Tableau vs FineBI. Часть I: особенности платформ и работа с данными

Китайские решения для российского рынка пока являются своего рода terra incognita. Даже если решение уже зарекомендовало себя и у пользователей за пределами Китая, и у аналитиков (а именно так, судя по всему, происходит с Fine BI), всегда ждешь подвоха. Логичный выход – «пощупать» руками и сравнить с чем-то уже хорошо известным.

Так поступили и мы. Так как платформа FineBI по предлагаемому функционалу близка к хорошо известной нам Tableau, мы решили сравнить их. Наша цель – понять, насколько глубоки и критичны отличия и есть ли у китайской BI преимущества или она серьезно уступает Tableau. По каждому пункту поставим оценки по пятибалльной системе.

Особенности платформ

Релизы (Tableau vs FineBI: 5/5)

• Tableau: регулярно выпускаются 4 новых версии каждый год     

• FineBI: за 7 лет развития образовалось 5 основных версий системы, сейчас выпускается по одной версии в месяц.

Кастомизация (Tableau vs FineBI: 4/5)

• Tableau: предоставляет ограниченное число интерфейсов и вариантов развертывания, поэтому для добавления собственного кастомного функционала необходимо обращаться непосредственно к Tableau или его партнерам.      

• FineBI: интерфейсы легко кастомизируются, дополнительно есть существенное количество плагинов для расширения функционала.

Интерфейс (Tableau vs FineBI: 4/5)

При работе создалось впечатление, что интерфейс системы FineBI более пластичен к изменениям, так как его можно достаточно детально менять, начиная прямо с окна авторизации. Как говорится, мелочь, а приятно – именно из таких мелочей и состоит наша работа.

Tableau:

• Источники данных и отчеты находятся вместе.

• Для разработки желателен Desktop

• Ограниченные возможности кастомизации

 FineBI:

• Единый интерфейс бизнес-пользователя и разработчика.

• Поддерживает кастомизацию отображения, добавление интерактивности.

• Возможность дефолтных тем для пользователей.

Подключение к данным (Tableau vs FineBI: 4/4)

В обеих системах имеется множество коннекторов, но в FineBI более удобно представлены возможности для разработчиков. С другой стороны, Tableau, на наш взгляд, лучше взаимодействует с облачными системами.

Tableau:

• Поддержка JDBC/ODBC подключений.

• Xslx, csv.

• Веб-коннекторы.

• Остальные коннекторы.

FineBI:

• JDBC подключение к источникам.

• JNDI подключение к источникам.

• Файловые источники данных.

• Большое количество плагинов из коробки.

Работа с данными

Подготовка источников (Tableau vs FineBI: 4/4)

И FineBI и Tableau позволяют использовать self-service подход к обработке данных – как говорится, все в соответствии с глобальными трендами. При этом у FineBI больше востребованных коннекторов, зато у Tableau есть простая интеграция с Python.

Tableau:

• Возможность предобработки данных (Tableau Prep)

• Работа с веб-источниками

• Подготовка данных с Python/R

• Выгрузка данных как real-time (live), так и экстракт(.hyper)

FineBI:

• Централизованное создание коннекторов к БД

• Поддержка работы с FTP/SFTP

• Self-service наборы данных

• Выгрузка данных как real-time (Direct), так и экстракт (spider)

Обработка данных (Tableau vs FineBI: 4/5)

Практика показывает, что обе системы хорошо справляются с задачей обработки данных, но в FineBI более адаптивно и удобно назначаются связи таблиц. К тому же есть возможность проследить происхождение данных датасета или дашборда.

Tableau:

• Автоматическое соединение таблиц на логическом уровне.

• Возможность блендинга данных.

FineBI:

• Соединение таблиц на логическом уровне.

• Дерево данных из коробки.

• Удобная работа с источниками.

Промежуточные итоги

Как оказалось, Fine BI не только не уступает Tableau, но и имеет ряд преимуществ. Они, возможно, оценены несколько субъективно, что связано с некоторой предвзятостью на старте сравнения. Но они есть.

Не может не радовать наличие популярных коннекторов из коробки (Greenplum, Oracle, Clickhouse и др.), а также более гибкая и тонкая настройка кеша системы. Также к бесспорным плюсам стоит отнести возможность настройки лимитов по выполнению SQL-запросов (по объему, по времени и т.д.) и лимитов по созданию self-service датасетов. К плюсам отнесем и настройку обновлений экстрактов с точностью до минут из коробки.

Авторы статьи: Руслан Ш., Громов С.