यदि 'सेल्फ-सर्विस बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल्स' शब्द से आपको लगता है कि आप अपने डेटा विश्लेषण और रेखांकन की जरूरतों के लिए स्प्रेडशीट का उपयोग कर रहे हैं, तो आप अकेले नहीं हैं। जबकि Microsoft Excel और अन्य स्प्रेडशीट अब कई वर्षों से मौजूद हैं, स्प्रेडशीट हमेशा कई BI कार्यों के लिए सही उपकरण नहीं होते हैं। उनकी कुछ समस्याएं यह हैं कि आप हमेशा यह नहीं जानते कि आप पहले कौन सा डेटा दिखाने की कोशिश कर रहे हैं, आप हमेशा सही प्रकार के डेटा से शुरू नहीं करते हैं, और आप अक्सर यह भी नहीं जानते कि कैसे बातचीत करें सर्वोत्तम संभव परिस्थितियों में अपने परिणाम दिखाने के लिए स्प्रेडशीट। यह एक्सेल में चार्ट बनाना हिट या मिस और निराशाजनक बनाता है।

इसके अलावा, जब डेटा अच्छी तरह से संरचित नहीं होता है या साफ-सुथरी पंक्तियों और स्तंभों में सॉर्ट नहीं किया जा सकता है, तो स्प्रेडशीट नीचे गिर जाती है। और, यदि आपके पास लाखों पंक्तियाँ या बहुत विरल मैट्रिक्स हैं, तो एक स्प्रेडशीट में डेटा दर्ज करना दर्दनाक हो सकता है और आपके डेटा की कल्पना करना कठिन हो सकता है। यदि आप ऐसी रिपोर्ट बनाने का प्रयास कर रहे हैं जो एकाधिक डेटा तालिकाओं तक फैली हुई है या संरचित क्वेरी भाषा (एसक्यूएल)-आधारित डेटाबेस में मिश्रित है, या जब एकाधिक उपयोगकर्ता एक ही स्प्रैडशीट पर बनाए रखने और सहयोग करने का प्रयास करते हैं तो स्प्रेडशीट में भी समस्याएं होती हैं।

अप-टू-मिनट डेटा वाली स्प्रैडशीट का होना भी एक समस्या हो सकती है—खासकर यदि आपके पास ऐसे ग्राफ़िक्स हैं जिन्हें निर्यात किया जाता है और डेटा में परिवर्तन होने पर उन्हें रीफ़्रेश करने की आवश्यकता होती है। अंत में, स्प्रेडशीट डेटा अन्वेषण के लिए अच्छी नहीं हैं; जब आप जो खोज रहे हैं वह अक्सर संख्याओं की एक लंबी पंक्ति में छिपा होता है, तो रुझानों, बाहरी डेटा बिंदुओं या प्रति-सहज परिणामों को खोजने का प्रयास करना मुश्किल होता है।

जबकि स्प्रैडशीट और स्वयं-सेवा बीआई उपकरण दोनों संख्याओं की तालिकाओं का उपयोग करते हैं, वे वास्तव में विभिन्न उद्देश्यों के साथ विभिन्न क्षेत्रों में कार्य कर रहे हैं। गणनाओं को संग्रहीत और प्रदर्शित करने के लिए एक स्प्रेडशीट सबसे पहले और सबसे महत्वपूर्ण तरीका है। जबकि कुछ स्प्रैडशीट बहुत परिष्कृत गणितीय मॉडल बना सकते हैं, उनके मूल में यह मॉडल से अधिक गणित के बारे में है।

स्वयं-सेवा बीआई टूल मूल बातें
दूसरी ओर, एक स्वयं-सेवा बीआई उपकरण, एक कहानी बताने की कोशिश कर रहा है, जिसमें संख्याएँ उस कहानी के पात्रों के समग्र कथानक और कलाकारों के लिए गौण हैं। ये डेटा कहानियां कई तरह के सवालों को संबोधित कर सकती हैं जैसे 'फ्रांस में पहली तिमाही के मुनाफे में गिरावट का क्या हुआ?,' 'इस उत्पाद के लिए हमारे बाजार ने वास्तव में कब उड़ान भरी और इसका कारण क्या था?,' ' क्या हमारी इन्वेंट्री की लागत ने पिछले साल हमारे सकल मार्जिन को नष्ट कर दिया?, और 'मेरे व्यवसाय के साथ वास्तविक समय में क्या हो रहा है?'

ये और अन्य प्रश्न वास्तव में विशिष्ट बीआई अन्वेषणों के केंद्र में हैं और केवल संख्याओं से अधिक की आवश्यकता है; उन्हें अपने पीछे के व्यावसायिक कारणों की समझ की आवश्यकता होती है। एक महान बीआई टूल आपको डेटा-समर्थित कहानी को इकट्ठा करने में मदद करेगा, और किसी विशेष व्यावसायिक समस्या के मूल कारण और समाधान दिखाएगा।

कुछ समय पहले तक, बीआई ज्यादातर विशेषज्ञों के लिए था। उपकरण संचालित करने में कठिन थे और डेटाबेस प्रशासकों के समान ज्ञान स्तर की आवश्यकता थी। बीआई-शैली की अंतर्दृष्टि की इच्छा रखने वाले फ्रंट-लाइन व्यवसाय प्रबंधकों ने या तो आईटी विभाग में काम कर रहे बीआई विशेषज्ञों को क्वेरी अनुरोध भेजे या इससे भी बदतर, उन्हें मासिक या त्रैमासिक बीआई रिपोर्ट के लिए इंतजार करना पड़ा, जिसे आईटी विभाग जारी करेगा, जो मानक प्रश्नों से भरा होगा। बदलना या प्रभावित करना मुश्किल था।

लेकिन यह सब बदल गया है क्योंकि डेटाबेस और क्वेरी तकनीक (साथ ही सहज रूप से नए सिरे से डिज़ाइन किए गए फ्रंट-एंड टूल) में प्रगति ने औसत व्यावसायिक लोगों के लिए बीआई टूल का उपयोग करना आसान बना दिया है, जिसे अब 'सेल्फ-सर्विस बीआई' कहा जा रहा है। सेल्फ-सर्विस बीआई के पीछे का विचार यह है कि फ्रंट-लाइन बिजनेस एक्जीक्यूटिव और मैनेजर इन उपकरणों के साथ जल्दी से उठने और चलने में सक्षम होना चाहिए - बिना आंकड़ों में डिग्री या डेटा विश्लेषण पृष्ठभूमि के। उन्हें बिचौलिए के रूप में आईटी की आवश्यकता के बिना कॉर्पोरेट डेटा सेट के खिलाफ अपने स्वयं के प्रश्न उत्पन्न करने में सक्षम होना चाहिए। सिद्धांत रूप में, इन स्वयं-सेवा बीआई टूल का उपयोग करना उतना ही आसान होना चाहिए जितना कि आपकी विशिष्ट स्प्रैडशीट।

स्व-सेवा बीआई पारंपरिक डेटाबेस प्रबंधन या डेटा वैज्ञानिकों को किसी भी तरह से अमान्य नहीं करता है। इन पेशेवरों द्वारा प्रदान की जाने वाली अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने के लिए जटिल हैं और वे अधिकांश संगठनों के लिए अमूल्य हैं। इसके बजाय, स्वयं-सेवा बीआई फ्रंट-लाइन दृष्टिकोणों के माध्यम से नई अंतर्दृष्टि उत्पन्न करने का प्रयास करता है, अधिक अनौपचारिक, तदर्थ विश्लेषण के माध्यम से कड़ी मेहनत से जीते गए डेटा से नए मूल्य का एहसास करता है।

उत्पाद और परीक्षण
इस समीक्षा राउंडअप में, मैं 10 अधिक लोकप्रिय सेल्फ-सर्विस बिजनेस इंटेलिजेंस (बीआई) टूल का परीक्षण और तुलना करता हूं। मैं चार्टियो, क्लियरिफाई क्यूक्यूब, डोमो, इंफॉर्मेशन बिल्डर्स वेबफोकस, लुकर, माइक्रोसॉफ्ट पावर बीआई, क्विक सेंस एंटरप्राइज सर्वर, झांकी डेस्कटॉप, टिब्को स्पॉटफायर डेस्कटॉप और जोहो रिपोर्ट्स को देखता हूं। प्रत्येक एक ऑनलाइन क्लाउड सेवा के साथ संयुक्त रूप से एक विंडोज़ (और कुछ मामलों में मैक) डेस्कटॉप सॉफ़्टवेयर एप्लिकेशन के इर्द-गिर्द घूमता है। इन दोनों के बीच संतुलन प्रत्येक उत्पाद के साथ बदलता रहता है; कुछ डेस्कटॉप की ओर अधिक उन्मुख होते हैं जबकि अन्य ऑनलाइन उपयोग की ओर अधिक उन्मुख होते हैं।

Clearify QQube के अपवाद के साथ, इनमें से प्रत्येक स्वयं-सेवा बीआई उपकरण आपको अपने डेटा को क्वेरी करने, उत्तर का विश्लेषण करने और अपने डेटा का किसी प्रकार का दृश्य प्रतिनिधित्व बनाने में सक्षम बनाता है जो अन्य गैर-तकनीकी कर्मियों के साथ प्रस्तुति या साझा करने के लिए उपयुक्त है। Clearify QQube यहां सबसे अजीब आदमी है क्योंकि यह किसी भी रिपोर्ट क्षमताओं के साथ नहीं आता है और आपके Intuit QuickBooks खातों के विश्लेषण के लिए एक बहुत ही विशिष्ट (लेकिन उपयोगी) उपकरण है।

मैंने डेस्कटॉप घटकों के साथ-साथ संबद्ध ऑनलाइन सेवा का उपयोग करने के लिए विंडोज 7 या 10 डेस्कटॉप पर प्रत्येक स्वयं-सेवा बीआई उपकरण स्थापित किया है। मैंने एक्सेल और अन्य स्रोतों से कई मौजूदा डेटा सेट आयात किए, यह देखने के लिए कि एक नए उपयोगकर्ता के लिए चीजों को सेट करना कितना आसान था। मैंने यह पता लगाने में भी समय लगाया कि प्रत्येक उपकरण से अपना पहला उपयोगी परिणाम कैसे प्राप्त किया जाए, यह देखने के लिए कि सीखने की अवस्था कितनी तेज होगी। मैंने कई अलग-अलग डेटा सेट का परीक्षण नहीं किया, लेकिन यह जांचने के लिए समय लिया कि प्रत्येक उपकरण डेटा आयात करने के साथ कैसे काम करता है और कौन से डेटा कनेक्टर उपलब्ध हैं।

मैंने यह भी देखा कि मेरे डेटा को स्पष्ट करने के लिए चार्ट और अन्य विज़ुअलाइज़ेशन के रूप को बदलना कितना कठिन था और प्रत्येक विक्रेता को अपने टूलसेट का उपयोग करने का तरीका सीखने में मेरी मदद करने के लिए कौन से संसाधन थे। मैंने विभिन्न अंतर्निहित सहयोग सुविधाओं को भी देखा, जो प्रत्येक उपकरण की पेशकश की, क्योंकि एक महान स्वयं-सेवा बीआई उपकरण होने का एक हिस्सा आपके विज़ुअलाइज़ेशन को आसानी से साझा करने और अंतर्निहित डेटा सेट को समझने में सक्षम हो रहा है। अंत में, मैंने प्रत्येक विक्रेता से एक नमूना 20-उपयोगकर्ता मूल्य निर्धारण अनुसूची प्रदान करने के लिए कहा ताकि मैं आसानी से एक छोटे कार्यसमूह के लिए प्रत्येक उत्पाद के मूल्य की तुलना कर सकूं। कुछ विक्रेता दूसरों की तुलना में अपनी कीमतों के बारे में अधिक खुले थे और यह व्यक्तिगत समीक्षाओं में भी नोट किया गया है।

स्वयं-सेवा बीआई टूल के साथ एक समस्या यह है कि वे क्लाउड में आपके डेटा को कैसे संभालते हैं और कितनी सावधानी से एक्सेस की सुरक्षा करते हैं। समीक्षा किए गए सभी टूल अपनी विश्लेषण प्रक्रिया के हिस्से के रूप में आपके स्रोत डेटा की अपनी प्रतियां बनाएंगे; कुछ मामलों में, वे संग्रहीत उपयोगकर्ता क्रेडेंशियल के साथ एक लाइव SQL डेटाबेस तक पहुँच प्राप्त करेंगे जबकि अन्य में वे एक्सेल या अन्य फ़ाइल की एक प्रति बनाएंगे और समय-समय पर किसी भी परिवर्तन के साथ सिंक्रनाइज़ करेंगे। यह अल्ट्रा-पैरानॉयड के लिए गैर-क्लाउड संस्करणों का उपयोग करने का एक कारण हो सकता है या कम से कम प्रत्येक उपकरण में उपयोगकर्ता पहुंच भूमिकाओं की सावधानीपूर्वक जांच कर सकता है।

Domo, Microsoft Power BI, Qlik Sense Enterprise Server, और Tableau Desktop में इंटरैक्टिव Microsoft PowerPoint-शैली के डेक प्रकाशित करने की क्षमता है। इसका मतलब है कि व्यक्तिगत 'स्लाइड' पर डेटा लाइव है और प्रस्तुत या संशोधित होने पर बदल जाएगा और, कुछ मामलों में, किसी को वास्तविक समय में भी इसके साथ बातचीत करने की अनुमति देता है। सूचना निर्माता वेबफोकस एक स्थिर स्लाइड डेक को एम्बेड कर सकता है लेकिन ईमेल संलग्नक के रूप में इंटरैक्टिव चार्ट भी शामिल कर सकता है।

बीआई और बिग डेटा
एक अन्य क्षेत्र जहां स्वयं-सेवा बीआई शुरू हो रहा है, वह है बिग डेटा का विश्लेषण करना। यह डेटाबेस स्पेस में एक नया विकास है लेकिन यह जबरदस्त विकास और नवाचार को चला रहा है। नाम एक उपयुक्त डिस्क्रिप्टर है क्योंकि बिग डेटा आम तौर पर विशाल डेटा सेट को संदर्भित करता है जो पारंपरिक डेटा विज्ञान उपकरणों के साथ प्रबंधित या पूछताछ के लिए बहुत बड़े होते हैं। डेटा-जनरेटिंग ट्रैकिंग, मॉनिटरिंग, ट्रांजैक्शन, और सोशल मीडिया टूल्स (कुछ नाम रखने के लिए) का विस्फोट, जो पिछले कई वर्षों में इतने लोकप्रिय हो गए हैं, इन बीहेमोथ डेटा संग्रहों ने क्या बनाया है।

ये उपकरण न केवल नए डेटा का भार उत्पन्न करते हैं, बल्कि वे अक्सर एक नए प्रकार का डेटा भी उत्पन्न करते हैं, अर्थात् 'असंरचित' डेटा। मोटे तौर पर, यह केवल डेटा है जिसे पूर्वनिर्धारित तरीके से व्यवस्थित नहीं किया गया है। अधिक पारंपरिक, संरचित डेटा के विपरीत, इस प्रकार का डेटा टेक्स्ट (यहां तक ​​​​कि फ्री-फॉर्म टेक्स्ट) पर भारी होता है, जबकि इसमें अधिक आसानी से परिभाषित डेटा जैसे दिनांक या क्रेडिट कार्ड नंबर भी होते हैं। इस प्रकार के डेटा उत्पन्न करने वाले अनुप्रयोगों के उदाहरणों में ग्राहक व्यवहार-ट्रैकिंग उपकरण शामिल हैं जिनका उपयोग आप यह देखने के लिए करते हैं कि आपके ग्राहक आपकी ई-कॉमर्स वेबसाइट पर क्या कर रहे हैं, कुछ स्मार्ट उपकरणों (जैसे अलार्म, स्मार्ट) से उत्पन्न लॉग और ईवेंट फ़ाइलों का ढेर सेंसर), या ब्रॉड-स्वैथ सोशल मीडिया-ट्रैकिंग टूल।

इन उपकरणों को तैनात करने वाले संगठनों को न केवल असंरचित डेटा के अचानक जलप्रलय द्वारा चुनौती दी जा रही है जो भंडारण संसाधनों को जल्दी से प्रभावित करता है [टेराबाइट्स (टीबी) से परे पेटाबाइट (पीबी) और यहां तक ​​​​कि एक्साबाइट (ईबी) रेंज में सोचें] लेकिन, इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि वे ' इस नई जानकारी को क्वेरी करना बिल्कुल भी मुश्किल हो रहा है। पारंपरिक डेटा वेयरहाउस उपकरण आम तौर पर असंरचित डेटा को प्रबंधित करने या क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन नहीं किए गए थे, इसलिए संगठन अभी भी उन उपकरणों पर विशेष रूप से निर्भर हैं, जो असंरचित डेटा उत्पन्न करने वाले फ्रंट-लाइन अनुप्रयोगों को तैनात करते समय अक्सर खुद को डेटा के पहाड़ों पर बैठे पाते हैं जिन्हें वे नहीं जानते कि कैसे लाभ उठाना है .

बिग डेटा विश्लेषण मानकों को दर्ज करें। यहां सुनहरा मानक हैडोप है, जो एक ओपन-सोर्स सॉफ्टवेयर फ्रेमवर्क है जिसे अपाचे ने विशेष रूप से वितरित फैशन में संग्रहीत बड़े डेटा सेट (अर्थात् आपके डेटा सेंटर, क्लाउड, या दोनों में) को क्वेरी करने के लिए डिज़ाइन किया है। Hadoop न केवल आपको बिग डेटा को क्वेरी करने देता है, यह आपको असंरचित और पारंपरिक संरचित डेटा दोनों को एक साथ क्वेरी करने देता है। दूसरे शब्दों में, यदि आप अधिकतम अंतर्दृष्टि के लिए अपने सभी व्यावसायिक डेटा को क्वेरी करना चाहते हैं, तो Hadoop वह है जो आपको चाहिए।

आप अपने प्रश्नों को करने के लिए स्वयं Hadoop को डाउनलोड और कार्यान्वित कर सकते हैं, लेकिन वाणिज्यिक क्वेरीिंग टूल का उपयोग करना आम तौर पर आसान और अधिक प्रभावी है जो Hadoop को अधिक सहज और पूर्ण विशेषताओं वाले विश्लेषण पैकेजों की नींव के रूप में नियोजित करता है। विशेष रूप से, झांकी डेस्कटॉप, ज़ोहो रिपोर्ट्स, डोमो और क्यूलिक सेंस एंटरप्राइज सर्वर सहित यहां समीक्षा किए गए लगभग सभी टूल इसका समर्थन करते हैं - झांकी डेस्कटॉप और ज़ोहो रिपोर्ट असाधारण रूप से गहरी क्षमताओं की पेशकश करते हैं।

सही बीआई टूल ढूँढना
तदर्थ बीआई टूल के रूप में उपयोग किए जाने पर स्प्रैडशीट्स की समस्याओं को देखते हुए और वे हमारे मानस में कितनी मजबूती से समाहित हैं, सही बीआई टूल ढूंढना एक सरल प्रक्रिया नहीं है। स्प्रैडशीट्स के विपरीत, जब वे डेटा इनपुट और आउटपुट का उपभोग करते हैं, और उनकी तालिकाओं में हेरफेर करते हैं, तो उनके बीच बड़े अंतर होते हैं। कुछ विश्लेषण की तुलना में अन्वेषण में बेहतर हैं, और कुछ को वास्तव में अपनी विशेषताओं का उपयोग करने के लिए काफी कठिन सीखने की अवस्था की आवश्यकता होती है। अंत में, जो बात इससे भी बदतर हो जाती है वह यह है कि आज बाजार में दर्जनों (यदि सैकड़ों नहीं) ऐसे उपकरण हैं, तो कई विक्रेता स्वयं-सेवा बीआई लेबल का दावा करने के इच्छुक हैं, भले ही यह बिल्कुल फिट न हो।

इन उपकरणों के साथ समग्र कार्यप्रवाह को नीचे लाने के लिए कुछ अध्ययन करना होगा। Qlik Sense Enterprise Servier, Tableau Desktop, और Clearify QQube जैसे कुछ के साथ, आप अपने विज़ुअलाइज़ेशन को बनाने और विभिन्न डेटा स्रोतों से लिंक करने के लिए सॉफ़्टवेयर के डेस्कटॉप संस्करण के साथ शुरुआत करते हैं। एक बार आपके पास यह एक साथ हो जाने के बाद, आप इसे ऑनलाइन या अपने उद्यम नेटवर्क पर साझा करना शुरू कर सकते हैं, यह इस बात पर निर्भर करता है कि किस टूल का उपयोग किया गया है। डोमो और ज़ोहो रिपोर्ट्स जैसे अन्य लोगों के साथ, आप क्लाउड में शुरू करते हैं और केवल विशिष्ट स्थानीय डेटा स्रोतों को खींचने के लिए डेस्कटॉप संस्करणों का उपयोग करते हैं जब आपको उनकी आवश्यकता होती है।

इन उत्पादों की विस्तृत मूल्य सीमा को देखते हुए, आपको कोई भी निर्णय लेने से पहले अपनी विश्लेषण संबंधी आवश्यकताओं को विभाजित करना चाहिए। यदि आप धीरे-धीरे और सस्ते में शुरुआत करना चाहते हैं, तो सबसे अच्छा तरीका ज़ोहो रिपोर्ट्स या माइक्रोसॉफ्ट पावर बीआई को आजमाना है। दोनों बहुत ही किफायती हैं और आरंभ करना बहुत आसान बनाते हैं। साथ ही, दोनों टूल में ऐड-ऑन और साझेदारों के बड़े पारिस्थितिकी तंत्र हैं जो एक स्प्रेडशीट के अंदर बीआई करने के लिए लागत प्रभावी प्रतिस्थापन हो सकते हैं।

यदि आपके पास एक बड़ी Intuit QuickBooks स्थापना है, तो निश्चित रूप से Clearify QQube का 15-दिवसीय निःशुल्क परीक्षण देखने लायक है। आखिरकार, यदि QuickBooks आपका एकमात्र डेटा स्रोत है, तो अधिक महंगे टूल में से एक के लिए $ 15,000 से अधिक खर्च करना एक कठिन बिक्री होगी।

डोमो में डेटा कनेक्टर्स का सबसे बड़ा संग्रह और एक शक्तिशाली सामाजिक संपर्क घटक है जो आपके पूरे उद्यम में विश्लेषण का प्रसार करेगा। झांकी डेस्कटॉप में चार्ट और विज़ुअलाइज़ेशन का सबसे बड़ा संग्रह है, और सबसे बड़ा भागीदार नेटवर्क है। और ज़ोहो रिपोर्ट्स, टिब्को स्पॉटफ़ायर डेस्कटॉप, और क्यूलिक सेंस एंटरप्राइज सर्वर उन उपयोगकर्ताओं के लिए सबसे अधिक स्वागत योग्य हैं, जो झांकी डेस्कटॉप और डोमो के स्टेपर लर्निंग कर्व्स से भयभीत हो सकते हैं।

हमने जिन अधिक महंगे बीआई टूल की जांच की उनमें लुकर, इंफॉर्मेशन बिल्डर्स वेबफोकस और चार्टियो शामिल हैं। SQL और NoSQL डेटा का विश्लेषण करने में आपकी सहायता करके और कुछ हद तक चार्टियो पुराने और नए-स्कूल बीआई को पाटता है। लागत स्पेक्ट्रम के दूसरे छोर पर, Microsoft Power BI ज्यादातर मुफ़्त है और BI के नए लोगों के लिए एक अच्छी शुरुआत है। सूचना निर्माता वेबफोकस और चार्टियो दोनों को अभी भी कुछ काम करना है ताकि दोनों उत्पादों को उपयोग में आसान बनाया जा सके। वे टिब्को स्पॉटफ़ायर डेस्कटॉप से ​​सीख सकते हैं, जो आपके पास बहुत अधिक एक्सेल डेटा होने पर अंतर्दृष्टि खोजने के लिए सबसे आसान टूल में से एक है।

Microsoft Power BI और झांकी डेस्कटॉप दोनों ने उच्चतम स्कोर किया, और दोनों को हमारे संपादकों की पसंद का पुरस्कार मिला। आपके द्वारा चुने गए संस्करण के आधार पर झांकी डेस्कटॉप का एक बड़ा मूल्य टैग हो सकता है, लेकिन इसमें विज़ुअलाइज़ेशन का एक असाधारण बड़ा और बढ़ता हुआ संग्रह है, और अपेक्षाकृत आसान सीखने की अवस्था है (हालांकि अन्य जैसे कि टिब्को स्पॉटफ़ायर डेस्कटॉप, क्यूलिक सेंस एंटरप्राइज सर्वर और ज़ोहो रिपोर्ट्स और भी आसान थे)। Domo, Microsoft Power BI, और Tableau Desktop सभी में डेटा कनेक्टर्स के बड़े और बढ़ते हुए संग्रह हैं, और Microsoft और Tabau दोनों के पास उपयोगकर्ताओं के अपने स्वयं के बड़े समुदाय हैं जो अपनी इच्छाओं और जरूरतों के बारे में मुखर हैं, और विक्रेताओं के साथ बहुत अधिक भार उठाते हैं। विकास दल।

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