Согласно мнению аналитической компании gartner на первом месте в области bi находится компания

Две оси успеха

На визуализации любого квадранта Gartner отображаются две оси — и не просто так: эксперты выделили два основных параметра для оценки решений от разных поставщиков:

1. Полнота видения (Completeness of vision) — горизонтальная ось, ось Х;
2. Реализуемость решения (Ability to execute) — вертикальная ось, ось Y.

Магический квадрант Gartner. Платформы аналитики и бизнес-аналитики за 2018 год

Каждый параметр включает в себя много критериев, по которым эксперты оценивают системы от различных производителей.

Полнота видения оценивается по следующим параметрам:

• Насколько решение соответствует потребностям рынка?
• Какова стратегия продвижения системы?
• Стратегия выстраивания продаж, принципы ценообразования, взаимодействие с партнерской сетью;
• Стратегия по развитию продуктов, применение инновационных технологий для решения потребностей пользователей;
• Отраслевая применимость решения, соответствие задачам предприятий различного масштаба и из разных сегментов экономики;
• Особенности географической стратегии производителя, планы по развитию в других странах.

При оценке реализуемости решения учитываются следующие критерии:

• Простота и удобство интеграции системы с другими решениями и в рабочий процесс;
• Отличительные характеристики платформы, выделяющие ее среди конкурентов;
• Соответствие решения практическим задачам потребителям;
• Оперативность в реагировании на изменение рыночных тенденций, отражение этих изменений в продукте;
• Комфорт потребителей в процессе сотрудничества;
• Простота миграции с одной версии на другую, удобство обновления;
• Особенности техподдержки;
• Отзывы потребителей, которые уже поработали с решением.

Выше мы кратко разобрали, по каким параметрам эксперты Gartner оценивают решения, помещаемые в магические квадранты. Подробнее об этих критериях можно почитать в любом отчёте Gartner.

Участники BI-квадранта Gartner 2018

Лидеры (Leaders)

Находятся в правом верхнем квадранте. Основные характеристики — устойчивое развитие, стабильность, высокая конкурентноспособность, влияние на рынок.

Претенденты на лидерство (Challengers)

Находятся в левом верхнем квадранте. Основные характеристики — высокое качество решений, широкая функциональность, стабильные продажи, возможность решения узкоспециализированных задач потребителей.

Провидцы (Visionaries)

Находятся в правом нижнем квадранте. Основные характеристики — дальновидность, инвестиции в технологии, которые определяют будущие тенденции, влияние на отрасль.

Нишевые игроки (Niche players)

Находятся в левом нижнем квадранте. Основные характеристики — сфокусированность на решение конкретных, чаще узкоспециализированных, задач.

В 2018 году аналитики Gartner поместили в претенденты девять производителей: Logi Analytics, Pyramid Analytics, Yellowfin, BOARD International, Oracle, Information Builders, Looker, Domo, Birst.

Особенности BI-квадранта Gartner 2018

Дадим краткую характеристику особенностями магического квадранта Gartner, посвященному системам аналитики и бизнес-аналитики:

• В магическом BI-квадранте Gartner в 2018 году 20 платформ;
• В лидерах третий год остаются одни и те же производители — Qlik, Microsoft и Tableau;
• Среди лидеров стабильный рост показало решение от Qlik — как в области полноты видения, так и в области реализуемости решения;
• Среди претендентов на лидерство впервые за три года появился вендор — Microstrategy. Это случилось за счет того, что в последней версии системы от этого производителя появились коннекторы для больших данных функциональность, которая, к слову, уже давно есть у лидеров: связанная с визуальным исследованием данных;
• В 2018 году в квадранте появилась только одна новая компания — Looker, попавшая в категорию нишевых игроков, зато пять вендоров покинули его: Alteryx, ClearStory Data, Zoomdata, Datameer и Pentaho. Эта динамичность как нельзя лучше характеризует ситуацию на отраслевом рынке.

Почему Qlik — неизменный лидер магического квадранта Gartner?

Qlik возглавляет BI-квадрант Gartner уже далеко не первый год, в первую очередь, за счёт:

• высокой гибкости платформы;
• управляемого обнаружения данных продукта Qlik Sense;
• поддержки настраиваемых приложений и встроенного использования на платформе Qlik Analytics;
• масштабируемого механизма In-Memory, позволяющего потребителям платформы получать высокую надёжность и глубокую интерактивность;
• дополнительного серверного компонента, поддерживающего BI Mode 1 с распространением отчётов по расписанию и правам доступа;
• геоаналитических возможностей, которые появились у вендора благодаря приобретению Idevio.

Как отмечают аналитики Gartner, лидирующие позиции производителя обусловлены, в том числе, пристальным вниманием, которое вендор уделяет таким аспектам, как расширенная аналитика, простота и комфорт пользователя. Немаловажны и ресурсы, которые компания направляет на продвижение своих продуктов по всему миру.

Прогнозы в области BI до 2020 года от Gartner

Аналитики Gartner дают следующие прогнозы в области развития рынка аналитических и бизнес-аналитических систем:

• Участники рынка сосредоточатся на расширенной аналитике: естественном языке, информативном повествовании, глубокой проработкой данных, автоматизированной продвинутой аналитике, расширенных возможностях по визуализации данных. Именно расширенная аналитика будет основным критерием, по которому потребители выбирают для себя BI-платформу;
• 90% BI-платформ к 2020 году «научатся» генерировать естественный язык и работать с искусственным интеллектом;
• В два раза вырастет количество потребителей BI-платформ;
• Около половины запросов будут автоматически генерироваться благодаря естественному языку;
• К 2020 году несомненным трендом в области BI станет дополненная аналитика (augmented analytics), которая включает в себя естественный язык, истории данных, продвинутую аналитику, визуальные возможности исследования данных.

Хотите узнать больше о системах бизнес-аналитики?

Обратитесь к нашим экспертам по внедрению BI-решений:

• через форму обратной связи
• или по телефону +7 495 213 83 61.

Магический квадрант для платформ аналитики и бизнес-аналитики

Определение self-service меняется в этой области по мере того, как возможности платформ расширяются. В то же время облачные экосистемы и согласованность с инструментами повышения производительности стали ключевыми факторами выбора. Этот Magic Quadrant поможет руководителям отдела данных и аналитики составить план развития аналитики и бизнес-аналитики.

Определение / описание рынка

Платформы аналитики и бизнес-аналитики (Analytics and business intelligence, далее ABI) характеризуются простой в использовании функциональностью, которая поддерживает полный аналитический рабочий процесс – от подготовки данных до визуального исследования и генерации аналитических данных – с упором на использование самообслуживания и расширенную помощь пользователям.

Поставщики на рынке ABI варьируются от стартапов, поддерживаемых венчурными фондами, до крупных технологических компаний. Подавляющее большинство новых расходов на этом рынке приходится на облачные развертывания, и на рынке присутствуют основные игроки облачных платформ. Во многих случаях платформы ABI являются отправными точками для более широкого набора возможностей управления облачными данными, предлагаемых этими поставщиками облачных услуг, например, Microsoft Azure Synapse Analytics и IBM Cloud Pak for Data.

Платформы ABI больше не отличаются возможностями визуализации данных, которые теперь стали массовыми. Все поставщики могут создавать интерактивные панели мониторинга ключевых показателей эффективности (KPI), используя общие формы диаграмм (столбцы / столбцы, линии / области, точечные, круговые и географические карты) и опираясь на широкий спектр источников данных. Дифференциация сместилась в сторону того, насколько хорошо платформы поддерживают расширенную аналитику. 

Augmentation использует машинное обучение (ML) и подготовку данных с помощью искусственного интеллекта (AI), генерацию аналитических данных и объяснение insights, чтобы помочь деловым людям и аналитикам данных исследовать и анализировать данные более эффективно, чем они могли бы это сделать вручную. Вместо того чтобы быть дискретной возможностью, augmentation теперь осуществляется через платформы, поскольку машинное обучение применяется в рабочем процессе от данных до принятия решений.

Границы augmentation расширяются. Первоначально предназначенные для оказания помощи аналитикам с использованием самообслуживания, дополнений и, все чаще, автоматизации, теперь применяются для непосредственной помощи конечным пользователям, что дает начало новой категории пользователей: augmented consumers.

Augmented consumers – это нетехнические люди, которые ожидают инсайты, часто в форме машинно-генерируемых историй данных, основанных на автоматических инсайтах, основанных на постоянном мониторинге данных, относящихся к их роли, персоне или должностным обязанностям. Для обеспечения актуальности эта функция включает поведение использования, особенно историю запросов на естественном языке (NLQ), а также отзывы пользователей и оценки автоматически обслуживаемого контента. 

Это изменение может вывести ABI за пределы примерно 30%-ного потолка принятия, который оставался неизменным в течение многих лет.

Функциональность платформы ABI включает следующие 12 критических областей возможностей, которые были обновлены, чтобы отразить области изменений и дифференциации, особенно в возможностях, более тесно связанных с расширенной аналитикой:

• Безопасность: возможности, обеспечивающие безопасность платформы, администрирование пользователей, аудит доступа к платформе и аутентификацию.

• Управляемость: возможности, которые отслеживают использование платформы ABI и управляют тем, как (и кем) предоставляется информация.

• Облачная аналитика: возможность поддержки построения, развертывания и управления аналитикой в ​​облаке на основе данных, хранящихся как в облаке, так и локально.

• Подключение к источнику данных: возможности, которые позволяют пользователям подключаться, запрашивать и принимать данные, оптимизируя при этом производительность.

• Подготовка данных: поддержка перетаскивания, управляемой пользователем комбинации данных из разных источников, а также создание аналитических моделей (таких как определяемые пользователем меры, наборы, группы и иерархии).

• Каталог: возможность автоматически создавать и курировать доступный для поиска каталог аналитического контента, что упрощает аналитическим потребителям информацию о том, какой контент доступен.

• Автоматизированная аналитика: основной атрибут расширенной аналитики, это применение методов машинного обучения для автоматического получения результатов для конечных пользователей (например, путем определения наиболее важных атрибутов в наборе данных).

• Визуализация данных: поддержка высокоинтерактивных панелей мониторинга и исследования данных путем манипулирования изображениями диаграмм.

• Повествование данных: возможность сочетать интерактивную визуализацию данных с методами повествования, чтобы упаковать и доставить аналитический контент в привлекательной, легко понятной форме для представления лицам, принимающим решения.

• Запрос на естественном языке (NLQ): это позволяет пользователям задавать вопросы и запрашивать данные и аналитический контент, используя термины, которые либо вводятся в поле поиска, либо произносятся.

• Генерация естественного языка (NLG): автоматическое создание лингвистически насыщенных описаний ответов, данных и аналитического контента. В контексте аналитики, когда пользователь взаимодействует с данными, повествование динамически меняется, чтобы объяснить ключевые выводы или значение диаграмм или панелей мониторинга.

• Отчетность: возможность создавать и распространять (или «пакетировать») многостраничные отчеты с идеальной пиксельной структурой для пользователей по расписанию.

Qlik

Qlik – лидер в этом магическом квадранте. У него четкое видение продукта для увеличения на основе машинного обучения и искусственного интеллекта, но более низкая рыночная динамика, чем у двух других лидеров.

Ведущее ABI-решение Qlik, Qlik Sense, работает на уникальном движке Qlik Associative Engine, который поддерживает продукты Qlik на протяжении последних 25 лет. Qlik Cognitive Engine добавляет к продукту функциональные возможности на основе AI / ML и работает с Qlik Associative Engine, предлагая контекстно-зависимые предложения по анализу и расширению анализа. Qlik предлагает гибкость развертывания с помощью корпоративных SaaS и опций, размещаемых у клиента, включая мультиоблачную установку и локальную установку, без ограничения клиентов каким-либо конкретным облаком.

Qlik продолжает совершенствовать открытую архитектуру своей платформы и возможности работы с несколькими облаками . Он основан на своем видении расширенной аналитики с ключевыми элементами, основанными на его Cognitive Engine. Insight Advisor теперь расширяет весь спектр возможностей пользователя в Qlik Sense с помощью визуального анализа на основе поиска, диалоговой аналитики, ассоциативного анализа, ускоренного создания и подготовки данных. Qlik недавно приобрела RoxAI, Knarr Analytics и Blendr.io, чтобы расширить возможности для оповещения, непрерывного анализа и интеграции платформы SaaS соответственно.

2021 Gartner Magic Quadrant BI, 2021 Gartner BI, 2021 Гартнер квадрант официальный pdf, 2021 Гартнер квадрант БиАй, 2021 Гартнер квадрант Аналитика, 2021 Gartner BI Power BI, 2021 Gartner BI Tableau, 2021 Gartner BI Qlik Sense, 2021 Gartner BI Sisense, 2021 Gartner BI ThoughtSpot, 2021 Gartner BI Looker

Qlik вошел в число лидеров магического квадранта Gartner в области аналитики и BI-платформ – 2021 Magic Quadrant for Analytics and Business Intelligence Platforms*. Компания Qlik удерживает позиции в секторе лидеров магического квадранта исследовательской компании Gartner уже одиннадцатый год подряд. Полная версия отчета доступна на сайте компании.

«Qlik поставляет инновационные решения, позволяющие компаниям в полной мере реализовать потенциал работы с данными, – отметил Майк Капоне (Mike Capone), генеральный директор Qlik. – Мы продолжаем совершенствовать возможности дополненной аналитики, развивая концепцию Active Intelligence, которая позволяет использовать актуальные данные в режиме реального времени не только для принятия решений, но и для запуска цепочек событий и монетизации бизнес-возможностей. Что особенно важно, наши инструменты доступны в современной корпоративной SaaS-среде, что сокращает совокупную стоимость владения для наших заказчиков».

Qlik предлагает уникальную в отрасли комплексную платформу интеграции данных и сквозной аналитики данных и надежный комплекс аналитических SaaS-предложений. Вместе эти сервисы реализуют концепцию непрерывного анализа данных в режиме реального времени Active Intelligence, созданную для оперативного принятия решений и запуска бизнес-процессов на основе данных. Клиенты получают преимущества открытой современной аналитической платформы, которая максимизирует ценность облачных данных для всего бизнеса без каких-либо ограничений. Уникальные возможности платформы Qlik были значительно усовершенствованы в 2020 году за счет ряда нововведений:

• Внедрение широкого спектра возможностей дополненной аналитики, в том числе многочисленные улучшения Insight Advisor, полностью интегрированного в Qlik помощника на основе искусственного интеллекта. Сервис разговорной аналитики обеспечивает формирование собственной бизнес-логики для получения более глубоких бизнес-открытий, обработку естественного языка и продвинутые инструменты вычислений.
• Интеграция оповещений на основе данных непосредственно в платформу Qlik Sense®. Это позволяет клиентам проактивно реагировать на возникающие вызовы и управлять ими, а также оперативнее выявлять резкие отклонения в данных и аномалии.
• Стратегическое приобретение Blendr.io и Knarr Analytics. Blendr.io открывает доступ к большим объемам данных для анализа благодаря бесшовной интеграции данных из сотен различных SaaS-приложений. Knarr Analytics обеспечивает технологии для совместной работы с аналитикой большого числа пользователей в режиме реального времени, что устраняет барьеры между производителями данных и потребителями и позволяет принимать решения на основе данных в организации в целом.

«Данные – это часть ДНК Novartis. Перед нами стояла задача найти платформу, которая позволила бы каждому департаменту компании извлечь максимум пользы из нашей цепочки данных, – отметил Лоик Жиро (Loic Giraud), руководитель центра компетенций по бизнес-аналитике Novartis. – Роль Qlik в реализации наших задач по работе с данными сложно переоценить. Платформа не только укрепила, оптимизировала и расширила существующие направления бизнеса с помощью цифровых решений, но и помогла открыть новые возможности и поддержать цифровую трансформацию компании».

В 2020 году Qlik представила большое количество новых возможностей и клиентских программ успешного применения данных, адаптируя их к рабочим стратегиям и планам клиентов по переходу к облачной аналитике. Так, у клиентов QlikView® появилась возможность перейти на решение Qlik Sense Enterprise SaaS, позволяющее разместить приложения QlikView в облаке. Qlik также упростил интеграцию локальных данных в облачную аналитику благодаря Qlik DataTransfer™, удобному инструменту, который безопасно передает и обновляет данные, подготовленные для аналитики, в приложения Qlik Sense SaaS.

*Gartner, «Магический квадрант в области аналитики и BI-платформ» под авторством Джеймса Ричардсона, Риты Л. Саллам, Курта Шлегеля, Остина Кронца, Джулианы Сан. 15 февраля 2021 г.

Отказ от ответственности Gartner

Gartner не оказывает поддержку поставщикам, продуктам или услугам, описанным в публикациях, и не дает пользователям рекомендации выбирать поставщиков с высокими рейтингами или другими отличиями. Публикации исследований Gartner представляют срез мнений исследовательской организации Gartner и не должны рассматриваться как констатация фактов. Gartner отказывается от всех гарантий, явных или подразумеваемых, в отношении вышеприведенного исследования, включая любые гарантии коммерческой выгоды или возможности применять продукты в определённых целях.

Qlik

Компания Qlik видит своей задачей создание data-грамотного мирового сообщества, где каждый может использовать данные и аналитику для совершенствования процесса принятия решений и реагирования на самые сложные вызовы. Qlik, частная SaaS-компания, предоставляет комплексную облачную платформу для интеграции данных и аналитики в режиме реального времени, которая устраняет пробелы между данными, аналитикой и действием. Преобразуя данные в ценный актив, компании получают возможность принимать обоснованные решения, повышать доход и прибыльность бизнеса, а также оптимизировать взаимодействие с клиентами. География Qlik представлена 100 странами, где компания обслуживает более 50 000 клиентов.

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:

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.”