BI और एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म की तुलना

मैं यह मानकर चल रहा/रही हूँ कि आप जानते हैं कि किसी कंपनी में डेटा हर स्तर पर—चाहे वह कार्यकारी हो या निदेशक—कितना बड़ा संपत्ति होता है। लेकिन केवल बड़े पैमाने पर डेटा होना कंपनी को तब तक सफल नहीं बनाता जब तक उससे मूल्यवान जानकारी न निकाली जाए।

यह जानकारी राजस्व को सीधे या परोक्ष रूप से प्रभावित करती है। बड़े डेटा से उपयोगी जानकारी निकालने के लिए एक एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म की आवश्यकता होती है, और सौभाग्य से हमारे बाज़ार में कई उत्पाद उपलब्ध हैं जो वर्णनात्मक, डायग्नोस्टिक और प्रेडिक्टिव रिपोर्टिंग के संदर्भ में किसी संगठन की समस्याओं का समाधान करते हैं।

डेटा के संदर्भ में बात करें तो डेटा की परिपक्वता बहुत मायने रखती है और इसकी परिपक्वता को निम्नलिखित पहलुओं की उपस्थिति के आधार पर श्रेणीबद्ध किया जा सकता है:

• वर्तमान आर्किटेक्चर के अनुरूप सुसंगत डेटा
• एक एंटरप्राइज टूल
• कई ओवरलैपिंग स्रोत न हों
• क्लाउड-आधारित आर्किटेक्चर या ऑन-प्रिमाइज़ डेटा वेयरहाउस
• डेटा मानक और विशेषज्ञ
• प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स और उसके पहचाने गए उपयोग मामलों
• डेटा को एक वित्तीय संपत्ति की तरह मानना और AI पहलुओं के साथ उसका एकीकरण

किसी संगठन में ऊपर से नीचे तक उपरोक्त बिंदुओं के समावेश के साथ डेटा की परिपक्वता बढ़ती जाती है।

डेटा परिपक्वता का संबंध तकनीक, आर्किटेक्चर, संगठन और डेटा रणनीति से कदमताल होकर चलता है।

• तकनीक से मेरा मतलब है कि कोई संगठन खरीदी गई तकनीक का उपयोग किस तरह करने वाला है।

• आर्किटेक्चर इन तकनीकों को इस तरह जोड़ता है कि डेटा इनके बीच बिना रुकावट के प्रवाहित हो सके।

• संगठन से मेरा आशय उन लोगों से है जो डेटा के साथ इंटरैक्ट करते हैं।

• डेटा रणनीति में सुधार: डेटा मैनेजमेंट की "प्लंबिंग" किसी भी संगठन के उच्च प्रदर्शन के लिए बेहद महत्वपूर्ण है। अपनाई गई डेटा प्रबंधन प्रथाएँ विश्लेषकों को वही प्रासंगिक और संरचित डेटा देंगी जिसकी उन्हें विश्लेषण के लिए आवश्यकता है, और वे डेटा तैयारी में कम समय व्यतीत करेंगे। इससे उच्च प्रबंधन को लाभप्रदता बढ़ाने, उच्च ROI हासिल करने में मदद मिलेगी—डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और आसानी से समझ आने वाले डेटा प्रतिनिधित्व के माध्यम से। यह संगठन को डेटा प्रदर्शन सुधारने और स्टोरेज को अनुकूलित करने में भी मदद करेगा।

खैर, अभी तक हमने डेटा की बात की; अब एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पर आते हैं। जैसा कि हम जानते हैं, बाज़ार में एनालिटिक्स के बहुत से प्लेटफ़ॉर्म हैं—सभी को कवर करना लगभग असंभव है। इसलिए मैं चार बड़े नामों पर जा रहा/रही हूँ जो बाज़ार के नेता हैं:

1. Tableau विज़ुअल एनालिटिक्स के मामले में गोल्ड स्टैंडर्ड माना जाता है। इसके वेरिएंट हैं Tableau Desktop, Prep, Online और Server। प्रत्येक अलग-अलग स्तरों पर सेल्फ-सर्विस BI सक्षम करता है। Tableau Desktop विज़ुअल एनालिटिक्स और बिज़नेस इंटेलिजेंस के लिए सेल्फ-सर्विस इनसाइट्स के साथ बेहतरीन प्लेटफ़ॉर्म देता है। Tableau Prep अधिक लोगों को साथ लाकर डेटा का तेज़ी से विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। Tableau Online बिना वास्तविक सर्वर के शेयरिंग और सहयोग बढ़ाता है। Tableau Server डेटा को वास्तविक सर्वरों के साथ साझा करता है जो ऑन-प्रिमाइज़ या क्लाउड में हो सकते हैं। Tableau में डैशबोर्ड विकास पर विवरण के लिए यहाँ देखें।

2. SAP SAP एंटरप्राइज टूल्स के बाज़ार में एक जाना-माना नाम है, जो विभिन्न प्रोफाइल वाली कंपनियों को समाधान प्रदान करता है। SAP ने एनालिटिक्स के लिए कई उत्पाद लॉन्च किए हैं; इसका अपना बिज़नेस वेयरहाउस सिस्टम एंटरप्राइज के साथ काफ़ी सहज एकीकरण देता है और बड़े पैमाने का डेटा संभालता है। इसके हालिया रिलीज़ हैं SAP Analytics Cloud और SAP Lumira; इससे पहले इसने Business Objects का अधिग्रहण किया और उसे अपना एनालिटिक प्लेटफ़ॉर्म के रूप में उपलब्ध कराया।

3. Tibco Spotfire Tibco Spotfire उन उत्पादों में से है जो उन्नत और प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स को बहुत पेशेवर और परखे हुए तरीके से पूरा करता है। प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स की दृष्टि से यह अन्य उत्पादों की तुलना में काफ़ी शक्तिशाली है। Tibco अपनी सेवाएँ ऑन-प्रिमाइज़ और क्लाउड—दोनों पर देता है। यह कम IT मेंटेनेंस चिंताओं के साथ प्रीकॉन्फ़िगर्ड स्केलेबल आर्किटेक्चर भी प्रदान करता है।

4. Qlik अपने यूज़र-ड्रिवन डेटा एक्सप्लोरेशन को डेटा की सबसे निचली परत तक सपोर्ट करने वाले गाइडेड एनालिटिक्स एप्लिकेशन को तेज़ी से बनाने के लिए जाना जाता है। इसके पास अपना रिपॉज़िटरी और इन-मैमोरी प्रोसेसिंग क्षमताएँ हैं। इसके दो वेरिएंट हैं—QlikView और QlikSense। QlikView पर्सनल और एंटरप्राइज़ एडिशन के लिए BI एप्लिकेशन बिल्डिंग टूल है। QlikSense एंड-टू-एंड BI एप्लिकेशन सर्विस है जिसे क्लाउड में इंटीग्रेट किया जा सकता है।

जैसा कि आप जानते हैं, ऊपर बताए गए सभी प्लेटफ़ॉर्म अलग हैं और उनकी अपनी-अपनी विशेषताएँ हैं। इसलिए मैं चार प्राथमिक मानकों पर तुलनात्मक विश्लेषण करूँगा/करूँगी, जो हैं:

1. डेटा अधिग्रहण
2. डेटा तैयारी
3. विज़ुअलाइज़ेशन
4. प्रेडिक्टिव मॉडलिंग

डेटा अधिग्रहण पैरामीटर में डेटा आयात, डेटा एक्सट्रैक्शन, डेटा कनेक्शन और डेटा एक्सेस शामिल हैं। सरल शब्दों में, आप कह सकते हैं कि यह अलग-अलग स्रोतों या सेमांटिक सर्विसेज—जैसे SQL, बिग डेटा, क्लाउड सर्विसेज—से डेटा हासिल करने की क्षमता है।

अब देखें कि डेटा अधिग्रहण की कार्यक्षमता पर ये टूल्स कैसे तुलना करते हैं:

Tableau

जब हम Tableau, एक शक्तिशाली BI टूल, की बात करते हैं, तो आपको तुरंत बनाए गए प्रभावशाली विज़ुअलाइज़ेशन और जटिल डेटा एक्सप्लोरेशन की झलक मिलेगी।

Tableau के पास अपना डेटा रिपॉज़िटरी नहीं है; यह विभिन्न स्रोतों से डेटा प्राप्त करता है और उसे अर्थपूर्ण और समझने योग्य विज़ुअलाइज़ेशन में बदलता है।

ऐसा करने के लिए, इसमें अलग-अलग स्रोतों से कनेक्ट करने के लिए कनेक्टर्स होने चाहिए—और सौभाग्य से, हैं भी। Tableau के पास 100 से अधिक विभिन्न डेटा स्रोत कनेक्टिविटी है और यह ट्रांज़ैक्शनल डेटा के लिए लाइव कनेक्शन भी प्रदान करता है।

डेटा अधिग्रहण पैरामीटर में इसका पलड़ा भारी है।

SAP

SAP के पास डेटा अधिग्रहण को सपोर्ट करने के लिए कई उत्पाद हैं जो अंतिम विज़ुअलाइज़ेशन को डेटा देने के लिए मिडल लेयर की तरह काम करते हैं। लेकिन Lumira और Analytics Cloud की बात करें तो फिलहाल यह 60 से अधिक डेटा स्रोतों से कनेक्टिविटी सपोर्ट करता है, जो समय के साथ निस्संदेह बढ़ेगी।

SAP को अपने इकोसिस्टम से डेटा लेने में कोई दिक्कत नहीं होती—वास्तव में, अपने ही इकोसिस्टम से डेटा लेना सबसे सहज काम है। अलग इकोसिस्टम से डेटा लेने की बात आए तो इसके पास डेटा मूव कराने में मदद करने वाले टूल्स हैं, लेकिन इससे अतिरिक्त काम और कौशल की आवश्यकता जुड़ जाती है।

Tibco Spotfire

Spotfire सबसे शक्तिशाली और कभी-कभी जटिल टूल्स में से एक है। डेटा लेने की बात आए तो इसके पास 40+ डेटा स्रोत कनेक्टर्स हैं, और JDBC तथा ODBC कनेक्टर्स के साथ चीज़ें हमेशा काम कर जाती हैं। यह बिग डेटा और क्लाउड कनेक्टर्स को सपोर्ट करता है जो डेटा प्रभावी रूप से प्रदान करते हैं।

डेटा अधिग्रहण में समस्याएँ तब आती हैं जब डेटा लेने से पहले डेटा की सफाई की आवश्यकता होती है।

Qlik

Qlik BI के बढ़ते बाज़ार नेताओं में से एक है। डेटा लेने की बात हो तो Qlik के पास अलग-अलग समूहों में बँटे बड़ी संख्या में डेटा स्रोत कनेक्टर्स हैं। Qlik के पास डेटा लेने और ETL (Extraction, Transformation, and Loading) करने के लिए अपना रिपॉज़िटरी है। यह वास्तविक जीवन के कई परिदृश्यों में समस्याओं का समाधान करता है। Qlik की डेटा मैनिपुलेशन क्षमताएँ डेटा की प्रस्तुति को आसान बनाती हैं।

डेटा लेने के बाद अगला कदम उसे तैयार करना होता है। यह वह "गंदा" काम है जो कोई करना नहीं चाहता, पर इसे किसी भी हाल में छोड़ा नहीं जा सकता। इसमें डेटा को मर्ज करना, साफ़ करना, और इतना मॉडल करना शामिल है कि साधारण सेलेक्ट क्वेरी से डेटा पर वर्णनात्मक रिपोर्ट बनाई जा सके।

Tableau

Tableau के पास डेटा को प्रस्तुत करने योग्य रिपोर्ट में बदलने के लिए पर्याप्त डेटा तैयारी तकनीकें हैं। आप सभी विवरण इस ट्यूटोरियल के सेक्शन 2 और 3 में पा सकते हैं।

SAP

SAP के पास डेटा तैयार करने के लिए फिर से अलग-अलग टूल्स हैं। इसके पास BW सिस्टम है जो संभव सीमा तक डेटा तैयारी संभालने के लिए पर्याप्त शक्तिशाली है। HANA के आगमन के साथ, इन-मैमोरी इंजनों द्वारा बड़े डेटा को संभालने में इसे जबरदस्त शक्ति मिली।

लेकिन वह एक अलग टूल है और उसके लिए अलग कौशल की आवश्यकता होती है। SAP के BI पहलू की एक झलक पाने के लिए यहाँ जाएँ।

Tibco Spotfire

Spotfire की डेटा रैंगलिंग क्षमताएँ बहुत अच्छी हैं, साथ ही मॉडलों के ऑटोमेशन से इन्क्रिमेंटल डेटा तैयारी प्रक्रिया IT के कम हस्तक्षेप के साथ आसान हो जाती है।

इन्क्रिमेंटल डेटा तैयारी से मेरा मतलब है अलग-अलग स्रोतों से डेटा में हुए परिवर्तन को कैप्चर करना और उसी बदलाव के आधार पर डेटा तैयार करना। विस्तृत जानकारी के लिए यहाँ जाएँ।

Qlik

Qlik के पास Tableau जैसी डेटा तैयारी क्षमताएँ हैं, अपने इन-मैमोरी इंजन के साथ। आवश्यकता के अनुरूप अलग स्क्रिप्ट लिखी जा सकती हैं और अलग स्तरों पर लागू की जा सकती हैं। यदि आप डेटा ट्रांसफ़ॉर्म करने में मदद करने वाली स्क्रिप्टिंग की एक झलक देखना चाहते हैं, तो यहाँ जाएँ।

अब आते हैं मज़ेदार हिस्से पर—कम से कम मेरे लिए। हमने डेटा हासिल कर लिया और उसे तैयार भी कर लिया, लेकिन इतनी मात्रा के डेटा का विश्लेषण करने के लिए हमें विज़ुअलाइज़ेशन चाहिए, जो समय की काफ़ी बचत करें और समस्याओं तक जल्दी पहुँचाएँ। डेटा एक्सप्लोरेशन का बड़ा हिस्सा विज़ुअलाइज़ेशन में होता है और बाकी सांख्यिकीय तरीकों से। अब देखें कि इस पैरामीटर पर टूल्स कैसे प्रदर्शन करते हैं।

Tableau

Tableau के पास डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के बेहद विविध घटक हैं—तुलनात्मक, वितरण-आधारित, संरचना-आधारित, मानचित्र आदि। इसमें लगभग सभी घटक मौजूद हैं और इसे अपनी सहयोगी समुदाय के लिए विश्व स्तर पर पहचाना जाता है।

इसके साथ ही सीखने की प्रक्रिया में मदद करने वाले कुछ अनोखे उपाय भी हैं। इसकी विशाल गैलरी में आवश्यक चार्ट, यहाँ तक कि कस्टम विचार भी मिल सकते हैं। कुछ उत्कृष्ट चार्ट और कहानियाँ देखने के लिए अवश्य जाएँ।

Tableau उन टूल्स में से एक है जिसे IBCS (International Business Communication Standards) द्वारा बिज़नेस संचार को बेहतर बनाने के लिए डेटा विज़ुअलाइज़ेशन की सर्वोत्तम प्रथाओं के उपयोग हेतु प्रमाणित किया गया है।

SAP

SAP के शस्त्रागार में विज़ुअलाइज़ेशन के संदर्भ में सबसे अधिक उपयोग किया जाने वाला टूल SAP Lumira है। यह सभी बुनियादी चार्टिंग आवश्यकताओं को कवर करता है और आवश्यकतानुसार संशोधन में मदद करने वाले एक्सटेंशन देता है।

SAP Analytics Cloud को हाल ही में IBCS द्वारा प्रमाणित किया गया है और उम्मीद है कि यह विज़ुअलाइज़ेशन की सभी आवश्यकताओं को पूरा करता रहेगा।

Tibco Spotfire

Spotfire चार्टिंग की सभी आवश्यक कार्यक्षमताएँ देता है, जो विज़ुअल फ़ॉर्मेट में डेटा विश्लेषण के लिए सभी चार्टिंग समूहों को कवर करती हैं। इसकी उन्नत एनालिटिक्स क्षमताएँ सांख्यिकीय विश्लेषण के चार्ट और वैज्ञानिक फ़ॉर्मेट जोड़ने की अनुमति देती हैं।

Qlik

Qlik चार्टिंग क्षमताओं में अच्छा प्रदर्शन करता है, लगभग हर समूह के चार्ट कवर करता है। यह आवश्यकताओं के अनुसार संशोधित करने और जोड़ने के लिए एक्सटेंशन प्रदान करता है।

हर डेटा पॉइंट तक पहुँचने के लिए इसका ऑन-क्लिक फ़ंक्शनैलिटी इसे अन्य टूल्स से अलग करती है।

अब आते हैं उस हिस्से पर जहाँ सभी एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म उतर रहे हैं—अपने टूल में मशीन लर्निंग की कार्यक्षमताएँ समाहित करने की कोशिश में। कुछ इसमें काफ़ी सफल रहे हैं, और अन्य ने शुरुआती स्तर पर अच्छा काम किया है।

देखते हैं कि इस पैरामीटर पर हमें क्या मिलता है।

Tableau

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स की बात करें तो Tableau ने इस क्षेत्र में काम शुरू कर दिया है। बुनियादी फ़ोरकास्टिंग फ़ंक्शनैलिटीज़ Tableau में जोड़ी गई हैं।

बुनियादी सुविधाओं के साथ, इसे R और Python से इंटीग्रेट किया जा सकता है, जिसके विवरण इस ट्यूटोरियल के अंतिम सेक्शनों में कवर हैं।

SAP

SAP फिर से अपने शस्त्रागार से अलग टूल प्रदान करता है ताकि प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के लिए प्लेटफ़ॉर्म उपलब्ध कराया जा सके। यह टूल बुनियादी प्रेडिक्टिव मॉडलिंग को कवर करता है, जिसमें अच्छी टाइम सीरीज़ विश्लेषण क्षमताएँ शामिल हैं। कस्टम स्क्रिप्ट जोड़ने की बात आई तो SAP ने प्राथमिक रूप से R का सहारा लिया, जिन्हें प्लेटफ़ॉर्म द्वारा विकसित मॉडल में जोड़ा जा सकता है।

प्लेटफ़ॉर्म के विवरण के लिए कृपया यहाँ जाएँ।

Tibco Spotfire

प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स के संदर्भ में Spotfire आगे रहेगा; डेटा साइंस आर्किटेक्चर को अपने भीतर समाहित करने का इसका दृष्टिकोण स्पष्ट दिखाई देता है।

इसमें तकनीक को समझने और उसे लागू करने के लिए कौशल और ज्ञान की आवश्यकता होती है। यह डेटा साइंस और सांख्यिकी की कार्यप्रणालियों को जोड़ता है ताकि ऐसा टूल दिया जा सके जो उचित रिटर्न ऑन इन्वेस्टमेंट के साथ प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स कर सके।

अधिक पढ़ने के लिए कृपया विज़िट करें।

Qlik

Qlik भी एक उचित स्तर तक प्रेडिक्टिव एनालिटिक्स लागू करने पर काम कर रहा है। इसने अपने सिस्टम में कुछ बुनियादी मॉडलिंग एल्गोरिद्म लागू किए हैं, लेकिन उन्हें इस्तेमाल करने के लिए कौशल अंतर अब भी बना हुआ है। हालाँकि, R और Python के साथ इसका इंटीग्रेशन प्रयास काफ़ी सराहनीय है। यह R और Python जैसे थर्ड-पार्टी टूल्स के साथ डेटा एक्सचेंज की अनुमति देता है और अपने Associative इंजन के उपयोग से डेटा ट्रांसफ़र को तेज़ और कुशल बनाता है।

R और Python के साथ इंटीग्रेशन के लिए इसका ओपन सोर्स एनालिटिक कनेक्शन GitHub पर भी उपलब्ध है।

तो मेरी ओर से बस इतना ही—आख़िरकार यह इस पर निर्भर करता है कि किसी व्यक्ति या संगठन के लिए प्लेटफ़ॉर्म चुनते समय कौन-सा पैरामीटर सबसे महत्वपूर्ण है।

यदि आप Python, R, या SQL के बारे में और सीखना चाहते हैं, तो DataCamp के इंट्रो कोर्स करें।

• डेटा साइंस के लिए Python का परिचय
• R का परिचय
• डेटा साइंस के लिए SQL का परिचय