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Tableau e Qlik Sense: caraterísticas, critérios de avaliação e análises

publicado por Priscila Papazissis Matuck

Figura - Tableau e Qlik Sense: caraterísticas, critérios de avaliação e análisesNas últimas duas semanas, pude experimentar o Tableau e Qlik Sense, dois dos principais competidores nas plataformas de self service BI, consideradas ferramentas de inteligência para o negócio. O principal papel dessas tecnologias é a capacidade de fornecer meios que permitam descrever processos e apoiar diagnósticos e análises. São ferramentas flexíveis o suficiente para moldar-se à forma como as empresas trabalham. Sua arquitetura permite apoiar a visualização e descoberta de informações de maneira fácil, a partir da disponibilização de gráficos, dashboards, tabelas, mapas e outros elementos visuais. Apesar de ser especialista em Qlikview, pretendo manter uma visão imparcial do que vi de melhor e pior em cada uma das plataformas. Para formar uma ideia concreta sobre Qlik Sense e Tableau, recorri – além da prática nas duas ferramentas – ao relatório do Gartner de 2016, além de inúmeros outros sites que pretendiam demonstrar uma comparação, mas de fato sempre havia uma tendência por uma delas. Nesse texto não pretendo apresentar a escolha realizada, mas sim prover informações para aqueles que vivem o mesmo paradoxo.

O Tableau 2.0 foi lançado em 2006. Hoje, na versão 10.0, se reafirma como competidor que promete facilidade de uso dos dados como principal característica. O Qlik Sense foi lançado em 2014, mas a família Qlik já possuía o Qlikview, que estava no mercado desde 2006. O Qlik Sense possui similar facilidade de visualização e descoberta de dados, mas o modelo associativo permite uma maior extensão das análises. O Tableau trouxe facilidade à visualização de dados como um produto a ser consumido, assim como um software de prateleira. Mas competências – tais como conhecimento do processo de negócio e algum conhecimento de análise dos dados – são necessárias àqueles que irão utilizar ambas as ferramentas. O Qlik Sense não apela para essa estratégia, mas para aquela que afirma que seu potencial de associação consegue entregar painéis mais robustos e capazes de responder a mais questões do negócio.

QLIK SENSE

O ambiente é escalável e possui arquitetura distribuída. Além disso, o Qlik Sense é extensível. Um grande número de APIs estão disponíveis para incorporação nas aplicações, criando conectores de dados personalizados que permitem construir novos tipos de visualização. Conectores ODBC estão disponíveis para um grande número de fontes, e o Qlik DataMarket fornece SAAS (software as a service) para dados de terceiros, diretamente de dentro do Qlik Sense. Após serem carregados, os dados são comprimidos em até dez vezes, ganhando velocidade. Os itens são desenvolvidos dentro da aba, que pode conter tabelas, gráficos, imagens e filtros. Cada painel pode ter inúmeras abas. Caso suba a aplicação para a nuvem, o Qlik Sense desktop permite aos usuários compartilhar as visualizações com até cinco usuários – também de forma gratuita (mas com previsão para essa característica chegar ao empresarial em março / 2017). A capacidade responsiva permite que aplicações sejam utilizadas do desktop ao mobile, considerando pequenos ajustes. Importante salientar ainda que o Qlik Sense pode herdar os arquivos de dados do QlikView e que carrega consigo novas funcionalidades, tais como story-telling. Não tem versão para Mac®, e necessita de uma máquina virtual para fazê-lo.

TABLEAU

Sem dúvida o Tableau lidera sobre as ferramentas na facilidade de visualização e exploração de dados. Os usuários de negócio podem criar visualizações normalmente sem auxílio da TI. O Tableau desktop – uma plataforma stand alone – permite ao usuário criar suas próprias análises, tanto nas bases de dados em memória do Tableau ou em fontes de dados externas. Já o Tableau server age como um hub de acessos com segurança, distribuindo as aplicações em browser para qualquer dispositivo que suporte um navegador web. A arquitetura do Tableau é escalável, e está bem representada no serviço público (e grátis) que o Tableau oferece, e que tem milhões de visualizações diariamente. Possibilita extensões a partir de algum desenvolvimento XML. Possui integração com linguagem analítica R, o que facilita interações com cenários de Big Data. Integra-se assim a facilidade do Tableau com a não tão fácil programação em R, dando aos usuários avançados e programadores a capacidade de adicionar outras formas de análise no Tableau, tanto estatística quanto preditiva. Também possui característica de “story-telling” e um aplicativo está disponível para download para acompanhamento dos painéis via mobile.

A PROVA DE CONCEITO

O objetivo da prova de conceito foi esclarecer pontos importantes sobre as duas melhores ferramentas – e principais concorrentes – no segmento de Data Discovery. Para promover uma avaliação coerente, o mesmo cenário de negócio foi disponibilizado para ser implementado no Tableau e no Qlik Sense. A fonte de dados também era a mesma nos dois casos, e nesse quesito o Qlik Sense saiu na frente: disponibilizamos arquivos em formato .csv (grande volume de dados, chegando a 20GB de dados em disco), arquivos de dados do Qlikview (.qvd) e testamos uma conexão com banco de dados Oracle. No caso do Tableau, obviamente não há interatividade com os arquivos de dados do Qlikview / Sense. Nos demais casos, ambos apresentaram o mesmo desempenho e a mesma facilidade de conexão. Tanto o Qlik Sense quando o Tableau possuem muitos conectores nativos para a maioria dos bancos de dados, além de conectores para mídias sociais, fontes externas e uma série de outras possibilidades.

Os quesitos analisados foram distribuídos em três grupos: critérios de visualização, critérios técnicos e critérios de negócio. Dentro dos critérios de visualização, foram avaliados: tempo de implementação, escalabilidade, valor / hora de desenvolvimento, valor das licenças de desenvolvedor, server e online (no caso do Tableau), custo de suporte por ano, capacidade de prover SaaS, suporte Big Data e quantidade de parceiros de negócio. Apesar da importância do custo dentro de uma escolha como essa, não é possível descrever aqui a percepção sobre esse quesito, pois o custo pode variar de acordo com a consultoria contratada, o porte da empresa, a quantidade de licenças a serem adquiridas por tipo, etc. É necessário fazer uma projeção do custo ao longo dos anos para tentar avaliar o ROI e o TCO, considerando ainda que esse pode ser um fator de decisão dependendo do orçamento disponibilizado para um projeto dessa natureza. Nos demais itens de avaliação, o único que dispara em favor do Qlik Sense é a quantidade de parceiros de negócio: a Qlik possui mais de 1.700 parceiros. Isso pode fazer diferença dependendo do porte da sua empresa e a complexidade que pretende construir suas aplicações.

Considerando os critérios técnicos, foram avaliados: integração de dados (atendendo também o ETL realizado na ferramenta), plataforma de desenvolvimento, comportamento em memória, integração com o GIS, características de analytics, modelagem, características de data mining, suporte, atribuição de permissão de usuários nos painéis, governança e possibilidade subir e gerir a aplicação na nuvem. Com base nesses pontos, o Tableau sai na frente considerando: GIS, analytics e aplicações na nuvem. São itens que no Qlik Sense ainda estão deixando a desejar. O Qlik Sense se destaca no item integração dos dados em ambientes em que existem muitos sistemas e esses sistemas acabam sendo integrados e modelados dentro da ferramenta. Para o Tableau, a base de dados precisa estar mais “pronta”, com o ETL sendo feito fora da ferramenta, como em um IBM Data Stage, por exemplo.

Já os critérios de negócio avaliados foram interatividade com os dados, versão desktop, web client, cliente mobile e controles visuais. Nesses quesitos, empate técnico. Apesar do Tableau ser visualmente mais agradável (e aí a percepção pode variar de pessoa pra pessoa), considero que os dois atendem igualmente ao que se propõe. Mas o tema não se esgota aqui. É uma percepção de quem tem estudado bastante sobre essas ferramentas e procura tirar delas o melhor que elas podem oferecer. Agradeço àqueles que quiserem debater o assunto e trocar experiências, tornando a utilização em Data Discovery mais robusta e voltada para melhorar as análises dentro das organizações.

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Autor

Profissional de tecnologia e gestão de projetos, com 14 anos de experiência no mercado, atuando em empresas de diversos segmentos (indústria, tecnologia, educação, saúde). Especialista em sistemas de Business Intelligence e Workflow. Com ampla experiência no ensino, já lecionou nos cursos de Ciência da Computação, Administração e Tecnólogos em Gestão de TI.

Priscila Papazissis Matuck

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