AT Consulting и Hyperion Planning. Важная информация

На полях российского интернета, в сводках ИТ-журналов можно обнаружить много «успешных» проектов, которые завершились при участии AT Consulting.
Эту статью я пишу для просвящения руководства компаний, у которых проходит этап выбора интегратора. Надеюсь, что вы дочитаете эту статью до конца и не совершите ошибки при выборе интегратора 🙂

Читая эту статью помните — я сужу о результатах внедрения не на стадии сдачи заказчику, а после нескольких лет эксплуатации системы заказчиком.
Система внедрялась с 2014 года, была сдана в эксплуатацию в 2016 году, прикратил работу с этой системой в 2017 году. При этом я сужу о результатах внедрения как с технической стороны, так и со стороны бизнес-пользователей.

Статья носит исключительно рекомендательный характер. Я не утверждаю, что абсолютно все внедрения этой компании плохие. Это мое субъективное мнение о качестве предоставляемых услуг по Hyperion Planning на основе 1 проекта (участником которого я был и отзывов о других проектах).

Итак, приступим-с!

Если глобально оглянуться назад и попытаться осмыслить в чем же были проколы этого «милого» интегратора?

  1. Отсутствие хоть какого-то системного анализа и бизнес-анализа на стадии проектирования системы (ой, этой станции не было как таковой, это я говорю как автор сайта iiba.ru );
  2. Навязывание методологами команды AT Consulting излишних требований заказчику без знания системы Hyperion Planning приводит к излишнему усложнению системы, ее эксплуатации, увеличение времени расчетов.
  3. Отвратительный project management. Такого уровня ада в проектной команде я нигде не видел. Ор, споры между членами командны — это в порядке вещей. Ну и конечно же о каком качестве внедренного решения может идти речь, если не налажена эффективная и конструктивная коммуникация в команде.
  4. Не удивляйтесь, если после тендора сказочная команда профессионалов разбавится студентами, которые будут работать гораздо больше положенных 8 часов в день 😉
  5. Неумение выстроить на бизнес-требованиях грамотную архитектуру, из-за чего система может утратить способность к масштабированию или к внесению каких-либо изменений в бизнес-логику.

Единственный плюс, есть отличные разработчики (к ним претензий нет), но как показало наблюдение за проектом — хорошие разработчики не вытягивают проект при ужасном управлении.

Если Вы дочитали эту статью — совет: не внедряйте Hyperion Planning с AT Consulting. Если, конечно же, Вы не хотите получить неповоротливую монстроподробную систему бюджетирования.

Своё мнение основываю на личном опыте + плюс рассказы о других внедрениях этой «чудесной» компании (анонимно, не могу указывать авторов мнений).

Удачи на проекте!



Разработка Extensions для QlikView 12. Основы D3.JS — Часть 2

схема алгоритм создания диаграммы d3.js, процесс формирования dom диаграммы из элементов html

Что такое D3.js?

D3.js (или просто D3) это JavaScript-библиотека для обработки и визуализации данных. Она предоставляет удобные утилиты для обработки и загрузки массивов данных и создания DOM-элементов. Само название D3 расшифровывается как Data-Driven Documents и как бы делает упор на управление данными, хотя ключевой функциональностью библиотеки являются мощные возможности для их визуализации.


Библиотека D3.js основана прежде всего на использовании JavaScript, SVG и CSS в противовес другим подобным библиотекам, которые вместо SVG используют элемент canvas и его возможности. Если стандартные механизмы рисования, например, элемент canvas, полагаются на пиксели, то svg использует векторы. Применение SVG позволяет создавать структуры с насыщенной графикой, обладающие анимацией и возможностями взаимодействия.

Читать далееРазработка Extensions для QlikView 12. Основы D3.JS — Часть 2



Создание Импорт Экспорт приложений Qlik Sense в облаке (Cloud)

Qlik Sense Cloud - мини пример создания приложения

Создание приложения Qlik Sense в облаке Cloud

В этой статье будут описаны процессы Создания Импорта Экспорта приложений Qlik Sense в облаке (Cloud).
Qlik Sense Cloud — это онлайн-сервис бизнес-аналитики. Вы можете бесплатно создать приложения в облаке с некоторым ограничением по функционалу (количество пользователей и потоков). Далее будут описаны возможные схемы использования (тарифы решения) сервиса.
Если кого-то интересуют лицензии Qlik Sense Enterprise, то можно обратиться к официальному представителю BIConsult.

Для того, чтобы начать пользоваться бесплатной десктопной версией Qlik Sense, достаточно перейти на официальный сайт Qlik, заполнить форму и получить дистрибутив.

В новой версии Qlik Sense Desktop требуется авторизоваться. Если Вам передали дистрибутив, но Вы не имеете учетной записи Qlik, то потребуется регистрация на сайте.
Создание Импорт Экспорт приложений Qlik Sense в облаке (Cloud)

Читать далееСоздание Импорт Экспорт приложений Qlik Sense в облаке (Cloud)



Пользовательские параметры клиентского приложения QlikView

В этой статье будут накапливаться пользовательские параметры для настройки клиентского приложения QlikView.
Где их найти?
Пользовательские параметры клиентского приложения QlikView
Кликаем в левом нижнем углу правой кнопкой мыши и появится окно с параметрами QlikView:
Пользовательские параметры клиентского приложения QlikView

К кому обратиться за помощью с настройками?

  1. Форум
  2. Консалтинговая компания BIConsult — десятки успешных внедрений аналитических решений QlikView, Qlik Sense, Power Bi, Tableau

_CacheLoginInfo

Значение по-умолчанию:1

Читать далееПользовательские параметры клиентского приложения QlikView



Разработка Extensions для QlikView 12 — Часть 1. Введение

Структура/Архитектура QlikView Extensions


Эта большая статья посвящена разработке расширений (т.е. нестандартных решений для визуализации данных) в QlikView и состоит из нескольких частей.

Через расширения, применяя такие инструменты как HTML, CSS и JavaScript, можно писать собственные библиотеки для визуализации данных (используя данные из приложения QlikView) или подключать известные библиотеки на JS (например, d3.js).


В статье подробно будет рассмотрена архитектура QlikView Extensions, описаны типы документов в составе расширения для визуализации данных. Будет приведен пример создания простейшего расширения Hello World.

В дальнейших статьях будет описана библиотека D3.js, описан готовый пример с применением библиотеки d3.js, а также представлен пошаговый алгоритм создания расширения для QlikView 12.

Читать далееРазработка Extensions для QlikView 12 — Часть 1. Введение



Сравнение популярности BI систем по запросам в Google

В данной статье будет проведен сравнительный анализ популярности BI систем на основе запросов Google.
Для сравнения использовался инструмент Google Тренды. В сравнении участвовали системы бизнес-аналитики (QlikView, Tableau, Power BI, Tibco, Pentaho), о которых мне приходилось ранее слышать.

Динамика популярности BI (qlikview, tableau, power bi, tibco, pentaho) — 5 лет

Читать далееСравнение популярности BI систем по запросам в Google



Изменение измерения на диаграмме QlikView при нажатии на кнопку/текст


В данной статье будет описан прием, который используется при разработке визуализации в QlikView.
Для динамического изменения измерений в QlikView обычно используется Cyclic Dimension в QlikView. Но Этот прием не всегда красиво выглядит и иногда можно применить более удобный подход (мое субъективное мнение).

Краткая суть подхода: делается три текстовых элемента, при клике на текстовый элемент изменяется переменная, переменная используется на диаграмме QlikView как Calculated Dimension.

Читать далееИзменение измерения на диаграмме QlikView при нажатии на кнопку/текст



Концепция больших данных Big Data в картинках

В настоящее время информация накапливается в бизнесе (как в крупном, так и небольшом) с большой скоростью. Хранилище данных — это актив компании, в котором скрыто очень много ценной информации.

Big Data (Большие данные) — это совокупность подходов, инструментов и методов обработки структурированных и неструктурированных данных огромных объёмов и значительного многообразия для получения воспринимаемых человеком результатов, эффективных в условиях непрерывного прироста, распределения по многочисленным узлам вычислительной сети.

В качестве определяющих характеристик для больших данных традиционно выделяют «три V»: объём (англ. volume, в смысле величины физического объёма), скорость (velocity в смыслах как скорости прироста, так и необходимости высокоскоростной обработки и получения результатов), многообразие (variety, в смысле возможности одновременной обработки различных типов структурированных и полуструктурированных данных); в дальнейшем возникли различные вариации и интерпретации этого признака.

Читать далееКонцепция больших данных Big Data в картинках