Ferramentas de front-end no mercado. Carlos Sousa, Elivelton Delfino, Jeann Pereira e Jorge Bastos

Tamanho: px

Começar a partir da página:

Download "Ferramentas de front-end no mercado. Carlos Sousa, Elivelton Delfino, Jeann Pereira e Jorge Bastos"

Beatriz Maria das Graças Casqueira Borja
6 Há anos
Visualizações:

1 Ferramentas de front-end no mercado Carlos Sousa, Elivelton Delfino, Jeann Pereira e Jorge Bastos

2 Introdução Conhecidas também por: ferramentas OLAP, surgiram no final da década de 90; São ferramentas de Business Intelligence, utilizada para apoiar as empresas na análise de informações, visando obter novos conhecimentos que são empregados na tomada de decisão; Microsoft, IBM e Oracle como empresas que desenvolvem ferramentas OLAP;

3 12 regras: Conceito de visão multidimensional; Transparência; Acessibilidade; Performance consistente de relatório; Arquitetura cliente/servidor; Dimensionamento genérico; Tratamento dinâmico de matrizes esparsas; Suporte a multiusuários; Operações de cruzamento dimensional irrestritas; Manipulação de dados intuitiva; Relatórios flexíveis; Níveis de dimensões e agregações ilimitados;

4 Microsoft Power BI Acessa dados de mais de 40 diferentes fontes de dados; Exploração, formatação e modelagem de dados; Repositório próprio de com diversos relatórios; Relatórios com visualizações altamente interativas; Possui uma versão básica e uma versão PRO;

5 Microsoft Power BI Vantagens Acessivel: versão básica e baixo investimento para versão paga Total integração com outros produtos da Microsoft Microsoft está investindo tempo e recursos neste produto; Possui bons recursos de visualização de relatórios Possui amplos recursos de conectividade de banco de dados

6 Microsoft Power BI

7 Microsoft Power BI

8 Microsoft Power BI Desvantagens Não lida com grandes fontes de dados Não é uma ferramenta tão simples de se usar Difícil compartilhamento para usuários sem conta com a Microsoft

9 Cognos Linguagem suportadas: SQL Relatório Parametrizável Suporta Navegação Suportado no Browser e Excel Necessário comprar licença

10 Cognos Vantagens Ampla capacidade analítica Arquitetura integrada na interface do usuário final Boa capacidade de análises preditivas e estatísticas Portfólio amplo Opção de uma versão compacta e mais barata Visão arrojada de expansão no mercado

11 Cognos Desvantagens A performance do software não é considerada boa Difícil implementação Custo da licença por usuário elevado Baixa qualidade do suporte ao usuário

12 Cognos

13 Cognos

14 MicroStrategy Linguagens suportadas: SQL e MDX Relatório Parametrizável Suporta Navegação Suportada em diversas plataformas e dispositivos

15 MicroStrategy Vantagens Performance e suporte a grandes volumes de dados Satisfação dos clientes Produtividade para desenvolvedores Alto nível de integração e reusabilidade dos componentes Baixo custo de administração Suporte ao cliente Compatibilidade vários tipos de dispositivos

16 MicroStrategy Desvantagens Dificuldade de uso de alguns expedientes, ex: criação de dashboards e relatórios Alto custo do software Falta de foco em nichos específicos Presença geográfica relativamente limitada

17 MicroStrategy

18 Oracle BI Linguagem suportadas: SQL, PL/SQL e OLAP DML Relatório Parametrizável Suporta Navegação Suportado em Browsers, , ficheiros e Excel

19 Oracle BI Vantagens Focada em técnicas analíticas avançadas, como data mining e análises preditivas Ampla variedade de funcionalidades específicas Escalabilidade para rodar modelos preditivos de alta performance em grande volume de dados

20 Oracle BI Desvantagens Alto custo de suas licenças, de implementação e manutenção Alta dificuldade de implementação, possui diversas interfaces inconsistentes

21 Oracle BI

22 Oracle BI

23 Tableau Resultado de estudos realizados em Stanford ( ) Versões Desktop, Server e Mobile Ferramenta escalável Compatível com diversas fontes de dados Extremamente utilizada no mercado (crescimento de 75%)

24 Tableau Vantagens Possui versões distintas que se adequam às necessidades de cada cliente Treinamento em vídeo gratuito Ferramenta altamente escalável: o fornecimento de recursos cresce de acordo com a demanda do cliente Possui uma comunidade de usuários para compartilhamento de experiências Possui versões gratuitas para avaliação da ferramenta

25 Tableau Desvantagens Para se adquirir uma versão completa e que possa ser utilizada em um contexto real, é necessária adquirir alguma das versões pagas

26 Tableau

27 Tableau

28 Pentaho Open Source Significativo segmento de mercado Custo zero Oportunidades para quem possui conhecimento técnico elevado Desenvolvido em Java Processamento distribuído

29 Pentaho Vantagens Fácil integração com diferentes fontes de dados e aplicativos Totalmente personalizável Capacidade de usar APIs, serviços web, modificar planilhas, regras de negócios e inclusive o código fonte Flexibilidade nas opções de saída, podendo ser: PDF, HTML, Excel, texto plano, etc Multi-plataformas

30 Pentaho Desvantagens Documentação fraca Necessidade de conhecimento técnico elevado

31 Pentaho

32 Pentaho

33 SAS Suporte 24 horas via chat; Seleção automática do melhor tipo de gráfico dependendo do tipo de dado; Possui aplicativo para utilização em mobile (ios, Android e Windows); Permitindo criar lista de dispositivos permitidos e não permitidos para acessar os dados; Programa pode rodar em hardware ou na nuvem; Gera gráficos redimensionáveis para visualização em qualquer dispositivo; Exporta em diversos formatos (Outlook, PowerPoint, Word, Excel e PDF);

34 SAS Vantagens Focada principalmente em técnicas analíticas avançadas como data mining e modelagem preditiva. Suas ferramentas analíticas são orientadas a solução, o que dá a vantagem de cobrir uma ampla variedade de funcionalidades específicas não triviais; Seu enfoque em colocar seus modelos diretamente sob o controle do gerenciador de banco de dados sem movimentação de dados faz com que seus usuários tenham um diferencial na escalabilidade de banco de dados para rodar modelos preditivos de alta performance em grande volume de dados.

35 SAS Desvantagens Existem outras ferramentas competentes em análises preditivas ameaçando a domínio do SAS, como o MicroStrategy, SAP e Microsoft; Alto custo de suas licenças, de implementação e manutenção; Alta dificuldade de implementação, possui diversas interfaces inconsistentes em sua suíte; Usabilidade limitada.

36 SAS

37 Qlikview Análises altamente personalizáveis Controle de acesso baseado em permissões Permite desenvolver novos aplicativos através da Qlikview Workbench Possui API para integração Suportado no Excel

38 Qlikview Vantagens Rapidez: modelo de dados em memória elimina etapa de geração de cubos OLAP. Facilidade de uso: interface baseada no sistema point-and-click (apontar-e-clicar). Flexibilidade: aproveitamento da plataforma multi-core de 64 bits, número de dimensões ilimitado; Simplicidade: permite visão das informações através de relatórios, análises ad hoc e painéis.

39 Qlikview Desvantagens A empresa QlikTech, dona do Qlikview não possui uma estratégia de expansão além do que ela oferece, não possuindo uma visão clara sobre seu futuro; Gerenciamento de metadados limitado; Em sua plataforma, há uma incompletude de habilidades de BI essenciais como: modelagem preditiva, maior integração com o Microsoft Office, etc; Implementação cara para situações que requeiram maior número de usuários.

40 Qlikview

41 Qlikview

42 Outras Ferramentas Talend Jaspersoft Jedox Spago BI Knime Birt QlikSense

43 Conclusão Não há como dizer com certeza qual ferramenta é a MELHOR no mercado; Varia de acordo com as necessidades do usuário; Há como dizer, porém, as que são mais utilizadas. As líderes são: Tableau e QlikView; Mesmo as ferramentas que não são tidas como as melhores possuem grandes clientes, comprovando que não há uma linearidade de qual a melhor ferramenta, exemplo: Microstrategy tem diversas desvantagens, não está entre os destaques do mercado, porém é utilizada pela Adidas Group, um GRANDE cliente;

44 Referências

45 OBRIGADO!

Documentos relacionados

PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan

PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU. Curso: Banco de Dados. Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan PÓS-GRADUAÇÃO LATO SENSU Curso: Banco de Dados Disciplina: Laboratório de Data Warehouse e Business Intelligence Professor: Fernando Zaidan Unidade 31 2016 Crédito dos Slides: Clever Junior 2 História