Блог об аналитике, визуализации данных, data science и BI, заметки с тегом: powerbi

Сравнение программ обучения Tableau и PowerBI

Fri, 25 Dec 2020 13:05:32 +0300

В этом году мне удалось пройти сертификацию Tableau Desktop Associate. И когда я думал о том, как к ней лучше подготовиться, я наткнулся на курсы elearning от Tableau, которые ещё и оказались бесплатными на 90 дней.

Я решил, что нельзя упускать такую возможность и решил пройти все три блока Fundamentals в бодром темпе. Когда получил сертификацию мне стало интересно, какие программы обучения предлагают другие производители BI-инструментов. И первым делом пошёл изучать обучающие материалы по PowerBI. В этой небольшой статье хочу попытаться сравнить программы обучения от Tableau и PowerBI.

Дисклеймер: в итоге у меня сформировалось предвзятое положительное отношение к Tableau, поэтому сторонникам PowerBI данная статья может оказаться не по нраву и в чем-то окажется субъективной (справедливости ради слова похвалы PowerBI тоже присутствуют).

В результате изучения обучающих материалов я, пожалуй, наконец, могу сформулировать, почему я все же голосую двумя руками за Tableau как за инструмент анализа и визуализации данных.

Прежде всего, существует огромная пропасть в подходе к материалам и проверке их понимания. Несмотря на то, что обучающие материалы Tableau носят более технический характер и в меньшей степени уделяют внимание дизайну, обучаясь через их видео, всё же можно делать отличные рабочие визуализации. Что и говорить, после прохождения всех трёх ступеней обучения Tableau появляется желание творить новые крутые отчёты с использованием всех LOD Expressions, Filter Actions и создавать удобные интерфейсы. А вот после просмотра всех материалов по PowerBI остаётся один вопрос: зачем я потратил своё время? Для объективности сравнения и те, и другие материалы я изучал на английском языке. Думаю, в индустрии это стандарт, поскольку открыв 2-3 ссылки на русском понимаешь, что переведено это пяткой левой ноги.

Если отбросить эмоции, есть несколько ключевых вещей, которые оказались принципиальны для меня в результате изучения материалов.

Так выглядит хороший дашборд по версии Microsoft

Качество подготовки контента и примеров в обучении

Если посмотреть на логику изложения обучающих видео Tableau и вопросов в формате квиза, которые задаются в конце прохождения материала, начинаешь проникаться идеей софта. Но в случае с PowerBI тебя ждёт тотальное разочарование. Взгляните, к примеру, на материал об обнаружении выбросов, тут Microsoft предлагает построить диаграмму scatter plot и визуально определить все выбросы на глаз.

Дизайн отчётов и дашбордов

Существуют достаточно объективные придирки к обучающим материалам Tableau на тему дизайна графиков и элементов управления, но всё равно они сделаны аккуратно и красиво. А теперь взгляните на тот ужас, который предлагает в качестве результата работы аналитика Microsoft. А вот хорошо построенный дашборд по версии Microsoft.

Проверка полученных знаний из обучения

Во время обучения Tableau ты сразу же после небольшой лекции учишься применению куска изученного материала на практике. Нужно нажать конкретные кнопки в интерфейсе, чтобы решить задачу. В PowerBI предполагаются «лабораторные работы», которые должны были запуститься с удалённой машины. Мне не удалось начать ни одну лабораторную работу, я трижды писал в саппорт, саппорт так и не смог решить мою проблему, поэтому поэкспериментировать с заданиями в PowerBI у меня так и не вышло.

Результат работы аналитика по версии Microsoft

Следующие пункты больше относятся к самому софту, чем к программам обучения.

Кроссплатформенность

Я давно работаю с Tableau, и 4 года назад пересел на Mac. После перехода с Windows мой опыт использования Tableau никак не изменился: по сути, Tableau развивался, а я вместе с ним, но при этом ключевые элементы интерфейса команда не меняла. Я экспериментировал с построением отчётов в PowerBI, но мне были неудобны различные архаизмы Microsoft типа публикаций через какой-нибудь share-портал, где обязательно нужно иметь учётную запись MS и настраивать что-то через администратора. Вся эта головная боль жутко утомляет.

Однако гораздо больше меня поразил тот факт, что я не могу воспользоваться PowerBI на Mac. Вообще, совсем никак, и это принципиальная позиция Microsoft, которая в ближайшем будущем не планируется меняться. С моей точки зрения, такое программное обеспечение относится к сегменту B2B в области аналитики, предполагает подключение ко всевозможным СУБД, но отрицает факт существования альтернативной операционной системы, на которой потенциальное n-ное количество консультантов могут продвигать и использовать PowerBI как аналитический инструмент.

Наверняка есть рациональные причины, связанные с тем, что любой софт от Microsoft не очень здорово работает на Mac, но факт остаётся фактом: для меня софт становится недоступным. Тем не менее, я не искал лёгких путей и поставил PowerBI через Parallels для того, чтобы всё-таки честно посмотреть ещё раз на инструмент с учётом обучающих материалов.

Опции визуализации

И в Tableau, и в PowerBI очень крутые опции визуализации данных. К слову, в данном разрезе PowerBI всё же предлагает видео и чуть больше информации, чем обычно. Так что по этой части инструменты представлены одинаково хорошо.

Функциональность

А тут хочется отдать должное функциональности PowerBI. Действительно, багаж инструментов даже без подключения сторонних библиотек крайне широкий. К примеру, автоматическая кластеризация, Decomposition Tree, Data Profiler или Настройка фильтров по графику

Синтаксис внутреннего языка

Для работы с PowerBI следует выучить DAX. Это не язык программирования, а функциональный язык. Что-то своё написать не получится, но оно и не понадобится — внутри уже реализованы все функции, которыми нужно только научиться правильно пользоваться. Microsoft неплохо рассказывает про DAX в мануале. Определение новой меры на языке DAX выглядит так:

Revenue YoY % =
DIVIDE(
	[Revenue]
		- CALCULATE(
			[Revenue],
			SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])
	),
	CALCULATE(
		[Revenue],
		SAMEPERIODLASTYEAR('Date'[Date])
	)
)

Подготовка данных к анализу

Внутри PowerBI есть фича Unpivot, которая позволяет привести данные, разложенные по столбцам с временными периодами к форме, удобной для использования в сводных таблицах:

Впрочем, в ETL-инструменте для очистки и предобработки данных Tableau Prep такое тоже реализовано

Выводы:

1) Программы обучения построены совершенно по-разному, методология погружения в инструмент от Tableau намного продуманнее и эффективнее. Есть возможность сразу же получить практический опыт решения задач и получить обратную связь (хоть и автоматическую).
2) Дизайн отчетов и дашбордов в обучающих материалах от Microsoft выглядит едва ли профессионально, у Tableau реализация выглядит на порядок лучше
3) Реализация проверки знаний от Microsoft ниже плинтуса (совершенно формальные тесты как в плохой школе), у Tableau реализовано хорошо, погружаешься в задачу, думаешь над ответом и решаешь.
4) Кроссплатформенность явно не является коньком PowerBI, однако в случае Tableau это отличное конкурентное преимущество
5) Функциональность и возможности инструментов, разумеется, находятся на высоком уровне, и в чем-то победу одерживает PowerBI.

Посмотрите наши обзоры дашбордов в Tableau, PowerBI, Google Data Studio, SAP Analytics Cloud, QlikSense, Redash и в других BI-системах.

Обзор дашборда в PowerBI

Tue, 17 Nov 2020 12:01:57 +0300

Продолжаем цикл материалов о BI-системах: сегодня рассмотрим дашборд, который собран в PowerBI по датасету SuperStore Sales. Изучим, как подключать данные к системе, настраивать кастомные цвета для визуализаций и создавать новые меры, реализовать переключение между графиками при помощи закладок и с какими сложностями столкнулись в процессе построения дашборда.

Внутри команды мы оценили дашборд и получили следующие средние оценки (1 — худшая оценка, 10 — лучшая):

Отвечает ли заданным вопросам — 9,8
Порог входа в инструмент — 3,0
Функциональность инструмента — 9,5
Удобство пользования — 7,5
Соответствие результата макету — 9,5
Визуальная составляющая — 8,8

Итог — дашборд PowerBI получает 8,0 баллов из 10. Посмотрите на полученный результат.

А что вы думаете о получившимся дашборде? Поставьте свои оценки в нашем Telegram-канале!

Гайд по современным BI-системам

Fri, 25 Sep 2020 13:42:00 +0300

В новой серии постов постараемся подробно изучить различные BI-системы на популярной группе датасетов SuperStore Sales. В основе данных — продажи и прибыль сетевого ритейлера в долларах.

В следующем посте обсудим постановку реальной задачи, которая могла бы стоять при подготовке дашборда на основе датасета и спроектируем макет эффективного дашборда, отвечающего на поставленные вопросы. В рамках описания задачи укажем желаемую цветовую гамму для того, чтобы сравнение дашбордов было максимально консистентным.

Затем, используя каждый инструмент, построим дашборд, который позволит принимать эффективные управленческие решения на основе данных. При подготовке дашборда постараемся подключать экспертов индустрии и учтём их комментарии.

Ниже перечислен перечень BI-систем и инструментов для работы, с данными, которые хотелось бы опробовать и описать опыт построения дашборда. Приглашаю тех, кто желает поучаствовать в решении данной задачи написать мне в Telegram — @valiotti. Разумеется, авторство дашборда будет указано. Проект некоммерческий, но полезный для сравнения современных систем для аналитики независимо от квадрантов Gartner.

Сейчас в планах подготовить материалы о следующих инструментах:

Бесплатные (Open source):

Metabase: 8 баллов из 10
Redash: 6,5 баллов из 10
Apache Superset: 7,7 баллов из 10
Dash / Plotly: 8,05 баллов из 10

Бесплатные (cloud):

Google Data Studio: 7,7 баллов из 10
Yandex Datalens: 8 баллов из 10

Платные (cloud):

Mode
Cluvio
Holistic
Chartio
Periscope
DeltaDNA
Klipfolio
Count.co
SAP Analytics Cloud: 8,7 баллов из 10

Платные:

PowerBI: 8,0 балла из 10
Tableau: 8,8 баллов из 10
Looker: 7,7 балла из 10
Excel: 7,5 балла из 10
Alteryx
Qlik Sense: 8,4 балла из 10

Итоговая цель — оценить системы по нескольким внутренним критериям:

порог входа в инструмент (1 — супер сложно, 10 — легко)
функциональность инструмента (1 — очень бедный функционал, 10 — сложно что-то добавить)
удобство пользования (1 — очень неудобно, 10 — супер удобно)
соответствие результата задаче (1 — совсем не попали в желаемый макет, 10 — очень близко к описанию и макету)
визуальная составляющая (1 — выглядит непривлекательно, 10 — визуально привлекательный дашборд)

На основе полученных внутренних оценок будет рассчитана интегральная взвешенная оценка для инструмента.

Параллельно, результаты работы будут представлены в Telegram-канале @leftjoin, и подписчики также смогут высказать свое мнение относительно полученного результата.
В итоге каждый инструмент будет описан точкой на плоскости, а сама плоскость будет поделена на 4 части.

По мере написания новых материалов в цикле этот пост будет обновляться: будут добавляться ссылки на посты и оценки.