Немного предыстории и истории Power bi
 Скачать 367.37 Kb.
|
|
UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 Немного предыстории и истории Power BI Еще даже лет 15 назад отчетность в бизнесе повсеместно была бичом всех организаций. И если с регулярными простыми операционными стандартными отчетами (количество новых клиентов, доход, прибыль и т.д.) еще как-то справлялись (естественно предварительно попив с ИТ-департаментом друг другу крови) – то с так называемой Ad-Hoc отчетностью (ситуативная отчетность, по запросу) была всегда «беда-печаль». Да что с отчетностью – просто выгрузить выборку данных из массива по клиентам, продуктам, периодам и т.д. становилась целой эпопеей. Профильные подразделения писали техзадание программистам, те писали отчет, тестировали его сами, потом организовывали пользовательское тестирование в тестовой среде, допиливали, опять тестировали – и только потом выгружали на «прод» (рабочую среду) … С выгрузками выборок в Excel конечно было проще, но все равно занимало обычно неделю. В некоторых системах начали появляться генераторы отчетов, которыми могли бы пользоваться сами бизнес-пользователи. Такой генератор позволял сформировать отчет из любых полей базы данных системы. Но в большинстве случаев они были достаточно сложными и без спецподготовки ими пользоваться обычному пользователю было невозможно. Ну и каждый такой генератор жил в конкретной системе – а часто приходилось в единый массив сводить данные со многих систем (CRM, ERP, WOM, HRIS, 1С…). Ответом на это стали хранилища данных DWH (data warehouses) – системы, которые интегрировали данные с других систем. И их огромный плюс был только в стандартизации данных и исключения ситуации, когда разные отделы по-разному считают одно и то же (например, доход или количество клиентов). Сам как сейчас помню и свой первый проект по внедрению DWH Teradata для международного телеком-оператора: от внедрения системы – и до создания целой огромной ИТ-службы по ее обслуживанию. На базе этих систем разворачивались OLAP-кубы – это, по сути, напоминающие сводные таблицы в Excel функционалы. Они позволяли бизнес-пользователям «крутить» отобранные в такой куб данные в разных комбинациях, пытаясь добыть из них какие-то «знания». На рубеже 2010 годов корпоративный мир всерьез начал говорить о панелях приборов – дашбордах. Такие панели должны были бы в режиме реального времени обновляться и показывать менеджменту состояние дел на всех участках компании «здесь и сейчас» и демонстрировать как обстоят дела с достижением KPIs. Опять вспоминаю как внедрял в том же телекоме систему QPR: она коннектилась к данным (от заливки в Excel – и до баз данных любых других систем) и показывала «спидометры» с достижением KPIs. В этой системе даже можно было настроить вычисляемые показатели. UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 Но панели приборов в большинстве компаний «не взлетали». Влияли разные моменты: от вечных проблемы с качеством данных и ежедневно меняющегося «долгосрочного стратегического видения» менеджмента - до изменения версий систем и полей баз данных. А еще надо понимать, что ключевые в этом сегменте игроки вроде SAP, Oracle, IBM… внедряли эти системы от 2-х лет. В итоге Excel побеждал любые дашборды и системы. Многие, кстати, начали делать дашборды в Excel – и визуально очень «офигенно» даже получалось (Вы наверняка и сами видели дашборды, сделанные в Excel). А главное, в Excel в корпоративном мире умеют работать все - соответственно легче разобраться, чем со специализированной системой со специфическим функционалом (еще и которая будет внедрена неизвестно когда). Но на стыке 2010 - 2011 годов на рынке появился маленький продукт, который сегодня мы знаем как Qlik. Невзирая, что уже было достаточно много ряд заточенных под конкретные задачи нишевых систем со сходным функционалом (правда, с космическими ценниками), Qlik удалось обобщить аналитический функционал безотносительно ниши\функции – и быстро распространиться по рынку.Причем в основе функционала была все та же идея загрузки данных как в DWH и OLAP-кубов(считайте «сводных таблиц», которые были реализованы и так в ряде систем – от Excel до SPSS). Т.е., система подключалась к другим системам, забирала с них данные – и выгружала в единый массив, который пользователь мог визуально видеть и с ним взаимодействовать. И это было именно то решение, которое нужно было рынку: никаких разработок, внедрений и интеграций одного с другим! Все в одном флаконе – бери и пользуйся. Идею быстро подхватили другие игроки – и на сегодня королями рынка являются Tableau и Power BI. Ну и первопроходец Qlik, если говорить о тройке лидеров. См. на рисунке ниже, какой отрыв на сегодня имеют наш Microsoft Power BI от тех же ранее «правящих бал динозавров» как SAP, Oracle и IBM. Если говорить о Power BI, то Microsoft только зимой 2014-2015 года разродилась первыми работающими версиями этой системы, отдельными от Excel. До этого момента они просто разрабатывали и запускали надстройки к Excel: Power Pivot, Power Query, Power View и Power UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 UDEMY COURSES © https://www.udemy.com/course/power-bi-v/?referralCode=595FAE61BA9F1AF8B212 Maps. Но потом объединив эти все надстройки воедино в отдельную программу (сначала ее назвали Power BI Designer) и расширив ее возможности публикациями отчетов и дашбордов для группового пользования – получили Power BI. В середине 2015 года появилось «наземное» (desktop) приложение, переведенное на 40 языков мира (вкл. русский). И с того времени Power BI начал уверенно двигаться к занятию лидерских позиции. В нем постоянно дорабатывался функционал: • Появилась полноценная обработка данных (к примеру, появились вычисляемые столбцы, таблицы и меры); • Расширился функционал вставки объектов (стало возможно добавлять свои изображения\картинки; появилась вставка кнопок и текстовых полей и т.д.) • Кардинально улучшились функции визуализации данных. И причем в последний блок (визуализации) были внесены самые мощные изменения - похоже именно на это и была сделана вся ставка ребят из Microsoft. И они не прогадали! На сегодня благодаря всем изменениям Power BI – это полноценный самостоятельный продукт, способный и собирать данные с разных систем, и обрабатывать их, и, самое главное, мгновенно и невероятно красиво их визуализировать. Более того, похоже, что Microsoft даже замахнулся расширить функционал Power BI до прогностической аналитики – и не исключено, что через 3-5 лет мы будем видеть в нем все виды анализа доступные сейчас в таких специализированных программах как SPSS IBM, JASP или реализуемых на языке программирования R или Python. А если еще и Microsoft предложит наглядные красивые визуализации под сравнения выборок, факторный, регрессионный, кластерный и др. виды анализа – Power BI на долгое время сможет стать единым инструментом для аналитиков всех «уровней и мастей». Но время покажет. А пока мы можем наслаждаться как минимум всеми прелестями надстроек из Excel (Power Pivot, Power Query, Power View и Power Map) c визуализациями данных и функциональными дашбордами в Power BI. Такая вот история… |