración de búsqueda por voz directamente desde su escritorio para consultas analíticas. Soy fan. casi olvido la integración de SQL Server 2016 R.

SAP BO – Un peso pesado en la industria. No se puede perder esto con la gama de ofertas: Lumira, informes de cristal, WebI, análisis, etc. Funciona de manera excelente con SAP HANA, herramientas de modelado rápidas, confiables y adecuadas, pueden habilitar a toda la organización.

Más –

Birst, Logi Analytics: políticas de licencias muy amigables, SAS VA, ElegantJ Bi, Plotly: el equipo ha creado algunos gráficos muy intuitivos, Power Query con Excel, Microsoft DataZen, Amazon Quicksight

Siempre puede obtener sus gráficos en la biblioteca Java D3.Js: inmensamente poderosa, gráficos de Google, R, etc.

También he escuchado mucho sobre Alteryx por parte de nuestros clientes.

Reimpresión de Gartner

Ignorar Wall Street: Tableau sigue siendo el rey de la inteligencia empresarial

Hay un cambio en curso. De hecho hay varios. Y hay una gran pregunta que responder: ¿qué vas a hacer con la inteligencia cuando la obtengas?

Turno 1: gran TI a la aplicación. Ahora que TI básicamente funciona, podemos ver cuánta complejidad incorporamos a los sistemas de primera generación. Ya no necesitamos desarrolladores para conectar los sistemas y la personalización es algo simple de arrastrar y soltar. Por supuesto, una empresa SaaS lo sabrá.

Turno 2: Proceso. El silo que crea el sistema de tipo ERP es cosa del pasado. Hemos visto cómo las industrias como los viajes, la logística y el comercio minorista se han visto afectadas por los sistemas de comercio electrónico centrados en el cliente y basados ​​en procesos. Este proceso impulsado por el cliente es el único camino a seguir. Obliga al resto de la compañía a pensar en el cliente y en el proceso de pensar. Visualiza esto …
El organigrama estándar de la compañía tiene un CEO en la parte superior y todos los demás en un triángulo. Gira ese triángulo al revés. Ahora tiene clientes que fluyen a través de la parte superior de una organización con las personas de la empresa que interactúan con ellos como el nivel superior de la empresa. Todo lo demás es un servicio de soporte.
Ahora puede ver cuán incorrectos son sus sistemas y procesos.

Turno 3: decisiones basadas en datos. Business Intelligence fue diseñado como un complemento, para arrastrar los datos de los sistemas reacios y ponerlos en una forma en la que pudieran verse las tendencias, etc. Pero un proceso hace esto de forma nativa. Cada acción crea un rastro y puede profundizar para ver lo que está sucediendo, crear paneles e informes sobre tendencias, etc. Luego puede adoptar un enfoque simple de “mayor problema primero” para mejorar continuamente su proceso y su negocio.
Pero puedes ir más allá. Happy Path puede expandirse del 80% al 99%, con menos excepciones que requieren intervención manual. Cualquier decisión repetida puede automatizarse con criterios de decisión, etc.

Turno 4: Comunidades. Los sistemas de Business Intelligence están diseñados para tomar sus propios datos. Pero las empresas son en realidad una colección de empresas colaboradoras: proveedores de componentes, proveedores de servicios, socios de ventas, asesores. Un sistema de datos moderno vincula todo esto en la nube, para crear una vista de extremo a extremo de lo que está sucediendo. Su inteligencia tiene que ir más allá de su empresa.

¿Qué hacer con la inteligencia?
Todavía vivimos en la primera generación de personas que han encontrado datos. La gente todavía cree que puede tomar mejores decisiones que la máquina. Pero la evidencia comienza a ser abrumadora de que este no es el caso. Sí, hay errores, en su mayoría causados ​​por personas que no se dan cuenta de las consecuencias involuntarias o diseñan el sistema con muy pocos puntos de datos, pero los sistemas pueden superar a las personas para casi todas las tareas.
Por lo tanto, la inteligencia debe informar la creación de un sistema inteligente, no simplemente gráficos elegantes para que las personas hablen en las reuniones. Mi opinión es que el 90% de las ventas de BI están impulsadas por el ego de esta manera y no son realmente útiles para la corporación. Las empresas que mencionas no son verdaderas empresas de Business Intelligence, solo son buenos fabricantes de gráficos.

Entonces mi respuesta es ninguna de las anteriores. Ordene sus procesos y la inteligencia de datos estará allí. Luego cree procesos de decisión para acompañarlos. Todo lo que necesita es una descripción general para ver dónde se puede requerir intervención y para marcar oportunidades fuera del alcance de los sistemas.

Para crear cuadros de mando interactivos y análisis de datos en su aplicación de BI, recomiendo AnyChart: gráficos JavaScript, gráficos, Gantt y Stock de HTML5 rápidos y confiables. No importa en qué almacén se almacenen sus datos. Muchas formas de visualización. Todas las plataformas y navegadores.

Recuerdo que encontré este ejemplo interactivo de tablero de CIO en su galería hace unos meses, basado en el tablero de CIO de Stephen Few, y me sorprendió bastante:

Otros ejemplos geniales:

La galería de paneles de AnyChart:

AnyChart | Galería de AnyChart 7 | Tableros

Más paneles de control:

AnyChart – Soluciones comerciales: Tablero de ventas, Tablero de CIO, tablero de DevOps y más.

Documentación:

AnyChart JavaScript Chart Documentation ver. 7.9.1

En mi opinión, lo más fructífero que podrías hacer es:

i) cree una hoja de cálculo con sus datos relacionales unidos. Luego descargue Tableau, Qlik y otras opciones y comience a ejecutar los distintos escenarios. Vea cuán intuitivas son las interfaces y cuántos aros cada herramienta lo hace saltar.
ii) Una vez que tenga i), ahora vaya y cree un entorno de esquema de estrella en su base de datos. Hazlo simple pero coloca al menos un par de tablas de hechos y media docena de dimensiones. Ahora prueba las mismas herramientas de arriba.

Alcanzarás la iluminación.

Para obtener una opinión más subjetiva sobre los esfuerzos de BI en general y no solo la visualización, tenga en cuenta que los proyectos de BI generalmente mueren en la etapa de datos y, a menudo, debido a políticas en torno al alcance, el acaparamiento de datos o el impacto del equipo. Con herramientas modernas, mover datos y formatearlos a través de ETL, y una visualización atractiva es fácil, pero la gobernanza, la integridad y la sincronización de datos son problemas más difíciles y deben resolverse para que sus usuarios confíen en sus datos y el análisis resultante. Si tiene su estrategia de datos bajo control, la creación de visualizaciones es trivial, aunque existen dificultades en torno al BI de autoservicio. La tensión entre las necesidades ejecutivas y analistas lo obligará a decidir entre las mejores herramientas o las herramientas todo en uno. Mi consejo para usted es acertar con su estrategia de datos y luego seleccionar las herramientas de visualización que mejor satisfagan sus necesidades. Esta heterogeneidad es realmente buena para los negocios, ya que sus usuarios son más productivos.

En mi opinión, la solución de inteligencia empresarial más adecuada es aquella que evoluciona con su organización.

La pregunta es: ¿Existe un producto de BI empaquetado que pueda cumplir con todos los requisitos analíticos de una organización que evoluciona rápidamente con las demandas del mercado?

No he visto uno hasta ahora.

Curiosamente, su equipo ya ha preseleccionado 4 productos de BI. ¿Por qué estas 4 para empezar? ¿Es por los precios? (No me sorprendería si la respuesta es sí, ya que es la última tendencia de los consumidores que seleccionan un ahorro de costos a corto plazo en lugar de perder el ROI a largo plazo).

Mirando la forma en que estructuró su consulta, su principal preocupación debería ser obtener los datos correctos para comenzar.

Los fundamentos básicos de Business Intelligence siempre se trata de tomar mejores decisiones. Y las decisiones solo podrían ser mejores cuando la visión holística de las transacciones de la organización esté disponible. Si no, es solo una mejor herramienta de Excel que está comprando, siempre haciendo análisis en el nivel subóptimo.

Digamos que finalmente obtiene los datos ordenados y armonizados.
¿Por qué no considera diversificar sus riesgos de inversión mediante la adquisición de múltiples herramientas de Business Intelligence? Estoy seguro de que ningún producto de BI es adecuado en función de la difusión de su madurez analítica y el cociente de todos y cada uno en su organización.

No he trabajado en una empresa de alto crecimiento ni en un producto tipo SaaS, pero supongo que depende del volumen de transacciones diarias. ¿Estamos hablando de cientos, miles o millones?

Estoy de acuerdo con @Ward en que una solución de BI complicada no es realmente la respuesta aquí. Sin embargo, trabajé construyendo la infraestructura de informes para una pequeña empresa con miles de transacciones diarias y lo mejor que hicimos fue crear un modelo dimensional simple en tablas planas en SQL que funcionó realmente bien tanto para consultas ad hoc como para paneles para informes. Hay algunos ETL livianos involucrados pero aún no hay DW.

No se preocupe por los paneles complejos en esta etapa. Si tiene configurada la infraestructura de informes subyacente, puede crear cualquier panel que quiera decir con algo como JavaScript puro (como D3), por definición, un panel complejo requerirá cálculos complejos. Idealmente, estos se manejarían en el middleware antes de mostrarlos visualmente en Tableau o cualquier otro front-end. Si no puede construirlo en middleware, hágalo en SQL.

Construirlo rápido, iterar y simplemente hacerlo. Sinceramente, creo que todo el tiempo que haya dedicado a encontrar la herramienta “correcta” debería dedicarse a elaborar los informes ellos mismos. Esto le dictará lo que se necesita. Probablemente debería adoptar un enfoque híbrido donde tenga varias herramientas en su lugar. También soy un gran admirador de ETL dentro de la base de datos. He trabajado con SQL Server y he podido construir todo en SQL. Para importar CSV, puede crear algunos trabajos rápidos con SSIS.

Obtenga una nueva base de datos y comience a construir algunas tablas dimensionales simples. Preocúpese por las herramientas y las soluciones integradas más tarde (si alguna vez)

Divulgación: tenemos alianzas con Jaspersoft y Tableau.

Todas las herramientas enumeradas son viables. Todos tienen superposiciones variables en funcionalidad y usabilidad. Algunos brillan en áreas particulares y chupan en otros. Cualquiera de ellos puede hacerse viable con el equipo y la financiación adecuados. Pero para una empresa SaaS, hay dos consideraciones no funcionales que pueden tener un impacto a largo plazo en una decisión de herramienta de BI.

• Audiencia (interna o externa)
• Licencias y escalado

Algunas de las herramientas son excelentes para casos de uso de BI internos, y otros casos de uso externos. Los casos de uso interno tienden a ser más fáciles de soportar porque las expectativas y el desarrollo de la plataforma se pueden adaptar. Los casos de uso externo generalmente se refieren al autoservicio y la facilidad de uso. Esto puede ser extremadamente difícil de entregar con herramientas listas para usar. Una de las implementaciones más exitosas que he visto (en uno de nuestros clientes) fue rodar manualmente una interfaz que integraba Jasperserver utilizando su funcionalidad API, no la interfaz ootb. Esto no sería una implementación para los débiles de corazón. Mi consejo sería comprender claramente quiénes son los públicos internos y externos y qué nivel de soporte necesitará proporcionar para ayudar a los usuarios a navegar por los informes y paneles.

El segundo elemento es la licencia. No todas las herramientas de BI enumeradas tienen un modelo de licencia que funciona para una empresa SaaS (a menos que esté hablando de grandes cantidades y esté dispuesto a pagar por modelos de todo lo que pueda comer). La licencia debe ser compatible con ISV / VAR con múltiples inquilinos. Si la infraestructura de SaaS está en la nube, no todas las empresas enumeradas tienen una estrategia clara para la nube y los precios a pedido. Especialmente en lo que respecta a la ampliación lateral, ya que tiene más usuarios. Jaspersoft lo hace, pero me gusta pensar que tuvimos algo de influencia con eso, ¡ya que los intimidamos durante años para tener uno!

Nota al margen. Si está haciendo sus informes en MS Excel y tiene un buen número de tablas dinámicas, debe considerar qué tan bien la herramienta es compatible con OLAP. Todas las herramientas que ha enumerado lo admiten en diversos grados.

Mi pensamiento final sería considerar la herramienta de BI para usuarios internos inicialmente, implementar informes y paneles de control limitados (publicados por la herramienta de BI o enrollados a mano) hasta que tenga una idea de cómo se usará BI externamente y luego iterar a través de la construcción el marco externo con funcionalidad adicional, nuevamente utilizando lo que está disponible para usted en la herramienta de BI o continuando con el aspecto externo.

Parece que recién comienzas a desarrollar tu BI. Si es así, Tableau es una buena opción para comenzar. Es bastante fácil de usar. Puede descargar Tableau Public de forma gratuita. Otra opción a considerar es … Microsoft Excel. Es una herramienta poderosa con extensos ecosistemas de complementos. Puedes hacer mucho con eso.

Prepárate Independientemente de la herramienta que elija, es probable que su sistema de BI evolucione para tener un montón de herramientas / scripts trabajando juntos. Al menos, Excel estará allí. No he visto operaciones de BI complejas ejecutándose en una sola herramienta.

Si desea un panel complejo, puede considerar d3.js para la visualización. Es super flexible. Su capacidad para crear paneles visualmente atractivos es ilimitada. El único inconveniente es el costo de desarrollo inicial.

El BI típico se usa para el análisis interno. Pero en esta era de la nube, los servicios están cada vez más conectados. Empiezo a ver que algunos BI están impulsando la asociación y las ventas. Si su tablero / visualización puede hacer esto, podría valer la pena la inversión inicial. Mi empresa, https://vida.io , puede ayudar con esto. Hacemos que sea fácil para los no técnicos replicar el panel de control / visualización d3.js.

Hola John,

Estoy basando mi recomendación en:
su empresa (SaaS, por lo tanto, una multitud técnicamente experta)
y
según sus criterios (solución general de BI y analítica avanzada)
y
basado en mi experiencia con Tableau y Spotfire, incluida una comprensión clara de sus diferentes filosofías y fortalezas / debilidades en Tableau 8.1 y Spotfire 6.

Si bien creo que ambos productos son excelentes en muchas aplicaciones, recomendaría Spotfire 6 en su caso. Me gusta su visión en relación con sus necesidades, así como su orientación de capacidades en relación con sus necesidades.

Recientemente utilizamos Spotfire en algunas de nuestras clases y me impresionaron sus capacidades avanzadas. También fui informado por su liderazgo ejecutivo y escuché su estrategia futura y filosofía de trabajo. Tuve impresiones muy favorables de su enfoque holístico de BI, análisis visual y análisis avanzado y cómo planean usar estas capacidades combinadas como un activo estratégico en formas únicas

Todo lo mejor,
Stephen McDaniel
Asesor en jefe de datos
Reuniendo personas, sistemas y datos
http://www.Freakalytics.com y
http://www.AccidentalAnalyst.com

Mucha buena información y recomendaciones en las otras respuestas. Para mí, gran parte de la decisión dependerá de algunos factores:
1) ¿Quiénes son los usuarios previstos?
2) ¿Cuál es el conjunto de habilidades de los analistas técnicos y usuarios avanzados que desarrollarán sus paneles?
3) ¿Cuál es tu presupuesto?
4) ¿Cuál es la escala de sus datos?

1) ¿Quiénes son los usuarios previstos?
Para mí, esta es siempre una pregunta en dos partes: ¿quiénes son mis usuarios avanzados y quiénes son mis consumidores? Mis usuarios avanzados tienden a preocuparse más por la flexibilidad y la capacidad analítica de la herramienta en comparación con mis consumidores que se preocupan más por la disponibilidad de informes, la facilidad de uso y el tiempo de lanzamiento de nuevos informes / paneles.
2) ¿Qué es el conjunto de habilidades?
Si mis usuarios avanzados y analistas técnicos son aquellos con experiencia en desarrollo, favorecerán las herramientas donde puedan ensuciarse las manos, D3 es un gran ejemplo. Si son de un entorno de BI más tradicional, se favorece una herramienta de BI más tradicional. Los analistas centrados en el desarrollador junto con un buen diseñador de experiencia de usuario podrían crear una solución personalizada sólida, pero luego podría tener problemas de mantenimiento / soporte a largo plazo.
3) ¿Cuál es su presupuesto?
Incluso una solución como Tableau se vuelve costosa de implementar cuando se busca una implementación de Servidor (frente al cliente de escritorio) y, aunque no necesariamente en la escala de MicroStrategy o Business Objects, el precio puede ser desalentador.
4) ¿Cuál es la escala de sus datos? Esto es un poco complicado, porque no estoy necesariamente hablando de los datos sin procesar que se ingieren en su almacén de datos (por cierto, es que una base de datos tradicional, una base de datos columnar o una solución nosql) no todas las plataformas de BI juegan con todos los sabores del almacén bien y no todos pueden manejar bien conjuntos de datos grandes.

Si es descuidado, pequeño y centrado en el desarrollador, diría que cree el suyo propio con algo como D3 respaldado por el almacén de datos y el lenguaje de scripting del lado del servidor con el que se sienta cómodo (python tiende a ser favorecido por los equipos de BI centrados en el desarrollador en mi experiencia).

Si está menos centrado en el desarrollador y luego evalúa plataformas como Tableau o Panapticon (ahora parte de Datawatch) o algunas de las otras soluciones mencionadas anteriormente, le recomendaría mantenerse alejado de MicroStrategy y Business Objects, ya que continuamente no logran desarrollar las mejores prácticas .

¿Por qué conformarse con un software empresarial que es lento y obstinado cuando tenemos plataformas de inteligencia increíblemente ágiles y receptivas? Aprenda Pentaho Haga clic aquí !!

Tableau es una de esas herramientas líderes de inteligencia empresarial para mover su negocio más rápido y facilitar su comprensión por parte de clientes y consumidores. Con un marco empresarial altamente escalable, fácil de implementar y de rendimiento eficiente, Tableau es el líder en el Cuadrante Mágico de Gartner de este año. Por tercer año consecutivo, este software de visualización recibió el reconocimiento de grandes empresas y audiencias comerciales de todo el mundo.

La mayoría de las preguntas de la entrevista de Pentaho Click Me !! Varios analistas de la industria se están enamorando de Tableau porque está repleto de excelentes innovaciones para que los usuarios analicen y comprendan sus datos. Las empresas están invirtiendo millones en esta herramienta de BI para competir en la carrera de análisis de datos y seguir siendo un líder comercial en el mercado. Lo que más atrae a las personas de negocios a Tableau es su capacidad de analizar cualquier dato de cualquier tamaño mediante una simple interfaz de arrastrar y soltar.

Al hacer que BI sea rápido y fácil de mantener, puede comprender y presentar millones de filas y tablas de datos sin agregaciones complejas ni procesos de exportación e importación. Puede profundizar en gráficos e implementarlo y actualizarlo fácilmente a sus sistemas, computadoras portátiles y teléfonos móviles. Tableau proporciona un excelente dispositivo móvil y le permite acceder a visualizaciones de datos sin problemas, agilizándolo automáticamente para el sistema operativo móvil. Además, debe pagar costos relativamente más bajos que otras herramientas de BI.

Tiendo a estar de acuerdo en que si eres nuevo en BI Tableau es una buena opción. Es posible que encuentre algunas limitaciones a medida que sus necesidades se vuelven más sofisticadas. Pero el punto de entrada de bajo costo y, lo que es más importante, la facilidad de uso permitirán a sus usuarios y desarrolladores satisfacer la mayoría de sus necesidades a menor costo y acortar los tiempos de entrega. Si tiene requisitos para tableros más complicados, déjelos pasar por sus representantes de ventas de Tableau y vea si tienen otros clientes que hagan algo similar. Intente determinar si alguno de sus datos de BI debe ser más relativista que el día anterior. Si es así, eso tendrá un impacto dramático en su proceso ETL si tiene un gran volumen de transacciones diarias. Además, si los esquemas de la base de datos de producción cambian con frecuencia manteniendo sincronizado el esquema estrella del almacén de datos y el ETL, puede ser muy desafiante y esos problemas deben abordarse en su implementación.

Gracias por la invitación, John. Seguiré y admitiré mi revelación: soy parte de la trama.

Puede usar Plotly para crear gráficos interactivos que emparejen sus datos y gráficos, o configurar paneles interactivos. Entonces, así es como se ve un gráfico de Plotly diseñado en nuestro sitio cuando lo inserta en un iframe en un artículo del Washington Post: ¿Los bajos impuestos sobre los ricos dejan a la clase media con salarios más bajos?

Para una versión de tablero, acabamos de lanzar nuestra Biblioteca de gráficos y gráficos de JavaScript.

Plotly admite múltiples tipos de gráficos:

Y estadísticas:

También puede usar R Graphing Library y nuestras API para sus necesidades de trazado y transmisión. Por ejemplo, aquí hay un gráfico que extrae datos de un Arduino, Raspberry Pi, la API de Wunderground y un Nest. Ver: temperatura del hogar.

Avíseme si tiene alguna pregunta o puedo ayudarlo con algo.

Bueno, supongo que la mayoría de las respuestas a continuación apuntan a no invertir demasiado tratando de construir entornos de BI muy automatizados o de cualquier otra manera comprometer demasiado valor a cualquier solución. Eso tiene sentido, ya que su empresa todavía está en un alto crecimiento y eso generalmente significa una gran cantidad de pruebas y errores y experimentos que pueden descartarse no mucho tiempo en el futuro.

Mi sugerencia es que se adhiera a cualquier herramienta que le brinde suficiente en términos de presentación y manejo de datos (lo más libre posible), y no se preocupe demasiado por el proceso, la automatización o cualquier tipo de estructura secuenciada en este momento . Lo que necesita es comprender los conceptos, los datos subyacentes y administrarlo bien. Esa inversión generalmente se queda contigo.

Primero, obtenga los datos detallados más básicos que pueda y almacénelos tan bien y tan cerca de la fuente como pueda. Mantenga sus datos de origen durante el tiempo que pueda pagar, es posible que los necesite más adelante. Luego, a partir de eso, desarrolle un conjunto similar pero “lo suficientemente limpio” para trabajar. Por lo suficientemente limpio, generalmente significa que no tira más de lo que necesita para trabajar y toma decisiones decentes (si tiene que tirar demasiada basura, no tiene los datos para comenzar) y asegúrese de puede hacer referencias cruzadas de estos datos tanto como sea posible (son las conexiones las que le brindan información y valor, no solo los datos). Dado que no va a invertir en herramientas de gestión de datos pesados ​​en este momento, le sugiero que obtenga suficientes personas que sepan qué es un modelo de datos y que realmente puedan pasar por una discusión decente y una definición de los conceptos subyacentes. Si no entiende bien la semántica, ningún informe o tablero será correcto, porque todos los datos serán cuestionados.

Al final, digo que puedes usar cualquiera de las herramientas que mencionaste o cualquier otra que encuentres; lo importante es que tienes los datos correctos para trabajar. Cuando descubre que sus conceptos de datos, las fuentes y las transformaciones son lo suficientemente estables (esto generalmente significa que alguna idea de negocio se está estabilizando en producción, o en camino hacia allí), entonces y solo entonces comienza a obtener automatización y una fuerte inversión. , a menos que su empresa sea realmente una idea completamente nueva (aunque muchos piensan que lo son, la mayoría no lo es), probablemente ya tenga muchos conceptos muy estables para automatizar; es posible que solo necesite la experiencia para darse cuenta de que esto es así.

Buena suerte.

Tableau no es una buena opción para la solución SaaS, no escala tan bien. Además, es un producto dirigido más a analistas de datos puros y no es muy útil para alguien “que solo quiere un informe”.

La mejor (y más probada) solución para esta aplicación es Yellowfin BI (Yellowfin Business Intelligence). Descubrimos que Yellowfin puede escalar a cientos de miles de usuarios y ocupó el primer lugar en la encuesta de BI de BARC para el tablero de instrumentos. Un cliente tiene 180,000 usuarios activos nombrados impulsados ​​por solo tres servidores quad-core de 32 gb. Se escala bien.

Yellowfin también tiene las características de colaboración más avanzadas de cualquier herramienta de BI que haya visto

Para la integración de datos, debe mirar BIReady :: Home of Data Warehouse Automation en combinación con QFire Software, un nuevo y sorprendente producto de calidad de datos.

BIReady literalmente prepara sus datos para BI, automáticamente. Analiza sus fuentes de datos y crea un diseño de almacén de datos, y luego genera todo el código en su SQL favorito para construirlo y completarlo. Reduce los tiempos de desarrollo a horas o días, en lugar de semanas, meses o años. Un gran ahorro de tiempo y costos: esencial para los clientes satisfechos de su solución SaaS.

Querido John,

Tableau versus Jaspersoft en exp. Son opciones muy diferentes. Si quieres usar algo más como AGILE BI. Tableau encajaría de cierta manera. Sin embargo, tienden a mantener su entorno de desarrollo de informes demasiado complicado (como IDE) para los analistas de datos empresariales. Y sí, tienes razón, la integración es muy limitada, especialmente porque es una aplicación de escritorio (sé que entraron en un entorno de pseudo nube). Por otro lado, Jaspersoft ofrece más opciones de integración.

Soy CEO de BellaDati, así que puedo ofrecerle POC con BellaDati, ya que somos una especie de combinación. BellaDati ofrece muchas opciones de integración, mientras sigue compartiendo y creando informes, incluso el proceso ETL es bastante fácil. Además, es una aplicación completamente basada en la web (puede obtenerla a través de la nube, dispositivo móvil) o puede instalarla localmente en su servidor como una sola aplicación escalable. Avísame si quieres probar POC.

Mejor,
Martín

Hola,

He creado un panel de código abierto en tiempo real, alojado aquí: Dashku, y está disponible en Github aquí: dashku

Simplemente maneja la creación de paneles y widgets. Los datos JSON se pueden enviar a través de una API REST, así como a los clientes Ruby y Node.js. Los cuadros y gráficos se pueden construir utilizando bibliotecas JS como Peity, D3, Raphael.js y más.

Se ha abierto camino en algunos lugares interesantes: empresas de energía, empresas de salud, empresas de Internet de las cosas y redes sociales, incluido el grande.

Si está buscando una aplicación de panel que proporcione paneles y widgets altamente extensibles, entonces vale la pena echar un vistazo a Dashku. Si está buscando almacenar los datos con él, entonces es mejor buscar en otro lado, o puede solucionarlo al integrarse con Parse para recuperar datos en los widgets.

Como descubrió, hay muchas soluciones de BI. Al final, lo que realmente importa para cualquier empresa es el presupuesto y sus requisitos específicos.

Si REALMENTE necesita una pila completa de características como almacenamiento de datos, minería de datos, procesamiento de eventos complejos, visualizaciones, etc., recomendaría soluciones de GoodData, Tableau o Tibco.

Por otro lado, si no necesita el timbre y los silbatos y desea eliminar los costos de la ecuación, recomendaría una solución de tablero como Cyfe.com que le permite visualizar datos de cualquier fuente interna o externa (Descargo de responsabilidad: I ‘ m el fundador).