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.
Раздел FineBI на datafinder.ru
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.
Онлайн спринт по FineBI. 14 дней обучения с практическими заданиями
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.
Чат и поддержка пользователей FineBI в Telegram
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)
Новости FineBI в Telegram
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.