Как мы меняли в компании BI-систему и что из этого вышло

До 2022 года российский рынок BI-систем занимали в основном зарубежные платформы: самые крупные — американские Tableau, Power BI и Qlik. Весной 2022 года эти BI-вендоры прекратили выдачу новых и продление старых лицензий для клиентов из России. Немало российских компаний решили остаться на ранее используемом ПО — от 21% до 40%, по данным исследований (мы смотрели ресерч Coffee Analytics в партнерстве с Mindbox и Calltouch, а также Reveal the data) — и покупать лицензии через посредников. Остальные бизнесы стали искать альтернативы, среди которых и мы — группа OKKAM. Иван Суховеев, руководитель разработки BI-решений в R&D OKKAM, рассказал нюансы нашего перехода с Tableau.

Как было с Tableau

Мы в OKKAM использовали Tableau четыре года. BI-решение помогало нам строить отчёты по конкурентному анализу, визуализировать результаты исследований, создавать дашборды с метриками наших продуктов и дашборды для менеджеров бизнес-подразделений, например финансистов.

Что мы ценим в Tableau:

• возможность подключать разные источники данных и объединять их
• экспорт данных в Excel
• безопасная встройка дашбордов в наш сайт
• гибкое управление правами доступа к данным и визуальным объектам для пользователей системы
• обновление из источников по расписанию или триггеру
• возможность развертывания на собственной инфраструктуре (некоторые наши дашборды содержат финансовые или персональные данные).

Именно этот функционал позже лёг в основу критериев для поиска альтернативной BI-системы. Осенью 2022 года мы решили отказаться от дальнейшего использования сервиса Tableau, потому что обход ограничений нёс за собой потенциальные риски: 

• инсталляция ПО обходным путём может не получиться по разным причинам
• вендор может внедрить механизмы, делающие работоспособность даже установленного ПО на территории России невозможным.

Поиск альтернативы: что есть на рынке

На российском рынке мы обнаружили значительно больше BI-решений, чем ожидали. Правда при детальном изучении увидели ограничения: это и не всегда понятная схема ценообразования, и недостаточная зрелость продукта.

Мы опирались на множество источников информации. Нам очень помогло исследование BI-круг Громова, а также множество статей, телеграм-каналов и ютуб-видео от экспертов по BI. Мы сопоставили наши критерии с той информацией о решениях, которую удалось найти в открытых источниках, и собрали лонг-лист из систем, присутствующих на рынке.

Лонг-лист BI-систем

Tableau

Qlik Sense

Power BI

Apache Superset

Metabase

Visiology

Polymatica

Триафлай

Навигатор (Сбербанк)

Форсайт/ FlyBI

Alfa BI

Yandex Datalens

FineBI

Дельта

Redash

Dash / Plotly

Google Data Studio

Mode

Cluvio

Holistic

Chartio

Periscope

DeltaDNA

Klipfolio

Count.co

SAP Analytics Cloud

Looker

Alteryx

Modus BI

Luxms BI

Криста BI

PolyAnalyst

N3.Аналитика

Analytic Workspace

Almaz BI

Cubisio

Vizary BI

1C: Аналитика

Пульс дела / Пульс региона

Dataplan

Storm

Среди BI-систем есть большое количество open-source решений, например Apache Superset или Redash. Однако создание релевантных дашбордов в них, по нашим оценкам, требует в два-три раза больше ресурсов разработчиков по сравнению с Tableau, поэтому от этого варианта сразу пришлось отказаться. Затем мы обратились к коммерческим системам. Рассматривали как российские варианты, так и доступные иностранные, опираясь на разработанные ранее критерии выбора.

Из российских особенно присматривались к DataLens от Яндекса и Viziology.

• Яндекс DataLens — относительно новый инструмент. Хотя его функционал пока отстаёт от лидеров рынка (не кастомизируемые визы, нет параметров, нет on-premises решения, только облако), у DataLens есть потенциал для развития и масштабные планы. Что важно, на момент нашего тестирования инструмент был бесплатным.
• Viziology обладает мощным языком вычислений. Это минимизирует предрасчёты, можно также использовать Python для расчетов и визуализаций.

Из зарубежных систем тщательно тестировали Pyramid Analytics (она же Дельта в российском исполнении) и Fine BI.

• Pyramid Analytics: хороший встроенный ETL, довольно развитый инструмент с параметрами, LOD (level of detail) вычислениями, Row  Level  Security.
• Fine BI схож с Tableau как концептуально, так и с точки зрения интерфейса. Есть обширный маркетплейс плагинов, которыми можно реализовать то, что инструмент пока не умеет внутренними средствами из коробки. Отзывчивый саппорт.

Эти четыре решения вошли в наш шорт-лист, их мы и проверили на реальных задачах.

Пилоты с отобранными системами

Пилоты провели на триал-версиях: разработали типичные дашборды, оценили плюсы и минусы систем. Нам было важно при проведении пилотов протестировать следующие сценарии:

• работа с несколькими источниками данных
• смена грануляции дат
• смена детализации визов (смена используемых полей)
• смена вида вычислений в визах (сумма или доля по выбору пользователя)
• возможность переходить по сторонним ссылкам из дашборда, либо проигрывать ролики прямо в инструменте
• кастомизация визов
• взаимодействие с визами
• использование LOD вычислений. 

По результатов пилотов мы поняли, что такого же классного решения, как привычный нам Tableau, на рынке сейчас нет. К сожалению, каждому из протестированных решений не хватало чего-то из следующего функционала:

• возможность подключиться к большему количеству вариантов источников данных из коробки
• наличие нескольких типов соединения данных (join, blending, relationship)
• возможность мониторить обновление источников данных (запущенные скрипты, ошибки и т.д.)
• широкий выбор типов графиков и других элементов
• наличие функции изменения уровня детализации вычислений (LOD) как при типе подключении Live, так и Extract
• разнообразие функций изменения типов данных
• фильтры разного уровня действия
• большой выбор групп и условий в работе с табличными вычислениями «на лету»
• разделение функционала администрирования и разработки (Server и Desktop)
• скорость работы как в режиме live подключения, так и с использованием встроенных in-memory движков
• наличие мобильного формата дашбордов.

Тем не менее, Fine BI оказался наиболее близкой заменой Tableau. Остальные решения меньше всего подходили для решения наших задач.

Почему выбрали Fine BI

У Fine BI оказалось много преимуществ, которые показались нам важными.

• Давно на рынке: развивают экосистему с 2004 года.
• Большое портфолио клиентов, конечно, в основном в Азии.
• Помимо поддержки есть большое комьюнити, в том числе уже и русскоговорящее.
• UI схожий с Tableau.
• Нормально работает с ClickHouse.
• Функционал позволяет решать большинство наших задач.
• Конкурентное ценообразование.

Fine BI — достойная альтернатива ушедшим с рынка решениям. Подойдет компаниям, которым нужен инструмент для создания визуальных отчетов в аналитике и принятии управленческих решений. При этом не имеет значение, внутренний ли или внешний заказчик. 

Сложности переезда с Tableau на Fine BI

Переезд на новую систему оказался труднее, чем мы предполагали. У нас возникли сложности при интеграции Fine BI с нашим продуктом D1 (сервис «единого окна» для отчётности для наших клиентов), а также при синхронизации с AD (Active Directory). Ещё в Fine BI немного другая архитектура: например, нельзя скопировать дашборды как рабочую книгу Tableau и объединять данные из разных источников на уровне Fine BI при direct connection.

Много и других особенностей Fine BI, с которыми мы столкнулись и которые важно учитывать:

• по-другому происходят LOD вычисления, что не позволяет, например, без ряда доработок переносить дашборд с Tableau на Fine BI
• своя логика работы с параметрами и фильтрами при создании визуальных объектов
• Fine BI потребляет больше процессорной мощности, что может сказаться на скорости тяжелых вычислений и работе с большими объемами данных.

Для решения наших более узких задач (например, настройки дашбордов для контроля и оптимизации всех проектов и рекламных кампаний в одном окне) на рынке есть готовые решения с необходимым функционалом. Поиском и работой с подобными стартапами у нас в OKKAM занимается акселератор Garden.

Коллеги из Garden нашли стартап Good BI, который предоставляет готовые дашборды по рекламным кампаниям для своих клиентов. У них большая база коннекторов к рекламным системам (Я.Директ, Я.Маркет, Дзен, VK, MyTraget), CRM (Bitrix-24. AmoCRM), системам коллтрекинга (Calltouch, CoMagic, Callibri), системам аналитики (GA, Я.Метрика,  системам мобильной аналитики) и другим системам. Это помогает вести отчетность в риал-тайме и делать мультиканальную аналитику.

В ходе переезда мы накопили технический опыт, знания по фичам и приколам Fine BI, которые не поместились в эту статью. Готовы делиться этими знаниями, общаться и помогать пишите — Ivan.Sukhoveev@okkam.ru