هوش تجاری

مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری

هوش تجاری سلف سرویس به یکی از ابزارهای اصلی تصمیمات کسب و کار تبدیل شده است. در این مقاله به تفاوت‌های پاور بی آی (Power BI) و Tableau در ویژگی‌ها و قیمت گذاری می‌پردازیم. سیستم عامل هوش تجاری (BI) و سیستم عامل تجزیه و تحلیل مدت‌هاست که یک پایه اصلی برای کسب و کار محسوب می‌شوند، اما به لطف ظهور ابزارهای هوش تجاری سلف سرویس، مسئولیت تجزیه و تحلیل از فناوری اطلاعات به تحلیلگران کسب و کار با پشتیبانی دانشمندان داده و مدیران پایگاه داده، تغییر کرده است. در نتیجه، هوش تجاری از تولید گزارشات ماهانه مبتنی بر سیستم سوابق، به کشف تعاملی و به اشتراک گذاری روندها، پیش‌بینی‌ها و پاسخ به سوالات کسب و کار بر اساس داده‌های مختلف منابع داخلی و خارجی تغییر یافته است. بجای اینکه تصمیم‌گیری به ماه‌ها زمان نیاز داشته باشد، کسب و کاری که هوش تجاری سلف سرویس را اتخاذ کرده‌اند می‌توانند طی چند روز در مورد یک مسئله تصمیم بگیرند. اما درک اینکه کدام یک از پلتفرم‌های هوش تجاری سلف سرویس برای سازمان شما مناسب است می‌تواند مشکل باشد. بهترین تناسب از نظر کاربران کسب ‌و کار شما و هم از نظر زیرساخت‌های فناوری اطلاعات تعیین خواهد شد.

آیا پلتفرم هوش تجاری با مهارت افرادی که از آن استفاده می‌کنند مطابقت دارد؟ آیا افراد شما می‌توانند به راحتی آن را یاد بگیرند و استفاده کنند؟ آیا کار تحلیلگران را آسان می‌کند یا موانع بیشتری را ایجاد می‌کند؟ آیا توانایی خواندن همه منابع داده داخلی و خارجی شما را دارد؟ آیا می‌توانید به راحتی داده‌ها را در سیستم عامل تمیز و انتقال دهد؟ آیا می‌توانید تجزیه و تحلیل خود را با هر فردی در سازمان یا فقط با کاربران مجاز به اشتراک بگذارید؟ پلتفرم  Tableau و Power BI دو ابزار مهم هوش تجاری سلف سرویس هستند. در اینجا به مقایسه این دو سیستم عامل و عوامل تاثیرگذار در تعیین پلتفرم مناسب سازمان شما نگاهی می‌اندازیم.

پاور بی آی (Power BI)

Power BI، ورود مایکروسافت به بخش هوش تجاری سلف سرویس است، که شامل یک رابط وب به یک سرویس با میزبانی Azure و یک برنامه Power BI دسکتاپ برای ویندوز است. قیمت آن بسیار ارزان‌تر از رقبا است: یک حساب استاندارد رایگان است، یک حساب پیشرفته ۹.۹۹ دلار برای هر کاربر در هر ماه و Power BI دسکتاپ نیز رایگان است. هم وب سایت و هم برنامه دسکتاپ به طور منظم به روز می‌شوند. پاور بی آی دسکتاپ ماهانه به روز می‌شود. تشخیص زمان به روزرسانی سایت دشوار است.

برای برخی از منابع داده، پاور بی آی نمودار، داشبورد و گزارش‌های از پیش تعیین شده‌ای دارد. به عنوان مثال، داشبورد و گزارش پیش فرض Visual Studio Online دید در یک نگاه از Git، ارائه درخواست (pull) و فعالیت کنترل نسخه در پروژه‌هایی که برای حساب خود تنظیم می‌کنید ارائه می‌دهد. برای منابع دیگر، Power BI انتظار دارد نشانگر خاصی را برای داده‌های خود مشاهده کند. به عنوان مثال، از جدول کار اکسل به نام جداول مدل داده داده اکسل و برگه‌های Power View پشتیبانی می‌کند. اگر در صفحه کار اکسل خود فقط داده‌های خام دارید، باید به آن برگردید و یک یا چند جدول با نام ایجاد کنید. همچنین اگر قبل از وارد کردن از صحت داده‌هایتان اطمینان حاصل کنید، به شما کمک می‌کند.

پاور بی آی برای سازمان‌هایی که از سیستم عامل ویندوز، آفیس و آزور استفاده می‌کنند گزینه مناسبی است. همچنین این یک انتخاب خوب برای سازمان‌های حساس به هزینه است که می‌خواهند BI را برای همه افراد سازمان ارائه دهند. ویژگی منفی پاور بی آی این است که به اندازه نرم افزار Tableau (تابلو) توانایی تجزیه و تحلیل یا کنترل نمودارها را به شما نمی‌دهد. با این وجود طبق گزارش Gartner پاور بی آی در ۱۲ سال گذشته برترین پلتفروم هوش تجاری شناخته شده است.

برای آشنایی بیشتر با این ابزار پیشنهاد می‌کنیم مقاله “پاور بی آی چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟” را مطالعه کنید.

تابلو (Tableau)

Tableau محصولات خود را تحت عنوان “تجزیه و تحلیل‌هایی که همانطور که شما فکر می‌کنید کار می‌کنند” ارائه می‌دهد و می‌گوید این ابزارها “توانایی طبیعی مردم را در مشاهده سریع الگوهای بصری، آشکار کردن فرصت‌های روزمره و لحظات شادی به طور یکسان” کنترل می‌کنند. گفته‌های این پلتفرم تا حدودی حقیقت دارد، اگرچه تقریبا می‌توانید در مورد بسیاری از ابزارهای دیگر هوش کسب و کار نیز همین حرف را بزنید.

کشف بصری در فرایند تجزیه و تحلیل مرحله جذابی است، اما این جایی نیست که بیشتر مردم بیشتر وقت خود را می‌گذرانند. از نظر من، وارد کردن و سازماندهی داده‌ها با یک محصول هوش کسب و کار به راحتی می‌تواند ۸۰ درصد از زمان شما را صرف کند. اکنون که Tableau می‌تواند به پایگاه داده متصل شود، شما ممکن است چندین منبع داده را وارد کرده و آنها را با یکدیگر مرتبط کنید، اگر سازمان شما به اندازه کافی بزرگ یا غنی باشد، ممکن است بیشتر آنها را در انبار داده خود داشته باشید. سپس داده‌های خود را به صورت ردیف به ردیف فیلتر و سازماندهی کنید. سرانجام توانایی شروع مرحله تجسم سازی را کسب می‌کنید، اگرچه در حین تلاش برای کاوش، انجام انتقالات داده اضافی غیرمعمول نیست. اما سازماندهی و انتقال داده‌ها در Tableau به راحتی اکسل انجام می‌شود. برای افزودن فیلدهای محاسبه شده یا فیلتر کردن داده‌ها، نیازی به بازگشت به مرحله ورود داده نیست.

کشف بصری در Tableau قدرتمند است و Tableau نوار اجرا آسان برای استفاده و کنترل دقیق نمایش نمودار را تعیین کرده است. شما با کلیک کردن یا کشیدن ابعاد (به طور معمول دسته‌ها یا ویژگی‌های گسسته) و اندازه گیری (مقادیر عددی) مورد علاقه، و یا انتخاب یک علامت (نوع نمایشگر مانند میله‌ها، خطوط و نقاط)، یک تجسم Tableau ایجاد می‌کنید و یا با انتخاب خودکار علامت، یا روش “نمایش من” برای انتخاب تجسم استفاده می‌کنید.

برای کنترل بیشتر، می‌توانید ابعاد و اندازه‌ها را با مشخصات خاص یا “قفسه‌ها” تعیین کنید. زمانی که آنچه در تحلیل خود اتفاق افتاده است را درک کردید، می‌توانید داشبورد و داستان را با دیگران به اشتراک بگذارید. این کار با انتشار در Tableau سرور یا Tableau آنلاین به راحتی انجام می‌شود، در Tableau دسکتاپ باید آن را بارگذاری کنید و یا اینکه تبلت تحلیل خود را بصورت آنلاین انجام دهید.

قیمت گذاری نرم افزار تابلو این اواخر رقابتی‌تر شده است.  نسخه شخصی: ۳۵ دلار برای هر کاربر در ماه؛ نسخه حرفه‌ای: ۷۰ دلار برای هر کاربر در هر ماه؛ Tableau سرور: هر کاربر ۳۵ دلار در هر ماه. Tableau آنلاین (میزبانی کامل): ۴۲ دلار برای هر کاربر در ماه.

با این حال باید توجه داشته باشم که Microsoft Power BI چیزی در حدود ۸۰ درصد از ویژگی‌های Tableau را با حدود ۲۵ درصد قیمت آن ارائه می‌دهد. این که با درنظر گرفتن حساب کاربری و هزینه‌های کارمندان برای سازمان خود، این محاسبه مانعی برای شما خواهد بود یا نه، مسئله‌ای است که باید متناسب با شرایط خود تعیین کنید.

جمع بندی

بیشترین دغدغه در تصمیم گیری در مورد اینکه چه برنامه تحلیلی مناسب است بسته به عمق تحلیلی دارد که به آن نیاز دارید. برای دسترسی به قابلیت‌های پایه‌ هوش تجاری پاور بی آی شرکت مایکروسافت با قیمت مناسب تری برای تعداد کاربر متوسط در دسترس است. آشنایی کاربران با محصولات مایکروسافت به ارزش استفاده از این محصول می افزاید.

اما وقتی به دنبال استفاده از تحلیل‌های حرفه‌ای هستیم، قوت تحلیل‌های پلتفورم Tableau مورد نیاز ما خواهد بود. با این وجود در شرکت‌های ایرانی استفاده از پاور بی آی برای اینکه خدمات رایگان بیشتری را در اختیار سازمان‌ها قرار می‌دهد با استقبال بیشتری روبرو می‌شود.


مجموعه

هوش تجاری

این پست بخشی از مجموعه هوش تجاری در کار و کسب است. ترتیب زیر را در این حوزه پیشنهاد می‌کنیم.

  1. وقتی از هوش تجاری صحبت می‌کنیم، از چه حرف می‌زنیم؟
  2. تبدیل داده به اطلاعات با هوش تجاری
  3. تجزیه و تحلیل داده (Data Analytics) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  4. کلان داده (Big Data) چیست؟
  5. تجزیه و تحلیل کلان داده (Big Data) چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  6. مقایسه مفاهیم تحلیل داده، علوم داده و کلان داده (Big Data)
  7. هوش تجاری (BI) چیست و چه تفاوتی با آنالیز تجاری (BA) دارد؟
  8. آنچه باید درباره‌ هوش تجاری بدانیم
  9. هوش تجاری (BI) چطور می‌تواند به کسب و کار شما کمک کند؟
  10. معرفی ۵ کتاب برتر درباره هوش تجاری
  11. ۷ کلید برای یک استراتژی موفقیت آمیز در زمینه هوش تجاری
  12. ۹ راه عدم موفقیت هوش تجاری
  13. ۱۰ تکنیک اساسی تجسم داده در ایجاد گزارش‌های هوش تجاری
  14. تفاوت داشبورد و گزارش چیست؟
  15. ۱۳ مثال عملی از تحلیل داده با هوش تجاری
  16. کاربرد هوش تجاری در صنایع مختلف
  17. معرفی نرم افزارهای مختلف هوش تجاری
  18. پاور بی آی (Power BI) چیست و در هوش تجاری چه کاربردی دارد؟
  19. راهنمای کامل پاور بی آی (Power BI)
  20. ویژگی‌های نرم افزار Power BI
  21. تفاوت پاور بی آی و اکسل
  22. راهنمای انتخاب ابزار مناسب بین پاور بی آی و اکسل
  23. آموزش توابع زبان DAX در هوش تجاری با پاور بی آی (Power BI)
  24. معرفی نرم‌افزار Tableau، کاربردها و محصولات آن
  25. هر آنچه که لازم است درباره نرم‌افزار QlikView بدانید
  26. تفاوت زبان M و DAX در نرم افزار Power BI
  27. مقایسه ابزار Power BI و Tableau در هوش تجاری
  28. آموزش Power BI Report Server
  29. آموزش نصب و راه اندازی Power BI Report Server
  30. مسیر شغلی در هوش تجاری
  31. مهمترین تکنیک‌های هوش تجاری
  32. پیاده سازی هوش تجاری در سازمان‌ها
  33. داده کاوی چیست و چه تکنیک‌هایی دارد؟
  34. همه‌چیز درباره علم داده و نحوه استفاده از آن
  35. دانشمند داده کیست و چه نقشی در کسب و کار دارد؟
  36. معرفی برترین زبان‌های برنامه‌نویسی علم داده
  37. زبان برنامه‌نویسی پایتون چیست و چرا باید آن را یاد بگیرید؟
  38. پایگاه داده چیست و چه اجزایی دارد؟
  39. زبان برنامه نویسی R چیست؟
  40. انبار داده چیست؟
  41. مفاهیم، معماری و اجزای انبار داده
  42. فرایند ETL در ایجاد انبار داده چیست؟
  43. مدل‌سازی داده چیست؟
  44. سیستم‌های پشتیبانی تصمیم‌گیری چیست و چه کاربردهایی دارد؟
  45. تحلیل‌های پیش‌بینی کننده چیست و چگونه انجام می‌شود؟
  46. علم تصمیم‌گیری چیست و چگونه می‌توانیم تصمیمات داده‌محور بگیریم؟
  47. تصمیم‌گیری مبتنی بر داده چیست و چه تاثیری در موفقیت کسب و کار دارد؟
  48. کاربرد تحلیل داده در بانکداری و شرکت‌های خدمات مالی

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

بستن