Poruszanie się po świecie analityki w chmurze może być trudne, zwłaszcza gdy przytłacza Cię liczba dostępnych opcji. Potrzebujesz narzędzi, które pomogą Ci zrozumieć dane bez dodawania zbędnej złożoności. Właśnie w tym mogę Ci pomóc. Poświęciłem czas na testowanie i recenzowanie tych narzędzi, aby przebić się przez nadmiar informacji.
Z mojego doświadczenia wynika, że odpowiednie rozwiązanie do analityki w chmurze może zmienić sposób podejmowania decyzji przez Twój zespół. Szybciej znajdziesz informacje, lepiej będziecie współpracować i zaoszczędzicie czas.
W tym artykule przedstawię moje najlepsze propozycje i wyjaśnię, co je wyróżnia. Zyskasz jasny obraz możliwości każdego narzędzia, co pomoże Ci dokonać najlepszego wyboru zgodnie z Twoimi potrzebami. Wspólnie znajdźmy rozwiązanie idealne dla Twojego zespołu.
Why Trust Our Software Recommendations
6,700+
Reviews
20
Industry experts
16+
Evaluation factors
14
Years
Our team has been testing and reviewing software since 2012. As tech leaders ourselves, we know how difficult—and important—it is to choose the right software.
For this guide, we evaluated tools using hands-on testing and independent research, scoring tools using our selection criteria.
Our reviews reflect our human editorial judgment, not a sales pitch.
Expert reviewers:
- Paulo Gardini MiguelTech Director
Tim FisherVP of AI
Gabriel RosasTech Lead & Software Architect
Christhian GruhnTech Lead & Platform Architect
Tabela porównawcza narzędzi do analityki w chmurze
Ta tabela porównawcza przedstawia podsumowanie cen wybranych przeze mnie najlepszych narzędzi do analityki w chmurze:
| Tool | Best For | Trial Info | Price | ||
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Najlepsze rozwiązanie do przygotowywania danych i zaawansowanej analityki | Dostępna bezpłatna wersja próbna | Od $250/użytkownika/miesiąc (rozliczane rocznie) | Website | |
| 2 | Najlepsze rozwiązanie do tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych | 14-dniowy bezpłatny okres próbny | Ceny dostępne na żądanie | Website | |
| 3 | Najlepszy wybór do ujednoliconej inżynierii danych | Dostępna darmowa edycja + 14-dniowy bezpłatny okres próbny | Od $0.15/DBU | Website | |
| 4 | Najlepsze do analityki marketingowej | Dostępne bezpłatne demo | Ceny na życzenie | Website | |
| 5 | Najlepszy do osadzonych analiz i eksplorowania danych | Dostępna bezpłatna wersja próbna i bezpłatna prezentacja | Ceny ustalane na życzenie | Website | |
| 6 | Najlepsze rozwiązanie do kompleksowej analizy biznesowej | Dostępna bezpłatna wersja demonstracyjna | Ceny dostępne na życzenie | Website | |
| 7 | Najlepsze rozwiązanie do zaawansowanej analityki samoobsługowej | 30-dniowy bezpłatny okres próbny + dostępne bezpłatne demo | Ceny dostępne na żądanie | Website | |
| 8 | Najlepsze rozwiązanie pod względem skalowalności | Dostępny bezpłatny plan | Od $16/użytkownika/miesiąc | Website | |
| 9 | Najlepsze rozwiązanie do korzystania z analiz opartych na AI | 30-dniowy bezpłatny okres próbny | Od $150/użytkownika/miesiąc | Website | |
| 10 | Najlepsze rozwiązanie do analityki rozszerzonej | 30-dniowy bezpłatny okres próbny | Ceny dostępne na życzenie | Website |
Przegląd 12 najlepszych narzędzi do analityki w chmurze
Oto moje zestawienie najlepszych narzędzi do analityki w chmurze. Podsumowałem funkcje każdego narzędzia, koncentrując się na raportowaniu i wizualizacji danych, redukcji kosztów, współpracy oraz łatwości obsługi.
Najlepsze rozwiązanie do przygotowywania danych i zaawansowanej analityki- Dostępna bezpłatna wersja próbna
- Od $250/użytkownika/miesiąc (rozliczane rocznie)
Visit WebsiteCustomer Rating:4.6/5
Oto narzędzie Alteryx Visualytics Insight Tool, w którym można tworzyć niestandardowe wykresy i raporty danych. Alteryx działa jak doładowanie dla analityki danych, wzbogacając wnioski za pomocą zaawansowanej analizy danych. Pomaga zespołom podejmować świadome decyzje dzięki modelom predykcyjnym i preskryptywnym sugerującym kolejne działanie.
Dlaczego wybrałem Alteryx: Wybrałem Alteryx ze względu na jego inteligentne możliwości przygotowywania i analizowania danych, obejmujące inżynierię cech, automatyczne modelowanie, generatywną sztuczną inteligencję oraz NLP. Elementy te wynoszą planowanie i orkiestrację etapów przygotowywania i analizy danych w chmurze wśród najlepszych rozwiązań analitycznych.
Najważniejsze funkcje i integracje Alteryx:
Funkcje obejmują aktywne profilowanie danych, kontrolę dostępu opartą na rolach oraz możliwość planowania i orkiestracji potoków danych. Najbardziej wyróżniające się dla mnie są obsługa cyklu życia oprogramowania oraz predykcyjna transformacja danych, umożliwiająca integrowanie danych z przepływami pracy.
Integracje obejmują natywne połączenia z Snowflake, Tableau, AWS, wizualizacją danych, Azure i Power BI, gdzie Alteryx pełni funkcję silnika orkiestracji automatyzującego i modelującego dane gromadzone przez te narzędzia.
Pros and Cons
Pros:
- Łatwe w użyciu
- Zautomatyzowane procesy
- Skalowalne dla przedsiębiorstw
Cons:
- Ograniczone możliwości wizualizacji danych
- Drogie plany biznesowe
Learn more about Alteryx:
Najlepsze rozwiązanie do tworzenia interaktywnych pulpitów nawigacyjnych- 14-dniowy bezpłatny okres próbny
- Ceny dostępne na żądanie
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5
Projektant urządzeń Tableau pozwala zoptymalizować pulpity nawigacyjne pod kątem dowolnego urządzenia. Tableau jest liderem rynku platform analityki w chmurze, łącząc analitykę biznesową i wizualną, aby zmienić sposób, w jaki zespoły wykorzystują dane do rozwiązywania problemów. Eksploracja danych stanowi podstawę platformy, umożliwiając użytkownikom odkrywanie wniosków i udostępnianie raportów.
Dlaczego wybrałem Tableau: Wybrałem Tableau ze względu na interaktywne pulpity nawigacyjne i nieograniczone możliwości eksploracji danych. Wykorzystując NLP do poruszania się po wyzwaniach i planach działań, możesz tworzyć wizualizacje z wykorzystaniem modelowania statystycznego.
Najważniejsze funkcje i integracje Tableau:
Funkcje obejmują wzorce liniowe i obliczenia wielowierszowe, które moim zdaniem ułatwiają poruszanie się po analizie danych. Podoba mi się narzędzie Tableau GPT, które wykorzystuje sztuczną inteligencję do zapewniania inteligentnych wskazówek w produkcie, przewidywania zapytań użytkowników i dostarczania kontekstowych informacji w ramach przepływu pracy. Wykorzystuje ono również dedykowaną warstwę zaufania, aby zapewnić bezpieczeństwo i zgodność danych przedsiębiorstwa.
Integracje obejmują natywne połączenia z Microsoft Excel, Amazon Redshift, Databricks, Dropbox, Google Analytics 4, Google Sheets, Marketo, OneDrive, Salesforce i około 80 innymi rozwiązaniami. Możesz użyć interfejsu API Tableau, aby uzyskać dodatkowe opcje integracji.
Pros and Cons
Pros:
- Nieograniczona eksploracja danych
- Samoobsługowe przygotowywanie danych
- Dokładne NLP
Cons:
- Wysoki koszt wielu licencji
- Stroma krzywa uczenia się
Learn more about Tableau:
Najlepszy wybór do ujednoliconej inżynierii danych- Dostępna darmowa edycja + 14-dniowy bezpłatny okres próbny
- Od $0.15/DBU
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5
Ten interfejs Databricks Jobs pozwala planować, monitorować i zarządzać zautomatyzowanymi przepływami pracy ETL oraz wykonywaniem notatników z poziomu centralnego pulpitu. Databricks to natywna dla chmury platforma Lakehouse, która łączy inżynierię danych, analitykę SQL, pulpity AI/BI, wspólne notatniki oraz narzędzia uczenia maszynowego w jednym ujednoliconym środowisku działającym w AWS, Azure i Google Cloud.
Dla kogo Databricks jest najlepszym wyborem?
Databricks dobrze sprawdza się w przedsiębiorstwach i rozwijających się firmach, w których działają dedykowane zespoły inżynierii danych, analityki danych i uczenia maszynowego oraz które potrzebują wspólnej platformy obsługującej wszystko — od pozyskiwania surowych danych po wdrażanie modeli.
Dlaczego wybrałem Databricks
Wybrałem Databricks jako jedno z najlepszych rozwiązań do analityki w chmurze, ponieważ jego pakiet Lakeflow obejmuje cały cykl życia inżynierii danych w jednym miejscu. Korzystam z Lakeflow Connect, aby pobierać dane z aplikacji i baz danych przedsiębiorstwa, a następnie z Apache Spark Declarative Pipelines do obsługi wsadowego i realizowanego w czasie rzeczywistym procesu ETL za pośrednictwem tabel brązowych, srebrnych i złotych, z wbudowaną kontrolą jakości danych oraz przechwytywaniem zmian danych. Ponadto Lakeflow Jobs umożliwia mojemu zespołowi orkiestrację złożonych, wieloetapowych przepływów pracy z wykonywaniem warunkowym, pętlami i rozbudowanymi funkcjami monitorowania, dzięki czemu nie ma potrzeby dołączania osobnego narzędzia do orkiestracji.
Najważniejsze funkcje Databricks
- Pulpity AI/BI: Twórz i udostępniaj interaktywne pulpity o niskich opóźnieniach bezpośrednio na platformie Databricks, korzystając z edytora typu „przeciągnij i upuść”.
- Bezserwerowy SQL: Uruchamiaj zapytania SQL na danych Lakehouse bez konieczności aprowizowania i zarządzania klastrami obliczeniowymi.
- Unity Catalog: Centralnie zarządzaj wszystkimi zasobami danych i AI za pomocą szczegółowej kontroli dostępu, automatycznego śledzenia pochodzenia danych i rejestrowania audytów.
- Genie Spaces: Wyszukuj informacje w danych za pomocą języka naturalnego, korzystając z konwersacyjnego interfejsu opartego na AI i skonfigurowanego dla domeny biznesowej.
Integracje Databricks
Databricks oferuje rozbudowany ekosystem partnerów za pośrednictwem Partner Connect, który zapewnia gotowe integracje z narzędziami takimi jak Fivetran, dbt Cloud, Power BI, Tableau, Qlik Sense, Prophecy, Alteryx, Dataiku, Hightouch i Monte Carlo. Łączy się również z dostawcami pamięci masowej danych, takimi jak Amazon S3, Google BigQuery, Google Cloud Storage i Snowflake, oraz obsługuje narzędzia do orkiestracji, takie jak Airflow. Databricks oferuje narzędzia dla programistów, takie jak Databricks CLI i Databricks Connect, do tworzenia niestandardowych integracji, a także interfejs API zapewniający dostęp programistyczny.
Pros and Cons
Pros:
- Notatniki wielojęzyczne obsługują Python, SQL, Scala i R
- Działa w AWS, Azure i GCP
- Delta Lake dodaje transakcje ACID do pamięci masowej
Cons:
- Koszty obliczeń gwałtownie rosną przy niekontrolowanych obciążeniach
- Natywne funkcje tworzenia pulpitów ustępują dedykowanym narzędziom BI
Najlepsze do analityki marketingowej- Dostępne bezpłatne demo
- Ceny na życzenie
Visit WebsiteCustomer Rating:4.5/5
Adverity oferuje szeroki zakres gotowych konektorów strumieni danych, które ujednolicają dane marketingowe z wielu platform. Adverity to oparta na chmurze platforma danych, która pomaga zespołom marketingowym i analitycznym gromadzić dane z różnych źródeł w jednym miejscu. Oferuje narzędzia do zbierania, przygotowywania i analizowania danych, ułatwiając ich zrozumienie i wykorzystanie.
Dlaczego wybrałem Adverity: Wybrałem Adverity, ponieważ oferuje zaawansowane narzędzia do przygotowywania i przekształcania danych, które pomagają automatyzować i oczyszczać dane przed analizą. Funkcje sztucznej inteligencji pomagają identyfikować wzorce i trendy, ułatwiając pracę z dużymi zbiorami danych. Narzędzia te ograniczają pracę ręczną i pomagają zespołowi skupić się na istotnych wnioskach.
Najważniejsze funkcje i integracje Adverity:
Funkcje obejmują szeroki zakres konektorów danych, umożliwiających pobieranie informacji z różnych platform. Platforma oferuje również automatyczne kontrole jakości danych, zapewniające ich dokładność i wiarygodność. Ponadto Adverity udostępnia konfigurowalne pulpity nawigacyjne, dzięki czemu można wizualizować dane w sposób zrozumiały dla zespołu.
Integracje obejmują Google, Meta, TikTok, Google BigQuery, Looker Studio, Facebook Ads, Amazon Advertising, Hubspot, Salesforce, Amazon S3, Snowflake i Microsoft Azure.
Pros and Cons
Pros:
- Automatyczne monitorowanie jakości danych
- Może harmonizować dane z różnych źródeł
- Umożliwia tworzenie spersonalizowanych pulpitów nawigacyjnych
Cons:
- Niektóre konfiguracje mogą wymagać wiedzy technicznej
- Początkowa konfiguracja może być czasochłonna
Learn more about Adverity:
Najlepszy do osadzonych analiz i eksplorowania danych- Dostępna bezpłatna wersja próbna i bezpłatna prezentacja
- Ceny ustalane na życzenie
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
Looker Studio umożliwia wyświetlanie raportów, źródeł danych i udostępnionych pulpitów nawigacyjnych. Looker, będący częścią Google Cloud, to platforma BI, z której można korzystać samoobsługowo, za pomocą której można tworzyć niestandardowe aplikacje lub którą można dostosować do istniejącego środowiska BI. Looker Studio to portal do wizualizacji danych, w którym można połączyć setki źródeł danych i tworzyć niestandardowe raporty.
Dlaczego wybrałem Looker: Potężne możliwości eksplorowania danych i automatyzacji w Lookerze są powodem, dla którego wybrałem go do tej listy. Uważam, że jest to łatwy sposób na zapewnienie całemu zespołowi centralnego, wiarygodnego źródła danych — dokładnych i spójnych. Można osadzać analitykę w dowolnej aplikacji lub na stronie internetowej oraz dostosowywać metryki do każdego działu, aby tworzyć dopasowane raporty.
Najważniejsze funkcje i integracje Lookera:
Funkcje obejmują automatyzację raportów i prognozowanie. Szczególnie wyróżnia się dla mnie architektura warstwy semantycznej, która umożliwia tworzenie struktur bezpieczeństwa danych poprzez definiowanie uprawnień na poziomie wierszy i kolumn.
Integracje obejmują natywne połączenia z Salesforce, Shopify, Airtable, Google Ads, Mailchimp, Google Analytics, Slack, HubSpot, Dropbox i Quickbooks. Można importować źródła danych SQL oraz łączyć inne aplikacje za pomocą niestandardowego interfejsu API.
Pros and Cons
Pros:
- Konfigurowalne pulpity nawigacyjne
- Łatwa integracja ze źródłami danych
- Łatwy w użyciu i nawigacji
Cons:
- Może być drogi
- Prędkość przesyłania danych może być niska
Learn more about Looker:
6Najlepsze rozwiązanie do kompleksowej analizy biznesowejGrow
- Dostępna bezpłatna wersja demonstracyjna
- Ceny dostępne na życzenie
Visit WebsiteCustomer Rating:4.4/5
Pulpity danych Grow można dostosowywać, działają szybko i mają nowoczesny wygląd. Grow to narzędzie BI idealne dla rozwijających się firm, ponieważ skutecznie skaluje się wraz z ich rozwojem i zapewnia dostęp do danych za pośrednictwem centralnego źródła prawdy. Kluczowe wartości i rozpoznawanie danych odbywają się automatycznie, a także umożliwiają ustawienie niestandardowych wskaźników dla każdego zespołu i działu.
Dlaczego wybrałem Grow: Grow umożliwia łączenie i przechowywanie danych z setek źródeł danych i baz SQL, zapewniając kompleksową analizę BI. To wszechstronne i ograniczające koszty środowisko jest powodem, dla którego wybrałem Grow. Nawet jeśli dane obejmują miliardy wierszy, Grow jest w stanie je obsłużyć.
Najważniejsze funkcje i integracje Grow:
Funkcje obejmują łączenie surowych danych z baz danych, systemów CRM, platform reklamowych, mediów społecznościowych, księgowości i finansów, analityki marketingowej oraz plików. Podoba mi się możliwość tworzenia konfigurowalnego centralnego pulpitu oraz łączenia wielu źródeł danych w celu uzyskiwania intuicyjnych wniosków i raportów.
Integracje obejmują setki natywnych połączeń z narzędziami biznesowymi i aplikacjami. Do popularnych natywnych integracji należą Salesforce, Shopify, Airtable, Asana, Freshbooks, Google Ads i Hubspot. Jeśli dla danego źródła danych nie ma połączenia, można bezpośrednio wyeksportować dane lub wyeksportować je do bazy SQL. Dostępne jest również niestandardowe API REST.
Pros and Cons
Pros:
- Setki natywnych integracji
- Nie jest wymagane programowanie
- Nieograniczona eksploracja danych
Cons:
- Może być kosztowne dla osób indywidualnych i start-upów
- Brak bezpłatnego planu
Learn more about Grow:
Najlepsze rozwiązanie do zaawansowanej analityki samoobsługowej- 30-dniowy bezpłatny okres próbny + dostępne bezpłatne demo
- Ceny dostępne na żądanie
Visit WebsiteCustomer Rating:4/5
W GoodData możesz tworzyć dostosowane obszary robocze, dzięki czemu pulpity nawigacyjne pracują na Twoją korzyść. GoodData to oparta na chmurze platforma BI i analityczna, która umożliwia tworzenie rozwiązań low-code i no-code. Jest konfigurowalna i wystarczająco zaawansowana, aby dostarczać dane w dowolnej skali.
Dlaczego wybrałem GoodData: Wybrałem GoodData ze względu na zaawansowane możliwości samodzielnej eksploracji danych. Interfejs użytkownika udostępnia funkcję przeciągania i upuszczania, dzięki czemu użytkownicy mogą tworzyć interaktywne pulpity nawigacyjne i wizualizacje danych bez znajomości programowania ani wiedzy eksperckiej.
Najważniejsze funkcje i integracje GoodData:
Funkcje obejmują konfigurowalne pulpity nawigacyjne — można je nawet oznaczyć własną marką! Jedną z moich ulubionych funkcji GoodData jest możliwość integrowania i osadzania pulpitów nawigacyjnych analityki w czasie rzeczywistym w dowolnej aplikacji.
Integracje obejmują natywne połączenia z Snowflake, Amazon Redshift, Google BigQuery, Databricks, Greenplum i bazami danych SQL. Dodatkowe integracje można tworzyć za pomocą Python SDK, React SDK lub interfejsu API REST GoodData.
Pros and Cons
Pros:
- Osadzanie analityki w dowolnej aplikacji
- Interfejs użytkownika z funkcją przeciągania i upuszczania
- Funkcje oznaczania własną marką
Cons:
- Brak bezpłatnego planu
- Stroma krzywa uczenia się
Learn more about GoodData:
Najlepsze rozwiązanie pod względem skalowalności- Dostępny bezpłatny plan
- Od $16/użytkownika/miesiąc
Uzyskaj praktyczne informacje ze swoich danych na pulpitach raportów Oracle Analytics Oracle Analytics to platforma analityki biznesowej odpowiednia dla firm każdej wielkości, oferująca funkcje samoobsługowe i możliwość pracy z dużymi zbiorami danych. Dzięki prognozowaniu danych zespoły mogą podejmować trafne decyzje i opracowywać plany działania wspierające rozwój firmy.
Dlaczego wybrałem Oracle Analytics: Moim zdaniem Oracle Analytics to świetne narzędzie pomagające skalować firmę. Podoba mi się, że dostępny jest bezpłatny plan, w ramach którego można korzystać z szerokiego zakresu funkcji. W razie potrzeby można je następnie ulepszać i dodawać nowe, dzięki czemu płaci się tylko za to, z czego się korzysta.
Najważniejsze funkcje i integracje Oracle Analytics:
Funkcje obejmują wyszukiwanie tekstowe i głosowe oraz zadawanie pytań biznesowych w celu uzyskania informacji z danych; podoba mi się, jak łatwo można z nich korzystać, ponieważ nie wszystkie narzędzia na tej liście oferują obsługę poleceń głosowych. NLP ułatwia również komunikację z danymi. Niestandardowa analityka map i wyznaczanie ścieżek pozwalają wizualnie analizować zależności między danymi.
Integracje obejmują 37 natywnych połączeń, takich jak Google Analytics, Salesforce, Dropbox, Amazon Redshift, Azure Synapse, Google Drive i Snowflake. Można połączyć się z dowolnym źródłem danych opartym na technologii łączności z bazą danych Java (JDBC), a interfejs Oracle REST API umożliwia integrację z wieloma innymi źródłami danych.
Pros and Cons
Pros:
- Wielokrotnego użytku modele danych
- Wysoka skalowalność
- Zaawansowana dostępność
Cons:
- Złożony model cenowy
- Brak aplikacji mobilnej
Learn more about Oracle Analytics:
Najlepsze rozwiązanie do korzystania z analiz opartych na AI- 30-dniowy bezpłatny okres próbny
- Od $150/użytkownika/miesiąc
Główny pulpit IBM Watson Analytics jest przejrzysty i prosty, a jednocześnie oferuje zaawansowane opcje filtrowania. IBM Watson Analytics umożliwia analitykom tworzenie i zarządzanie modelami AI, automatyzując cykle życia i przyspieszając osiąganie wartości. Przyspiesza rozwój firmy dzięki przejrzystym danym, które zespół może udostępniać i rozumieć.
Dlaczego wybrałem IBM Watson Analytics: Wybrałem IBM Watson Analytics ze względu na nową sztuczną inteligencję Watsonx, która jest gotowa do analizy danych i generowania wniosków na poziomie przedsiębiorstwa z wykorzystaniem AI. Możesz trenować Watsonx, sprawdzając poprawność i dostrajając modele uczenia maszynowego, aby rozumiały Twoją firmę i dane w sposób pomagający w skalowaniu.
Najważniejsze funkcje i integracje IBM Watson Analytics:
Funkcje obejmują IBM Watson Studio, które pomaga udoskonalać dane i optymalizować proces podejmowania decyzji za pomocą modeli predykcyjnych. Studio umożliwia porównywanie wskaźników obok siebie, dzięki czemu ocena ryzyka staje się niezwykle prosta. Uważam, że IBM Watson Analytics to doskonałe rozwiązanie do analityki finansowej, ponieważ umożliwia planowanie, budżetowanie i prognozowanie danych.
Integracje obejmują natywne połączenia z Box, Dropbox, Salesforce, Twitterem i wszystkimi rozwiązaniami chmurowymi IBM. Inne narzędzia można połączyć za pomocą niestandardowych interfejsów API.
Pros and Cons
Pros:
- AI umożliwiająca szkolenie i skalowanie
- Przystępna cena
- Dokładne przetwarzanie języka naturalnego
Cons:
- Stroma krzywa uczenia się
- Słaba dokumentacja dla użytkowników
Learn more about IBM Watson Analytics:
Najlepsze rozwiązanie do analityki rozszerzonej- 30-dniowy bezpłatny okres próbny
- Ceny dostępne na życzenie
Panel Qlik Sense wykorzystuje sztuczną inteligencję i interakcję w języku naturalnym, aby pomóc Ci skutecznie rozumieć dane i korzystać z nich. Platforma analityki w chmurze Qlik Sense jest napędzana przez sztuczną inteligencję, która przekształca dane w czasie rzeczywistym w automatycznie generowane plany działań i spostrzeżenia. Podejmowanie natychmiastowych działań tworzy proaktywne i oparte na współpracy środowisko sprzyjające rozwojowi firmy.
Dlaczego wybrałem Qlik Sense: Wybrałem Qlik ze względu na jego podejście do analityki oparte na sztucznej inteligencji. Chociaż większość narzędzi analitycznych oferuje pewne funkcje AI, Qlik Sense wyróżnia się jakością uczenia maszynowego. Generatywna sztuczna inteligencja eliminuje problem związany z koniecznością wiedzy o tym, jakie pytania zadawać, aby uzyskać potrzebne spostrzeżenia, a prognozy AI pomagają w analizie danych i wspierają rozwój firmy.
Najważniejsze funkcje i integracje Qlik Sense:
Funkcje obejmują szybką, elastyczną i interaktywną wizualizację oraz eksplorację danych. Podobało mi się, że inteligentne alerty dotyczące danych informują użytkowników o wszelkich wartościach odstających lub nagłych zmianach, dzięki czemu można szybko reagować za pomocą automatycznych wyzwalaczy opartych na zdarzeniach.
Integracje są moim zdaniem ograniczone w porównaniu z konkurencją. Qlik Sense oferuje jednak natywne połączenia z Amazon AWS, Google, Microsoft, Snowflake, SAP, Confluent i Databricks. Otwarte interfejsy API umożliwiają łączenie innych narzędzi.
Pros and Cons
Pros:
- Prognozowanie danych za pomocą AI
- Rozwiązanie niewymagające dużej ilości kodu
- Interaktywne pulpity nawigacyjne
Cons:
- Brak niektórych podstawowych wykresów
- Trudności z ekstrakcją danych
Learn more about Qlik Sense:
Inne opcje analityki w chmurze
Oto kilka narzędzi do analityki w chmurze, które nie trafiły na moją główną listę, ale moim zdaniem nadal warto się nimi zainteresować:
- 11Microsoft Power BI Najlepszy wybór do analityki biznesowej i raportowania
- 12Klipfolio PowerMetricsNajlepsze dla małych firm
- 13Zoho Analytics Najlepsze rozwiązanie do opowiadania historii opartego na danych
Jak oceniam analitykę w chmurze
Oceniam narzędzia do analityki w chmurze w dwóch warstwach: podstawowe możliwości, które musi mieć każde narzędzie — takie jak pozyskiwanie danych z wielu chmur i metryki w czasie rzeczywistym — oraz elementy wyróżniające, takie jak procesy FinOps i wykrywanie anomalii, które odróżniają dobre narzędzia od najlepszych.
Podstawowe funkcje (wymagania na tej liście)
Podczas wyboru narzędzi na moją listę oceniam każde z nich w skali od 0 (nie oferuje danej funkcji) do 5 (doskonale radzi sobie w tym obszarze) dla każdej z wymienionych poniżej podstawowych funkcji. Następnie przeliczam łączny wynik narzędzia na wartość procentową. Każde narzędzie musi osiągnąć minimalny łączny wynik wynoszący 65%, aby zostać uwzględnione na liście.
- Pozyskiwanie danych z wielu chmur: Sprawdzam, czy każde narzędzie natywnie łączy się z AWS, Azure i GCP, ponieważ większość zespołów, z którymi pracuję, uruchamia obciążenia u co najmniej dwóch dostawców.
- Metryki i monitorowanie w czasie rzeczywistym: Nieaktualne dane spowalniają reakcję na incydenty, dlatego szukam strumieniowej telemetrii obejmującej warstwy obliczeniowe, pamięci masowej i sieci, z minimalnym opóźnieniem odświeżania.
- Analityka kosztów i wykorzystania: Narzędzie powinno rozbijać wydatki według usługi, konta i tagu — zapewniając widoczność, która pozwala zespołom prześledzić nagły wzrost rachunku do konkretnego obciążenia lub zespołu.
- Niestandardowe pulpity nawigacyjne i wizualizacja: Oceniam, jak łatwo można tworzyć i udostępniać pulpity nawigacyjne dostosowane do różnych odbiorców — od widoku centrum operacyjnego DevOps po comiesięczne podsumowanie dla kadry kierowniczej.
- Wykrywanie anomalii i prognozowanie: Oprócz alertów opartych na statycznych progach szukam wykrywania opartego na uczeniu maszynowym, które wskazuje nieoczekiwane skoki kosztów lub pogorszenie wydajności, zanim problemy się nasilą.
- Skalowalny silnik zapytań i raportowania: Możliwość wykonywania zapytań ad hoc na danych z chmury obejmujących wiele miesięcy ma znaczenie podczas badania trendów lub tworzenia raportów obciążenia kosztami, dlatego oceniam wydajność zapytań i zakres przechowywania danych.
Gdy mam już listę narzędzi spełniających te kryteria, analizuję, co wyróżnia każdą platformę.
Czynniki różnicujące (co wyróżnia dostawców)
Oto jak porównuję poszczególnych dostawców:
Wyróżniające się funkcje
Analityka Kubernetes i kontenerów ma znaczenie, gdy zespół uruchamia mikrousługi na dużą skalę — szukam natywnej widoczności na poziomie klastra, która przypisuje zużycie zasobów do konkretnych podów i przestrzeni nazw. Zautomatyzowane działania optymalizacyjne to kolejny czynnik różnicujący, który warto ocenić, szczególnie w przypadku narzędzi, które potrafią odpowiednio dobrać rozmiar instancji lub wyłączać bezczynne zasoby bez ręcznej ingerencji. Biorę również pod uwagę współdzielone przestrzenie robocze FinOps, w których zespoły inżynieryjne i finansowe mogą udostępniać widoki budżetowe, ustalać limity wydatków i przypisywać odpowiedzialność za przekroczenia kosztów w jednym miejscu.
Nie tylko funkcje
Przejrzystość cen to aspekt, który dokładnie oceniam — narzędzia do analityki w chmurze rozliczane na podstawie ilości pozyskiwanych danych mogą szybko generować rosnące koszty wraz ze skalowaniem środowiska, dlatego porównuję, jak model cenowy każdego dostawcy odpowiada rzeczywistym wzorcom wykorzystania. Znaczenie ma również zgodność z ekosystemem; sprawdzam dostępność natywnych integracji z narzędziami takimi jak Terraform, Jenkins i Kubernetes, na których większość zespołów IT już polega. Kwestie bezpieczeństwa i zgodności dopełniają ocenę, szczególnie obsługa SOC 2 i RBAC, ponieważ platformy analityczne pozyskują wrażliwe dane infrastruktury z całego środowiska chmurowego.
Jak wybrać narzędzie do analityki w chmurze
Łatwo ugrzęznąć w długich listach funkcji i skomplikowanych strukturach cenowych. Aby pomóc Ci zachować koncentrację podczas przechodzenia przez wyjątkowy dla Twojej firmy proces wyboru oprogramowania, przygotowałem listę czynników, o których warto pamiętać:
| Czynnik | Co należy wziąć pod uwagę |
|---|---|
| CzynnikSkalowalność | Co należy wziąć pod uwagęCzy narzędzie będzie rozwijać się wraz z Twoją firmą? Sprawdź, czy poradzi sobie ze zwiększoną ilością danych i liczbą użytkowników bez zakłóceń. |
| CzynnikIntegracje | Co należy wziąć pod uwagęCzy łączy się z istniejącymi systemami? Sprawdź zgodność z systemem CRM, ERP oraz innymi kluczowymi systemami. |
| CzynnikMożliwość dostosowania | Co należy wziąć pod uwagęCzy możesz dostosować je do swoich potrzeb? Poszukaj elastycznych pulpitów nawigacyjnych i opcji raportowania dopasowanych do Twojego przepływu pracy. |
| CzynnikŁatwość obsługi | Co należy wziąć pod uwagęCzy narzędzie jest intuicyjne dla Twojego zespołu? Oceń krzywą uczenia się oraz to, czy członkowie zespołu mogą szybko zacząć z niego korzystać. |
| CzynnikWdrożenie i rozpoczęcie pracy | Co należy wziąć pod uwagęJak szybko możesz rozpocząć pracę? Oceń czas i zasoby potrzebne do konfiguracji oraz wstępnego szkolenia. |
| CzynnikKoszt | Co należy wziąć pod uwagęCzy mieści się w Twoim budżecie? Porównaj plany cenowe i uwzględnij wszelkie ukryte opłaty lub długoterminowe zobowiązania. |
| CzynnikZabezpieczenia | Co należy wziąć pod uwagęW jaki sposób chroni Twoje dane? Upewnij się, że spełnia standardy branżowe oraz oferuje szyfrowanie i regularne aktualizacje zabezpieczeń. |
| CzynnikDostępność pomocy | Co należy wziąć pod uwagęCzy pomoc jest dostępna, gdy jej potrzebujesz? Sprawdź dostępność całodobowego wsparcia oraz wielu kanałów pomocy, takich jak telefon, czat i poczta elektroniczna. |
Czym jest analityka w chmurze?
Analityka w chmurze to technologia umożliwiająca przetwarzanie i analizowanie danych przez internet z wykorzystaniem chmury obliczeniowej. Specjaliści, tacy jak analitycy danych, specjaliści ds. analityki biznesowej i marketerzy, używają tych narzędzi do uzyskiwania informacji i podejmowania świadomych decyzji. Wizualizacja danych, analiza w czasie rzeczywistym i możliwości integracji pomagają w zrozumieniu złożonych zbiorów danych oraz usprawniają podejmowanie decyzji. Ogólnie rzecz biorąc, narzędzia te umożliwiają firmom wydajne i skuteczne analizowanie danych.
Funkcje
Wybierając analitykę w chmurze, zwróć uwagę na następujące kluczowe funkcje:
- Wizualizacja danych: Umożliwia użytkownikom tworzenie wykresów i diagramów, które ułatwiają zrozumienie danych i pomagają w szybkim podejmowaniu decyzji.
- Analiza w czasie rzeczywistym: Zapewnia aktualne informacje na temat danych, dzięki czemu decyzje są podejmowane na podstawie najnowszych informacji.
- Możliwości integracji: Łączy się z innymi systemami biznesowymi, takimi jak CRM i ERP, usprawniając przepływ danych między platformami.
- Analityka predykcyjna: Wykorzystuje dane historyczne do prognozowania przyszłych trendów, pomagając firmom skutecznie planować i przydzielać zasoby.
- Konfigurowalne pulpity nawigacyjne: Zapewnia elastyczność sposobu wyświetlania danych, pozwalając użytkownikom skupić się na najważniejszych dla nich wskaźnikach.
- Automatyczne raportowanie: Generuje regularne raporty bez konieczności ręcznego wprowadzania danych, oszczędzając czas i ograniczając ryzyko błędów ludzkich.
- Przetwarzanie języka naturalnego: Umożliwia użytkownikom interakcję z danymi za pomocą codziennego języka, zwiększając dostępność analizy danych.
- Zabezpieczenia: Chronią wrażliwe dane za pomocą szyfrowania i zgodności ze standardami branżowymi, zapewniając prywatność danych.
- Dostęp mobilny: Zapewnia dostęp do analityki w dowolnym miejscu, umożliwiając użytkownikom przeglądanie danych i podejmowanie decyzji z dowolnej lokalizacji.
- Narzędzia do współpracy: Ułatwiają pracę zespołową, pozwalając wielu użytkownikom pracować na tych samych zbiorach danych i łatwo dzielić się spostrzeżeniami.
Korzyści
Wdrożenie analityki w chmurze zapewnia wiele korzyści dla Twojego zespołu i firmy. Oto kilka z nich:
- Lepsze podejmowanie decyzji: Analiza w czasie rzeczywistym i wizualizacja danych pomagają zespołowi szybko podejmować świadome decyzje.
- Efektywność kosztowa: Modele płatności za wykorzystanie i automatyczne raportowanie zmniejszają koszty związane z tradycyjnym przetwarzaniem danych.
- Lepsza współpraca: Narzędzia do współpracy umożliwiają wielu członkom zespołu wspólną pracę nad projektami związanymi z danymi, sprzyjając pracy zespołowej.
- Skalowalność: Możliwość obsługi dużych zbiorów danych zapewnia rozwój analityki wraz ze zmieniającymi się potrzebami firmy.
- Dostępność: Dostęp mobilny i możliwości integracji pozwalają zespołowi uzyskiwać dostęp do danych i analizować je z dowolnego miejsca i w dowolnym czasie.
- Informacje oparte na danych: Analityka predykcyjna pozwala przewidywać trendy, umożliwiając proaktywne strategie biznesowe.
- Gwarancja bezpieczeństwa: Zabezpieczenia chronią dane, zapewniając zgodność ze standardami branżowymi i utrzymując zaufanie.
Koszty i ceny
Wybór analityki w chmurze wymaga zrozumienia różnych dostępnych modeli cenowych i planów. Koszty różnią się w zależności od funkcji, wielkości zespołu, dodatków i innych czynników. Poniższa tabela zawiera podsumowanie popularnych planów, ich średnich cen oraz typowych funkcji uwzględnianych w rozwiązaniach analityki w chmurze:
Tabela porównawcza planów analityki w chmurze
| Typ planu | Średnia cena | Typowe funkcje |
|---|---|---|
| Typ planuPlan bezpłatny | Średnia cena$0 | Typowe funkcjePodstawowa wizualizacja danych, ograniczona liczba źródeł danych i pomoc społeczności. |
| Typ planuPlan osobisty | Średnia cena$5-$25/user/month | Typowe funkcjeUlepszona wizualizacja danych, analiza w czasie rzeczywistym i pomoc przez e-mail. |
| Typ planuPlan biznesowy | Średnia cena$30-$60/user/month | Typowe funkcjeZaawansowana analityka, konfigurowalne pulpity nawigacyjne, możliwości integracji i priorytetowa pomoc. |
| Typ planuPlan dla przedsiębiorstw | Średnia cena$100-$200/user/month | Typowe funkcjePełna integracja danych, analityka predykcyjna, zabezpieczenia i dedykowane zarządzanie kontem. |
Najczęściej zadawane pytania dotyczące analityki chmurowej
Oto odpowiedzi na często zadawane pytania dotyczące analityki chmurowej:
Jakie są dwa sposoby korzystania z analityki chmurowej?
Możesz w pełni przenieść proces analizy danych do chmury lub skorzystać z modelu hybrydowego. W modelu hybrydowym przenosisz określone elementy do chmury, aby obniżyć koszty lub zwiększyć wydajność, jednocześnie pozostawiając niektóre części lokalnie. Przy podejmowaniu decyzji uwzględnij obecną infrastrukturę i przyszłe potrzeby.
Jakie są główne obszary SAP Analytics Cloud?
SAP Analytics Cloud koncentruje się na trzech głównych obszarach: analityce biznesowej i pulpitach nawigacyjnych, planowaniu biznesowym opartym na raportach oraz analityce predykcyjnej na potrzeby prognozowania opartego na sztucznej inteligencji. Każdy obszar obsługuje inne funkcje biznesowe, dlatego oceń, który z nich najlepiej odpowiada celom Twojego zespołu.
W jaki sposób analityka chmurowa usprawnia podejmowanie decyzji?
Analityka chmurowa zapewnia wgląd w dane w czasie rzeczywistym oraz ich wizualizację, co pomaga zespołowi szybko podejmować świadome decyzje. Dzięki integracji danych z wielu źródeł zyskujesz kompleksowy obraz swojej firmy, co umożliwia opracowywanie proaktywnych strategii i ogranicza ryzyko błędów.
Czy analityka chmurowa radzi sobie z dużymi zbiorami danych?
Tak, większość rozwiązań do analityki chmurowej jest zaprojektowana tak, aby skalować się wraz z potrzebami dotyczącymi danych. Mogą one wydajnie przetwarzać i analizować duże ilości danych, dzięki czemu nadają się dla firm, które spodziewają się wzrostu ich ilości. Przy wyborze narzędzia oceń dostępne opcje skalowalności.
Jakie środki bezpieczeństwa stosuje się w analityce chmurowej?
Platformy do analityki chmurowej zazwyczaj oferują szyfrowanie, zgodność ze standardami branżowymi oraz regularne aktualizacje zabezpieczeń. Upewnij się, że wybrane narzędzie ma solidne funkcje bezpieczeństwa chroniące poufne dane i spełnia wymagania dotyczące zgodności obowiązujące w Twojej organizacji.