Онлайн университет современного образования без отрыва от работы

Что делает Microsoft Power BI лидером в Gartner Magic Quadrant?

Поскольку Microsoft Power BI снова признан лидером в магическом квадранте Gartner, важно осознавать эволюцию рынка бизнес-аналитики и вероятное направление бизнес-аналитики в будущем. За последние несколько лет поставщики средств бизнес-аналитики и аналитики, такие как Microsoft, далеко вышли за рамки концепций аналитики, расширив «самообслуживание», расширив фокус за рамки визуализации данных и отчетности и т. д. 

Итак, что нового и что изменилось? 

Критерии аналитики и бизнес-аналитики Gartner 2021 

В 2021 году Gartner оценил платформы аналитики и бизнес-аналитики по двенадцати областям, которые он определяет как критически важные: 

  • Безопасность 
  • Управляемость 
  • Облачная аналитика 
  • Подключение к источнику данных 
  • Подготовка данных 
  • Каталог 
  • Автоматизированная статистика 
  • Визуализация данных 
  • Рассказ данных 
  • Запрос на естественном языке (NLQ) 
  • Генерация естественного языка (NLG) 
  • Составление отчетов 
Чтобы увидеть комментарий Gartner о том, как Microsoft и другие поставщики показали себя в этих областях, вам следует прочитать отчет непосредственно от Gartner. Очевидно, что, по оценке Gartner, Microsoft снова нашла правильный баланс функций в Power BI и окружающей экосистеме, чтобы занять первое место как по способности к выполнению, так и по полноте видения. 

Что заставило Microsoft снова выделиться из группы конкурентов в этом году? Сосредоточимся на нескольких преимуществах. 

Расширенная аналитика 

Microsoft уделяет большое внимание внедрению ИИ в бизнес-аналитику. Благодаря сочетанию возможностей искусственного интеллекта с Power BI, Microsoft получила высокую оценку, по мнению Gartner. Это особенно заметно в запросах на естественном языке и генерации естественного языка, но есть и другие способы, которыми Microsoft со временем внедрила ИИ в Power BI. 

Фактически, расширенная аналитика - не новое направление для Power BI. Даже при запуске в 2015 году вопросы и ответы на естественном языке существовали на панелях мониторинга в службе Power BI. Возможность, которая позволяла пользователю набирать предложение, а затем автоматически строить диаграмму, была революционной в то время, но теперь она стала обычным явлением. С тех пор количество встроенных функций искусственного интеллекта Power BI неизмеримо возросло. Такие функции, как Quick Insights, AI Insights (с использованием Cognitive Services), Auto ML, встроены в Power BI. Кроме того, многие функции искусственного интеллекта доступны в визуальных элементах непосредственно для создателей, например вопросы и ответы, ключевые факторы влияния, дерево декомпозиции и интеллектуальное повествование. 

Благодаря этим функциям, наполненными искусственным интеллектом, добавленными в Power BI, они демонстрируют обогащение бизнес-аналитики, выходящее далеко за рамки концепций простых отчетов и панелей мониторинга. Пользователи и создатели контента имеют возможность ускорить окупаемость, часто помогая пользователям выявлять идеи, которые они, возможно, не рассматривали раньше или для разработки которых потребовалось бы больше времени. 

Особенность: Создание отчета 

Расширяя пример с одного визуала, как насчет того, чтобы взять набор данных и автоматически создать отчет? Power BI недавно представила функцию предварительного просмотра, которая автоматически создает простые отчеты. Когда Gartner описывает масштабных аналитиков, на ум приходит наделение конечных пользователей такими функциями. Опять же, это не макет, который бы создал профессиональный аналитик, но в этом суть функции. Идея состоит в том, что Power BI предоставляет даже обычным пользователям (а не только аналитикам) инструменты для получения информации с помощью быстрого базового анализа набора данных. 


Практически не потратив на это много времени, у вас есть отправная точка для аналитических данных, которые Power BI создает автоматически, и создатели отчетов могут продолжать улучшать их. Хотя они все еще находятся в стадии разработки, интересно подумать о том, в каком состоянии будут эти функции в течение еще нескольких лет. 

Преимущества экосистемы 

Стало ясно, что, хотя Power BI является отдельным продуктом, он действительно более мощный, если рассматривать его вместе с более широкими экосистемами, такими как Microsoft Office, Microsoft Teams, Power Platform и Azure. 

В то время как другие поставщики часто привлекались для быстрого улучшения конкретных предложений, Microsoft смогла использовать внутренние средства для добавления или интеграции функций. Например, несколько лет назад, чтобы укрепить свою позицию лидера в этом магическом квадранте, Tableau приобрела Empirical Systems, чтобы помочь запустить то, что в конечном итоге стало его функциями естественного языка «Спрашивать данные» и «Объяснять данные». В свою очередь, Salesforce позже приобрела Tableau и в конечном итоге объединила свою собственную Einstein Analytics в Tableau. С другой стороны, Microsoft уникальна тем, что баланс критических возможностей до сих пор находился внутри компании. Эти возможности часто присутствуют как в собственных функциях, так и в интеграции с другими лучшими в своем классе продуктами Microsoft. 

Microsoft смогла улучшить Power BI за счет интеграции со своими собственными продуктами, вместо того, чтобы быть более уязвимой для консолидации и изменений, как другие инструменты бизнес-аналитики.

Например, Power BI может улучшить защиту и безопасность данных с помощью Microsoft Information Protection и Cloud App Security. Azure Purview теперь интегрируется с Power BI для управления. Пользователи могут использовать свои собственные модели машинного обучения Azure через Power BI. Облачная аналитика, объединяющая Azure Data Lake, Synapse Analytics, Power BI и многое другое, помогает организациям создать действительно современную платформу данных. Эти примеры не являются исчерпывающими, и вы можете сделать гораздо больше, если хотите использовать Power BI вместе с Office, Azure и Power Platform. 

Эти явные интеграции продуктов обычно требуют дополнительных затрат, но есть также ряд встроенных возможностей, которые используют преимущества экосистемы Microsoft без необходимости приобретения дополнительных лицензий за пределами Power BI. Такие функции, как Auto ML с Power BI Premium, создание естественного языка с помощью Smart Narrative, хранилище потоков данных, которое на самом деле представляет собой Azure Data Lake, Power BI Premium Gen2 и другие, встроены непосредственно в Power BI. 

Эти преимущества Microsoft Power BI в сочетании с низкой ценой на лицензирование одного пользователя затрудняют конкуренцию с другими инструментами. Даже если Power BI не является лучшим среди поставщиков в какой-то одной области, такой как визуализация данных, о которой Gartner заявляет в своем отчете в этом году, возможность использовать экосистему делает ее очень привлекательной для возможностей, которые могут выбрать организации. 

Аналитика облачного масштаба 

Использование экосистемы при сохранении ярлыка Power BI, пожалуй, наиболее заметно проявилось в прошлом году в Power BI Premium Gen2 и новой лицензии Premium Per User стоимостью 20 долларов в месяц. Что вы можете получить с пакетом Premium, упакованным только в Power BI, даже не учитывая прямую интеграцию с высокомасштабируемыми вычислениями с использованием Azure Synapse Analytics и других предложений Azure? 

До прошлого года Power BI Premium представлял собой предложение на основе емкости с определенным набором ресурсов. Это изменилось с Premium Gen2. Premium теперь включает в себя большую гибкость с такими функциями, как автоматическое масштабирование, при котором емкость может временно увеличиваться, если требуются дополнительные ресурсы. Это приводит Power BI в большее соответствие с более гибкими и масштабируемыми предложениями по вычислениям, уже доступными в Azure. В Premium Gen2 также есть преимущества в отношении производительности, где, по заявлению Microsoft, можно добиться увеличения производительности в 16 раз. Также больше нет ограничений на параллелизм обновления, ограничения памяти и многое другое, которые влияли на балансировку множества различных рабочих нагрузок в одной емкости. 
Кроме того, вместо того, чтобы устанавливать цены только на основе емкости, новое лицензирование Premium Per User (PPU) позволяет малым и средним предприятиям гораздо более реалистично и экономично использовать функции Premium. За 20 долларов США за пользователя в месяц (для сравнения Pro - 10 долларов США за пользователя в месяц) пользователи могут воспользоваться преимуществами почти всех функций Premium, за некоторыми исключениями, такими как возможности работы с несколькими географическими регионами. 

BlueGranite признала силу платформы данных Microsoft в Azure, а также несколько лет назад решила полностью использовать Power BI для современной бизнес-аналитики. 

“Во всех подразделениях нашей компании, в самых разных отраслях и сферах деятельности, мы разрабатывали и создавали решения с использованием современных облачных технологий. Мы пропагандируем соответствующие инструменты во всей экосистеме Microsoft и стараемся не думать о Power BI в вакууме.” 

Наши курсы по Power BI:
Курс Аналитик BI
Курс DAX Mastering
Курс Финансовый анализ в Power BI

Наши каналы:
Facebook
Instagram
Telegram
VK
Полезные статьи