Qlik vs Power BI: Автоматизація та машинне навчання

У сучасних BI-системах бізнесу недостатньо просто аналізувати дані — важливо передбачати майбутні тренди й автоматизувати аналітичні процеси. Машинне навчання (ML) дає змогу прогнозувати попит, виявляти приховані залежності та аномалії, а автоматизація знижує залежність від ручного введення даних, прискорюючи процес ухвалення рішень.

Qlik Cloud і Microsoft Power BI пропонують різні підходи до автоматизації та машинного навчання. У цій статті ми розглянемо:

• Як реалізовано автоматизацію аналітичних процесів на кожній платформі?
• Які інструменти для машинного навчання доступні?
• Як швидко можна налаштувати та запустити прогнозні моделі?
• Які навички потрібні користувачам для роботи з ML-інструментами?

Наша мета — розібратися в можливостях обох платформ і оцінити їхні переваги для різних бізнес-сценаріїв.

1. Автоматизація аналітичних процесів: управління даними та робочими процесами

BI-платформи повинні не тільки надавати аналітику, а й забезпечувати гнучке налаштування автоматизованих процесів — від завантаження даних до генерації звітів і повідомлень.

Qlik Cloud: Автоматизація без програмування з Qlik Application Automation

Qlik Application Automation – це інструмент, що дає змогу користувачам без програмування автоматизувати процеси роботи з даними та звітністю.

Ключові можливості:

• Графічний конструктор сценаріїв автоматизації — процеси налаштовуються за допомогою візуального інтерфейсу (drag & drop).
• Інтеграція із зовнішніми сервісами – Salesforce, Google Drive, Microsoft Teams, Slack, SAP та інші.
• Гнучкі тригери — можна налаштувати запуск сценаріїв за розкладом або при зміні даних у сховищі.
• Автоматичне оновлення даних і звітів – BI-система працює в режимі реального часу.

Приклад використання:

Роздрібна мережа використовує Qlik для аналізу продажів і управління складськими запасами. Qlik Application Automation дає змогу:

• Автоматично оновлювати звіти, якщо продажі певних товарів падають нижче заданого рівня.
• Надсилати повідомлення менеджерам і в ERP-систему про необхідність поповнення запасів.
• Формувати звітність для топменеджменту за підсумками місяця.

❌ Обмеження:

• Деякі складні сценарії вимагають використання Qlik Script – внутрішньої мови програмування Qlik.
• Для інтеграції з нестандартними системами можуть знадобитися додаткові API-конектори.

Microsoft Power BI: інтеграція з Power Automate та Data Activator

Microsoft Power BI пропонує інструменти автоматизації, що працюють у зв’язці з Power Automate – універсальною платформою для управління бізнес-процесами.

Ключові можливості:

• Автоматичний запуск робочих процесів під час оновлення даних у Power BI.
• Глибока інтеграція з Microsoft 365 і Azure – можна автоматично надсилати звіти в Teams, SharePoint і Email.
• Power BI Data Activator – інструмент для моніторингу даних у реальному часі.
• Складні сценарії автоматизації — наприклад, оновлення даних за розкладом або тригери при досягненні KPI.

Приклад використання:

Фінансова компанія використовує Power BI для моніторингу транзакцій клієнтів. За допомогою Power Automate і Data Activator система:

• Надсилає повідомлення в Microsoft Teams у разі виявлення підозрілих операцій.
• Автоматично оновлює звіти та пересилає їх по Email.
• Налаштовує тригери, які запускають перевірку транзакції за певних умов.

❌ Обмеження:

• Для складних сценаріїв автоматизації необхідне знання Power Automate і DAX.
• Power Automate вимагає окремої підписки, що збільшує вартість володіння.

Висновок:

• Qlik Cloud пропонує зручний інструмент для автоматизації без програмування та ідеально підходить для користувачів, які хочуть швидко налаштувати аналітичні процеси.
• Power BI дає більше можливостей для складної інтеграції з корпоративними системами Microsoft, але вимагає більше технічної підготовки.

2. Машинне навчання: аналіз даних і прогнозування

Машинне навчання (ML) у BI-системах допомагає не просто аналізувати історичні дані, а й будувати прогнозні моделі, виявляти тренди й аномалії, а також автоматизувати ухвалення рішень.

Qlik Cloud: Qlik AutoML – машинне навчання для бізнес-користувачів

Qlik Cloud пропонує Qlik AutoML – інструмент для побудови ML-моделей без необхідності програмування.

Ключові можливості: 

• Автоматична генерація моделей прогнозування без написання коду.
• Аналіз “що, якщо?” – дає змогу моделювати різні сценарії на основі даних.
• Інтеграція ML-прогнозів у дашборди Qlik Sense.
• Простота використання — не вимагає знання Python або R.

Приклад використання:

Компанія, що працює у сфері e-commerce, використовує Qlik AutoML для прогнозування попиту:

• Аналізує поведінку клієнтів і передбачає ймовірність покупок.
• Оптимізує закупівлі та управління складськими запасами.
• Створює персоналізовані пропозиції для клієнтів на основі їхніх уподобань.

❌ Обмеження:

• Для складніших моделей може знадобитися інтеграція з Python через API.
• Не підтримує просунуті алгоритми глибокого навчання.

Microsoft Power BI: Azure Machine Learning для просунутих аналітиків

Microsoft Power BI інтегрується з Azure Machine Learning, надаючи потужні інструменти для аналізу великих даних.

Ключові можливості:

• Гнучка робота з Python і R для створення кастомних моделей ML.
• Глибока інтеграція з Azure AI та Cognitive Services.
• Підтримка складних алгоритмів машинного навчання.
• Можливість використання попередньо навчених моделей Microsoft.

Приклад використання:

Фінансова компанія використовує Azure Machine Learning + Power BI для прогнозування ризику кредитування:

• Аналізує кредитну історію клієнтів і передбачає ймовірність дефолту.
• Оптимізує скорингові моделі для прийняття рішень.
• Інтегрує дані з BI-системи в CRM для автоматизації клієнтської стратегії.

❌ Обмеження:

• Потрібне знання Python і R.
• Azure ML вимагає окремої підписки, що збільшує вартість рішення.
• Налаштування та розгортання ML-процесів складніше, ніж у Qlik AutoML.

Висновок:

• Qlik AutoML зручний для бізнес-користувачів і не вимагає складних технічних навичок.
• Azure Machine Learning потужніший, але вимагає знань програмування і великих обчислювальних потужностей.

Що обрати для автоматизації та ML?

• Qlik Cloud краще для швидкої автоматизації та ML без програмування.
• Power BI потужніший для складних сценаріїв, але вимагає технічних навичок.

Автоматизація та машинне навчання — важливі складові сучасних BI-платформ, але не єдині аспекти, що впливають на вибір. Якщо ви пропустили попередні розбори, рекомендуємо ознайомитися:

Qlik vs Power BI: Як вибрати найкращу BI-платформу – загальний підхід до аналітики, ключові відмінності між платформами. Читати.

Qlik vs Power BI: Повний розбір витрат на ліцензії, впровадження та підтримку — скільки насправді коштує володіння кожною платформою, з урахуванням усіх витрат. Читати.

Qlik vs Power BI: Розробка, зручність роботи та управління аналітикою — порівняння швидкості розгортання, інструментів для аналітиків і зручності роботи. Читати.

У наступній статті ми підіб’ємо підсумки всього порівняння і дамо рекомендації щодо вибору платформи для різних бізнес-сценаріїв.

Що далі?

Наступна стаття — фінальне порівняння та рекомендації щодо вибору BI-платформи. У якому випадку краще Qlik Cloud, а в якому – Power BI?